ТЕГИ ПРОЕКТА:
ПАРТНЕР ПРОЕКТА:
В настоящее время переосмысление всего в «цифру» и использование именно цифровых технологий для преобразования бизнес-моделей и процессов, в частности бизнес-процессов, в более эффективные и действенные стало не только приоритетным, но и нормой.
Несмотря на то, что термин «цифровая трансформация» очень часто используется в ИТ-индустрии, его семантика различается. Чаще всего цифровую трансформацию связывают с облачными вычислениями, с обработкой больших объёмов неструктурированных данных, с искусственным интеллектом, с «роботом» в виде Интернет вещей, объединяющим цифровой и физический миры. Безусловно, в проект цифровой трансформации включается множество и других технологий. И пусть пока всё ещё остается значительный разрыв между возможностями цифрового ландшафта и его реальностью для бизнеса, но дело не только в технологиях.
Цифровая трансформация – это не просто использование новых компьютеризированных технологических систем с целью предоставления существующих сервисов в цифровой форме, а преобразование их в более эффективные и значительно лучшие модели предоставления услуг.
И здесь очень важна деловая цифровая культура ИТ-профессионалов. Надо уметь выйти за пределы цифровизации конкретных бизнес-процессов, уметь сосредоточиться на проблемах и «узких» местах организации и искать инструментарий и технологии для их комплексного решения. То есть, сосредоточиться на настоящей цифровой трансформации производства с использованием бизнес интеллекта, аналитики обрабатываемых данных и экспертных систем принятия решений.
Важно умение искать скрытые закономерности и схожие черты в данных, прогнозировать, классифицировать, выявлять отклонения, выдавать рекомендации, генерировать новые знания. Быть на стыке математики, теории алгоритмов и информационных технологий.
Именно аналитика данных позволяет получить полезную для развития предприятия информацию. В перечне задач при работе с массивами данных лежит сбор информации, её обработка (импортирование, очистка, сортировка данных, настройка фильтров, выборка). Выполнив эти действия, аналитик приступает к поиску закономерностей и визуализации данных для дальнейшего анализа. Благодаря умению найти нужную информацию в массиве данных, аналитик может спрогнозировать кризисные ситуации и помочь компании избежать их. В итоге, на основе правильной аналитики специалист делает выводы и вносит предложения с целью улучшения существующих показателей и разрабатывает программы развития. Безусловно, для успешной работы специалисту нужно хорошо знать сферу бизнеса, в которой он ведет свою деятельность. Необходимо глубокое погружение в эту сферу бизнеса, поскольку только на основе анализа заданной информации невозможно представить профессиональные выводы и заключение.
Для тех, кто рассматривает аналитику данных как хороший выбор для профессиональной карьеры предлагается погрузиться в математико-статистические методы анализа, предназначенные для выявления структуры временных рядов и для их прогнозирования. То есть, научиться понимать, под воздействием каких компонентов формируются значения временного ряда и строить математическую модель для каждого компонента или их совокупности. В частности, для проведения исследований предлагаются: прогнозирование и одномерное моделирование, частотный анализ (спектральный, вейвлет-анализ, гармонический), фильтрация и сглаживание, нелинейный анализ, динамические регрессионные модели, многомерные модели временных рядов, анализ больших групп временных рядов, анализ функциональных временных рядов и многое другое.
Будете работать с реальными наборами данных, использовать язык статистического моделирования R и его библиотеки для изучения статистических методов, получите навыки, необходимые для успешной работы в качестве специалиста по анализу данных.
