В этой статье мы обсудим различия между инженером данных, специалистом по данным и аналитиком данных, а также объясним, для какого профессионального контекста лучше всего подходит каждая роль.
Data Engineer, Data Scientist и Data Analyst — в чем разница?
Инженер данных, специалист по данным и аналитик данных — все названия должностей звучат так, как будто они могут описывать похожие должности. Но на самом деле между каждой из ролей есть существенные различия, которые важны для понимания того, являетесь ли вы работодателем, чей бизнес обрабатывает данные любого рода, или сотрудником, которому интересно, каковы роли и обязанности для каждой должности.
Что такое инженерия данных?
Инженерия данных подготавливает данные для аналитического использования. Это разновидность разработки программного обеспечения, которая фокусируется на проектировании и разработке информационных систем, которые хранят и обрабатывают большие наборы данных. Без инженерии данных необработанные данные поступали бы к аналитикам в совершенно непонятном формате, что требовало бы гораздо больше времени и усилий для организации, прежде чем из них можно было бы извлечь какую-либо информацию. Инжиниринг данных создает решения для оптимизации и организации данных, чтобы с ними можно было легко обращаться, повышая эффективность бесчисленных систем и процессов.
Наука про MONEY
Роли и обязанности инженера по обработке данных
Инженер данных — это опытный обработчик данных, который отвечает за проектирование, создание и обслуживание цифровой архитектуры данных. Они создают основу для различных операций с данными, извлекая, преобразовывая, упорядочивая и сохраняя информацию, чтобы другие могли легко получить к ней доступ и использовать ее. Инженерам данных часто приходится создавать системы, которые берут данные из разных источников, а затем компилируют их так, чтобы все они были в одном формате, без ошибок и таким образом, чтобы их могли понять аналитики данных. Для этой роли требуется опыт разработки программного обеспечения или программирования, а также опыт сопоставления и обработки данных, поэтому многие инженеры данных начали свою карьеру с анализа данных.
Типичные обязанности инженера данных связаны с созданием новых платформ и баз данных для новых наборов данных, включая разработку конвейеров данных, создание процессов для моделирования и извлечения, тестирование и уточнение построенной архитектуры, взаимодействие с аналитиками данных для понимания требований проекта и обслуживание систем для обеспечения постоянной точности. Навыки, необходимые для успешного проектирования данных, включают знание ряда языков программирования, опыт работы с системами баз данных, возможности программного обеспечения и архитектуры данных, решение проблем и совместную работу.
Что такое наука о данных?
Наука о данных — это междисциплинарная область исследований, которая использует научную теорию для получения информации из наборов данных. Научные методы исследования сочетаются с классическим анализом данных, статистикой и системами искусственного интеллекта, чтобы анализировать и делать выводы из широкого спектра данных, а затем применять эти выводы в самых разных областях. Только в последние годы наука о данных стала дисциплиной, потому что она специально фокусируется на цифровых данных и использовании цифровых процессов для извлечения смысла и понимания из этой информации. Несмотря на слово «наука» в названии, наука о данных больше связана с бизнесом и разработкой новых способов содействия росту и успеху бизнеса.
5 НАВЫКОВ для старта любого БИЗНЕСА. Как начать свой бизнес!
Роли и обязанности специалиста по данным
Специалист по данным, как правило, не имеет какой-либо реальной научной подготовки, а вместо этого является очень опытным аналитиком, который использует машинное обучение, математическое моделирование и понимание бизнеса для просмотра данных, получения выводов и выявления тенденций, на которых можно извлечь выгоду. Это относительно новая роль, возникшая из-за огромного взрыва данных, произошедшего за последнее десятилетие, с упором на максимальное использование всей этой информации, к которой мы теперь имеем доступ.
Специалисты по данным работают в различных отраслях и обычно связаны с развитием бизнеса и управлением. Они используют цифровые инструменты и навыки программирования для создания новых способов обработки и манипулирования данными, чтобы можно было получить новое представление, оптимизировать процессы и разработать решения. Типичные обязанности специалиста по данным включают применение научной и математической методологии к данным для поиска решений бизнес-проблем, разработку алгоритмов для извлечения данных, создание данных и операционных моделей, предоставление информации о стратегическом планировании и внесение предложений для будущего прогресса.
