Это специалист, который занимается сбором, обработкой, анализом и интерпретацией данных для извлечения ценной информации и принятия обоснованных решений.

Школа

ВУЗ

▸ Посещение профильных кружков/факультативов по программированию, математике, информатике

▸ Создание простых программ в рамках кружков или самостоятельно

▸ Работа над мини-проектами по сбору и анализу данных (например, школьная статистика)

▸ Участие в конкурсах/олимпиадах по информатике, математике и программированию регионального/всероссийского уровня

▸ Прохождение онлайн-курсов по программированию, Data Science по программе «Код будущего» или на платформах Нетология, Udemy, Coursera, Datacamp и др.

▸ Участие в атомлабах Росатома

▸ Формирование критического мышления (оценивать аргументы, задавать вопросы, не принимать все на веру)

▸ Развитие креативного подхода (нестандартные подходы, способность генерировать идеи)

▸ Развитие аналитических способностей (систематизировать информацию, искать связи и закономерности)

▸ Первый опыт работы в команде над проектами (обменивание мнениями, распределение ролей)

▸ Проявление любознательности и желания учиться

▸ Воспитание уважения к другим

▸ Быть на шаг впереди

▸ Быть ответственным за результат

▸ Ответственно подходить к учебе, выполнять домашние задания вовремя

▸ Посещать кружки, факультативы по выбранному направлению

▸ Работать над личными и групповыми проектами в сфере программирования/анализа данных

▸ Регулярно практиковаться в программировании, решать задачи

▸ Изучать возможные карьерные траектории в сфере Data Science

▸ Прохождение производственных практик в Росатоме и ИТ-компаниях (по возможности)

▸ Знакомство с технологическим стеком программиста Data Science

▸ Участие в студенческих конференциях по направлениям: математика, информатика, программирование, анализ данных и др.

▸ Работа над студенческими проектами/курсовыми работами, связанными с анализом данных в сфере атомной энергетики

▸ Продвинутые знания Python, SQL, математической статистики

▸ Основы машинного обучения и нейросетей

▸ Умение работать с библиотеками Data Science: Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn

▸ Изучение методов и инструментов сбора данных (базы данных, парсинг, веб-скрапинг, API)

▸ Инструменты Data Science: Jupyter Notebook, Jupyter Lab, GitHub

▸ Облачные технологии и работа с большими данными

▸ Визуализация данных (HTML, VBA)

▸ Применение и совершенствование критического мышления (оценка качества и достоверности данных, формулировка выводов)

▸ Внимательность к деталям при анализе данных и написании кода

▸ Стрессоустойчивость при работе над проектами с короткими сроками

▸ Креативность (генерация инновационных идей для улучшения процессов на практике)

▸ Развитие продвинутых аналитичсеких способностей (работа с большими объемами данных, выявление скрытых закономерностей)

▸ Умение работать в команде

▸ Уважение к другим

▸ Предусмотрительность при принятии решений (подсчет возможных рисков)

▸ Брать ответственность за конечный результат проекта

▸ Эффективность в работе и учебе

▸ Успешно осваивать образовательную программу колледжа

▸ Самостоятельно изучать технологии и инструменты Data Science

▸ Активно участвовать в научно-исследовательских проектах

▸ Посещать мастер-классы, конференции по Data Science

▸ Прорабатывать навыки презентации проектов и результатов работы

▸ Участие в университетских проектах по анализу данных цифровых продуктов.

▸ Стажировка в компаниях, специализирующихся на цифровых технологиях.

▸ Участие в хакатонах или соревнованиях по анализу данных на платформах Kaggle, HackerRank и т.п.

▸ Проведение исследовательских работ в области цифровых продуктов.

▸ Работа с опытными специалистами из индустрии для получения практического опыта (получение обратной связи по своим проектам)

▸ Владение языками программирования для анализа данных, такими как Python, R, SQL (Python-для написания скриптов, R-для статистического анализа, SQL- для работы с базами данных)

▸ Знание методов машинного обучения и статистического анализа данных.

▸ Навыки работы с инструментами визуализации данных, такими как Tableau, Power BI (создание дашбордов для визуализации данных)

▸ Опыт работы с базами данных и проведения ETL-процессов (работы с SQL- извлечение данных, ETL- процессы- подготовка данных к анализу)

▸ Умение проводить A/B-тестирование и оптимизировать цифровые продукты на основе данных(проведение A/B-тестирования для определения эффективности изменений)

▸ Коммуникабельность и способность эффективно работать в команде.

▸ Аналитическое мышление и умение решать сложные задачи.

▸ Организованность и ответственность в выполнении поставленных задач.

▸ Готовность к обучению и быстрому освоению новых технологий.

