«Будущее больших данных — захватывающее и перспективное»

© Высшая школа экономики

В онлайн-кампусе НИУ ВШЭ открыт набор на магистерскую программу «Аналитика больших данных» полностью в онлайн-формате. Кому будет интересна программа, в каких сферах востребованы специалисты в области Data Science и почему это направление не потеряет своей актуальности, рассказал академический руководитель программы Евгений Паточенко.

Евгений Паточенко

— Что такое аналитика больших данных?

— Если говорить глобально, аналитика больших данных — это процесс обработки, исследования и интерпретации огромных объемов данных с целью извлечь из них ценную информацию для принятия обоснованных бизнес-решений. В этом процессе используются различные методы и технологии, которые позволяют выявить скрытые закономерности, тренды и паттерны. Аналитика больших данных помогает бизнесу понять своих клиентов лучше, оптимизировать процессы, прогнозировать будущие события.

Студенты нашей магистратуры «Аналитика больших данных» всецело погрузятся в работу с Big Data и станут высококвалифицированными специалистами, которые научатся работать с большим объемом данных, смогут участвовать в разработке новых продуктов, оптимизировать бизнес-процессы, принимать обоснованные решения на основе данных. Компетенции выпускников нашей программы соответствуют современным требованиям рынка труда в области обработки, анализа и хранения больших объемов информации. Программа реализуется совместно с karpov.courses.

— В каких сферах сейчас наиболее востребована работа с большими данными?

— Практически во всех сферах. Однако особенно выделяются IT, финансы, медицина, маркетинг и телекоммуникации. В этих областях анализ данных позволяет компаниям принимать более обоснованные решения, оптимизировать процессы и улучшать качество услуг.

— Как бизнес уже сейчас работает с аналитикой больших данных?

— Многие крупные компании во всем мире активно используют аналитику больших данных для различных целей. В России таких тоже много. Например, Сбер использует аналитику данных для создания персонализированных финансовых продуктов, «Яндекс» — для улучшения поисковых запросов и рекламных кампаний, а VK — для анализа поведения пользователей и улучшения своих сервисов. Известные глобальные компании, такие как Amazon, Netflix, Google используют большие данные для персонализации рекомендаций, улучшения пользовательского опыта, оптимизации рекламных кампаний и многих других задач.

— Какие тренды в этой сфере вы можете отметить уже сейчас?

— Можно выделить несколько трендов в области аналитики больших данных.

Для анализа данных все больше используются искусственный интеллект и машинное обучение. Эти технологии позволяют создавать более точные прогнозы, оптимизировать процессы и автоматизировать принятие решений.

С большими данными начинают работать и в других отраслях, таких как производство, сельское хозяйство, логистика. Компании в этих сферах все больше осознают ценность данных для оптимизации бизнес-процессов.

Для хранения и обработки больших данных все чаще используются облачные платформы. Это гибкое и масштабируемое решение для работы с огромными объемами информации.

© iStock

Конечно, растет и внимание к вопросам безопасности данных и соблюдению законодательства о защите персональной информации. Компании активно работают над обеспечением конфиденциальности и защитой данных своих клиентов.

Технологии аналитики Big Data постоянно развиваются, что делает их еще более востребованными и перспективными для бизнеса.

— Каким вы видите будущее больших данных?

— Захватывающим и перспективным. Сфера применения данных продолжит расширяться, поскольку компании и организации все больше осознают ценность данных для принятия стратегических решений и повышения эффективности бизнеса.

Навык работы с данными останется востребованным и важным для специалистов в различных областях, включая бизнес, маркетинг, медицину, финансы, науку. Специалисты, обладающие навыками анализа данных, смогут лучше понимать рынок, выявлять тенденции, прогнозировать события и принимать обоснованные решения.

Владение навыками работы с данными и аналитикой будет оставаться важным конкурентным преимуществом на рынке труда и способствовать карьерному росту.

— Каких специалистов готовит ваша программа? Что изучают студенты программы? Кому может быть интересно это направление?

— Мы приглашаем присоединиться к нашей программе тех, кто интересуется областью аналитики данных и задумывается о переходе в IT. Обучение подойдет как новичкам, которые хотят погрузиться в сферу аналитики и начать карьеру, так и более опытным специалистам в области IT, бизнес-аналитики. Также ждем научных исследователей и тех, кто желает развиваться в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Выпускник нашей программы освоит фундаментальные теоретические знания по математическому анализу, линейной алгебре и статистике, сможет решать сложные аналитические задачи, используя Python и SQL, будет проводить A/B-тесты, понимать особенности инфраструктуры для работы с данными, владеть навыками работы в BI-системах, а также изучит более узкоспециализированные темы, чтобы начать карьеру в роли востребованного специалиста.

— Какие карьерные перспективы у выпускников программы? Где и кем они могут работать?

— Программа рассчитана на подготовку аналитиков данных, продуктовых аналитиков, инженеров больших данных, специалистов по машинному обучению, BI-аналитиков.

— Какими знаниями и навыками должны обладать студенты, чтобы поступить на программу? Имеет ли значение, по какому направлению абитуриент учился до этого?

— Для поступления нужен диплом бакалавра или специалиста по любому направлению и знание математики хотя бы на школьном уровне. Преимуществом будет понимание основ математического анализа, линейной алгебры, математической статистики и теории вероятностей, а также базовые навыки программирования на Python. Однако все необходимые знания студенты освоят в процессе обучения.