Успешные специалисты по данным должны обладать сильными навыками статистического анализа, решения проблем и нестандартного мышления, а также знаниями в области математической и статистической теории и развития бизнеса. Специалисты по данным должны поддерживать связь с широким кругом людей в своей роли, поэтому также требуются отличные навыки межличностного общения.
Что такое анализ данных?
Анализ данных — это процесс интерпретации информации, полученной из набора данных. Это может включать сбор и организацию данных, а также использование методов извлечения, моделирования и визуализации для получения необходимой информации. Существует множество отраслей, которые используют анализ данных для создания отчетов, измерения прогресса и роста, выявления тенденций и понимания поведения или моделей. Решения, основанные на данных, как правило, более успешны, чем те, которые принимаются без какого-либо контекста, что делает анализ данных жизненно важной частью положительного роста.
Роли и обязанности аналитика данных
Роль анализа данных обычно является первой ступенькой в карьере того, кто хочет начать работать с данными. Хотя это не требует какой-либо специальной подготовки, те, кто выполняет эту роль, выиграют от сильных математических способностей и способности быстро генерировать и понимать статистику. Типичные обязанности аналитика данных включают сбор и организацию данных в ответ на запросы клиентов или их работодателей, сотрудничество с другими членами команды для разработки методов сбора данных, предварительную обработку данных для устранения ошибок, интерпретацию и получение выводов из наборов данных, создавая отчеты или презентации для обобщения своих выводов и определения лучших способов визуализации данных и их выводов.
Навыки, необходимые для роли в анализе данных, включают аналитическое мышление, эффективную идентификацию тенденций и закономерностей, статистические знания, визуализацию данных, уверенные способности презентации, независимую работу и самомотивацию. В то время как анализ данных может выполняться как часть более широкой подготовки отчетов или презентаций, большинство аналитиков данных несут ответственность за целые наборы данных и работают независимо, чтобы упорядочивать, анализировать и интерпретировать их.
В чем разница между всеми ролями?
Инженеры данных, специалисты по данным и аналитики данных часто работают вместе над проектами, которые включают большие наборы данных, и большинство людей на этих должностях имеют одинаковый опыт, когда речь идет об образовании и опыте. Однако несколько существенных различий различают роли и влияют на то, кто может выполнять каждую из них и когда каждая из них требуется.
Во-первых, уровни ответственности между ролями существенно различаются. Аналитик данных — самая младшая роль, и хотя он отвечает за управление наборами данных и извлечение из них информации, он, как правило, работает под руководством более опытных аналитиков. Инженеры данных несут ответственность за создание структуры, в которой будут храниться и извлекаться наборы данных, и они используют свои знания и опыт программирования, чтобы каждый раз придумывать уникальные решения. Ученый по данным часто работает в роли консультанта, беря на себя работу как аналитика данных, так и инженера, и используя это, чтобы делать собственные выводы и использовать данные в более сложных моделях и системах.
Далее, аналитик данных нуждается в навыках математического мышления и хорошем понимании данных, но не требует какой-либо специальной предварительной подготовки или опыта в предмете, чтобы хорошо справляться со своей работой. Однако инженеру данных требуется опыт компьютерной инженерии, программирования или разработки программного обеспечения , чтобы создавать базы данных и конвейеры для передачи данных, а специалисту по данным необходимо понимать различные математические, статистические и бизнес-теории, а также навыки для создания моделей и систем анализа данных.
И аналитики данных, и инженеры данных не принимают активного участия в принятии каких-либо решений для компании, в которой они работают, тогда как специалист по данным оказывает значительное влияние и часто определяет направление, в котором движется бизнес.