▸ Творческий подход к решению проблем и поиск инновационных решений

▸ Посещать профильные лекции, коференции и семинары;

▸ Участие в процессе планирования и создания цифровых продуктов на основе данных и аналитики;

▸ Создание отчетов и дашбордов с результатами анализа для руководства университета (для создания дашбордов можно использовать Power BI или Tableau).

▸ Подготовка презентаций и отчетов для демонстрации результатов анализа перед заинтересованными сторонами;

▸ Работать над личным портфолио проектов по анализу данных, демонстрирующим практические навыки, для будущего трудоустройства;

▸ Развивать навыки самопрезентации и выступлений на публике (умение рассказать о себе и о своем проекте);

▸ Развивать soft skills и hard skills.

▸ Прохождение стажировки или практики в компании, работающей в сфере цифровых продуктов и данных.

▸ Участие в студенческих проектах, хакатонах или научных конференциях, связанных с анализом данных.

▸ Работа над личными проектами, связанными с анализом данных, для развития навыков и создания портфолио.

▸ Изучение инструментов и методов анализа данных (SQL, Python, R, статистика, машинное обучение и др.).

▸ Знакомство с процессами и методологиями разработки цифровых продуктов (Agile, Scrum, Lean и др.).

▸ Базовые знания в области программирования (Python, R или другой язык, используемый для анализа данных).

▸Понимание основных концепций и методов статистики, машинного обучения и анализа данных.

▸Знание инструментов и технологий для сбора, обработки и визуализации данных (SQL, Excel, Power BI, Tableau и др.).

▸Умение работать с различными источниками данных (реляционные базы данных, NoSQL, потоковые данные и др.).

▸Знакомство с облачными платформами для хранения и обработки данных (AWS, GCP, Azure).

▸ Аналитическое мышление и способность находить закономерности и взаимосвязи в данных.

▸ Внимательность к деталям и склонность к критическому анализу.

▸ Коммуникативные навыки для эффективного взаимодействия с командой и заказчиками.

▸ Гибкость и способность адаптироваться к изменениям и новым требованиям.

▸ Любознательность и стремление к постоянному обучению и развитию.

▸ Сбор, обработка и анализ структурированных и неструктурированных данных из различных источников.

▸ Разработка и внедрение аналитических решений для поддержки принятия решений в организации.

▸ Создание отчетов и информационных панелей для визуализации данных и представления результатов анализа.

▸ Проведение анализа данных цифровых продуктов для выявления закономерностей и возможности для улучшения на основе полученных данных.

▸ Участие в проектах по разработке и совершенствованию цифровых продуктов на основе данных.

▸Сотрудничество с другими членами команды, такими как разработчики, дизайнеры и менеджеры продукта.

▸Постоянное обучение и развитие навыков в области анализа данных и цифровых продуктов.

▸ Работа с различными видами данных: структурированными и неструктурированными.

▸ Опыт работы с различными инструментами анализа данных, такими как Python, SQL, Tableau и другими.

▸ Участие в проектах по разработке и оптимизации цифровых продуктов на основе данных.

▸ Работа с большими объемами данных и умение извлекать ценные ценную информацию из них.

▸ Участие в процессе принятия стратегических решений на основе данных и аналитики.

▸ Владение статистическими методами анализа данных.

▸ Умение создавать дашборды и отчеты для визуализации данных.

▸ Навыки машинного обучения и анализа больших данных.

▸ Знание методов A/B-тестирования и оптимизации продуктов.

▸ Умение работать с базами данных и проводить ETL-процессы.

▸ Коммуникабельность и умение эффективно общаться с коллегами и заказчиками.

▸ Умение работать в команде и добиваться результатов в коллективе.

▸ Аналитическое мышление и способность к креативному решению проблем.

▸ Ответственность и организованность в выполнении поставленных задач.

▸ Умение быстро обучаться и адаптироваться к новым технологиям и требованиям.

▸ Проведение анализа данных для выявления трендов в поведении пользователей цифровых продуктов.

▸ Разработка и оптимизация методов эффективности цифровых продуктов на основе данных.

▸ Участие в планировании и проведении A/B-тестирований для улучшения пользовательского опыта.

▸ Подготовка регулярных отчетов о продуктовой аналитике для руководства и заинтересованных сторон.

▸ Взаимодействие с другими отделами компании для обеспечения использования данных в принятии стратегических решений.

Авторы

Подборная Алина Вадимовна

ВИТИ НИЯУ МИФИ (техникум)
09.02.07 Информационные системы и программирование
Савельева Ксения Андреевна

ВИТИ НИЯУ МИФИ
09.03.02 Информационные системы и технологии