Data Science

Победители конкурса получат поддержку в нацпроекта «Экономика данных».

Александр Блинов, начальник управления повышения эффективности продвинутой аналитики и управления данными Альфа-Банка, – о реализации алгоритмов AutoML, позволяющих радикально сократить трудозатраты и ускорить процессы разработки и поддержки моделей.

Михаил Сикало, руководитель дирекции моделирования кредитных рисков Центра Data Science банка «ЦентрКредит», – о создании решения, позволяющего выявлять клиентов, склонных к социальной инженерии, на основе фотографии.

Европейское космическое агентство объявило конкурс для специалистов по машинному обучению.

К 2025 году презентации, бизнес-планы, личностные качества и методы работы лидеров стартапов будут оценивать при помощи продвинутых методов анализа данных.

Минобрнауки внесло Альянс в перечень организаций, проводящих профессионально-общественную аккредитацию образовательных программ.

Среди участников двухмесячного «смотра» команд со всей страны, представлявших и совершенствовавших свои проекты в области анализа данных, очень ярко заявили о себе самые молодые. Так, команда, возраст участников которой — от 11 до 14 лет, предложила интеллектуального ассистента, призванного помочь экономить время.

Создаваемая в России база знаний о лучшем опыте внедрения искусственного интеллекта расскажет об эффекте применения «умных» систем в самых разных областях и поможет заинтересовать молодежь углубленным изучением дисциплин, связанных с анализом данных.

Искусственному интеллекту доверили провести анализ массива данных о глобальных тенденциях цифровизации — настолько огромного, что человек просто не справилась с таким объемом работы. Результат оказался удивительным и одновременно предсказуемым. Искусственный интеллект назвал самой горячей цифровой тенденцией... искусственный интеллект.

В разных уголках нашей большой страны инициативные специалисты по data science объединяются и берутся за решение важных социальных вопросов регионов, применяя свои знания и умения в области продвинутых алгоритмов для обработки данных. Многие из таких исследовательских проектов начинают приносить результаты.

По мере изменения отношений между машинами, алгоритмами и человеком на рынке труда появляются новые профессии. Независимо от специализации самыми важными качествами работника цифровой экономике работодатели считают умение комплексно решать проблемы и быстро учиться, аналитическое мышление и развитый эмоциональный интеллект. Заметную роль в ускоренной замене устаревших профессий новыми, допускающими широкие возможности дистанционной работы и сотрудничества, сыграла пандемия.

Мобильное приложение c искусственным интеллектом помогает специалистам проводить техосмотр, точно выявляя первые признаки будущих серьезных технических проблем.

Как поднять самооценку? Как различить флирт и дружбу? Что такое депрессия? Чат-бот Эли ответит на вопросы, волнующие тинейджеров. Искусственный интеллект помогает собеседнику раскрывать тему, даже если тот затрудняется с формулировкой проблемы.

Данные могут стать ценнейшим ресурсом для решения проблемы бедности и социального неравенства, если «уметь правильно их готовить». Как? Ответ на этот вопрос ищут во всем мире. Проблема социального неравенства очень остра для представителей молодого поколения — и в их же силах найти новые, «цифровые» подходы к ее решению.

Главная мотивация для молодых специалистов в области анализа данных — попытка изменить мир, сделав его лучше. Снижение уровня бедности, сокращение смертности в ДТП или экологические задачи — гораздо более амбициозные цели, чем очередная победа машины над человеком в компьютерной игре. Стремление молодых людей приносить реальную пользу подтверждает организуемый Агентством стратегических инициатив международный конкурс по решению глобальных социальных задач World AI & Data Challenge. Своим мнением делится Яна Коваленко, директор проектов Центра цифрового развития АСИ.

Чем больше опыта и знаний — тем меньше страхов и тревог. Как показало недавнее исследование, молодежь рано начинает использовать решения на основе искусственного интеллекта в повседневной жизни, живо интересуется тем, как он влияние он будет оказывать в дальнейшем, и готова расширять свои знания и навыки в области цифровизации и работы с данными.

Создание зависимого от данных ПО отличается от разработки традиционных программ: соответствующие методы должны учитывать ошибки и в коде, и в данных. Необходимо помнить, что отладка производительности так же важна для исследователей данных, как и отладка корректности.

В течение последних нескольких лет спрос на специалистов по машинному обучению и анализу данных стремительно растет. Стань дата-специалистом — и пусть работа ищет тебя, а не ты ее!

Когда тысячи юных фенологов по всей стране собирают базу данных для исследований, современная наука уже не кажется абстрактной и далекой.

Пушкинский сделал первые шаги в направлении полноценного виртуального музея, но самые захватывающие перспективы по переходу в «цифру» — в будущем. На этом пути музею необходимы, в том числе, профессионалы по компьютерным играм и специалисты в области Data Science.