Когда дело доходит до более мелких аспектов каждой роли, аналитик данных имеет дело только со структурированными данными, тогда как инженеры и ученые также имеют дело с неструктурированными данными. Аналитики данных и ученые должны иметь опыт визуализации данных, чтобы хорошо справляться со своими ролями, в то время как инженер данных этого не делает. Наконец, инженеры данных и ученые должны иметь опыт программирования и создания моделей или систем, в которых можно хранить данные и управлять ими, тогда как роль аналитика данных не требует этих навыков.
Когда вам нужен data engineer?
Инженер данных требуется, когда бизнесу требуется создание новой структуры, базы данных или системы, которая будет принимать необработанные данные и организовывать их в информацию, которой можно манипулировать и анализировать. Масштаб такого рода проектов будет варьироваться в зависимости от типа хранимых данных и количества источников, из которых они поступают, поэтому инженер может быть нанят на постоянной основе или просто прийти в качестве подрядчика в начале нового проекта. Инженеры данных часто начинают свою карьеру в качестве разработчиков программного обеспечения , веб-разработчиков или аналитиков данных с опытом программирования. Найм инженера данных может осуществляться различными классическими путями, такими как реклама должности или работа со специализированным кадровым агентством, или вы можете найти инженера из своего существующего пула аналитиков.
Когда вам нужен data scientist?
Роль ученого данных в настоящее время невероятно востребована из-за того, как быстро развиваются технологии, которые могут обрабатывать все виды данных и делать прогнозы, выявлять тенденции и предлагать решения бизнес-проблем, которые в противном случае остались бы нерешенными. Независимо от того, являетесь ли вы компанией, которая имеет дело с большими объемами данных и ищете сотрудника или консультанта, который может улучшить ваше предложение, или вы хотите развивать свой бизнес с помощью решений, основанных на данных, специалист по данным — это человек, который может сделать только что. В настоящее время специалисты по обработке и анализу данных очень востребованы, поэтому, если вы хотите нанять такого специалиста, вам придется провести исследование существующих специалистов в отрасли и определить тех, кто, по вашему мнению, подходит для вашей компании. Ценные специалисты по обработке и анализу данных имеют опыт работы в области инженерии и анализа данных, а также обладают деловой хваткой и знаниями в отрасли, в которой они работают, поэтому, если вы найдете кандидата, соответствующего критериям, не отпускайте его!
Когда вам нужен аналитик данных?
Аналитик данных требуется в ситуациях, когда наборы данных необходимо упорядочить, а информацию или понимание — извлечь из них. Все отрасли промышленности используют анализ данных, чтобы понять поведение, оценить прогресс, сделать прогнозы и разработать новые продукты или услуги, но компании, которые предоставляют услуги по обработке данных или управлению, будут более полезны для этой роли. Анализ данных требует навыков критического мышления, количественного и качественного анализа и хорошего понимания области, в которой вы работаете, но нет никаких конкретных областей обучения или опыта, необходимых для начала работы на этой должности. Работодатели, желающие нанять аналитиков данных, смогут найти потенциальных кандидатов с помощью схем набора выпускников или на существующие должности, связанные с обработкой данных и общим анализом.
Подводя итог
Инженеры данных, ученые и аналитики часто могут быть частью одной и той же команды и частично пересекаться в своих навыках или обязанностях, но сами роли имеют очень разный опыт и требуют разных уровней навыков и опыта. Понимание разницы между ними жизненно важно, являетесь ли вы работодателем или сотрудником, поскольку каждая из них требуется в разных сценариях, и каждая роль пересекается с различными областями знаний, которые определяют выполняемую работу.
Если вы являетесь работодателем в индустрии встраиваемых систем и вам нужна помощь специалиста по найму инженеров по обработке данных, аналитиков или ученых, свяжитесь с нами и узнайте больше о том, как наше кадровое агентство может вам помочь. Мы закрыли свыше 5500 вакансий и обладаем личной базой резюме в 170 000 ит специалистов!
