Будущая профессия
Внедрение и распространение новых цифровых технологий, проникновение интернета и социальных сетей в жизнь большого числа людей приводит к созданию большого количества «цифровых следов», которые, превращаясь в «большие данные», позволяют изучать различные явления и процессы с беспрецедентной широтой, глубиной и масштабом. С экспоненциальным ростом объема информации специалисты в области анализа данных становятся незаменимыми для различных сфер общественной деятельности – бизнеса, управления, науки и образования.
Уже сейчас на рынке труда можно найти множество вакансий в сфере аналитики данных. Есть все основания говорить о том, что в грядущие годы сфера наук о данных получит динамичное развитие, и поиск интересных проектов и работы станет более конкурентным, а работодатели – более требовательными к компетенциям претендентов.
В 2012 году Томас Х. Давенпорт с коллегами опубликовали статью «Data Scientist: Sexiest Job of the 21st Century», в которой назвали профессию аналитика данных наиболее привлекательной работой 21 века. В 2022 году вышло продолжение этой статьи под названием «Is Data Scientist Still the Sexiest Job of the 21st Century?», в котором авторы отметили, что важно не только уметь строить модели, но и загружать в них нужные данные, а также управлять работой систем, исходя из тех целей, которые ставит бизнес – то есть хорошо ориентироваться в процедурных вопросах проведения прикладных исследований.
У компаний и организаций любого размера в разных отраслях экономики есть запрос на специалистов, которые смогут управлять потоками данных и находить в них ценную информацию. Специалисты этой сферы должны хорошо знать статистику и обладать знаниями в соответствующей предметной области. Знание статистических методов усиливается навыками из компьютерных наук.
Запрос на специалистов в области анализа данных актуален не только для компаний, но и естественным образом вписан в национальную стратегическую повестку технологического развития (национальные проекты «Экономика данных» и «Искусственный интеллект»). В частности, именно национальный проект «Экономика данных» подтверждает и актуализирует запрос на специалистов в области статистики и анализа данных. Важно иметь возможность планировать развитие экономики отдельных отраслей, регионов и городов, а также эффективно и проактивно выстраивать работу любой организации для максимально быстрого получения результата.
Современный специалист в области аналитики данных должен уметь работать с большими и сложными наборами данных, хорошо ориентироваться в методах статистического анализа данных и применять на практике последние достижения в области статистики, разбираться во всех стадиях проведения исследований, а также уметь программировать и понимать тенденции развития искусственного интеллекта.
Магистерская программа «Аналитика данных и прикладная статистика» позволяет студентам приобрести навыки, требуемые от аналитиков данных работодателями из различных сфер: банковского сектора, страховых компаний, IT- и телекоммуникационных компаний, государственных и частных аналитических и консалтинговых центров, научных организаций. Прикладная статистика – это наука о применении статистических методов анализа для решения прикладных задач в различных сферах с помощью компьютерной обработки данных, которая является основой современного анализа данных. На нашей программе упор делается на методах, используемых в социальных науках.
Студенты программы могут выбирать одну из двух специализаций – вычислительные социальные и сетевые науки или прикладная статистика и науки о данных, – и формировать свое обучение в соответствии со своими профессиональными интересами. Чтобы помочь выпускникам программы стать более конкурентоспособными в своей области, оба трека предоставляют конкретные возможности для стажировки.
Студенты, которые выбирают направление прикладной статистики и науки о данных, имеют возможность пройти стажировку в компаниях, где необходимы их аналитические навыки. Полученные на программе знания, позволяют нашим студентам уже во время учебы работать в ведущих Российских и международных компаниях: Volkswagen Group, Thomson Reuters, Synergy Research Group, Ингосстрах, CROC, пенсионный фонд Гефест.
Выпускники этого трека могут работать как аналитики данных или продуктовые аналитики в разных сферах, решая как исследовательские задачи, так и прикладные задачи по управлению продуктами и процессами в рамках своих организаций.
Студенты, которые выбирают направление вычислительных социальных и сетевых наук, могут пройти практику в Международной лаборатории прикладного сетевого анализа и других подразделениях НИУ ВШЭ, а также в партнерских консалтинговых и исследовательских организациях. Студенты имеют возможность поехать на стажировку в рамках внутренних университетских конкурсов.
Выпускники этого трека могут работать в исследовательской индустрии в области прикладных социальных исследований, применяя продвинутые методы изучения различных социальных явлений и процессов, а также в академической среде.
Поскольку на программе уделяется особое внимание вопросам дизайна и особенностям проведения социальных исследований, ориентированные на академическую карьеру выпускники могут поступить на программы PhD или в аспирантуру.
Тем, кто хочет подробнее узнать о будущей профессии, будет интересно почитать интервью с первым академическим руководителем магистерской программы «Прикладная статистика с методами сетевого анализа» Валентиной Кусковой, а также посмотреть интервью с текущим академическим руководителем Иваном Климовым.