Data Science и цифровая трансформация

О профессии

Профессия стала особенно актуальной в свете бурного развития сервисов, использующих технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта на базе нейронных сетей. Эксперты по аналитическим данным обладают техническими навыками и умеют преобразовывать «сырые» данные в полезную информацию. Специалист в области Data Science и цифровой трансформации – это уникальный профессионал, обладающий знаниями сразу в нескольких областях: математике и статистике, программировании, машинном обучении, работе с базами данных, визуализации. Специалист по Data Science не просто извлекает и анализирует данные с помощью самых современных методов и технологий, но на их основании строит математические модели, прогнозы, что делает его невероятно ценным и востребованным сотрудником на рынке труда.
К основным достоинствам программы можно отнести:
-автоматизацию производственных и управленческих процессов;
-рост объёмов данных, доступных для анализа;
-развитие концепции открытых данных.

Учебный процесс

Структура программы включает в себя следующие основные направления:
• общеобразовательные дисциплины – «Иностранный язык в профессиональной деятельности магистра», «История и методология науки»;
• математические дисциплины – «Прикладные задачи математического моделирования», «Численные методы решения задач математического моделирования»;
• дисциплины по технологиям программирования – «Технологии программирования на языке Python», «Технологии программирования на языке С++»;
• дисциплины по анализу данных и искусственному интеллекту – «Системы искусственного интеллекта», «Методы обработки больших данных», «Искусственные нейронные сети», «Алгоритмическая теория игр», «Машинное обучение в бизнесе», «Когнитивные информационные технологии в искусственном интеллекте»;
• дисциплины по цифровым технологиям – «Введение в науку о данных и цифровую трансформацию», «Сквозные цифровые технологии», «Технологии виртуальной и дополненной реальности», «IT-менеджмент»;
• практические работы и проекты в виде курсовых работ, научно-исследовательской работы, производственной практики и выпускной дипломной работы.
Для студентов реализована система технической и академической поддержки. Во время обучения студент может обратиться для консультации или для решения организационного вопроса через корпоративную почту к любому преподавателю или сотруднику деканата. У каждой группы есть прикреплённый к ней куратор, в обязанности которого входит: помощь студентам в административных вопросах и обеспечение взаимодействия между участниками образовательного процесса.
Проекты, выполненные студентом за время обучения, могут составить портфолио для будущего работодателя или быть ориентированными на решение прикладных задач, связных с уже имеющейся профессиональной деятельностью обучающегося.
Образовательная программа реализуется в очной форме с применением элементов дистанционных образовательных технологий.

Практика

Практика проводится как в научно-исследовательских лабораториях, так и на предприятиях промышленного комплекса, в IT-компаниях и научно-исследовательских центрах. Задачами производственно-технологической практики являются организация и планирование производственно-технологической деятельности, сбор, обработка, анализ и систематизация научно-технической информации мирового уровня, в том числе на иностранных языках, получение опыта пользования типовыми профессиональными программными продуктами, ориентированными на решение проектных, технологических и научных задач, получение опыта активного взаимодействия с коллегами в производственно-технологической сфере деятельности.
Практики проводятся на предприятиях государственных корпораций «Роскосмос» и «Ростех», в «Лаборатории Касперского».

Карьера

В процессе обучения студенты приобретают навыки, позволяющие им осуществлять профессиональную деятельность в российских и международных компаниях, специализирующихся на анализе и исследовании данных, математическом моделировании и проектировании систем искусственного интеллекта, а также в научно-исследовательских организациях.
Отрасли, в которых выпускники могут применять полученные знания: информационные технологии, телекоммуникации, высокотехнологичные отрасли промышленности, консалтинг, банковское дело, производство, страхование, транспорт, сфера услуг и др.
По оценкам экспертов, на 2021 год мировой рынок анализа данных составляет 203 млрд долл. и продолжает расти, что свидетельствует о перспективной актуальности профессии.
Специалист по Data Science является востребованным сотрудником на любом предприятии при поиске и разработке правильных стратегий, принятии бизнес-решений и адаптации работы предприятий к условиям цифровой экономической среды.