Источник: itanddigital.ru
Наука о хозяйстве; финансовая сфера, 9 букв — сканворды и кроссворды
Ответ на вопрос в сканворде (кроссворде) «Наука о хозяйстве; финансовая сфера», 9 букв (первая — э, последняя — а):
э к о н о м и к а
(ЭКОНОМИКА) 0 0
Другие определения (вопросы) к слову «экономика» (64)
- Что означает буква «Э» в аббревиатурах СЭВ и ЕЭС
- Теневая или рыночная
- Рыночная или теневая
- Общественная наука
- Управление хозяйством
- Приложив математические методы к этой не слишком точной науке Леонид Канторович удостоился Нобелевской премии
- Древняя наука о хозяйстве и ресурсах
- Рациональное производство
- Наука о хозяйственных взаимоотношениях в обществе
- Бережливая наука
- Бывает рыночной, плановой и теневой
- Рачительность в государственных масштабах
- Народное хозяйство страны
- Корень буквы «Э» в аббревиатурах ЕЭС и НЭП
- Теневая …
- Теневая участница дикого рынка
- Что кроется за буквой «Э» в аббревиатурах НЭП и СЭВ
- «Искусство вести домашнее хозяйство» у древних греков
- Ее потенциал отражает показатель ВВП
- Нобелевская премия в какой области вручается не Нобелевским комитетом?
- Совокупность производит.сил и производств.отношений
- Теневая ….
- Научная дисциплина, изучающая какую-нибудь отрасль производственной, хозяйственной деятельности
- Наука Саймона Кузнеца
- Научная дисциплина, изучающая народное хозяйство
- Совокупность производственных отношений, соответствующих данной ступени развития производительных сил
- Теневая бережливость олигарха
- Хозяйство района
- Какая наука решает, «как у всех отнять, чтобы каждому прибавить»
- Совокупность производственных отношений
- Рыночная, сменившая плановую
- Наука с рыночным уклоном
- Бывает рыночная, плановая, теневая
- Хозяйственная деятельность
- В 2014 году в Эдинбурге открыли Библиотеку ошибок, где хранятся книги по этой науке
- Бережливая дисциплина
- Денежная наука
- Хозяйство страны или его часть (определенные отрасли и виды производства)
- Наука Смита
- Наука Адама Смита
- Организация, структура и состояние отрасли хозяйственной деятельности
- Наука вести хозяйство
- Плановая …
- Греческое «управление хозяйством»
- Научная дисциплина, занимающаяся изучением отраслей хозяйства страны или отдельных ее регионов, а также некоторых условий и элементов производства
- Организация, структура и состояние хозяйственной жизни или ка-кой-н. отрасли хозяйственной деятельности
- Какая наука решает, «как у всех отнять, чтобы каждому прибавить»?
- Рыночная, сменившая советскую плановую
- Искусство управление хозяйством
- Теневая у олигархов
- Совокупность производственных отношений, соответствующих данной ступени развития производительных сил общества, господствующий способ производства в обществе
- Искусство ведения домашнего хозяйства
- Наука о финансах и производстве
- Должна быть экономной
- Первая Нобелевская премия в этой области была присуждена в 1969 году
- Самая «денежная» наука
- Этой науке интересны финансы, ресурсы и их обмен
- Хозяйство в масштабах государства
- Рачительность в народном хозяйстве
- Книжное издательство
- Рыночная …
- Общественные отношения в сфере производства, обмена и распределения продукции
- Область знаний, «управление хозяйством» (греч.)
- Народное хозяйство
- сфера жизни, связанная с производством материальных благ и хозяйствованием ◆ Отдадим справедливость генералу Кологривову, что он во всякое время умел сливать воинскую деятельность с соблюдением государственной экономики , и покажем это на опыте. А. С. Грибоедов, «О кавалерийских резервах», 1814 г.
- наука, изучающая производственно-хозяйственные отношения ◆ При Дёказе заведены здесь три курса для художников и ремесленников: механики, химии и экономики , приноровленной к искусствам. И. С. Тургенев, «Дневники», 1825—1826 г.
Значение слова
ЭКОНО́МИКА, -и, женский род
1. Экон. Совокупность производственных отношений определенной общественно-экономической формации, экономический базис общества. Экономика социализма.
