Системы больших данных вшэ: Бизнес-аналитика и системы больших данных

Магистерская программа «Системы больших данных» расширяет международное сотрудничество

С нового учебного года студенты магистерской программы «Системы больших данных» смогут участвовать в программе двойных дипломов с Университетом Пассау (Германия). Годом ранее начало действовать аналогичное соглашение с Университетом прикладных наук «Техникум Вена» (Австрия). Таким образом, студенты этой программы могут рассчитывать на получение, помимо диплома Вышки, диплома одного из двух иностранных вузов.

Англоязычная магистерская программа «Системы больших данных» была запущена в ВШЭ в 2014 году. Программа готовит специалистов, способных внедрять технологии и инструментарий больших данных на предприятии, управлять данными предприятия, использовать соответствующий инструментарий аналитики и поддержки принятия решений. Уже на этапе разработки и открытия программа оказалась конкурентоспособной на мировом уровне и вошла в число победителей международной премии «IBM Faculty Awards 2013».

Хочешь в Германию…

«Университет Пассау — самый молодой, но успевший зарекомендовать себя с лучшей стороны вуз Баварии, он был открыт в 1978 году, — говорит академический руководитель магистерской программы «Системы больших данных» Светлана Мальцева. — Уже более десяти лет университет занимает лидирующие позиции в немецких и европейских рейтингах в области права, менеджмента и международных отношений».

В рамках соглашения с Университетом Пассау у студентов магистерской программы «Системы больших данных» есть возможность получить диплом магистра в области компьютерных наук. Максимальное ежегодное число студентов ВШЭ, которые могут отправиться на обучение в Пассау, составляет 15 человек, и соответственно, столько же студентов Университета Пассау могут приехать учиться в московскую Вышку. Сейчас среди студентов программы «Системы больших данных» в Москве и Университета Пассау идет прием конкурсных заявок на участие в программе двойных дипломов.

…а хочешь — в Австрию

Программа двойных дипломов с Университетом прикладных наук (УПН) «Техникум Вена» существует уже более года. В 2014/15 учебном году семь студентов приехали из Вены и начали обучение по программе двойных дипломов в Москве. Сейчас они успешно окончили первый семестр. Следующие два семестра они проведут в Вене и вернутся в Москву для прохождения обучения в рамках 2-го семестра 2015/16 учебного года и защиты магистерской диссертации.

Московские студенты начнут обучение в Вене с сентября.

 

Анна Кураева, 1 курс программы «Системы больших данных»

В 2010 году, будучи студентом другого университета, я стала участником Зимней школы НИУ ВШЭ по направлению «Бизнес-информатика». Именно там у меня появилось желание обязательно продолжить свое обучение именно в Высшей школе экономики. Увидев запуск программы «Системы больших данных», я поняла, что пришло время сделать шаг на пути к профессиональному и личностному росту и поступать в магистратуру. Вопрос выбора и сравнения с другими программами и университетами не стоял, так как программа «Системы больших данных» уникальна в своем роде, в том числе и за счет преподавания на английском языке.

Как только я увидела анонс программы двойных дипломов в Техническом университете Вены, я сразу же решила принять в ней участие. Для этого было несколько причин, одна из которых — хорошие отзывы друзей и коллег, которые принимали участие в подобных международных программах. Я уверена, что обучение в другой стране серьезно повлияет на мои профессиональные навыки и личные качества, не говоря уже о практике английского языка и шансе выучить немецкий.

Другой причиной стало желание познакомиться с научной жизнью и культурой Австрии. Мне очень любопытно, как устроен образовательный процесс в Университете Вены: начиная от методики подачи материала заканчивая учебными традициями. Я уверена, что за время обучения узнаю очень много нового о больших данных, также с предвкушение жду гостевых лекций от экспертов ИТ-отрасли Вены. Заключительным фактором, повлиявшим на стремительное решение подавать заявку на программу, явился город, где будет проходить обучение — Вена. Не раз в туристических обзорах я читала про богатую историю и музыкальное очарование Вены, теперь я получила шанс не только побывать там как турист, а познакомиться с этим городом гораздо ближе!

Я очень рада, что Высшая школа экономики предоставляет своим студентам такие интересные перспективы для учебного и карьерного роста.

 

Ахмет Хасанович, студент Университета прикладных наук «Техникум Вена»

Про Высшую школу экономики я узнал в Вене от коллеги, с которым работал в «Raiffeisen Bank International AG» (в отделе консалтинга в области финансовых услуг). Поскольку банк имеет представительства в России, получалось, что я могу, не увольняясь, а всего лишь перейдя в новое подразделение, совместить свою работу с обучением в Москве. Кроме собственно профессиональных знаний, я рассчитывал приобрести международный опыт общения и возможность необычного саморазвития.

И мои ожидания вполне оправдались. Область больших данных — это новая, развивающаяся тематика, и меня по-настоящему увлекли лекции и семинары преподавателей Вышки, прежде всего, Михаила Михайловича Комарова и Евгения Андреевича Кучерявого. К тому же на этой программе ВШЭ у студентов есть возможность сотрудничества с компаниями, специализирующимися в сфере больших данных. Я считаю очень ценным опыт, который приобрел в результате общения с профессионалами из компаний «Teradata», «Oracle», «IBM», «Croc». Их сотрудники рассказывали много интересного и полезного о том, как эти организации определяют и используют большие данные в своей практике. Ну и в целом мне понравился теплый прием, который оказывают в ВШЭ иностранным студентам.

 

Себастиан Колльманн, студент Университета прикладных наук «Техникум Вена»

Почему я поступил на эту программу двойных дипломов? Во-первых, хотел получить больше международного опыта. Во-вторых, все больше компаний, в том числе и «Erste Bank», где я проходил практику по анализу данных и бизнес-аналитике, открывают представительства в Восточной Европе и России. Так что обучение в России стало хорошей возможностью совместить обучение и опыт. В-третьих, выбрав программу обучения на английском, я усовершенствовал свои навыки по этому языку.

Меня впечатлило то, какой теплый прием оказали нам наши однокурсники из России. Их помощь в процессе адаптации к интернациональной культурной среде, а также во время подготовки совместных групповых проектов сложно переоценить. Еще один момент, который я хотел бы отметить, — это интересные лекции приглашенных представителей различных компаний.

Я уверен, что обучение на программе «Системы больших данных» поможет мне в построении моей карьеры, так как область больших данных быстро развивается и соответствующие специалисты востребованы на рынке труда. У меня была возможность убедиться в этом совсем недавно, когда я искал работу по совместительству: практически каждая компания, где я проходил собеседование, дала положительной отзыв и была заинтересована в сотрудничестве.

 

Для поступления на программу «Системы больших данных» абитуриенты должны пройти конкурсный отбор портфолио и сдать экзамен по английскому языку (тестирование и аудирование). Программа этого года предлагает 20 бюджетных мест, 5 платных.

Системы больших данных / Big Data Systems – программа обучения в ВШЭ

Уровень образования

ВсеБакалавриатМагистратураСпециалитетАспирантураОрдинатура

Направление обучения

ВсеАвиационная и ракетно-космическая техникаАрхитектураАэронавигация и эксплуатация авиационной и ракетно-космической техникиБиологические наукиВетеринария и зоотехнияВостоковедение и африканистикаИзобразительное и прикладные виды искусствИнформатика и вычислительная техникаИнформационная безопасностьИскусствознаниеИстория и археологияКлиническая медицинаКомпьютерные и информационные наукиКультуроведение и социокультурные проектыМатематика и механикаМашиностроениеМузыкальное искусствоНанотехнологии и наноматериалыНауки о здоровье и профилактическая медицинаНауки о землеОбразование и педагогические наукиПолитические науки и регионоведениеПрикладная геология, горное дело, нефтегазовое дело и геодезияПромышленная экология и биотехнологииПсихологические наукиСельское, лесное и рыбное хозяйствоСервис и туризмСестринское делоСоциология и социальная работаСредства массовой информации и информационно-библиотечное делоСценические искусства и литературное творчествоТеологияТехника и технологии кораблестроения и водного транспортаТехника и технологии наземного транспортаТехника и технологии строительстваТехнологии легкой промышленностиТехнологии материаловТехносферная безопасность и природообустройствоУправление в технических системахФармацияФизика и астрономияФизико-технические науки и технологииФизическая культура и спортФилософия, этика и религиоведениеФотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологииФундаментальная медицинаХимические наукиХимические технологииХимияЭкономика и управлениеЭлектро- и теплоэнергетикаЭлектроника, радиотехника и системы связиЮриспруденцияЯдерная энергетика и технологииЯзыкознание и литературоведение

