Артем Шевляков: Данные – это вторая нефть

В рамках программы «Приоритет 2030» в ТюмГУ стартует Проект «Цифровая кафедра». Осенью в вузе студенты смогут бесплатно пройти профессиональную переподготовку и получить диплом по таким IT-направлениям как «Анализ данных» и «Информационная безопасность».

Мы побеседовали с автором курсов, заместителем директора по развитию Института математики и компьютерных наук, доктором физмат.наук Артемом Шевляковым (куратором Цифровой кафедры ТюмГУ).

Фото - utmn.ru

- Артём Николаевич, мы слышали, что вас назначили куратором нового подразделения под названием «Цифровая кафедра»?

- Все верно. То есть теперь я зам.директора не просто по развитию ИМиКН, а еще и по цифровому развитию наших студентов.

- Для чего в ТюмГУ создана цифровая кафедра?

- Цифровая кафедра в ТюмГУ была создана для проведения занятий со студентами по IT-дисциплинам, которые не входят в основной учебный план. В частности, студенты не айтишных направлений могут выбрать любой курс по Цифровой кафедре. Разумеется, обучение на этой кафедре полностью бесплатно, работа кафедры финансируется из средств программы «Приоритет 2030». Например, мы сможем обучать всех студентов не айтишников таким вещам как анализ данных и искусственный интеллект.

- С чем связана необходимость обучать студентов анализу данных? Что это за новый востребованный вид деятельности?

- По мнению некоторых психологов, способность анализировать данные и извлекать из них закономерности – одна из базовых черт человеческой психики. Так что наши читатели могут себя уже похвалить: неспособных к анализу данных людей не существует. Целью нашего курса является дальнейшая прокачка «аналитического чувства» с помощью современных информационных технологий. А это чутьё прокачивать очень выгодно.

Данные нас просто окружают со всех сторон, и большим преимуществом будет обладать тот, кто: А) научится отличать истинные данные от фейковых, Б) находить в данных неочевидные закономерности, В) делать пункты А) и Б) быстрее всех.

Хрестоматийный пример на эту тему – «страшные картинки» на пачках сигарет. Там часто пишут, что курение приводит к слепоте. Если общее сокращение продолжительности жизни и рак легких еще как-то можно умозрительно вывести из факта курения, то со слепотой связь далеко не очевидная. И, действительно, потребовалась обработка больших выборок (порядка нескольких сотен тысяч) для того, чтобы доказать существенное повышение риска ослепнуть у курильщика. Это отчасти объясняет тот факт, что слепотой курильщиков стали пугать относительно недавно, просто до этого времени не было накоплено достаточно статистики. Таким образом, даже появился афоризм «данные – это вторая нефть». И если богатые родственники вам не оставили в наследство нефтяную скважину, то мы вам советуем переключиться на данные – их уж точно хватит на всех.

- Как это поможет студентам не ИМиКН?

- Оптимизация бизнес-процессов – самое очевидное (и денежное) применение анализа данных. Но тут нам могут задать вопрос: «А зачем мне самому разбираться в анализе данных, если я могу нанять математиков-программистов, и пусть они анализируют?»Так-то оно так, но лично я неоднократно выслушивал просьбы знакомых предпринимателей: «Артём, не мог бы ты проконтролировать работу моих математиков?» Так что даже по деньгам выгоднее знать азы анализа данных, и быть квалифицированным заказчиком.

Ну ладно, оптимизация производственных процессов – это дело будущего, поскольку вы пока студенты. А студенты должны заниматься наукой. Так вот: анализ данных – это просто идеальный инструмент для обработки результатов научного эксперимента и визуализации результатов (эти гистограммки, графики, картиночки – всё, что так любят ваши научные руководители). Наконец, к анализу данных как бы подталкивает рынок труда. Некоторые профессии находятся под угрозой вымирания из-за применения алгоритмов анализа данных. Так что работать рядовым сотрудником в таких отраслях невыгодно. Лучше стать «повелителем» модели, которая будет работать за тебя.

- Кто будет вести курс «Анализ данных»?

- Этот курс буду вести я сам. Я думаю, что об анализе данных получится рассказать понятными словами. Основание для такого заявления у меня имеется: на платформе stepik.org уже лежат три курса по схожей тематике: «Машинное обучение», «Введение в искусственные нейронные сети», «Специальные архитектуры нейронных сетей», и по отзывам слушателей материал рассказывается очень понятно и непринужденно. Чтобы оценить нашу методику, я советую нашим студентам предварительно послушать фрагменты этих онлайн-курсов и почитать отзывы. Если манеры лектора (стиль одежды, чувство юмора) вам покажутся невыносимыми, то у вас будет полное моральное право проигнорировать наш курс.

- Насколько удобно и комфортно будет студентам обучаться на данных курсах?

- Курс наш будет доступен онлайн. Студент может смотреть видео-лекции и выполнять практические задания в любое удобное для него время. Для ответа на вопросы обучающихся будут поддерживаться чаты в Телеграм и группа ВК (мемы уже заготовлены), на курсе будет работать большое количество тьюторов, которые решат все текущие проблемы.

Я думаю, что у вас остался вопрос: а какие конкретные данные мы будем анализировать на занятиях? Чтобы всем было интересно, мы попросим студентов ТюмГУ заполнить анонимные анкеты с забавными вопросами (во сколько он просыпается, как ему еда в столовой, кого-что он больше любит: кошек или говядину...). И в результате обучения мы научимся составлять типичные портреты студентов разных институтов, научимся предсказывать пол студента по его анкете, определять, кто из студентов соврал в анкете (будут и другие задания). Так что добро пожаловать в АД (Анализ данных)!

- Несколько слов о других курсах этой учебы?

- Разумеется, на цифровой кафедре анонсированы и другие курсы (помимо «Анализа данных»): курсы «Сетевой инженер (начальный уровень)» и «Сетевой инженер (расширенный уровень)» будут интересны в первую очередь студентам IT-специальностей, поскольку требуют нетривиальных пререквизитов. Здесь вы получите базовые знания и навыки, необходимые для проектирования и эксплуатации небольших компьютерных сетей (сетей класса SOHO). Курс посвящен основам коммутации и маршрутизации, а также направлен на подготовку к базовой сертификации сетевого инженера (уровень Associate). Эти курсы будут проходить очно, по каждому курсу максимальное количество слушателей – 25 человек.

Для не айтишников, мы думаем, прекрасно подойдет курс «Программирование и решение сложных задач в Excel». Думаю, что его название говорит само за себя. Здесь вы поймете, что такая, казалось бы, простая программа как Excel на самом деле способна решать далеко не тривиальные задачи. Более того, в Excel встроены средства программирования, позволяющие проводить сложные операции, формировать отчеты, писать макросы и визуализировать сложные данные. Во-вторых, вы познакомитесь с основным средством, позволяющим решать подобные задачи в Excel языком программирования VBA. Курс будет полезен всем студентам, которые планируют работать с таблицами (экономика, госслужба и т.д). Этот курс тоже будет проходить очно, максимальное количество слушателей – 25 человек.

Источник: Управление стратегических коммуникаций ТюмГУ