2. Народное хозяйство (страны, района и т. п.), его состояние. Экономика Севера. Экономика социалистических стран. ◆ Экономика всей страны нашей уже не может дальше развиваться успешно при старой системе землепользования. Грибачев, Земля, вода, солнце. || Структура, финансово-материальное состояние какой-либо отрасли хозяйственной деятельности. Экономика транспорта.
Экономика торговли.
3. чего или какая. Научная дисциплина, изучающая какую-либо отрасль производственной, хозяйственной деятельности. [В зале] сидело человек шестьдесят, все начальники участков и мастера. Шла лекция по экономике производства.
Кетлинская, Дни нашей жизни.
[От греч. ο’ικονομυκή — искусство ведения хозяйства, домоводство]
Эконо́мика (от древне-греческого οἶκος «дом, хозяйство; хозяйствование» + νόμος «ном, территория под управлением; правило, закон»; букв. — «правила ведения домашнего хозяйства») — хозяйственная деятельность, а также совокупность общественных отношений, складывающихся в системе производства, распределения, обмена и потребления. В результате этой деятельности непрерывно воспроизводятся блага, обеспечивающие жизнедеятельность людей.
Впервые в слово «экономика» встречается в IV в. до нашей эры. Ксенофонт называет её «естественной наукой». Аристотель делал акцент на пользе от правильного ведения хозяйства (от экономики) и противопоставлял экономике хрематистику — деятельность, направленную исключительно на извлечение выгоды.
Экономические процессы представляют собой сложную и всеохватывающую систему, они протекают в противоречивых условиях ограниченных ресурсов и безграничных потребностей человека и общества.
Что искали другие
- Название ЭТОГО ПРЕДМЕТА, полезного и на Земле, и в космосе, в переводе означает «трубочка». А одному вымышленному художнику оно служило именем
- Кубок с медовухой
- Открытый прилавок для торговли на улице
- Любимая причёска игрока в покер
- Российский генерал, осуществивший знаменитый прорыв
Случайное
- Переносное крытое кресло
- Титул принцев, епископов и других представителей высшей знати во Франции
- Последний вавилонский царь
- Лакомство из тертых семян или толченых орехов и карамельной массы
- Пункт «А» в учебнике математики
- Поиск занял 0.026 сек. Вспомните, как часто вы ищете ответы? Добавьте sinonim.org в закладки, чтобы быстро искать их, а также синонимы, антонимы, ассоциации и предложения.
Источник: sinonim.org
Наука о данных
Data Science
Наука о данных (Data Science) — профессиональная деятельность, связанная с эффективным и максимально достоверным поиском закономерностей в данных, извлечение знаний из данных в обобщённой форме, а также их оформление в виде, пригодном для обработки заинтересованными сторонами (людьми, программными системами, управляющими устройствами) в целях принятия обоснованных решений.
Что такое Data Science?
Математические и алгоритмические методы, оптимизированные для эффективного выявления сложных закономерностей. Наука о методах анализа данных, сформировавшаяся на стыке математики, компьютерных наук и бизнеса, включающая в себя построение сложных аналитических моделей на основе данных для извлечения новых знаний.
Data Science — это набор конкретных дисциплин из разных направлений, отвечающих за анализ данных и поиск оптимальных решений на их основе. Раньше этим занималась только математическая статистика, затем начали использовать машинное обучение и искусственный интеллект, которые в качестве методов анализа данных к матстатистике добавили оптимизацию и computer science (то есть информатику, но в более широком смысле, чем это принято понимать в России) [1] .
Структура Data Science Проекта
Data Science — как это работает?
Традиционные риски Data Science проектов
- Высокая стоимость реализации проекта приведет к финансовым потерям (не окупится)
- Отсутствие подробной отчетности по проекту не позволит отчитаться о потраченных средствах или принять правильное решение о продолжении проекта
- Внедрение закрытого алгоритма или программы («Черный ящик») сделает невозможным дальнейшее изменение или модернизацию проекта внешними или внутренними ресурсами
Big Data≠Data Science
- ETLELT
- Технологии хранения больших объемов структурированных и не структурированных данных
- Технологии обработки таких данных
- Управление качеством данных
- Технологии предоставления данных потребителю
- Распознавание видео
- Распознавание текстов
- Распознавание речи
- Построение рекомендательных моделей
- Сегментация
- Кластеризация и т.д.