Предмет

ВсеАвиастроениеАвиационная и космическая медицинаАвиационная и ракетно-космическая техникаАвтоматизация технологических процессов и производствАгроинженерияАгрономияАкушерство и гинекологияАллергология и иммунологияАнестезиология-реаниматологияАнтропология и этнологияАрхитектураАстрономияАтомные станции: проектирование, эксплуатация и инжинирингАэронавигацияБактериологияБаллистика и гидроаэродинамикаБиблиотечно-информационная деятельностьБизнес-информатикаБиоинженерия и биоинформатикаБиологические наукиБиологияБиотехнические системы и технологииБиотехнологияВетеринарияВетеринария и зоотехнияВирусологияВодные биоресурсы и аквакультураВодолазная медицинаВостоковедение и африканистикаВысокотехнологические плазменные и энергетические установкиВысокотехнологичные производства пищевых продуктов функционального и специализированного назначенияГастроэнтерологияГематологияГенетикаГеографияГеодезия и дистанционное зондированиеГеологияГеология, разведка и разработка полезных ископаемыхГериатрияГигиена питанияГидрометеорологияГорное делоГостиничное делоГосударственное и муниципальное управлениеГосударственный аудитГрадостроительствоГрафикаДвигатели летательных аппаратовДерматовенерологияДетская урология-андрологияДетская хирургияДетская эндокринологияДиетологияДизайнДизайн архитектурной средыДокументоведение и архивоведениеЖурналистикаЗарубежное регионоведениеЗемлеустройство и кадастрыЗоотехнияИздательское делоИзящные искусстваИнноватикаИнтеллектуальные системы в гуманитарной средеИнтеллектуальные системы в гуманитарной сфереИнфекционные болезниИнфокоммуникационные технологии и системы связиИнформатика и вычислительная техникаИнформационная безопасностьИнформационная безопасность автоматизированных системИнформационная безопасность телекоммуникационных системИнформационно-аналитические системы безопасностиИнформационные системы и технологииИскусства и гуманитарные наукиИскусство концертного исполнительстваИскусствоведениеИсторические науки и археологияИсторияИстория искусствКардиологияКартография и геоинформатикаКлиническая лабораторная диагностикаКлиническая медицинаКлиническая психологияКлиническая фармакологияКолопроктологияКомпьютерная безопасностьКомпьютерные и информационные наукиКонструирование и технология электронных средствКонструкторско-технологическое обеспечение машиностроительных производствКонфликтологияКораблестроение, океанотехника и системотехника объектов морской инфраструктурыКосметологияКультурологияЛазерная техника и лазерные технологииЛандшафтная архитектураЛесное делоЛесное хозяйствоЛечебная физкультура и спортивная медицинаЛечебное делоЛингвистикаЛитературное творчествоМануальная терапияМатематикаМатематика и компьютерные наукиМатематика и механикаМатематическое обеспечение и администрирование информационных системМатериаловедение и технологии материаловМашиностроениеМедиакоммуникацииМедико-профилактическое делоМедико-социальная экспертизаМедицинская биофизикаМедицинская биохимияМедицинская кибернетикаМеждународные отношенияМенеджментМеталлургияМеханика и математическое моделированиеМехатроника и робототехникаМузеология и охрана объектов культурного и природного наследияМузыкально-театральное искусствоНаземные транспортно-технологические комплексыНаноинженерияНаноматериалыНанотехнологии и микросистемная техникаНанотехнологии и наноматериалыНауки о ЗемлеНаукоемкие технологии и экономика инновацийНеврологияНейрохирургияНеонатологияНефрологияНефтегазовое делоНефтегазовые техника и технологииОбразование и педагогические наукиОбщая врачебная практика (семейная медицина)Общественное здравоохранениеОнкологияОптотехникаОрганизация здравоохранения и общественное здоровьеОрганизация работы с молодежьюОртодонтияОториноларингологияОфтальмологияПатологическая анатомияПедагогика и психология девиантного поведенияПедагогическое образованиеПедагогическое образование (с двумя профилями подготовки)ПедиатрияПеревод и переводоведениеПластическая хирургияПожарная безопасностьПолитические науки и регионоведениеПолитологияПочвоведениеПравовое обеспечение национальной безопасностиПриборостроениеПрикладная геодезияПрикладная геологияПрикладная информатикаПрикладная математикаПрикладная математика и информатикаПрикладная механикаПрикладная этикаПрикладные математика и физикаПриродообустройство и водопользованиеПрограммная инженерияПродукты питания животного происхожденияПродукты питания из растительного сырьяПроектирование авиационных и ракетных двигателейПроектирование технологических машин и комплексовПроектирование, производство и эксплуатация ракет и ракетно-космических комплексовПромышленная экология и биотехнологииПрофессиональное обучение (по отраслям)ПрофпатологияПсихиатрияПсихиатрия-наркологияПсихологические наукиПсихологияПсихология служебной деятельностиПсихолого-педагогическое образованиеПсихотерапияПубличная политика и социальные наукиПульмонологияРадиационная гигиенаРадиологияРадиотерапияРадиотехникаРадиофизикаРадиоэлектронные системы и комплексыРакетные комплексы и космонавтикаРевматологияРегионоведение РоссииРеклама и связи с общественностьюРеконструкция и реставрация архитектурного наследияРекреация и спортивно-оздоровительный туризмРелигиоведениеРентгенологияРентгенэндоваскулярные диагностика и лечениеРефлексотерапияСамолето- и вертолетостроениеСервисСердечно-сосудистая хирургияСестринское делоСистемный анализ и управлениеСистемы управления движением и навигацияСкорая медицинская помощьСоциальная работаСоциально-культурная деятельностьСоциологические наукиСоциологияСпециальное (дефектологическое) образованиеСпортСредства массовой информации и информационно-библиотечное делоСтандартизация и метрологияСтоматологияСтоматология детскаяСтоматология общей практикиСтоматология ортопедическаяСтоматология терапевтическаяСтоматология хирургическаяСтроительствоСтроительство уникальных зданий и сооруженийСудебная и прокурорская деятельностьСудебная экспертизаСудебно-медицинская экспертизаТаможенное делоТелевидениеТеологияТеплоэнергетика и теплотехникаТерапияТехника и технологии кораблестроения и водного транспортаТехника и технологии наземного транспортаТехника и технологии строительстваТехническая физикаТехническая эксплуатация авиационных электросистем и пилотажно-навигационных комплексовТехническая эксплуатация летательных аппаратов и двигателейТехнологии материаловТехнологии разделения изотопов и ядерное топливоТехнологические машины и оборудованиеТехнология геологической разведкиТехнология лесозаготовительных и деревоперерабатывающих производствТехнология полиграфического и упаковочного производстваТехнология продукции и организация общественного питанияТехнология транспортных процессовТехнология художественной обработки материаловТехносферная безопасностьТовароведениеТоракальная хирургияТорговое делоТравматология и ортопедияТранспортные средства специального назначенияТрансфузиологияТуризмУльтразвуковая диагностикаУправление в технических системахУправление интеллектуальной собственностьюУправление качествомУправление персоналомУрологияФармацияФизикаФизика и астрономияФизико-технические науки и технологииФизиотерапияФизическая культураФизическая культура для лиц с отклонениями в состоянии здоровья (адаптивная физическая культура)Физическая культура и спортФизические процессы горного или нефтегазового производстваФилологияФилософияФилософия, этика и религиоведениеФинансы и кредитФотоника и оптоинформатикаФотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологииФтизиатрияФундаментальная и прикладная лингвистикаФундаментальная и прикладная химияФундаментальная информатика и информационные технологииФундаментальная медицинаФундаментальные математика и механикаФункциональная диагностикаХимическая технологияХимическая технология материалов современной энергетикиХимические наукиХимияХимия, физика и механика материаловХирургияХолодильная, криогенная техника и системы жизнеобеспеченияХудожественное руководство оперно-симфоническим оркестром и академическим хоромЧелюстно-лицевая хирургияЭкология и природопользованиеЭкономикаЭкономическая безопасностьЭксплуатация транспортно-технологических машин и комплексовЭлектро- и теплотехникаЭлектроника и наноэлектроникаЭлектроника, радиотехника и системы связиЭлектронные и оптико-электронные приборы и системы специального назначенияЭлектроэнергетика и электротехникаЭндокринологияЭндоскопияЭнергетическое машиностроениеЭнерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологииЭпидемиологияЮриспруденцияЯдерная энергетика и теплофизикаЯдерная, тепловая и возобновляемая энергетика и сопутствующие технологииЯдерные реакторы и материалыЯдерные физика и технологииЯзыкознание и литературоведение

куда пойти учиться — About Data

AboutData публикует список образовательных курсов и полезных ссылок для тех, кто хочет развиваться в сфере анализа больших данных.

