Если свести профессию data scientist к одной формуле, то это постоянный диалог между кодом, математикой и реальными задачами. 25 февраля на факультете цифровых технологий и кибербезопасности РГУ СоцТех этот диалог приобрёл академическую форму. В университете прошёл внутривузовский научный семинар, посвящённый современным инструментам Python и SQL в сфере Data Science.
Семинар объединил преподавателей и студентов вокруг практико-ориентированной повестки. В работе приняли участие декан факультета Алексей Щиканов, заведующий кафедрой информационных технологий и кибербезопасности Евгений Митрофанов, доценты кафедры Василий Хрисанфов, Валентина Феоктистова, Наталия Теодорович, а также студенты факультета цифровых технологий и кибербезопасности и факультета психологии и педагогики.
Одним из направлений обсуждения стал расчёт математической модели сбалансированного портфеля страховой компании пример того, как методы анализа данных помогают минимизировать риски и выстраивать устойчивые финансовые стратегии.
Отдельное внимание привлекла разработка интеллектуальной системы на основе чат-бота для оказания бесплатной юридической помощи гражданам на базе юридической клиники РГУ СоцТех. Проект продемонстрировал, как технологии искусственного интеллекта могут быть интегрированы в социальные сервисы, повышая их доступность и эффективность.
Среди представленных исследований: эвристические алгоритмы решения задач маршрутизации в городской среде, разработка программного обеспечения промышленных беспилотных летательных аппаратов на основе ИИ, создание информационной платформы для студентов, планирующих поступление в зарубежные университеты, а также проекты по обучению нейронных сетей и реализации эволюционных алгоритмов, генерирующих архитектуры искусственных нейронных сетей.
Современный специалист по Data Science работает на стыке программирования, математики и бизнес-аналитики. Его инструментарий включает языки программирования, специализированные библиотеки, алгоритмические подходы и облачные платформы. Однако ключевой вывод семинара заключался в другом: data scientist — это аналитик и исследователь, способный трансформировать данные в управленческие решения.