Профессия Data Science

Профессия Data Science

Data Science — это работа с большими данными (англ. Big Data). Большие данные — это огромные объёмы неструктурированной информации: например, метеоданные за какой-то период, статистика запросов в поисковых системах, результаты спортивных состязаний, базы данных геномов микроорганизмов и многое другое. Ключевые слова здесь — «огромный объём» и «неструктурированность». Чтобы работать с такими данными, используют математическую статистику и методы машинного обучения.

Специалист, который делает такую работу, называется дата-сайентист (или Data Scientist). Он анализирует большие данные (Big Data), чтобы делать прогнозы. Какие именно прогнозы — зависит от того, какую задачу нужно решить. Итог работы дата-сайентиста — прогнозная модель. Если упростить, то это программный алгоритм, который находит оптимальное решение поставленной задачи.

Цель курса

– формирование систематических знаний о современных методах обработки информации и программирования, их месте и роли в системе наук;

– расширение и углубление понятий и навыков в области информационной аналитики и программирования; – развитие абстрактного мышления, вычислительной, алгоритмической культур и общей
математической и информационной культуры.

Задачи курса:

− стимулирование формирования компетенций аналитики и изучения информации через развитие навыков в программировании и в аспекте применения на практике современных методов программирования;

− расширение систематизированных знаний в области информатики для обеспечения

возможности использовать знание современных проблем науки и образования при решении профессиональных задач;

− обеспечение условий для полной сосредоточенности и комфорта студентов и формирование у них опыта использования методов программирования в ходе решения практических задач и стимулирование исследовательской деятельности студентов в процессе освоения дисциплины.

Длительность курса в месяцах и неделях:

Длительность курса составляет 6 месяцев - 26 недель.

Количество академических часов:

Одно занятие будет проходить в течении 4 ак.часов (2 ак.часа - лекция, 2 ак.часа - практика). Общее количество академических часов за период обучения - 384 ак.часов.

Преподавательский состав:

Оразкулов Саят - Выпускник Павлодарского КТЛ 2016 года и Computer Science SDU 2020. Data engineer в компании TiltingPoint (Top-10 game publisher, US).

Формат занятий: Оффлайн/Онлайн. Формы занятий: групповые занятия.