Бакалавриат

Бакалавриат «Анализ данных» МФТИ и «Яндекса»

Поступить может любой студент ФИВТ (Факультет инноваций и высоких технологий в МФТИ), окончивший 2 курс и прошедший конкурсный отбор по среднему баллу обучения.

---

Технопарк Mail.ru Group и МГТУ им. Баумана

Поступить могут студенты или аспиранты любого курса и факультета МГТУ.

Магистратура

МГУ, магистерская программа «Интеллектуальный анализ больших данных»

Поступить может бакалавр или специалист (желательно по направлениям прикладной математики, информационных технологий и программирования).

---

МГУ, магистерская программа «Большие данные: инфраструктуры и методы решения задач»

Поступить может бакалавр или специалист (желательно по направлениям прикладной математики, информационных технологий и программирования).

---

ВШЭ, магистерская программа «Науки о данных»

Поступление на программу возможно на общих основаниях (по результатам вступительных экзаменов) или по олимпиаде для студентов и выпускников вузов. Олимпиада проводится ежегодно в феврале-марте, в ней могут принять участие студенты, завершающие обучение по образовательным программам высшего профессионального образования, а также лица с высшим образованием, имеющие степень бакалавра или специалиста.

---

ВШЭ, магистерская программа «Интеллектуальный анализ данных»

Поступление на программу возможно на общих основаниях (по результатам вступительных экзаменов) или по олимпиаде для студентов и выпускников вузов. Документы принимаются с 1 июня по 20 июля 2017 года включительно. Участие в Олимпиаде бесплатное. Время проведения: 18-19 марта 2017 года. Регистрация откроется в декабре 2016 года.

---

ВШЭ, магистерская программа «Системы больших данных»

Обучение ведется на английском языке. Поступление на программу возможно на общих основаниях (по результатам вступительных экзаменов) или по олимпиаде для студентов и выпускников вузов. Олимпиада проводится ежегодно в феврале/ марте, в ней могут принять участие студенты, завершающие обучение по образовательным программам высшего профессионального образования, а также лица с высшим образованием, имеющие степень бакалавра или специалиста.

---

Магистратура «Анализ данных» МФТИ и «Яндекса» 

Поступить в магистратуру может любой студент, имеющий диплом бакалавра или специалиста и прошедший отбор в Школу анализа данных «Яндекса».

---

ИТМО, Экстренные вычисления и обработка сверхбольших объемов данных 

Обучение ведется на английском языке. Поступить может бакалавр или специалист (желательно по направлениям прикладной математики, информационных технологий и программирования), владеющий численными методами и технологиями программирования. Зачисление производится на конкурсной основе по результатам сдачи междисциплинарного экзамена.

---

СПБГУ, магистратура «Исследование операций и системный анализ»

Поступить может бакалавр или специалист, владеющий численными методами и технологиями программирования.

---

МФТИ, магистратура кафедры «Интеллектуальные системы»

Правила приема студентов описаны здесь.

Профессиональная переподготовка

Онлайн-программа профессиональной переподготовки от Санкт-Петербургского Академического университета РАН и Института биоинформатики

Чтобы поступить на программу достаточно иметь аккаунт на платформе Stepik.org и оплатить обучение. Студенты получают диплом о профессиональной переподготовке СПбАУ РАН. Диплом выдается только при наличии документа о высшем или среднем специальном образовании на момент завершения программы. В дипломе будет указано, что получивший может вести профессиональную деятельность по специальности «Анализ данных».

Офлайн-курсы

Школа анализа данных «Яндекса», отделения «Анализ данных», «Компьютерные науки» и «Большие данные»

Рассчитана на студентов и выпускников инженерных и математических специальностей, готовых несколько раз в неделю посещать вечерние занятия. Требуется хорошая математическая подготовка. Можно учиться заочно.

Программа «Специалист по большим данным» New Professions Lab в Digital October

Для поступления необходимо уметь программировать на языках высокого уровня (в частности на Python 2), базовые знания Linux, понимание принципов работы языка запросов SQL и знание теории вероятностей и статистики в объеме 1-2 семестров технического вуза.

Онлайн-курсы

Новичкам

На русском языке

На английском языке

Полезные ссылки новичкам

Сообщества

Книги

На русском языке

На английском языке

Статистика и машинное обучение:

Временные ряды:

Нейронные сети:

Открытое образование –

Кандидат физико-математических наук , Доцент
 Доцент кафедры инноваций и бизнеса в сфере информационных технологий, Школа бизнес-информатики, Факультет бизнеса и менеджмента

Заместитель руководителя школы по научной работе, доцент кафедры инноваций и бизнеса в сфере информационных технологий, Школы бизнес-информатики, Факультет бизнеса и менеджмента; академический руководитель образовательной программы “Системы больших данных”. Работает в НИУ ВШЭ с 2012 года. Преподает курс по информационным технологиям в бизнесе.

Профессиональные интересы:

• большие данные


• облачные вычисления


• численные методы статистической физики


• математическая биология


• автоматизация научных исследований


• програмное обеспечение вычислительных машин, комплексов и сетей


• организация научно-исследовательских работ


• информатика


• информационные службы, системы, сети в целом

Education

2004

Кандидат физико-математических наук: МГУ им. М.В. Ломоносова, специальность 03.01.02 «Биофизика»

2004

Специалитет: Институт развития дополнительного профессионального образования, специальность «Педагогика высшей школы и дополнительного профессионального образования»

1995

Магистратура: Пущинский государственный университет, специальность «Биология»

1992

Специалитет: Московский государственный университет путей сообщения (МИИТ) Министерства путей сообщения Российской Федерации, факультет: Техническая кибернетика, специальность «Электронные вычислительные машины»

Professional experience

1992 – н.в. – Федеральное государственное учреждение науки Институт математических проблем биологии РАН, м.н.с., н.с, с.н.с.

2006 – 2012 – ООО «Информационные технологии и электронные коммуникации», ген. директор

2012 – н.в. – НИУ ВШЭ

Awards and achievements

• Благодарность проректора НИУ ВШЭ (февраль 2019)
• Благодарственное письмо проректора НИУ ВШЭ (июль 2018)
• Благодарность Школы бизнес-информатики НИУ ВШЭ (июнь 2018, июнь 2019)
• Благодарность Единой независимой ассоциации педагогов (март 2018)
• Благодарность АНО “Институт технологий эффективности и бесперебойности ЦОД “Аптайм” (январь 2018)
• Благодарность Министерства здравоохранения Рязанской области (январь 2015)
• Почетная грамота Российской академии наук (декабрь 2014)
• Благодарность ООО “Информационные технологии и электронные коммуникации” (г. Пущино) (апрель 2014)
• Благодарность ООО “Компания Стек” (г. Москва) (апрель 2014)
• Почётная грамота Администрации города Пущино Московской области “За многолетний добросовестный труд, высокий профессионализм в работе, большой вклад в развитие промышленности и в связи с празднование Дня города” (июнь 2013)
• Благодарность Министерства образования и науки Российской Федерации “За высокий профессионализм в проведении экспертизы заявок, поданных в 2013 г. в рамках конкурса на получение гранта Правительства Российской Федерации для государственной поддержки научных исследований, проводимых под руководством ведущих ученых в российских образовательных учреждениях высшего профессионального образования, научных учреждениях государственных академий наук и государственных научных центрах Российской Федерации” (май 2013)
• Грамота Министерства промышленности и науки Московской области “За многолетний добросовестный труд, высокий профессионализм в работе и большой личный вклад в развитие промышленности Московской области” (октябрь 2008)
• Надбавка за академическую работу (2017-2018, 2016-2017, 2015-2016, 2014-2015)
• Лучший преподаватель – 2019
• Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2019-2020)

Курс Big Data — обучение аналитике больших данных

О неоконченном высшем образовании

Моя история начинается в Красноярске, где в разное время я учился на трех факультетах Сибирского федерального университета. Сначала — на математическом. Там было тяжело, преподаватели строгие, но я здорово продвинулся в интеллектуальном плане и получил первый опыт программирования на С++. Теперь ценю это. К сожалению, из-за высокой нагрузки пришлось перевестись на философский факультет. Я проучился там до ухода в армию, а после возвращения отчислился — нужно было работать.

На этом историю с вузом можно было закончить, но я поддался общему мнению, что без высшего образования карьеру не сделать. Поступил на специальность «менеджмент качества» — быстро осознал, что зря, и ушел. Как показала жизнь, мой путь к хорошей работе и зарплате лежал в другой стороне.

‍

Рекламная аналитика

Затем я стал аналитиком в рекламном агентстве. Нужно было составлять отчеты по рекламе и попутно решать административные задачи. Работа оказалась нервной и слишком «клиентоориентированной»: деньги ставились выше здравого смысла. Где-то через год я понял, что не привыкну.

