В Алматы стартовала летняя школа для аналитиков данных Yessenov Data Lab
Ее участники научатся собирать, обрабатывать и визуализировать данные.
Специалист по анализу данных — профессия, которую получат выпускники школы — сегодня одна из самых востребованных и высокооплачиваемых в мире. Нехватка профессионалов этой специальности только в США оценивается в 190 тысяч человек. С каждым днем растет спрос на аналитиков данных и в Казахстане.
11 июня в Алматы открылась бесплатная школа для аналитиков данных Yessenov Data Lab. Цель проекта — подготовка аналитиков, содействие применению анализа данных в науке и стимулирование исследовательской деятельности в этой сфере, применение навыков анализа данных в казахстанских организациях и компаниях.
Первыми учащимися Yessenov Data Lab стал 21 студент, прошедший этой весной конкурс. По словам инициаторов проекта, за восемь недель участники научатся собирать, обрабатывать и визуализировать данные, изучать большие массивы данных и оптимизировать существующие бизнес-процессы. Во время занятий участники будут распознавать образы, работать с нейронными сетями, решать задачи на портале Kaggle. Последние две недели студенты посвятят решению проектных задач иреальных бизнес-кейсов, что станет своего рода экзаменом.
«За место в школе боролось около 120 человек. Эта профессия в нашей стране становится все актуальнее. Мы покрываем все расходы преподавателей и учащихся школы. Студенты, успешно завершившие курс, получат сертификат специалиста по анализу данных. Мы уверены, что ни один из выпускников не останется без работы», — рассказала Ильзира Алдагарова, менеджер программ фонда им. академика Ш. Есенова, инициировавшего проведение школы.
Лекторами школы станут ведущие специалисты в этой области. Среди них — Дмитрий Котовенко (AGT International, Frankfurt) и Марина Горлова (Yandex.Money, Санкт-Петербург), профессора AlmaU Куаныш Абешев и Тимур Бакибаев, получившие докторские степени в США и Германии, а также Михаил Липкович и Дмитрий Русанов (EPAM Systems, Санкт-Петербург).
«Большую часть времени мы посвятим именно решению прикладных задач, используя state-of-the-art технологии машинного обучения. Наука о данных требует множества навыков и обширных познаний, и новичкам не всегда легко понять, с чего стоит начать. Тема моей вводной недели — снятие подобных страхов, описание общей структуры вопросов и проблем анализа данных. Я постараюсь дать возможность испробовать базовые алгоритмы на реальных данных и объяснить, чем важны эти алгоритмы, которые не получили такого „хайпа“ как, скажем, нейронные сети», — рассказал Дмитрий Русанов.
Необходимость возникновения профессии продиктована тем, что сегодня речь идет уже о слишком больших массивах данных, которые необходимо обрабатывать, с чем стандартные средства математической статистики не справляются.
«Спрос на специалистов в стране намного выше предложения, поэтому такие школы необходимо проводить регулярно. Кроме того, для многих математиков и программистов это хороший шанс переквалифицироваться и попробовать себя в чем-то новом. Во время отбора претенденты проявили невероятный интерес к данной области. Я уверен, участники нашей школы многому научатся и смогут вместе поднять общий уровень страны в области анализа данных», — выразил надежду Тимур Бакибаев.
Профессия «Data Scientist» (специалист по анализу данных) официально зарегистрирована как академическая и межотраслевая дисциплина в начале 2010 года, а связанный с ней термин «Big Data» появился в 2008 году.