Специалист по анализу данных (data scientist)

• современные методы и инструментальные средства анализа больших данных
• методы дискретной математики, математической статистики, машинного обучения и компьютерной лингвистики
• методы системного анализа
• языки программирования, у которых имеются компоненты для работы с большими массивами данных: SQL, Java (Hadoop), C++(BigARTM, Vowpel Wabbit, XGBoost), Python (Matplotlib, Numpy, Scikit, Skipy)
• статистические инструменты: SPSS, R, MATLAB, SAS Data Miner, Tableau и др.

• собирать большие массивы данных (количественных, текстовых, графических и др.) и их преобразование в удобный формат
• анализировать данные с помощью методов математической статистики, моделирования и других аналитических методов (машинное обучение, текстовая аналитика и др.) в целях повышения эффективности управленческих решений
• выявлять неочевидные закономерности и превращать их в конкретные решения для бизнеса/науки/общества
• сотрудничать с ИТ-подразделениями и управленцами
• визуализировать данные

• стремление к самопознанию и саморазвитию, целеустремленность
• аналитический склад ума
• способность к кропотливой и внимательной деятельности
• хорошая память и логическое мышление
• умение концентрироваться и переключать внимание

• некорректируемое нарушение остроты зрения
• нарушения координации движений кистей и пальцев рук
• противопоказания к работе в постоянной статической позе
• расстройства внимания
• нарушения когнитивных функций головного мозга

Высшее образование

• 01.03.02 Прикладная математика и информатика
• 01.03.04 Прикладная математика
• 02.03.01 Математика и компьютерные науки
• 02.03.03 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем
• 09.03.01 Информатика и вычислительная техника
• 09.03.03 Прикладная информатика

Петрозаводский государственный университет