Несколько раз приходилось видеть, как люди эмоционально выгорали. Их склад ума и психики не подходил для работы в рекламе, где сплошные авралы и дедлайны. И после очередного такого случая я твердо решил искать другое занятие. Чтобы изменить свою жизнь, мне понадобилось два года.

‍

Учеба и первые результаты

В 2017 году один товарищ порекомендовал мне бесплатные экспресс-курсы GeekBrains. Я записался и прошел интенсив по Java, но с покупкой платного курса не спешил — изучал отзывы в сети. Они были противоречивыми, но хороших оказалось больше. И еще я заметил, что авторы самых негативных отзывов не были знакомы с моделью обучения на платных курсах.

Я записался на факультет Java, потому что читал об этом языке как об инструменте «боевого» дата-инжиниринга. Дальше стал изучать Scala, и эта связка помогла мне разобраться в анализе больших данных на уровне начинающего специалиста. Я уже примерно понимал, что мне по силам, а за что пока лучше не браться.

К слову, изучать Java я начал еще во время работы в рекламном агентстве. Тут же стал применять новые знания на практике: автоматизировал свои рабочие процессы, снизил повседневную нагрузку. Результаты порадовали и еще больше убедили развиваться в выбранном направлении.

После курса Java я поступил на факультет BigData и быстро ощутил, как здорово прокачиваю аналитику. Новые знания ложились на каркас практики, который у меня уже был.

А еще я начал понимать исходный код программ, даже если он на другом языке.

Стало ясно, что со знанием концепций программирования осваивать новые языки и инструменты — дело техники.

На простейшем уровне я был знаком с Python и SQL еще до GeekBrains. Но это были фрагментарные знания. Обучение на курсах дает теоретическую и практическую подготовку, с которой можно трудоустроиться.

‍

В Питер — за перспективами

Весной 2018 года я решился на переезд в Санкт-Петербург, где возможностей, конечно, побольше, чем в Красноярске. На тот момент у меня было уже три года опыта в рекламном агентстве. За месяц до отлета я предупредил руководство, что ухожу, подготовил себе замену, разработал должностные инструкции и передал все дела.

В Питере я практически сразу нашел компанию, где я могу стать аналитиком с базовыми навыками программирования. Это было бутиковое рекламное агентство закрытого типа. На собеседовании они смотрели на мои рабочие навыки и на то, как я усваиваю новую информацию и взаимодействую с коллективом. Программирование их интересовало скорее на перспективу. Ведь даже рекламная аналитика — это не только Google Analytics, Яндекс.Метрика и Excel, но и автоматизация. Ожидание оффера затянулось на месяц, но цель была достигнута.

К сожалению, примерно через год компания объявила о скором закрытии. Отдел аналитики распустили, и до середины июня я ходил по собеседованиям. После одного из них меня взяли на испытательный срок.

Знаний Python, SQL и Power BI хватило, чтобы справился с тестовым заданием. Еще были вопросы на рабочую логику — тут пригодился опыт аналитика.

Я увидел, что буду работать с адекватными и спокойными людьми. Руководитель сам в прошлом был рекламным аналитиком в агентстве, и мы отлично поняли друг друга.

Еще понравилось, что со мной не торговались по зарплате. На рынке аналитики, особенно в рекламе, не всегда адекватно оценивают твой труд. Многие пытаются сбивать цену фразами типа «Вы же готовы к даунгрейду в первое время?». Как человек с опытом, я сразу понимаю, что «первое время» затянется. А здесь мне позволили самому доказать, сколько я могу сделать и заработать.

‍

Как я работаю

Сейчас я аналитик в управляющей компании в kassir.ru — зарабатываю в 2,5 раза больше, чем на прошлом месте. Но главное — получаю удовольствие от того, чем занимаюсь.

Я работаю над сайтами экосистемы компании: использую SQL и Python, R (на нем написан legacy-код), PowerBI, MS Azure, Google Analytics. Это единственное, что могу рассказать о своих задачах, так как в компании я подписал NDA. Добавлю только, что опыт в рекламной аналитике пригодился.

Большую часть дня я провожу в офисе, и здесь мне очень нравится атмосфера. Никто не нервничает: рабочие процессы отлажены и даже сложные задачи решаются в разумный срок. Нет давящей корпоративной культуры. Поэтому я спокоен и сконцентрирован на деле, а не на выживании.

Сейчас я на испытательном сроке и активно вникаю в новые для себя сферы. Пока анализирую не столько большие, сколько средние данные. Мне предоставили необходимую свободу и поддержку: никто не стоит над душой, следят только за результатами.

Что касается программирования, я самостоятельно практикуюсь в Java, планирую ближе знакомиться с Clojure и Scala, продолжаю изучать Python и SQL в GeekBrains.

‍

Что я понял на своем опыте

Если боитесь пробовать себя в IT, значит, пока не понимаете, чем предстоит заниматься. По-моему, лучший способ это прояснить — съездить на конференцию и познакомиться с разработчиками. Они расскажут, чем занимаются на практике и какие видят перспективы по своему направлению.

‍

Как проходить собеседования

Я советую ходить на собеседования не по принципу «лишь бы взяли», а смотреть на компанию и всерьез думать, хотите ли вы у них работать. Потому что бывают очень неприятные собеседования в духе «чего приперся?!». Если люди с порога вызывают негатив, не надейтесь, что все наладится. Просто ищите дальше — сбережете время и нервы. Без уважения в команде нормальной работы не бывает.

И не стоит бояться, что вы чего-то не знаете. Даже если накосячите пару раз, получите хороший опыт — и потом, на нужном собеседовании, ответите правильно.

‍

Как адаптироваться на новом месте

Когда выходишь на новую работу, кажется, что вот сейчас возьмешься, за две недели во всем разберешься и покажешь, какой ты крутой специалист. Это иллюзия! Не надо торопиться: если подготовка нового сотрудника рассчитана на квартал — значит, все это время надо будет напряженно учиться.

Чтобы вникнуть в серьезный продукт, нужно минимум два месяца! Это при условии, что у вас адекватное начальство и вас поддерживают коллеги. Плюс по ходу дела придется уточнять очень много деталей и ждать, когда все это осядет в голове.

‍

Как не потерять интерес

На первых порах учеба будет отнимать у вас основную часть времени и жизненных сил. Вы не сможете уделять достаточно внимания семье, друзьям и увлечениям. Но потом многое можно будет наверстать. На мой взгляд, в IT стоит идти хотя бы за тем, чтобы делать жизнь вокруг удобнее и совершеннее. Конечно, здесь и платят неплохо, но деньги — временный мотиватор. Чтобы стать успешным специалистом, надо жить своим делом. Именно это дает силы для постоянного развития.

‍

‍

Магистерская программа ВШЭ заняла 35-е место среди лучших по бизнес-аналитике по версии QS – Общество

МОСКВА, 28 ноября. /ТАСС/. Магистерская программа “Системы больших данных” национального исследовательского университета “Высшая школа экономики” заняла 35-ю строчку в опубликованном во вторник рейтинге лучших магистерских программ мира по бизнес-аналитике по версии Quacquarelli Symonds (QS).

28 ноября компания QS выпустила четыре новых рейтинга магистерских программ, которые позволяют студентам по всему миру определить лучшие бизнес-школы с точки зрения последующего трудоустройства и ведения бизнеса. В частности, QS оцениваются лучшие магистерские программы в бизнес-аналитике, менеджменте и финансах, а также программы MBA (бизнес-администрирование). Данный рейтинг создан в ответ на возрастающий спрос на магистерские программы в бизнесе как со стороны студентов, так и работодателей.

“Успех программы – результат тесного сотрудничества с лидерами IT-индустрии, высокой квалификации академического состава программы, творческой, инновационной среды нашего университета. За четыре года на программе обучались студенты из европейских стран, США, Латинской Америки, Индии, Китая, Пакистана, Сирии, африканских стран”, – прокомментировала результаты нового рейтинга академический руководитель программы Светлана Мальцева.

Она добавила, что выпускники программы работают в ведущих российских и зарубежных банках, IT-компаниях, телекоммуникационных компаниях, ритейле, топливно-энергетической сфере, организуют собственный бизнес, продолжают обучение в аспирантуре.

Успех другой программы ВШЭ

Другая магистерская программа ВШЭ – “Международный бизнес” – заняла 97 место среди лучших магистерских программ по менеджменту. “Мы очень рады и горды, что программа НИУ ВШЭ, которой исполнилось пять лет, попала в престижный мировой рейтинг QS. Причем, специально обращаю внимание на молодой возраст магистерской программы. Это признание правильно выбранной, четкой концепции программы и продуманной тактики ее реализации”, – сказала академический руководитель программы Ирина Кратко.

