Эфир программы «После школы» с Артемом Симоновым, ведущим Data Scientist BCG

14 июня в эфире программы «После школы» беседовали с Артемом Симоновым, ведущим Data Scientist BCG, руководителем блока математики, информатика и анализа данных на программе «Управление прорывными проектами в международном бизнесе» (российско-французский бакалавриат).

Кто такой Data Scientist, как анализ данных помогает в бизнесе и жизни? Как это делают в одной из крутейших консалтинговой компаний мира? 

Зачем такому серьезному и занятому человеку вести занятия у студентов? Как построен блок математика-информатика-математический анализ на программе?

А что делать, если ты не любишь или боишься математику? 

Как анализ данных может помогать в обычной жизни? 

Обо всем этом Вы узнаете в 8 выпуске программы. 

Ключевые тезисы беседы: 

• Данных в мире становится все больше, для всех, включая малый и средний бизнес, встает вопрос, что с ними делать. Без математических моделей тут уже не справиться. 
• Как правило, главной проблемой при изучении математики является отсутствие взаимосвязи с реальной жизнью. Есть формула, но как и где ее применять понимания нет. 
• Математика - это не просто формулы. При правильном подходе за ними стоят огромные возможности. 
• Анализ данных необходим управленцам для правильного принятия решений. 
• Математика и управление - очень близкие вещи. Обычно к пониманию важности математики приходят либо уже взрослые управленцы по прошествии многих лет, либо математики, занимающиеся управленческой деятельностью. 
• Когда проходишь математические дисциплины через проекты - лучше усваивается материал. 
• Любой предмет может быть очень легко усвоен, если понимать, зачем он тебе и как его применять. 
• Data Science - это кросс-дисциплинарная область знаний, которая в себя включает математическую статистику, теории вероятности, статистический анализ, информатику и управление изменениями. 
• В любых компаниях есть процессы, которые возможно оптимизировать с помощью анализа данных. 
• Самое важное для менеджера - не самому пользоваться всеми инструментами, а правильно ставить управленческую задачу. Для принятия решения человек должен разбираться в своей области, а не в механике работы инструментов. 
• Python и другие языки программирования не являются обязательными, но без них анализировать огромные массивы данных становится все сложнее. 
• Неспособность качественно анализировать данные и соответственно принимать грамотные решения будет вытеснять игроков с рынка. 
• Рынок труда будет меняться, значимость аналитической компетенции будет со временем все больше возрастать. Тем, кто этим навыком не обладает, придется ему учиться. 
• Три компетенции, необходимых современному выпускнику: рациональное принятие решений на основе данных, умение сочетать софт скилы и хардскилы и умение учиться непрерывно.