Data Science в реалиях производства
- Сложный и длительный во времени процесс
- Требуется глубокое понимание предметной области
- Разная частота съема данных и не все оцифровано
- Нет сквозного контроля и фиксации событий тех.процесса
- Доверие к модели со стороны технологов и операторов
- Для проверок модели требуются эксперименты с данными реального времени на производстве
Новости и основные тенденции в области данных
2020: Наука о данных: пять ключевых тенденций
1. Ускорение внедрения ИИ в бизнесе
В течение последних нескольких лет ИИ постепенно становится одной из основных технологий как для малых, так и для крупных предприятий, и есть все основания полагать, что это будет продолжаться в течение следующих нескольких лет. Сегодня мы находимся на начальных этапах применения ИИ, но вполне вероятно, что уже к концу 2020 г. мы увидим новые и более прогрессивные методы его задействования в научных областях и бизнесе. Движущей силой такого быстрого роста является тот факт, что ИИ позволяет компаниям любых размеров значительно повысить эффективность и результативность своих бизнес-процессов и операций. С его помощью можно также достичь огромных успехов в управлении клиентскими и пользовательскими данными [3] .
Многие предприятия столкнутся со сложностями при внедрении ИИ, что связано с ограниченными финансовыми ресурсами или недостатком квалифицированного персонала, но те, кто инвестирует в него средства, получат ощутимую отдачу в виде продвинутых приложений, разработанных с использованием ИИ, МО и других технологий, которые значительным образом изменят те методы работы, которые приняты сегодня.
Еще одна тенденция, которая в ближайшие месяцы примет видимые очертания — автоматизированное МО, которое помогает трансформировать науку о данных при помощи улучшенного управления данными. Это приведет к тому, что начинающим специалистам по данным потребуется пройти специализированные курсы, чтобы изучить методы глубокого обучения.
2. Быстрый рост IoT
Согласно IDC, к концу 2020 года инвестиции в технологии Интернета вещей достигнут 1 трлн. долл., что является очевидным свидетельством ожидаемого роста числа «умных» и подключенных устройств. Многие люди уже применяют приложения и устройства, чтобы с их помощью управлять своими бытовыми приборами — электропечами, холодильниками, кондиционерами и телевизорами.
Все это примеры базовой технологии IoT, и пользователи часто могут не знать, что за ней скрывается. Смарт-устройства типа Google Assistant, Amazon Alexa и Microsoft Cortana позволяют людям легко автоматизировать повседневные задачи в домашних условиях. Это только вопрос времени, когда компании задействуют их в комбинации с бизнес-приложениями и начнут активнее инвестировать в эту технологию. Наиболее заметный прогресс от применения IoT ожидается на производстве — там она поможет оптимизировать работу заводских цехов.
3. Эволюция аналитики больших данных
Эффективный анализ больших данных, несомненно, помогает предприятиям получить значительное конкурентное преимущество и достичь основных целей. Сегодня они применяют для анализа своих скоплений данных различные инструменты и технологии, такие как Python.
Все больше компаний сосредоточились на выявлении причин, стоящих за определенными событиями, которые происходят в настоящее время, и в этом случае на помощь приходит прогнозная аналитика — она позволяет выявлять тенденции и прогнозировать, что может произойти в будущем. К примеру, она пригодится для того, чтобы определить пользовательские привычки отталкиваясь от истории просмотров или покупок. Специалисты по продажам и маркетингу могут проанализировать эти модели, чтобы создать более целенаправленные стратегии для привлечения новых клиентов и удержания уже имеющихся. Amazon применяет прогностические модели для наполнения складских запасов исходя из спроса в том или ином регионе продаж.