Она добавила, что изначально в вузе подходили к созданию этой программы, как к международному стартапу, “с неотъемлемыми для него инновационной идеей и амбициозной целью”. “В первые же годы после запуска, в период тестирования, набор на программу продемонстрировал быстрый рост, от 50 до 70% в год, что стало первой проверкой на успех. Количество иностранных студентов из года в год увеличивалось в разы”, – отметила Кратко.

По ее словам, секретами успеха стали сбалансированный учебный план, его междисциплинарность и, с одной стороны, приверженность мировой модели, с другой, ее уникальная трактовка, а также сплоченная команда преподавателей, среди которых большинство составляют топ-менеджеры международных компаний.

Помимо ВШЭ, в число участников новых рейтингов QS вошел Санкт-Петербургский государственный университет. Он занимает 69 место в мире с программой “Корпоративные финансы” среди лучших магистерских программ по направлению “финансы”.

Мировые лидеры

Лидером в категории “магистерские программы в бизнес-аналитике” стала бизнес-школа Массачусетского технологического института (Sloan MIT) из Соединенных Штатов. В категории “магистерские программы в менеджменте” лидирует французская Высшая коммерческая школа Парижа (HEC Paris). Лидером в магистерских программах в финансах названа Лондонская школа бизнеса. В глобальном рейтинге MBA программ лучшей признан Гарвардский университет в США.

Международная школа «Аналитика больших данных»

ФИО	Курс	Направление обучения по основной образовательной программе
Андреев Даниил Юрьевич	2	Программная инженерия
Аракчеев Сергей Сергеевич	2	Программная инженерия
Блинов Вячеслав Дмитриевич	3	Программная инженерия
Борисов Максим Сергеевич	3	Программная инженерия
Газалов Константин Георгиевич	2	Программная инженерия
Герасимчук Михаил Юрьевич	3	Информатика и вычислительная техника
Голев Артур Дмитриевич	3	Программная инженерия
Гришин Сергей Алексеевич	3	Программная инженерия
Гурков Денис Вячеславович	2	Программная инженерия
Диканский Илья Александрович	3	Программная инженерия
Ковалева Мария Юрьевна	2	Программная инженерия
Лавров Валентин Алексеевич	2	Программная инженерия
Никитина Алина Андреевна	2	Программная инженерия
Понасенко Леонид Сергеевич	2	Информационные системы и технологии
Романов Илья Алексеевич	2	Информатика и вычислительная техника
Романюк Арсений Евгеньевич	3	Информатика и вычислительная техника
Русов Даниил Игоревич	2	Программная инженерия
Сабенин Владислав Александрович	2	Программная инженерия
Смирнов Дмитрий Сергеевич	1 курс магистратуры	Системный анализ и управление
Цамцуров Егор Олегович	2	Программная инженерия
Цветков Дмитрий Владимирович	1 курс магистратуры	Системный анализ и управление
Чеколаев Дмитрий Алексеевич	2	Информационные системы и технологии
Щербаков Данила Степанович	2	Информационные системы и технологии

Обзор программы

– Магистерская программа «Бизнес-аналитика и системы больших данных» – НИУ ВШЭ

Teaching and Learning

Программа представляет собой сочетание лекций, учебных пособий и семинаров. Лекции часто сопровождаются индивидуальной и групповой проектной работой с использованием программных инструментов. Успеваемость студентов оценивается письменными экзаменами, тестами, курсовыми работами и диссертацией.

Компетенции и навыки

Эта междисциплинарная программа построена вокруг четырех основных групп компетенций:

1.Математические и технические знания и навыки в исследовании, моделировании, анализе и использовании новейших инструментов и методов больших данных.

2. Понимание бизнеса, связи между бизнесом и ИТ, как повысить эффективность управления предприятиями с помощью новых технологий больших данных, цепочек создания стоимости и внедрения.

3. Управленческие навыки при внедрении систем Big Data и услуг Big Data.

4. Навыки исследования в области аналитики и оптимизации с упором на стохастическую оптимизацию, прогнозное моделирование, прогнозирование, интеллектуальный анализ данных, бизнес-анализ, маркетинговую аналитику и др.

Важным преимуществом этого набора является результирующий синергетический эффект экономических, технических и управленческих навыков.Это позволяет нашим студентам определить и оценить возможность использования больших данных в соответствующем бизнес-контексте, обосновать преимущества этой технологии, разработать архитектуру для систем больших данных и внедрить ее в существующие корпоративные архитектуры.

Учебный план программ обеспечивает метод параллельного формирования компетенций четырех групп на основе междисциплинарной проектной работы.

Программа предоставляет студентам знания и понимание фундаментальных принципов и технологических компонентов BigData, подготавливая их к карьере в научных исследованиях или в компаниях.

Ученый совет

Курирует программу международный научный совет, в который входят представители университетов с ведущими исследовательскими лабораториями или образовательными программами Big Data, а также представители компаний, предоставляющих продукты и технологии Big Data.

Технико-методическое обеспечение

Более подробную информацию о профессионалах в области больших данных вы можете найти, перейдя по ссылкам ниже:

· Ассоциация TheBigDataValueAssociation

· Американская ассоциация профессионалов в области больших данных

· Группа больших данных (BBDG) в Facebook

· Процесс обработки больших данных (SIGBD)

Требования к кандидатам – Магистерская программа «Бизнес-аналитика и системы больших данных» – НИУ ВШЭ

Процесс отбора проводится на основе конкурса портфолио.Кандидатам необходимо предоставить следующие документы:

1. Анкета

2. Диплом бакалавра (специалиста или магистра) и официальные справки о предыдущем образовании.
Необходим хороший опыт в дискретной математике, линейной алгебре, математическом анализе, исчислении вероятностей, экономике, разработке программного обеспечения, базах данных. Приемная комиссия учитывает количество часов и итоговые оценки. Кандидаты, имеющие диплом с отличием, получат дополнительную поддержку при подаче заявки.

Кандидатам необходимо предоставить оригиналы или копии диплома, утвержденного Приемной комиссией НИУ ВШЭ. Если кандидат еще не завершил свою степень, его / ее следует предоставить транскрипты, выданные высшим учебным заведением, с указанием количества кредитов, полученных на данный момент.

3. Документы, подтверждающие индивидуальные достижения поступающего в области информационных технологий, экономики и менеджмента: документы о дополнительном образовании, дипломы, свидетельства об индивидуальных достижениях, профессиональные сертификаты, публикации поступающего, индивидуальные стипендии.

4. Документы, подтверждающие наличие у поступающего опыта работы по программной сфере.

5. Мотивационное письмо (на английском языке).
Оценивается содержание письма (включая причины, по которым соискатель хочет учиться по Программе, академические и профессиональные интересы, связанные с программой, а также профессиональные планы на будущее), его структура, стиль изложения, а также уровень владения английским языком.

6.Реферат на тему «Возможности, технологии и практика применения аналитики больших данных в бизнесе».
Оценивается: комплексный подход к теме; качество аргументов, включая подтверждающие доказательства и примеры из деловой практики; уровень понимания предметной области программы, умение логически излагать мысли, развивать сюжетную линию и делать обоснованные выводы; оригинальность мышления; точность цитирования (отсутствие плагиата), продуманная структура и состав текста, включая введение, основную часть и заключение.

7. Устное интервью (на английском языке).
Учитывается умение вести диалог, а также умение полно и обстоятельно отвечать на поставленные вопросы. Возможность соискателя участвовать в диалоге и выражать свои мысли в формате монолога на профессиональные темы, связанные с профилем Программы. Знания, навыки и способности соискателя, которые позволят ему или ей успешно освоить программу, оцениваются в соответствии со следующими стандартами: изложение характеризуется семантической целостностью, правильным использованием профессиональной терминологии и владением базовыми понятиями профиль программы, вербальная непротиворечивость и последовательность изложения, логические ошибки отсутствуют, последовательность изложения отсутствует.

Критерии оценки портфеля

Критерии	Максимум баллов
1. Диплом бакалавра (специалиста или магистра) и официальные справки о предыдущем образовании	15
2. Документы, подтверждающие индивидуальные достижения поступающего	15
3.Документы, подтверждающие стаж работы	15
4. Мотивационное письмо (на английском языке)	10
5. Реферат на тему «Возможности, технологии и практика применения аналитики больших данных в бизнесе» (на английском языке)	20
6. Устное интервью (на английском языке)	25
Итого	100

Системы бизнес-аналитики и больших данных (Полная версия критериев портфеля)

Содержание программы – Магистерская программа «Бизнес-аналитика и системы больших данных» – НИУ ВШЭ

Программа состоит из основных курсов, факультативных курсов, курсовой работы ( первый год), исследовательские семинары и кандидатская диссертация (второй год).

Промежуточные курсы в первом семестре позволяют восполнить пробелы в знаниях и пройти курсы независимо от вашей предыдущей степени.

