Часть 1 "ТРЕНДЫ"
Самое время приоткрыть дверь в экосистему Больших данных: какие изменения ожидаются в 2023 году в экосистеме образования цифровой профессии Аналитик данных, которая методистам образовательных программ знакома как "Специалист по информационным системам".
В этой статье я рассмотрю основные тенденции, факты и гипотезы развития рынка образовательной экосистемы Data Science, которые могут произойти при благоприятном сценарии развития социально-экономических условий. Итак поехали.
Анализ данных сегодня.
С уходом ряда поставщиков услуг по обработке и анализу больших данных произошла смена составов. Спрос сместился в сторону закупки альтернативных решений и проектов миграции. В то же время какой-то сильной просадки на рынке нет. Экосистема больших в России продолжает развиваться. Какие-то более объективные выводы о ситуации в 2022 на рынке инструментов аналитики данных делать пока ещё рано. Однако общие тренды изменений приобрели более четкую направленность.
По оценкам экспертов Сnews во втором полугодии 2022 продолжились процессы миграции на отечественный софт. При этом динамика роста релокаций дата-офисов за рубеж остановилась. Отечественные производители с высоким уровнем интеграции инструментов аналитики данных в бизнес-процессы стали переходить на оpen sourse инфраструктуры.
Из интервью Юлия Гольдберга, руководителя направления импортозамещения GlowByte интернет-изданию CNews:
«Сначала многие пытались купить лицензии на зарубежные BI-решения с использованием различных схем параллельного импорта, рассчитывая, что скоро все вернётся на круги своя. Но сейчас, как кажется, большинство уже осознало, что переходить на отечественные или Open Source-технологии придется» (СNews)
Характер переходного периода
Уход зарубежных вендоров стал причиной приостановки действия лицензий на ряд программных продуктов обеспечения и обработки данных не требующих кода. Это означает, что инфраструктура данных и алгоритмы анализа данных просто временно перейдет на уровень программируемых вручную решений. До тех пор, пока не будет созданы агрегаторы и интерфейсы, основанные на отечественных разработках.
Обнадеживающие новости пришли с Востока. В когорте решений для бизнес анализа азиатских производителей софта эксперты обнаружили больше плюсов, чем ожидаемых минусов. Система бизнес-аналитики FineBI (Китай), по самым осторожным прогнозам может вполне успешно заменить Power BI и Tableau.
Новые "старые" навыки
Главный тренд сезона. Изменения доступности инфраструктуры для анализа и обработки данных повлияют на характер спроса на рынке труда. Продолжит расти спрос на специалистов, владеющих навыками программирования вычислительных алгоритмов в языковой среде верхнего уровня. Причем требования к объему знаний вероятнее всего изменятся в пользу навыков функционального кодинга.
Более того для того, чтобы обезопасить инфраструктуру данных в узких местах навыки владения программным кодом в ряде компаний с высокой долей вероятности будет включен в список приоритетных "сквозных" компетенций. До тех пор пока период турбулентности имеет место быть этот шаг вполне логичен. Особенно это касается компаний, которые только собираются проходить процесс миграции инфраструктуры в облачные сервисы
Чем больше сотрудников Data Office владеют кодом, тем выше уровень безопасности и продуктивность всей системы в экстренных ситуациях, риск появления которых на этапе перехода весьма велик. Какие ещё внешние факторы могут повлиять на изменения экосистемы больших данных в России - пока можно только предполагать. Хочется верить, что в лучшую сторону.
Очевидно одно: чем больше специалистов, задействованных в сфере IT освоят навыки функционального программирования, тем выше вероятность скорого появления высококачественного ПО, способного равноценно заменить зарубежные аналоги.
О пользе матчасти
Тренд номер два. В числе прочих навыков пользования программным обеспечением особое внимание работодатели будут обращать на владение навыками "математического мышления". Во-первых это основа, которая существенно ускорит формирование программных навыков конкретно под задачи организации.
Во-третьих, быстрее помогает адаптировать специалиста к возможным изменениям.
