Профессия датасайентист – твоё успешное будущее на рынке труда

Перспективность будущей профессии – главный критерий при выборе вуза. «Смогу ли я найти хорошо оплачиваемую работу по специальности? Буду ли востребован на рынке через 4 года обучения? Насколько стабильным будет мой карьерный рост?», — об этом задумываются  абитуриенты во время Приёмной кампании.

Специальный факультет талантливой молодёжи «Высшая школа «Форсайт» Плехановского университета предлагает обратить внимание на профессию датасайнетиста: специалисты в этой области остаются одними из самых востребованных на рынке труда на протяжении последних лет. Чем обусловлен интерес к этому направлению и как оно будет развиваться в ближайшие годы, рассказывают ведущие учёные факультета.

Data Science — это наука о данных,  объединяющая в себе математику, статистику, программирование, аналитику и знание предметной области (экономика, медицина, спорт, физика и т.д.). Специалисты этой сферы работают с большими объемами данных (big data), чтобы находить закономерности, строить прогнозы и принимать наиболее оптимального решения.  

Большие данные создают все, например, совершая покупки в интернете и магазинах, ставя «лайки» в социальных сетях, посещая поликлиники, пользуясь услугами транспорта и сотовых операторов. Агрегация этих данных и применение различных математических и статистических методов позволяет автоматизировать модели, которые помогают принимать управленческие решения. Например, выдавать ли кредит на основе данных о кредитной истории клиентов, инвестировать ли в то или иное направление, выписать ли данный набор лекарств с учётом истории болезни больного и т.д.

Вот ещё несколько причин выбрать датасайенс.

1.     Данные — новая нефть.
Ежедневно генерируемые огромные объёмы информации компании стремятся использовать для улучшения своих продуктов и услуг, и здесь на помощь приходят датасайентисты.  Так, по сведениям компании Gartner из-за необработанных данных бизнес ежегодно теряет в среднем 12,9 млн. долл. прибыли, а исследование QuantHub показывает, что рост генерации данных происходит с экспоненциальной скоростью. Такой рост подтверждает заявление о том, что компании продолжат искать способы преобразования данных для получения прибыли, а значит, будет расти потребность в их аналитике.

2.     Искусственный интеллект и машинное обучение.
Искусственный интеллект всё активнее входит в нашу жизнь. Специалисты Data Science занимаются процессами, лежащими в основе разработки алгоритмов машинного обучения и ИИ, которые используются в медицине, финансах, логистике и даже искусстве. Журнал о стратегическом бизнесе и инновациях MIT Sloan Management Review отмечает: большинство руководителей технологических компаний считают, что взаимодействующие друг с другом программы ИИ будут в первую очередь основаны на специализированных генеративных ботах, выполняющих конкретные задачи. В 2024 году 37% опрошенных заявили, что работают в организации, основанной на данных и ИИ, а 33% заявили, что у них уже есть культура работы с данными и ИИ.

3.     Автоматизация процессов. 
Бизнес стремится автоматизировать рутинные задачи, а Data Science помогает создавать системы, которые могут анализировать данные и принимать решения. С 2020 года, по данным НН и Mail.ru Group, число вакансий в области аналитики данных увеличилось почти в 10 раз. Подтверждением важности направления Data Science в России стало начало реализации с 2025 года национального проекта «Экономика данных», который является продолжением пути цифрового развития страны. В рамках проекта запланированы мероприятия по разработке и внедрению решений на базе ИИ, подготовка соответствующих специалистов, цифровизация государственных услуг, переход на отечественные цифровые технологии и др.

Заменит ли ИИ специалиста в области Data Science?
Несмотря на то, что искусственный интеллект может быстрее обрабатывать данные, он имеет ряд ограничений. Так, системы ИИ не обладают способностью к критическому мышлению — они работают на основе заданных правил и алгоритмов. Качество работы ИИ напрямую зависит от качества исходных данных — если данные содержат ошибки, результаты будут ненадежными. Искусственный интеллект не способен проявлять креативность в той же степени, что и человек. Более того, человек несёт ответственность за принятые ИИ решения.

Датасайентист — это профессия, которая будет определять будущее технологий и бизнеса. Если вы хотите быть на волне успеха, то сейчас самое время начать изучать эту сферу и поступить на программы Специального факультета талантливой молодёжи «Форсайт» Плехановского университета.  

Факультет является участником государственной программы поддержки университетов РФ «Приоритет 2030» в рамках национального проекта «Молодёжь и дети». На Факультете реализуются две программы бакалавриата и две программы магистратуры, связанные с применением технологий Data Science в экономике и ИТ, по направлениям «Экономика», «Прикладная математика и информатика», «Прикладная информатика». Здесь готовят экономистов, аналитиков, будущих руководителей, владеющих современными экономико-математическими и ИТ-методами работы с большими данными, а также системных программистов, умеющих строить математические модели для решения сложных задач, разрабатывать программное обеспечение, применять машинное обучение и искусственный интеллект. 

Усиленные программы, ведущие учёные и практики мирового уровня, специальная образовательная среда, индивидуальный подход – всё это ждёт будущих студентов на Специальном факультете талантливой молодёжи «Высшая школа «Форсайт». 

Материал подготовлен Специальным факультетом талантливой молодёжи «Высшая школа «Форсайт».