Промежуточные курсы (в зависимости от студента):

• Введение в аналитику данных для бизнеса
• Стратегический менеджмент

Core couses (20 ECTS):

• Системный анализ и организационное проектирование
• Экономическое и математическое моделирование
• Моделирование архитектуры предприятия
• Расширенный анализ данных и большие данные для бизнес-аналитики
• Стратегическое управление инновациями

Курсы по выбору (39 ECTS)

Элективные курсы – 1 ^-й учебный год (21 ECTS)

• Разработка и внедрение систем больших данных
• Теоретические основы распределенной обработки информации в системах больших данных
• Визуализация данных
• Расширенное управление данными
• Сбор, хранение и обработка больших данных в гетерогенных распределенных компьютерных сетях
• Управление знаниями
• Прикладное машинное обучение
• Цифровые платформы и экосистемы современного бизнеса

Курсы по выбору – 2

^-й учебный год (18 ECTS)

• Аналитика больших данных для промышленного Интернета
• Прогнозное моделирование
• Маркетинговая аналитика на основе больших данных
• Аналитика больших данных для промышленного Интернета
• Нейронные сети и глубокое обучение
• Облачные технологии
• Прикладной блокчейн в современной архитектуре предприятия
• Лидерство и управление командой проекта

Дополнительный курс из университетского набора (3 ECTS)

Проектов (3 ECTS)

Научно-исследовательская стажировка (12 ECTS)

Курсовая работа (6 ECTS)

Научно-исследовательский семинар (16 ECTS)

Магистерская диссертация (21 ECTS)

Системы больших данных – образовательная программа НИУ ВШЭ

Направление

ВсеАэронавигация и эксплуатация авиационных и ракетно-космических технологийСельское, лесное и рыбное хозяйствоПрикладная геология, горнодобывающая промышленность, нефтегазовая промышленность и геодезияАрхитектураИскусство ИсследованияАвиационные и ракетно-космические технологииБиологическая наукаХимические наукиХимические технологииХимияКлиническая медицинаКомпьютерные и информационные наукиКонструкторские исследования и социальные науки и менеджментОбразование и педагогические наукиЭлектроэнергетика и теплоэнергетикаЭлектроника, радиотехника и системы связиИнжиниринг и технологии Наземный транспортИнжиниринг и технологии судостроения и водного транспортаФундаментальная медицинаГрафическое и прикладное искусствоЗдоровье и профилактическая медицинаИстория и археологияИндустриальная экология и биотехнологииИнформационная промышленностьИнформационные технологии В технических системах СМИ и информатика-библиотечное делоМатематика и механикаМеханическая инженерияНанотехнологии и наноматериалыЯдерная инженерия и технологииМедицинское обслуживаниеФармацияФилософия, этика и религиоведение Материалы Техносферная безопасность и экологическая инженерия Теология Ветеринария и зоотехника

Субъект

AllAgricultural EngineeringAgricultureAircraft EnginesAllergology и ImmunologyAnestesiology и ReanimatologyAnimal Orogin FoodAnthropology и EthnologyApplied GeologyApplied InformaticsApplied MathematicsApplied Математика и InformaticsApplied Математика и PhysicsApplied MechanicsArchitectureArchutecture Environmental DesignArt и HumanitiesArt HistoryArt Погрузочно-разгрузочное TechnologyArtsArts и Fine ArtsAstronomyAutomation технологических процессов и ProductionsAviation и ракетно-космической TechnologyAviation и исследованию космического пространства MedicineBacteriologyBallistics и HydroaerodynamicsBioengineering и BioinformaticsBiologyBiology ScienceBiotechnical Системы и технологииБиотехнологииБизнес-информатикаКардиологияСердечно-сосудистая хирургияКартография и геоинформатикаХимические наукиХимические технологииХимические технологии материалов современной энергетикиХимияХимия, физика и механика материаловГражданское строительствоКлиническая лаборатория диагностикиКлиническая медицинаКлинический фармаколог yКлиническая психологияКолопроктологияКоммерцияКомпьютерные и информационные наукиКомпьютерная безопасностьКонфликтологияСтроительство, эксплуатация, восстановление и техническое покрытие автомагистралей, мостов и туннелейКосметологияКультурологияТаможняСтоматологическая хирургияДерматовенерологияДизайнДизайн и технологическая поддержка инженерных отраслейДизайн электронной промышленностиЭкономика и наука об использовании технологийДокументация и наука об электронной промышленностиЭкономика и наука о двигателях ТеплоэнергетикаЭлектронные и оптико-электронные устройства и системы специального назначенияЭлектроника и наноэлектроникаЭлектроника, радиотехника и системы связиЭлектронная медицинаЭндокринологияЭндоскопияИнжиниринг и технологии Наземный транспортИнжиниринг и технологии Судостроение и водный транспортЭкологическая инженерия и водопользованиеЭпидемиологияЭпидемиологияЭксплуатация транспортных технологий s и ComplexesFair SafetyFinance и CreditFine ArtsFolk Art CultureForeign Регион StudiesForensic ExaminationForensic MedicineForestryFunctional DiagnosticsFundamental и прикладная ChemistryFundamental Математик и MechanicsFundamental MedicineFundamental наука и информация TechnologiesGastroenterologyGeneral DentistryGeneral практика (семейная медицина) GeneticsGeodesy и удаленный SensingGeographyGeologyGeology, разведка и управление ресурсами DevelopmentGeriatricsHealthcare и общественная HealthcareHeat питание и тепло EngineeringHeat-и -ЭнергетикаГематологияВысокие технологии и инновации ЭкономикаВысокотехнологичная отрасль функциональных и специальных пищевых продуктовИсторические науки и археологияИстория искусстваГидрометеорологияПромышленная экология и биотехнологииИнфекционные заболеванияИнформатика и компьютерные технологииИнформационная безопасностьИнформационная безопасность компьютерных системИнформационная безопасность телекоммуникационных системИнформационные системы и технологии Ионные исследованияИнструментальная инженерияУправление интеллектуальной собственностьюИнтеллектуальные системы в гуманитарной сфереМеждународные отношенияЖурналистикаЛабораторная генетикаУправление землями и кадастрыЗемельные транспортные и технологические комплексыЛандшафтная архитектураЛазерное оборудование и лазерные технологии ИнженерияМеханика и математическое моделированиеМехатроника и робототехникаМедиа-коммуникацииМедицинская и социальная экспертизаМедицинская биохимияМедицинская биофизикаМедицинское делоМедицинская стоматологияМедицинско-профилактическое делоМедицина и наркологияМеталлургияГорное дело sNanotechnNanotechnologies и микросистемная Technicsologies и микросистемная technicsNanotechnologies и Микросистемное TechnicsNanotechnologies и NanomaterialsNeonatologyNephrologyNeurologyNeurosurgeryNuclear Энергетик и Термальный PhysicsNuclear Физика и TechnologiesNuclear растения: Проектирование, эксплуатация и EngineeringNuclear Реакторы и MaterialsNuclear Реакторы и MaterialsNuclear, тепло и возобновляемые источники энергия и связанный с ними TechnologiesNursingNutrition HygieneObstetrics и GynecologyOil и газом BusinessOil и газом инженерным и технологииОнкологияОфтальмологияОптическая техникаОрганизация работы с молодежьюВосточные и африканистические исследованияОртодонтияОртопедическая стоматологияОториноларингологияПатологическая анатомияПедагогическое образование (с двумя профилями образования) Педагогика и психология девиантного поведенияПедиатрическая стоматология, хирургию и педиатрия s ИсследованияФотоника и оптоинформатикаФотоника, приборостроение, оптические и биотехнологические системы и технологииФизиологияФизические и технические науки и технологииФизическая культураФизическая культура и спортФизическое образование для людей с ограниченными возможностями здоровья (адаптивная физическая культура) Физическая терапия и спорт Медицина и физика горнодобывающая промышленностьФизика и астрономия productionPhysiotherapyPlant Происхождение FoodPlastic SurgeryPolitical наук и региональных StudiesPolitologyPower и ресурсосбережение процессы в химической технологии, нефтехимии и BiotechnologyPower Mechanical EngineeringPR и СМИ RelationsProfessional PathologiesPsychiatryPsychological SciencesPsychologyPsychology и педагогической EducationPsychology профессиональной ActivityPsychotherapyPublic HelthcarePublic политики и социальной SciencesPublishing IndustryPulmonologyQuality managementRadiation HygieneRadio TechnicianRadio-электронных систем и ComplexesRadiologyRadiophys Рентген-эндоваскулярная диагностика и лечениеРентгенологияРентгенологияРентген-эндоваскулярная диагностика и лечениеРентгенологияРентгенологияРентген-эндоваскулярная диагностика и лечение Инженерные системыСпециальный транспорт организация общественного потребления пищевых продуктовТехнология транспортных процессовТехнология продуктов легкой промышленностиТехносферная безопасностьТелевидениеТехнология печати и упаковки

степень в области науки о данных (BS) | Политехнический университет Флориды

Бакалавр наук

Отель B.С. в Data Science объединяет прикладную математику, информатику, статистику, оптимизация, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение, чтобы дать вам широкий и желанный набор навыков. Вы получите практический опыт работы с такими инструментами, как Excel, Python, R, Базы данных SQL, и Tableau, и будьте готовы к новой карьере в области науки о данных и будущим продвинутым изучение.

