Кто такой Data Scientist, как анализ данных помогает в бизнесе и жизни? Как это делают в одной из крутейшихконсалтинговой компаний мира?
Зачем такому серьезному и занятому человеку вести занятия у студентов? Как построен блок математика- информатика- математический анализ на программе?
А что делать, если ты не любишь или боишься математику?
Как анализ данных может помогать в обычной жизни?
Обо всем этом Вы узнаете в 8 выпуске программы.
Ключевые тезисы беседы:
• Данных в мире становится все больше, для всех ,включая малый и средний бизнес, встает вопрос, что с ними делать. Без математических моделей тут уже не справиться.
• Как правило, главной проблемой при изучении математики является отсутствие взаимосвязи с реальной жизнью. Есть формула, но как и где ее применять понимания нет.
• Математика- это не просто формулы. При правильном подходе за ними стоят огромные возможности.
• Анализ данных необходим управленцам для правильного принятия решений.
• Математика и управление- очень близкие вещи. Обычно к пониманию важности математики приходят либо уже взрослые управленцы по прошествии многих лет, либо математики, занимающиеся управленческой деятельностью.
• Когда проходишь математические дисциплины через проекты- лучше усваивается материал.
• Любой предмет может быть очень легко усвоен, если понимать, зачем он тебе и как его применять.
• Data Science- это кросс дисциплинарная область знаний, которая в себя включает математическую статистику, теории вероятности, статистический анализ, информатику и управление изменениями.
• В любых компаниях есть процессы, которые возможно оптимизировать с помощью анализа данных.
• Самое важное для менеджера- не самому пользоваться всеми инструментами, а правильно ставить управленческую задачу. Для принятия решения человек должен разбираться в своей области, а не в механике работы инструментов.
• Python и другие языки программирования не являются обязательными, но без них анализировать огромные массивы данных становится все сложнее.
• Неспособность качественно анализировать данные и соответственно принимать грамотные решения будет вытеснять игроков с рынка.
• Рынок труда будет меняться, значимость аналитической компетенции будет со временем все больше возрастать. Тем, кто этим навыком не обладает, придется ему учиться.
• Три компетенции, необходимых современному выпускнику: рациональное принятие решений на основе данных, умение сочетать софт скилы и хардскилы и умение учиться непрерывно.