4. Edge Computing на подъеме
Периферийные вычисления набирают популярность, и ответственность за это несут датчики. Наступление этой технологии продолжится в значительной степени благодаря популяризации IoT, которая захватывает основные вычислительные системы. Edge Computing предоставляет компаниям возможность хранить потоковые данные рядом с источниками и анализировать их в режиме реального времени.
Периферийные вычисления также являются альтернативой аналитике больших данных, которая требует высокопроизводительных устройств хранения данных и гораздо большей пропускной способности сети. Число устройств и датчиков, собирающих данные, растет экспоненциально, поэтому все больше компаний внедряют Edge Computing благодаря его возможностям в плане решения проблем, связанных с пропускной способностью, задержкой и связью. Кроме того, сочетание периферийных и облачных технологий формирует синхронизированную инфраструктуру, которая может минимизировать риски, связанные с анализом и управлением данными.
5. Растущий спрос на специалистов по безопасности данных
Без сомнений, внедрение ИИ и МО приведет к появлению многих новых специальностей в ИТ- и высокотехнологичных отраслях. Одной из самых востребованных станет специалист в области безопасности данных. На рынке труда уже в достаточном количестве имеются эксперты в области ИИ, МО и специалисты по данным, но помимо них существует потребность в специалистах по безопасности данных, которые умеют так анализировать и обрабатывать данные, чтобы передавать их клиентам в безопасном виде. Для выполнения этих функций они должны хорошо разбираться в новейших технологиях, таких как Python и другие популярные языки, которые применяются в науке о данных и аналитике. Четкое понимание концепций Python поможет решить проблемы, связанные с безопасностью данных.
Обучение Data Science
2020: НИТУ «МИСиС», SkillFactory и Mail.ru Group запускают русскоязычную онлайн-магистратуру по Data Science
28 мая 2020 года компания VK (ранее Mail.ru Group) сообщила, что НИТУ «МИСиС» и образовательная платформа в области Data Science – SkillFactory – заключили соглашение о создании совместной онлайн-магистратуры «Наука о данных» и сотрудничестве в области развития образовательных технологий в высшем образовании. Это партнерство частной образовательной компании с государственным вузом по модели OPM (Online Program Management). Индустриальным партнером программы выступает Mail.ru Group. Программу также поддерживают Nvidia, Ростелеком и Университет НТИ «20.35».
Выпускники программы смогут работать в областях Big Data Engineering, Machine Learning Development и Artificial Intelligence Development. Цель программы – вовлечь в сферу науки о данных более 1 000 молодых специалистов к 2025 году в рамках федерального проекта «Кадры для цифровой экономики», задача которого подготовить не менее 120 000 выпускников вузов по ИТ-направлениям.
Занятия будут вести профессора НИТУ «МИСиС» и практикующие специалисты из Mail.ru Group, Яндекса, банков Тинькофф и ВТБ, компаний Lamoda, BIOCAD, АльфаСтрахование и др. Интенсивная программа онлайн-магистратуры позволит студентам овладеть знаниями и навыками, востребованными работодателями, получить фундамент для дальнейшего развития и построения карьеры, пройти стажировку в компаниях-партнерах программы.
отметила Алевтина Черникова, ректор НИТУ «МИСиС»
Ещё одна особенность программы – работа с менторами. Кроме преподавателей со студентами будет работать команда менторов – специалистов в области Data Science. Они будут помогать студентам с возникающими во время обучения сложностями, давать содержательную обратную связь по выполненным работам, делиться опытом и знаниями по профессии. Поддержка менторов будет доступна студентам в чате в режиме реального времени.
Технологическим партнером программы стала компания SkillFactory, обеспечивающая сопровождение образовательного процесса. Для каждого студента будет сформирован индивидуальный план обучения, что позволит управлять его образовательным опытом и мотивацией, что, в свою очередь, повышает результативность обучения. Студенты будут учиться на интерактивных тренажерах и решать практические задачи на реальных данных. Среди дисциплин в рамках программы: язык программирования Python, Machine Learning, Deep Learning, Big Data, Computer Vision.
Источник: www.tadviser.ru