По шаблонам отслеживания открытий лекарств или изменениям температуры океана и обезлесению, для понимания привычек пользователей Netflix и прогнозирования колебаний фондового рынка, специалисты по обработке данных информируют о дизайне продуктов, государственной политике и бизнес-стратегии, данные в полезные идеи.

Анализ данных

Наука о данных опирается на математику, инженерию, бизнес и информатику, чтобы извлечь знания и идеи на основе структурированных и неструктурированных данных. B.S. в учебной программе Data Science научит вас вычислительным и аналитическим подходам к освоению сложных структур данных.

Аналитика больших данных

Студенты, изучающие аналитику больших данных, учатся собирать, управлять и оптимизировать крупномасштабные наборы структурированных и неструктурированных данных для облегчения получения информации и принятия решений.Студенты, изучающие аналитику больших данных, получают прочный фундамент в области программирования. навыки, количественный анализ, а также аппаратные и программные решения для облегчения эффективное использование больших данных.

Интеллектуальный анализ данных и статистический анализ Облачные и распределенные вычисления Аналитика данных, связанных с рынком

Инженерия систем здравоохранения

Программа концентрации инженеров систем здравоохранения (HSE) готовит архитекторов системы здравоохранения завтрашнего дня для решения самых неотложных и сложных задач.Инженерия систем здравоохранения включает междисциплинарный подход с применением инженерии и аналитические принципы ко всем аспектам здравоохранения. Студенты программы получают реальный опыт работы с отраслевыми экспертами и многопрофильным факультетом для подготовки студентов для карьерных изменений в сфере здравоохранения.

Системная инженерия, архитектор здравоохранения, инженер по системам управления

Интеллектуальная мобильность

Intelligent Mobility использует данные и технологии для связи людей, мест и товары на всех видах транспорта.Рост интеллектуальной мобильности изменит как люди путешествуют, взаимодействуют с окружающей средой и связывают товары и услуги.

Подключенный и автономный транспорт Новые мобильные сервисыОткрытые платформы данных для транспорта

Количественная экономика и эконометрика

Количественная экономика и эконометрика используют математические и статистические методы. разработать методы измерения ряда систем, в том числе финансовых, государственных, социальные, юридические, медицинские и т. д.Студенты с количественной экономикой и эконометрикой фон научиться оценивать и измерять тенденции, чтобы понимать сложные явления и для улучшения долгосрочного позиционирования.

Аналитика рыночных исследованийЭкономическое прогнозированиеАналитика сырьевых товаров

Министерство труда США ожидает, что занятость в области математики научных профессий вырастет 27.9% с 2016 по 2026 год, намного быстрее, чем в среднем по всем профессиям, в результате чего создано около 50 400 новых рабочих мест.

Большие реальные данные

По оценкам исследовательской группы International Data Corporation (IDC), в прошлом году, было создано более 2 зеттабайт данных.По прогнозам, это число вырастет в 20 раз. к 2020 году до 40 зеттабайт или эквивалент 5000 ГБ на каждого мужчину, женщину и ребенок на земле.

Облако продолжает расти

Global DataSphere описывает три локуса, в которых данные создаются, собираются или реплицируются: традиционные и облачные центры обработки данных, вышки сотовой связи и филиалы, а также конечные точки (ПК, смартфоны и устройства Интернета вещей).IDC прогнозирует, что Global DataSphere будет увеличится с 33 зеттабайт (ЗБ) в 2018 году до 175 ЗБ к 2025 году, при этом 49 процентов мировых хранимые данные будут находиться в общедоступных облачных средах.

Доцент (инновации и технологии)

Исследователи в области науки о данных и бизнес-аналитики работают над улучшением онлайн-сообщества использовать, разрабатывая умный способ рекомендовать и устанавливать связи между этими разные сообщества.

Мы живем в мире больших данных. Есть много источников данных, но многие из них точки данных или наблюдения не обязательно имеют ярлыки или аннотации. Там необходим автоматизированный способ определения правильной метки или правильной группы к которому может принадлежать конкретный комментарий ».

Доцент кафедры науки о данных и бизнес-аналитики

Мы здесь, чтобы предоставить вам ресурсы для стажировки вашей мечты и совместной работы преподавателей новаторских исследований и развития лидерских навыков, чтобы выделиться на рабочем месте.

Стажировки – важная часть подготовки к успеху после колледжа и являются обязательным условием для получения высшего образования.

Проводить исследования вместе с преподавателями, которые улучшают жизнь и меняют бизнес, с воздействием, варьирующимся от местного сообщества Лейкленда до дальнего космоса.

Мы понимаем важность подготовки и стремимся к вашему успеху. здесь и за его пределами. Вот почему у нас есть ресурсы, чтобы поддержать вас в продолжении вашей карьеры. разработка.

У нас есть активное студенческое сообщество с более чем 35 клубами, основанный на конкретных академических интересах, профессиональном развитии и деятельности просто ради забавы.

Математический клуб

Математический клуб Флоридского политехнического университета стремится способствовать созданию здоровой окружающей среды для учащихся. охватить математику более высокого уровня и развить понимание математики в карьере, связанной с STEM.

TEA @ Флорида Поли

TEA – это объединение студентов, увлеченных тематическими развлечениями, с профессионалами отрасли. и предоставление возможности для самостоятельных дизайн-проектов и посещения уникальных отраслевых мероприятия и конференции.

Развернуть всеСвернуть все

Общее образование

Ваше будущее как надежного профессионала и уверенного решателя проблем начинается с некоторых основные навыки.Ваши общеобразовательные курсы дают вам:

• Навыки критического мышления … чтобы вы могли как приводить аргументированные аргументы, так и следовать им и развить привычки организованного мышления и рационального анализа.
• Навыки общения … чтобы вы могли переводить мысли в слова (устные и письменные) и сделать сложное простым.
• Знакомство с искусством / гуманитарными и социальными / поведенческими науками… чтобы вы видели все проблемы в их более широком человеческом контексте.
• Mathematical Reasoning … чтобы вы нашли количественную нить, соединяющую все научные изыскания.
• Scientific Reasoning… чтобы вы могли применить научный метод к явлению большого и маленький.

Наверх Крупный

Ваш B.S. в области науки о данных требует 120 кредитов – обычно 15 кредитов за восемь семестров. Вы получите 12 общеобразовательных кредиты (Искусство / гуманитарные и социальные науки).

Вернуться наверх План обучения

Щелкните здесь, чтобы увидеть полный план обучения для B.С. в области науки о данных.

Вернуться наверх Описание программы

Щелкните здесь, чтобы просмотреть полное описание программы для B.S. в области науки о данных.

Вернуться наверх Планировщик учёных степеней

Щелкните здесь, чтобы получить полный план степени для B.С. в области науки о данных.

Вернуться наверх Требования к поступающим Готовы стать Фениксом? Узнайте о наших требованиях к поступающим. Вернуться наверх

Хотите быть фениксом? Свяжитесь с приемной комиссией.

DA-TC | Homeland Security

Технологический центр аналитики данных S&T (DA-TC) применяет передовые методы исследований и разработок в области анализа данных, чтобы обеспечить ориентированные на пользователя решения на основе данных для задач Homeland Security Enterprise (HSE). DA-TC управляет современной инфраструктурой рабочего центра аналитики данных для поддержки актуальных для миссии оценок стратегических исследований и разработок данных, оценок новых технологий и быстрых экспериментов.

