Обзор рынка образования в области Data Science

Перспективы рынка капитала в 2015 году. Объемы инвестиций в большие данные продолжают расти, но все это теряет смысл, если нет талантливых специалистов, способных работать с программными инструментами, анализировать результаты и создавать дополнительную прибыль. Университеты реагируют, создавая программы для подготовки поколения data scientists’ов, позволяющие приобрести квалификацию в области технических средств и бизнеса.

Задача. Набор навыков, которыми должен обладать data scientist, включает следующие дисциплины: системная инженерия, количественный анализ, программная инженерия, бизнес-аналитика, интеграция и визуализация данных. Кроме того, необходимы креативность и коммуникабельность. Поэтому неудивительно, что data scientist – крайне редкий специалист. Это также объясняет, почему компании считают, что нанять такого специалиста почти невозможно, в равной степени, как и удержать от перехода в другую организацию.

Почему это важно? Поскольку объемы инвестиций в big data увеличиваются, и анализ больших данных становится залогом приобретения конкурентного преимущества, крайне важно найти достаточно квалифицированного аналитика, способного использовать необходимые технологии, создавать отчеты и генерировать идеи. По оценкам McKinsey Global Institute, к 2018 году в США будет 4 миллиона должностей, связанных с данными, и нехватка порядка 190 тысяч data scientists’ов. Также существует спрос на сотрудников, которые не являются полноценными data scientists’ами, но имеют определенные навыки работы с данными.

В каком состоянии находится отрасль сейчас? К счастью, университеты готовят значительное количество data scientists’ов. В прошлом году всего несколько учебных заведений предлагали степень в области Data Science. Сегодня существует более широкий выбор, и большее количество университетов предлагают подобные программы. Многие из них открываются в январе 2015 года.

Технологический институт Стивенса (Stevens Institute of Technology) недавно анонсировал собственный учебный курс Data Science под названием «Аналитика в области финансовых услуг» (Financial Services Analytics). Подготовка специалистов начнется в январе 2015 года в сотрудничестве с компанией Accenture. Динеш Верма (Dinesh Verma), профессор и декан факультета систем и предприятий (School of Systems and Enterprises), говорит, что благодаря высоким зарплатам и востребованности data scientists’ов, эта программа быстро приобрела популярность среди студентов и аспирантов. «Курс очень быстро заинтересовал многих, – сказал Верма. – Нетрудно привлечь хороших студентов, предложив им изучать финансовую аналитику».

Чтобы стать data scientists’ами, студенты должны иметь определенную подготовку в области программирования, статистики и проектирования. Однако не все сводится к техническим навыкам. Все учебные программы сочетают в себе теорию и практику, так что идеальный кандидат также должен обладать предприимчивостью и хорошей коммуникабельностью.

Взгляд на ситуацию в 2014 году. Несмотря на то, что сейчас создается большое количество учебных программ, ключом к успеху являются программы, способные обеспечить эффективный баланс теории и практики. Подготовка должна охватывать как теоретические сведения, так и навыки работы с конкретными инструментами.

Образовательные программы стараются дать студентам базовые знания по статистике, показать им приемы изучения и поиска новых технологий, которые смогут помочь в решении различных задач. Эти программы также учат студентов разбираться в категориях переменных, ставить вопросы и понимать, какие переменные предполагают сбор каких данных.

«Это является примером объединения двух подходов: восходящего (bottom-up) и нисходящего (top-down), – сказал Верма. – Вы хотите знать, какие вопросы задавать, чтобы понять, какие данные необходимо искать».

Верма добавляет, что подобные программы ищут людей с тонким пониманием нюансов данной сферы, возможно, обладающих эмоциональным интеллектом (emotional intelligence), позволяющим понять, какие вопросы имеют значение, и какие решения необходимо пересмотреть.

Лидеры отрасли. Многие передовые школы бизнеса уже предлагают или планируют создать курсы интеллектуального анализа данных, статистики и визуализации данных. Технологический институт Стивенса присоединяется к группе, в которую входят следующие учебные заведения, имеющие подобные программы: Колумбийский университет (Fu Foundation School of Engineering and Applied Science); Калифорнийский университет в Беркли, предлагающий магистерскую программу по Data Science; Стэнфорд, предлагающий онлайн курсы по интеллектуальному анализу данных и статистике.

Стоимость. В связи с высокими темпами развития технологий, техническое образование нуждается в постоянном совершенствовании. По словам Верма, выпускники в скором времени вернутся в аудитории, чтобы получить новые знания, необходимые для карьеры.

Многие специалисты, стремящиеся повысить свою квалификацию до текущего уровня технологий, обучаются в вечернее время, используя корпоративные планы полной или частичной компенсации затрат на обучение. Некоторые компании спонсируют обучение определенных групп сотрудников по особенно важным направлениям.

Учитывая плотный график современных специалистов в сфере финансовых услуг, в лучшем случае, они могут изучать примерно два курса ежегодно, на общую сумму $8 000 – $10 000. Большинство передовых компаний поддерживает подобные стремления своих сотрудников.

«Мы действительно вошли в эпоху, когда образование должно продолжаться на протяжении всей жизни, – добавляет Верма. – Отсутствие непрерывного совершенствования – это ошибка».

Автор: Бекка Липман (Becca Lipman)

Перевод Станислава Петренко

По материалам: Wallstreet & Technology

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =