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».
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».
Профессия датасайентист – твоё успешное будущее на рынке труда