Технологии

Работая с промышленностью, научными кругами, государственными технологами и конечными пользователями, DA-TC стратегически разрабатывает и адаптирует существующие и новые решения на основе данных для:

• Обработка и подготовка данных
• Распределенные архитектуры хранения
• Расширенные вычислительные концепции
• Аналитика и визуализация
• Системы, ориентированные на человека
• Поддержка принятия решений и бизнес-процессы
• Конфиденциальность и безопасность
• Аналитика для Интернета вещей и встроенных систем

Приложения

Сотрудничая с компонентами DHS, технологами и конечными пользователями, DA-TC удовлетворяет потребности миссии, в том числе:

• Обнаружение мошенничества
• Правоохранительные органы
• Скрининг на основе рисков
• Интегрированные операции по обеспечению безопасности и конфиденциальности
• Осведомленное распределение ресурсов для реагирования на бедствия и восстановления
• Ситуационная осведомленность для полевых операций и служб быстрого реагирования
• Аналитика в реальном времени для оценки угроз

Ресурсы

Сотрудничая в HSE, DA-TC создает активное и наделенное полномочиями сообщество специалистов по большим данным и инновациям.В течение года DA-TC проводит обмен информацией и практические семинары для укрепления партнерских отношений и развития сообщества, которое может эффективно использовать большие данные и инновационные методологии. Учебные материалы, инструменты с открытым исходным кодом и резюме недавних мероприятий включают:

Аналитика данных:

• Учебный курс Центра прогнозной аналитики
• Обзор семинара Центра прогнозной аналитики: среда с открытым исходным кодом Tessera для глубокого анализа больших сложных данных, включая инструмент крупномасштабной визуализации Trelliscope
• Видео о Дне технологий в индустрии больших данных
• Big Data 101 слайд

Методология инноваций, Maker Movement и Civic Hackathons:

Работайте с нами

DA-TC взаимодействует с компонентами DHS и другими государственными учреждениями для выявления и передачи возможностей для изучения, оценки и внедрения новых технологий в области хранения данных, вычислений, аналитики и визуализации, безопасности и конфиденциальности, а также встроенных систем / Интернета вещей.

Наша деятельность включает:

• Проведение исследований пользовательских систем для эффективного устранения операционных пробелов
• Оценка технологий и анализ альтернатив
• Проведение практических экспериментов
• Проведение семинаров для создания сообщества практиков в области науки о данных и инноваций, ориентированного на национальную безопасность

Наша команда также работает с промышленностью, центрами исследований и разработок, финансируемыми из федерального бюджета, академическими кругами и другими заинтересованными сторонами, чтобы использовать новые технологии анализа данных и поддерживать инновационную экосистему нашей страны для приложений внутренней безопасности следующего поколения.

Возможности для привлечения включают:

Контактное лицо: [email protected]

Просмотрите информационный бюллетень Data Analytics Technology Center!

Аналитика больших данных для более безопасной отрасли – продукты и услуги, цифровые данные, аналитика данных, безопасность, HSE, MSA

Аналитика больших данных становится сильной тенденцией в нефтегазовой отрасли. Необходимость повышения эффективности разведки и добычи нефти и газа указывается как основная причина этой тенденции.В то время как огромный объем данных уже извлекается из операций по разведке, бурению и добыче с помощью датчиков и затенения света для сложных инженерных проблем, аналогичный подход следует применять, когда речь идет о здоровье и безопасности рабочих, поскольку он уже применяется. сделано во многих других отраслях.

Несмотря на то, что в 2019 году уровень смертности и травматизма в нефтегазовой отрасли снизился, все еще есть возможности для улучшения. По данным Международной ассоциации производителей нефти и газа, уровень смертности в нефтегазовой отрасли в семь раз выше, чем во всех других отраслях в США, в соответствии с данными U.S. Управление охраны труда и здоровья (OSHA).

Безопасность в энергетическом секторе имеет первостепенное значение, но это непросто. Специалисты по безопасности стремятся эффективно решать проблемы безопасности. Однако, пытаясь быть эффективными, многие сосредотачиваются только на первом уровне доступной информации и сосредотачивают свое внимание на решении ближайшей проблемы. Игнорирование ситуации и поспешный поиск решения не только сопряжены с риском принятия неправильных решений, но и мешают организациям достичь устойчивых результатов и улучшить свои программы безопасности.

Четкое представление о контексте безопасности является ключом к улучшению результатов безопасности
Чтобы не попасть в эту ловушку, менеджерам по безопасности необходимо четкое представление о контексте безопасности в организации, или то, что называется отличным «качеством восприятия» ( QoP) Это важно, потому что чем более реалистично группы по безопасности понимают реальность своих программ безопасности, тем выше вероятность, что они примут правильные решения. Но как туда добраться?
Качественные данные в формате, который помогает разобраться в вещах, – ключ к успеху.Эта информация дает важную информацию, позволяя менеджерам по безопасности быть уверенными в том, что они принимают правильные решения и предпринимают правильные шаги для достижения своих целей в области безопасности.

Умные и простые решения поддерживают улучшенное качество восприятия (QoP)
Когда дело доходит до улучшения QoP, сложность – враг. Выбор более простого и целенаправленного подхода может упростить процесс принятия решений. Когда данные настолько четкие, что позволяют получить практическую информацию, менеджерам по безопасности требуется меньше времени и усилий, чтобы полностью осознавать, что происходит.Принимать решения легко, потому что очевидно, что нужно делать. Возьмем в качестве примера интеллектуальное или подключенное решение для обнаружения газа. Каждый компонент решения способствует и влияет на качество данных:

• Интеллектуальные датчики:
  Влияют на точность данных на трех уровнях: тип, количество (уровни концентрации) и время (продолжительность воздействия).
• Интеллектуальные устройства:
  Упростите подключение к другим устройствам и облаку. Они также сообщают о состоянии устройства и предоставляют информацию о состоянии.
• Интеллектуальное программное обеспечение:
  Интеллектуальное программное обеспечение – это не только доступ к показаниям газа в одном месте для обеспечения соответствия требованиям, но и оперативный доступ к информации и полезные аналитические данные для поддержки точного и быстрого принятия решений. Интеллектуальные решения
  не только помогают специалистам по безопасности автоматизировать управление соответствием и снижать риски, но также помогают им извлекать уроки из данных и повышать качество обслуживания.

Более пристальный взгляд на газовую безопасность в нефтегазовом секторе

Рабочие нефтегазодобывающей и вспомогательной промышленности заняты на многих переработках, в которых они подвергаются воздействию токсичных газов и атмосферы.Это распространенный риск во всем мире. Исследование, проведенное Европейской Комиссией (6), показывает, что возгорание после возгорания выделившихся углеводородов и взрыв после выброса газа являются двумя основными опасностями, связанными с разведкой нефти и газа на шельфе. В Великобритании только выброс углеводородов (HCR) стал причиной 37% зарегистрированных инцидентов в 2019 году. (5) В США воздействие вредных веществ и пожары / взрывы вместе являются причиной 23% смертельных случаев ( 4).
Обнаружение газа играет важную роль в обеспечении здоровья и безопасности работников в нефтегазовой отрасли и должно быть приоритетом.Несомненно, менеджеры по безопасности в этой отрасли могут и должны извлекать выгоду из преимуществ, которые интеллектуальные технологии могут принести газовой безопасности и повышению безопасности в целом.

Оценка вашего QoP и использование данных для повышения газовой безопасности
Когда дело доходит до газовой безопасности, есть четыре основные области, в которых интеллектуальная система может поддержать менеджеров по безопасности:

1. Автоматизированное управление соответствием:
Процесс проверки устройств обнаружения газа, их калибровки и ударных испытаний трудоемкий и сложный.Добавляя интеллектуальные технологии, вы можете автоматизировать процесс соответствия и высвободить время, чтобы сосредоточиться на задачах более высокого уровня. Храните всю информацию о ваших детекторах газа в одном месте в облаке. Это поможет вам получить общее представление о данных о соответствии детекторам газа.

2. Предотвращение инцидентов и реагирование на них:
Цель состоит в том, чтобы предотвратить все инциденты, но для этого вам нужен доступ к аналитике данных. Подключение к детекторам газа для отчетности об инцидентах в режиме реального времени и повышенной видимости рабочего места помогает отслеживать и тщательно документировать любую проблему.Используйте комплексный менеджер полевых устройств для получения текущих показаний детектора и уведомлений о тревоге, чтобы быстро принять меры.

3. Здоровье и продуктивность рабочего:
Безопасность работника с подключением к сети означает понимание того, как такие технологии, как подключенные детекторы газа, могут защитить команды и безопасно повысить производительность. Получите представление о безопасности работников, проанализировав, как и когда используются устройства. Используйте эту информацию, чтобы определить возможности обучения.

4. Активный мониторинг безопасности:
Предоставляя менеджерам по безопасности доступ к данным из любого места с подключением к Интернету, они могут быть в курсе всех действий по обеспечению безопасности, не проходя через объект ежедневно.Издалека менеджеры по безопасности могут видеть местонахождение сотрудников с помощью снимков улиц и спутников, получая в режиме реального времени уведомления о воздействии газа и показаниях приборов.

Существуют легкодоступные онлайн-ресурсы, которые могут помочь компаниям оценить свое «качество восприятия» и научить их понимать, как разумно использовать данные газовых детекторов. Команды, отвечающие за безопасность, всегда должны помнить о том, что когда дело доходит до газовой безопасности, выбор надежного решения для обнаружения газа – это больше, чем вопрос соблюдения нормативных требований – это означает, что рабочие и рабочие места находятся в безопасности.