• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Аналитика, эксперименты, алгоритмы – чем занимаются data scientists в технологических компаниях?

12+
Мероприятие завершено

Приглашаем студентов и аспирантов НИУ ВШЭ на лекцию Константина Голяева. 

Константин Голяев (BSc'04) – Principal Data Science Manager в Microsoft. Выпускник бакалавриата факультета экономических наук НИУ ВШЭ и Российской экономической школы. В 2011 году получил степень PhD в области экономики в Университете Миннесоты. Более 4 лет строил карьеру экономиста в Amazon, с 2015 года работает в Microsoft. Эксперт в сфере эконометрики, анализа данных и машинного обучения. Автор ряда публикаций и патентов про сочетание методов машинного обучения и эконометрических моделей для решения задач прогнозирования временных рядов. Соавтор учебника по введению в вычислительные методы анализа данных для аспирантов: A Gentle Introduction to Effective Computing in Quantitative Research: What Every Research Assistant Should Know.

Дата: 18 февраля 

Время: 19.30 мск

Константин Голяев, PhD ,
Выпускник бакалавриата ФЭН 2004, data scientist Microsoft

Спрос на специалистов в data science на сегодняшнем рынке труда весьма устойчив и стабилен. Но если почитать описание вакансий, то может сложиться впечатление, будто data scientist должен быть и «швец, и жнец, и на дуде игрец». Где-то от соискателей будут ожидать умения анализировать массивы данных и находить в них неочевидные закономерности, а где-то – умения писать код наравне с инженерами и выкатывать модели «в продакшн». Кроме того, есть много смежных с data science вакансий, про которые не всегда легко понять, чем же там придется заниматься: бизнес-аналитика, инжиниринг данных, инжиниринг аналитики, инжиниринг машинного обучения, и т.п.

Мы поговорим про то, как устроен data science процесс в современных технологических компаниях, чем занимаются все вышеперечисленные люди, и как лучше применить себя в этой сфере человеку с экономическим образованием.

Регистрация