Data Science без ограничений: эксперты Сбера провели цикл декабрьских лекций для студентов ФКН
5 декабря Николай Асташкин, вице-президент-директор дивизиона «Риски» корпоративно-инвестиционного бизнеса Сбера, выступил с лекцией на тему «Большие данные и реальная экономика — где найти по-настоящему интересные задачи».
На лекции были рассмотрены ключевые направления, в которых сегодня сосредоточены наиболее интересные задачи работы с данными. Особое внимание уделялось сравнению возможностей, открывающихся в традиционных бигтех-компаниях, и в технологических отраслях, где успех напрямую зависит от глубокого анализа сложных экономических взаимосвязей. Участники познакомились с реальными кейсами применения Data Science в строительстве, сельском хозяйстве, машиностроении и малом бизнесе. Было показано, как методы анализа данных позволяют сделать прозрачными и предсказуемыми процессы, которые ранее считались «черными ящиками».
Кроме того, обсуждались различные карьерные траектории специалистов по данным — от первых шагов в профессии до управленческих позиций. Лекция помогла слушателям по-новому взглянуть на роль Data Science в развитии индустрий и осознать, как будущие навыки могут повлиять на трансформацию целых отраслей.
11 декабря Андрей Вашевник, директор дивизиона «Риски Розничного Бизнеса», Сбер, провел открытый диалог со студентами ФКН на тему «Карьера в работе с данными без ограничений общности».
В рамках встречи обсуждалось применение методов Data Science в нетривиальных областях – от энергетических бирж и хедж-фондов до нефтедобычи и розничного кредитования. Участники узнали, как задачи анализа данных возникают за пределами привычных бигтехов и маркетинговых сценариев, а также какие возможности открываются для специалистов, готовых работать с комплексными системами и реальными экономическими процессами.
Отдельное внимание было уделено вопросам построения систем управления модельными и портфельными рисками и переносу опыта между различными индустриями. Диалог позволил участникам шире взглянуть на роль аналитики данных и оценить новые карьерные направления в сфере Data Science.