Выгода ещё и в том, что сам по себе процесс решения математических задач очень полезен для нашего психологического здоровья. Когда наш мозг выполняет логические операции, требующие повышенной нагрузки и прежде всего концентрации внимания на нескольких объектах, в межклеточных соединениях нервной ткани головного мозга (синапсах) образуются особые белковые соединения. Эти белковые соединения обеспечивают более качественное прохождение нейро импульса. За счёт чего улучшаются когнитивные функции: память, внимание, восприятие. Укрепляемая таким образом система ускоряет развитие творческих навыков, которые в работе Аналитика данных играют значимую роль: чем быстрее мысли, тем выше качество продукта мыслительного процесса на выходе.
Критерии качества в обеспечении образовательного процесса.
Навыки, получаемые в нужном объеме и качестве "точно и в срок" останутся главным ценностным атрибутом любого образовательного продукта. Приоритетным оценочным атрибутом станет время, которое инвестирует обучающийся в образование навыков. Чем выше скорость интеграции специалиста в бизнес-процессы заказчика, тем больше отдачи.
Работа методистов будет больше сфокусирована на проработке педагогических алгоритмов дизайне учебной программы, адаптивности материала. В то время как рутинные процессы, требующие затрат времени перейдут в ИИ. К ним можно отнести:
- поиск первоисточников,
- подбор форм и методов организации и технического сопровождения учебных программ...
- алгоритмизация процессов подготовки учебных программ и специалистов
Насколько быстро это будет происходить во многом зависит от уровня понимания значимости роли Искусственного интеллекта и грамотной организации процессов цифровой трансформации в вузах, которые готовят IT-специалистов Индустрии 4.0
МАРКЕТИНГ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОДУКТОВ DATA SCIENCE
Функции маркетинга будут большИм объемом переходить к искусственными нейронными сетами. Тенденция с ростом технологий только усилится. Однако характер рекламы и ее интенсивность вероятнее всего изменятся значительно. Это произойдет благодаря ускорению темпов процесса диффузии инноваций.
Постепенное размывание отраслевых границ, усилит интенсивность взаимопроникновения методологий и технологий экосистем Маркетинга и Больших данных.
Конвергенция. Квантовые процессы верхнего уровня
Так например алгоритмы градиентного бустинга могут стать достаточно неплохой "донорской" системой поставки методов и идей для повышения качества и экологии маркетинговых коммуникаций.
Скрещивание потенциалов двух экосистем в свою очередь стимулирует развитие методов ИИ во всех кластерах на качественно ином уровне. Вот что будет характеризовать этот этап:
- Переосмысление процесса методов ИИ. Систематизация знаний, упорядочивание знаний о методах. Кластеризация прикладных качеств методов ИИ для того, чтобы было представление о том, что, для чего, зачем, где, когда, в каком объеме и с каким результатом используется.
- Рекурсивные и матричные методы взаимодействия двух экосистем: "Data Science для Маркетинга", "Маркетинг для Data Science"... Потенциал появления новых прикладных форматов ИИ - огромен! Однако крайне важно, чтобы за темпам роста технологий успевал расти рынок специалистов. Поэтому вероятнее всего произойдет...
- Алгоритмизация этапов развития Искусственного интеллекта. Взрывной рост спроса на продукты искусственного интеллекта станет поводом кардинально пересмотреть подходы к обучению в пользу поиска новых методов, которые способны сделать учебный процесс максимально быстрым.
Модель траектории развития. "Двойная спираль ДНК"
В какой траектории будет происходить дальнейшие изменения?
Дежавю, однако. Два крупных отраслевых сегмента две системообразующие части целого проходят очередной виток конвергенции. Это вполне естественный процесс пересечения параллельно развивающихся уровней с общей алгоритмикой и похожей траекторией эволюции, которая лично мне чем-то напоминающей спирали ДНК... Есть в схожести двух геометрий общий смысл
В целом же система качества образовательного продукт учебных программ вероятнее будет основано на возможности интеграции с другими программами АйТи образования.
И скорее всего важным атрибутом ценностного позиционирования продолжат быть мягкие навыки в формировании универсальных компетенций специалиста Data science
Артём Сучков
Методолог EdTech
Эксперт цифровой трансфрмации
#педагогическийдизайн
#конвергенция
#datascience
#наукаиобразование
#искусственныйинтелект
#когнитивистика
#обучениеперсонала
#coachintegrator
