- A
- A
- A
- АБВ
- АБВ
- АБВ
- А
- А
- А
- А
- А
Проект
Data Culture
Data Culture
Что такое Data Culture?
Data Culture — это общий термин для обозначения навыков и культуры работы с данными. Cовременный специалист в любой области постоянно сталкивается с задачами по обработке данных: юрист изучает сотни дел, историк — тысячи документов на различных языках, экономист — разрабатывает прогнозную модель на основе большого объема данных.
Проект Data Culture направлен на то, чтобы у студентов всех программ бакалавриата Высшей школы экономики появилось понимание возможностей современных технологий в области Data Science. Таким образом студенты программ по направлению "Менеджмент" смогут давать точные задачи аналитикам, аналитики — оперативно строить модели, прикладные специалисты — использовать самые современные инструменты в этой сфере.
В 2017 году проект охватит большую часть программ бакалавриата университета, а в 2018 году в него войдут все без исключения образовательные программы первого уровня высшего профессионального образования.
Уровни в рамках проекта
В зависимости от направления образовательной программы объём курсов в рамках проекта варьируется. Существует пять уровней: начальный, базовый, продвинутый, профессиональный и экспертный. Ниже подробнее о каждом из них:
Начальный
Компетенции
- Понимание возможностей и ограничений машинного обучения
- Понимание применений анализа данных и машинного обучения в предметной области, соответствующей образовательной программе
- Навыки постановки задач машинного обучения
Навыки
- Формулирование задач для профессионалов
- Управление проектами в области Data Science
Базовый
Компетенции
- Понимание основных типов и источников данных
- Проведение простой аналитики на данных (вычисление статистик, визуализация)
- Обучение простых моделей с помощью библиотек для анализа данных
Навыки
- Первичный анализ данных
- Решение стандартных задач, не требующих подготовки данных или доработки типовых моделей
Продвинутый
Компетенции
- Знание основных методов и моделей машинного обучения
- Понимание полного цикла решения задачи анализа данных: подготовка данных, разработка признаков, выбор метрики качества, выбор и обучение модели, валидация модели и т.д.
- Владение методами анализа данных, специфичными для конкретной предметной области (анализ социальных сетей, анализ текстов и т.д.)
Навыки
- Самостоятельное решение задач анализа данных, типичных для конкретной предметной области
Профессиональный
Компетенции
- Владение машинным обучением с теоретической и практической стороны
- Глубокое знание специфичных разделов анализа данных: прикладная статистика, анализ текстов, обработка сигналов, анализ изображений, нейросетевые методы и глубинное обучение и т.д.
Навыки
- Работа на позициях Data Scientist в профильных компаниях
- Решение задач анализа данных из любых областей при поддержке специалистов по предметной области
Экспертный
Компетенции
- Навыки решения сложных и нестандартных задач анализа данных
- Знание последних научных результатов в конкретной области машинного обучения
Навыки
- Научно-исследовательская деятельность, разработка новых методов анализа данных
Что уже есть в Вышке?
На Факультете компьютерных наук, МИЭМ, а также на Факультете бизнеса и менеджмента в рамках программы «Бизнес-информатика» уже сейчас готовят специалистов по работе с информацией и данными с акцентами на разные ее аспекты. За последние годы в портфеле магистерских программ университета доля программ, нацеленных на подготовку специалистов, работающих с данными, постоянно растёт. Так, в 2014 году была открыта программа «Науки о данных», в 2016 году — «Анализ данных в биологии и медицине», в 2017 году стартует совместная со Сбербанком программа «Финансовые технологии и анализ данных» и англоязычная программа «Статистическая теория обучения». И это далеко не полный спектр подобных программ НИУ ВШЭ. Для студентов факультета гуманитарных наук действует минор «Современные методы в гуманитарных науках», который знакомит студентов с новыми исследовательскими подходами и задачами в истории, литературоведении, лингвистике, культурологии, основывающиеся на применении методов компьютерной обработки текста.
С 2015 года в университете для всех образовательных программ бакалавриата запущен ставший одним из самых популярных у студентов майнор «Интеллектуальный анализ данных», который даёт возможность по формированию универсальных компетенций в области Data Science. Несмотря на свою сложность, его изучают студенты практически всех программ: от филологов до математиков.
Программы-участники в 2017 году
- Бизнес-информатика
- Дизайн
- Информатика и вычислительная техника
- История
- История искусств
- Компьютерная безопасность
- Культурология
- Маркетинг и рыночная аналитика
- Математика
- Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета «Международные отношения»
- Международные отношения
- Мода
- Прикладная математика
- Прикладная математика и информатика
- Программная инженерия
- Политология
- Психология
- Социология
- Совместная программа по экономике НИУ ВШЭ и РЭШ
- Филология
- Философия
- Фундаментальная и компьютерная лингвистика
- Экономика
- Экономика и статистика
Как это будет выглядеть для студентов?
На большинстве программ уже на первом курсе в учебные планы будут включены обязательные дисциплины, знакомящие первокурсников с возможностями и инструментами в области Data Science. При этом будет учитываться специфика программы: никто не будет обязывать будущего искусствоведа изучать анализ данных с фондовых рынков, а специалистов в области финансов — инструменты работы с большими массивами исторической информации.
Как и раньше, для всех студентов сохраняются все элективные возможности образовательных программ. Учащиеся смогут изучать майноры (включая профильный майнор «Интеллектуальный анализ данных»), миноры (для студентов факультета гуманитарных наук) и циклы дисциплин по выбору из профессиональной части программ. Таким образом, если, к примеру, студент-менеджер захочет узнать больше о технологиях машинного обучения в маркетинге, то у него будет возможность выбрать такой курс в рамках вариативной части учебного плана.
А кто будет преподавать?
Основную нагрузку по реализации этого проекта берёт на себя Факультет компьютерных наук. Дополнительно будут привлекаться специалисты из числа выпускников Школы анализа данных (ШАД) Яндекса, а также эксперты Data Science-сообщества.
Помимо этого, в проекте будут задействованы другие подразделения университета: Школа бизнес-информатики, Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова, Школа лингвистики и другие.
Для действующих сотрудников Вышки будут организованы циклы мастер-классов и воркшопов при участии сотрудников Яндекса.
Первое мероприятие состоялось 14–15 июня. Записи доступны на этой странице.
Дополнительные возможности
Для всех студентов также доступны дополнительные возможности по изучению методов и инструментов в области Data Science. Ежегодно университет открывает набор на десятки общеуниверситетских факультативов, программ дополнительного профессиональног образования и онлайн-курсов, которые позволяют студентам расширить спектр знаний в этой области или углубиться в изучение определённого продукта/области.
Курсы Дополнительного профессионального образования
Онлайн-курсы НИУ ВШЭ
Общеуниверситетские факультативы
С полным перечнем общеуниверситетских факультативов Вы можете ознакомиться здесь.
На факультете компьютерных наук также есть факультетские факультативы от крупных IT-компаний (SAS, Parallels, JetBrains и пр.)
Команда
