В Алматы стартовала летняя школа для аналитиков данных

Алматы, 11 июня 2018 г.

11 июня в Алматы открылась бесплатная школа для аналитиков данных Yessenov Data Lab. Ее первыми учащимися стал 21 студент, прошедший этой весной конкурс.

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. По словам инициаторов проекта, за 8 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 2 недели школы ее студенты посвятят решению проектных задач, реальных бизнес-кейсов, что будет 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.

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. 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 множество навыков и обширных познаний, и новичкам не всегда легко понять, с чего стоит начать. Темами моей вводной недели будут: снять подобные страхи, описать общую структуру вопросов и проблем анализа данных, 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 уже идет 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 чём-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, а связанный с ней термин «Big Data» появился в 2008 году.

Роман Райфельд