Чем больше у тебя навыков, тем дороже твои услуги

Регистрация на курсы УЖЕ ИДЕТ! Переходи по ссылке и регистрируйся!

Беседа с автором и организатором курсов повышения квалификации, куратором Цифровой кафедры, заместителем директора по развитию ИМиКН, д.ф-м.н. Артемом Николаевичем Шевляковым

— Артём Николаевич, мы слышали, что вас назначили куратором нового подразделения под названием «Цифровая кафедра»?

- Все верно. То есть теперь я зам.директора не просто по развитию ИМиКН, а еще и по цифровому развитию наших студентов.

— Для чего в ТюмГУ создана цифровая кафедра?

- Цифровая кафедра в ТюмГУ была создана для проведения занятий со студентами по IT-дисциплинам, которые не входят в основной учебный план. В частности, студенты не-айтишных направлений могут выбрать любой курс по Цифровой кафедре. Разумеется, обучение на Цифровой кафедре полностью бесплатно, работа кафедры финансируется из средств программы «Приоритет-2030».

Например, мы сможем обучать всех студентов не-айтишников таким вещам как анализ данных и искусственный интеллект.

— С чем связана необходимость обучать студентов анализу данных? что это за новый востребованный вид деятельности?

- По мнению некоторых психологов, способность анализировать данные и извлекать из них закономерности — одна из базовых черт человеческой психики. Так что наши читатели могут себя уже похвалить: неспособных к анализу данных людей не существует. Целью нашего курса является дальнейшая прокачка «аналитического чувства» с помощью современных информационных технологий. А это чутьё прокачивать очень выгодно. Данные нас просто окружают со всех сторон, и большим преимуществом будет обладать тот, кто: А) научится отличать истинные данные от фейковых, Б) находить в данных неочевидные закономерности, В) делать пункты А) и Б) быстрее всех.

Хрестоматийный пример на эту тему. «Страшные картинки» на пачках сигарет. Там часто пишут, что курение приводит к слепоте. Если общее сокращение продолжительности жизни и рак легких еще как-то можно умозрительно вывести из факта курения, то со слепотой связь далеко не очевидная. И действительно, потребовалась обработка больших выборок (порядка нескольких сотен тысяч) для того, чтобы доказать существенное повышение риска ослепнуть у курильщика. Это отчасти объясняет тот факт, что слепотой курильщиков стали пугать относительно недавно, просто до этого времени не было накоплено достаточно статистики. Таким образом, даже появился афоризм: «данные — это вторая нефть».

И если богатые родственники вам не оставили в наследство нефтяную скважину, то мы вам советуем переключиться на данные — их уж точно хватит на всех.

— Как это поможет студентам не ИМиКН?

Оптимизация бизнес-процессов — самое очевидное (и денежное) применение анализа данных. Но тут нам могут задать вопрос: «А зачем мне самому разбираться в анализе данных, если я могу нанять математиков-программистов и пусть они анализируют.» Так-то оно так, но лично я неоднократно выслушивал просьбы знакомых предпринимателей: «Артём, не мог бы ты проконтролировать работу моих математиков? «. Так что даже по деньгам выгоднее знать азы анализа данных, и быть квалифицированным заказчиком. Ну ладно, оптимизация производственных процессов — это дело будущего, поскольку вы пока студенты.

А студенты должны заниматься наукой. Так вот: анализ данных — это просто идеальный инструмент для обработки результатов научного эксперимента и визуализации результатов (эти гистограммки, графики, картиночки — всё, что так любят ваши научные руководители). Наконец к анализу данных как бы подталкивает рынок труда. Некоторые профессии находятся под угрозой вымирания из-за применения алгоритмов анализа данных. Так что работать рядовым сотрудником в таких отраслях невыгодно. Лучше стать «повелителем» модели, которая будет работать за тебя.

— Кто будет вести курс «Анализ данных»?

- Этот курс буду вести я сам. Я думаю, что об анализе данных получится рассказать понятными словами. Основание для такого заявление у меня имеется: на плтаформе stepik.org уже лежит три курса по схожей тематике «Машинное обучение», «Введение в искусственные нейронные сети», «Специальные архитектуры нейронных сетей» и по отзывам слушателей материал рассказывается очень понятно и непринужденно. Чтобы оценить нашу методику, я советую нашим студентам предварительно послушать фрагменты этих онлайн-курсов и почитать отзывы. Если манеры лектора (стиль одежды, чувство юмора)) вам покажутся невыносимыми, то у вас будет полное моральное право проигнорировать наш курс.

— Насколько удобно и комфортно будет студентам обучаться на данных курсах?

- Курс наш будет доступен онлайн. Студент может смотреть видео-лекции и выполнять практические задания в любое удобное для него время. Для ответа на вопросы обучающихся будут поддерживаться чаты в Телеграм и группа ВК (мемы уже заготовлены), на курсе будет работать большое количество тьюторов, которые будут решать все текущие проблемы.

Я думаю, что у вас остался вопрос: а какие конкретные данные мы будем анализировать на занятиях? Чтобы всем было интересно, мы попросим студентов ТюмГУ заполнить анонимные анкеты с забавными вопросами (во сколько он просыпается, как ему еда в столовой, кого он больше любит: кошек или говядину…). И в результате обучения мы научимся составлять типичные портреты студентов разных институтов, научимся предсказывать пол студента по его анкете, определять, кто из студентов соврал в анкете (будут и другие задания).

Так что добро пожаловать в АД (Анализ данных)!

Источник:

Управление стратегических коммуникаций