ok.tech: شرح البيانات رقم 2

في 7 أغسطس ، ok.tech: ستعقد Data Talk # 2 في مكتب موسكو في Odnoklassniki. هذه المرة سيتم تخصيص الحدث للتعليم في مجال علوم البيانات. الآن هناك مثل هذه الضجة حول العمل مع البيانات لدرجة أن الكسلان فقط لم يفكروا في الحصول على التعليم في مجال علوم البيانات. يعتقد أحدهم أنه بدون الحصول على شهادة جامعية ، من المستحيل أن تصبح متخصصًا في تحليل البيانات ، فهناك مؤيدون للرأي الذي مفاده أنه يمكنك معرفة كيفية التعامل مع البيانات من خلال الدورات ، والبعض الآخر يتمسك بالموقف المتمثل في أن متخصص البيانات الجيد هو الذي يمارس باستمرار ويستخدم نهجًا متعدد الاستخدامات . سنجمع ممثلين عن آراء مختلفة على موقعنا ونمنحهم الفرصة لمناقشة هذا الموضوع.

سيتم عقد الحدث في شكل مناقشة بين المتحدثين. هذه المرة ، سيكون كل من Evgeny Sokolov (HSE ، Yandex.Zen) ، وديمتري بوجايشنكو (OK.ru) ، وبيتر إرماكوف (Lamoda ، و DataGym) ، وديمتري Korobchenko (Nvidia ، و GeekBrains ، و SkillBox ، و DigitalOctober) مع فيكتور كانتور (Mail.ru) المجموعة ، بيانات التعدين في العمل). ندعو جميع المهتمين بموضوع التعليم في علوم البيانات للانضمام إلى الحدث والتعبير عن وجهة نظرهم. درس في الدورات - تعال وأخبرنا بما قدمه لك. تعتقد أنه بدون الحصول على درجة الدكتوراه ، يكون من المستحيل تحليل البيانات - تعال وقل لماذا. هل تعتقد أن أخصائي البيانات يجب أن يكون قادرًا على الكتابة في صناعة الأغذية - تعال وناقشها.

→ التسجيل لهذا الحدث

تحت خفض آراء الخبراء والجدول الزمني.

يفغيني سوكولوف ، HSE ، Yandex.Zen

يوجد الآن العديد من الخيارات للتدريب على تحليل البيانات: يوجد شيء أقرب إلى "المدرسة الفنية" ، حيث يقومون بتدريسهم فقط لاستخدام الأدوات الجاهزة ، وهناك آراء متعارضة حول كيفية النظر إلى ML كشيء رياضي ، وليست حرفة. أعتقد أنه ، أولاً وقبل كل شيء ، لا تزال بحاجة إلى تعلم الحرفة ، لأنه بدون هذا يستحيل تحفيز الطالب ، وبعد ذلك في العمل سوف يستخدم هذه المهارات 80٪ من الوقت. ولكن في الوقت نفسه ، من المهم للغاية أن نعلمه طريقة التفكير الصحيحة والفهم العميق للطرق - وبدون ذلك ، لن يصبح الطالب ببساطة منافسًا في سوق العمل.

ديما بوجايتشنكو ، حسناً

بالنسبة لتعليم DS ، أود أن أبرز العديد من "التحديات" المهمة التي تميز DS عن المجالات الأخرى. أولاً ، هذه ديناميكية. كل شيء يتغير بسرعة كبيرة وبالتالي لا يمكنك التعلم ، والحصول على دبلوم وتصبح DS ، يمكنك فقط الدراسة باستمرار للبقاء معهم. ثانياً ، إنه تضافر التخصصات المختلفة. تحتاج إلى فهم الجوهر الرياضي للطرق ، وأن تكون "عليك" مع التكنولوجيا (إذا كنا نتحدث عن DS ، وليس عن قرد يعلق عصا في XGBoost). وثالثا ، هذا طلب مرتفع للغاية على DS المتعلمين من الصناعة ، إلى جانب وجود فجوة كبيرة في التوقعات بين الصناعة والأكاديمية في روسيا ، مما يؤدي ، على وجه الخصوص ، إلى ظهور عدد كبير من "المدارس" من اللاعبين الرئيسيين في السوق.

بيتر Ermakov ، Lamoda ، DataGym

أنا حقاً أحب التدريس ، خاصةً اللحظة التي يكون فيها من الممكن إخبار المجمع بلغة بسيطة ، وفي أعينهم أن أرى الفهم. خلال السنوات العشر الماضية ، تمكنت من التدريس في 26 عملية إطلاق لثلاث دورات تجارية ، جامعتان ، داخل الشركة وإجراء مشروع تعليمي مفتوح. وأنا الآن أقوم بإنشاء دورة تعليمية لمدة 3 أشهر للتعلم الآلي على DataGym.ru. جميع أنواع التعليم جيدة بطريقتها الخاصة. والدورات التجارية ليست استثناء. هذه هي فرص أخرى ، عتبة دخول مختلفة ، ومستوى مختلف من الدافع والوقت الذي تقضيه.

ديمتري كورشنكو نفيديا ، جيك براينز ، سكيل بوكس ​​، أكتوبر الرقمية

موقفي هو أنه لا توجد مناطق لديها كل المزايا الممكنة. لا أستطيع أن أقول أن هناك شيئًا ما يقود ، لكن هذا شيء آخر - لا. أنا أكثر احتمالا لماتان ، وكذلك الرياضيات العادية. لا يعجبني حقًا عندما يستخدم الأشخاص الأدوات دون فهم كيفية عملهم (على الأقل في المستوى المتوسط). لكنني أعتقد أنه في بعض الحالات التجارية سيكون هناك ما يبرر ذلك. لا سيما النظر في دمقرطة منظمة العفو الدولية. فيما يتعلق بـ Cuggle ، يمكنني أن أقول أنني أعرف الكثير من الناس (بمن فيهم أنا) الذين تطوروا جيدًا في المنطقة دون اللجوء إلى هذا المورد. لكنني أعتقد أنه لا يزال يعطي دفعة إضافية في بعض المهارات.

Victor Kantor، Mail.ru Group، Data Mining in Action

كل عام ، كجزء من دورة "تعدين البيانات في العمل دون الاتصال بالإنترنت" وحدها ، يعرف حوالي ألف شخص التعلم الآلي. شارك حوالي 100 ألف شخص في الدورات التدريبية عبر الإنترنت التي أطلقها زملائي فقط (وفي العالم ، من الواضح أنه لا يزال هناك الكثير من الدورات التدريبية الأخرى). بطبيعة الحال ، فإن أولئك الذين لا "يتعرفون فقط" ، ولكنهم يصلون إلى النهاية ويصبحون ، على سبيل المثال ، عالِم بيانات مبتدئًا ، أقل كثيرًا ، ولكن على أي حال ، يأتي مجرد عدد مجنون من الناس لتحليل البيانات ، لذلك ليست هناك حاجة لتوظيف شخص في هذا المنصب الأولي صعب جدا لكن المشاكل تبدأ من المستوى المتوسط ​​والأعلى - يصبح البحث عن موظف طويلًا ومؤلماًا ، ونتيجة لذلك ، يكون مكلفًا. ما يجب القيام به مع هذا هو السؤال الذي أقوم به الآن.

جدول المواعيد

18:30 - 19:00 - تسجيل المشاركين
19:00 - 19:05 - مقدمة من أليكسي تشيرنوبروف
19:05 - 20:00 - الجدال حول التعليم في علوم البيانات
20:00 - 20:20 - استراحة قهوة
20:20 - 21:30 - استمرار الجدل

→ التسجيل لهذا الحدث