Главный корпус:
634050, Томск
пр.Ленина, 36
Тел.: (3822) 52-98-52
Главный корпус:
634050, Томск
пр. Ленина, 36
17 мая в Вятском государственном университете (ВятГУ) стартует Школа-марафон прикладного анализа больших данных DataDiving, организованная ассоциацией Университетский консорциум исследователей больших данных при поддержке негосударственного института развития «Иннопрактика». Участниками школы в регионах станут преподаватели, студенты и молодые исследователи.
Школа-марафон прикладного анализа больших данных DataDiving направлена на отбор и обучение молодых ученых и преподавателей университетов для реализации социально-значимых и образовательных проектов в регионах и вузах в рамках реализации государственной программы поддержки университетов «Приоритет 2030».
Как отмечает генеральный директор Университетского консорциума больших данных Вячеслав Гойко, сформированные в ходе обучения команды станут кадровой основой для запуска новых проектов, формирования инфраструктуры данных и разработки цифровых сервисов в соответствии с выбранной «сквозной» темой вузов.
В ВятГУ в рамках программы «Приоритет 2030» планируется реализовать три стратегических проекта:
В рамках школы-марафона упор будет делаться на технологии и инструменты для проработки последнего стратегического проекта, где фокус внимания направлен на создание мировоззренческого DATA-конструктора (совокупности модулей языка, исторической памяти, культуры, ценностей и традиций) как механизма развития гармоничной личности. Данный подпроект под названием «Культурный код россиянина» объединяет усилия ученых из социально-гуманитарных и технических направлений, поэтому школа-марафон актуальна ещё и с точки зрения построения общего коммуникативного поля, так как учит говорить специалистов из разных дисциплин на одном языке.
Участников школы обучат методам и технологиям сбора, обработки и хранению данных из открытых источников, проектированию дизайна прикладного проекта с использованием больших данных, а также особенностям организации междисциплинарных команд. Наставниками команд ВятГУ станут члены Университетского консорциума больших данных.
Директор дирекции проектов развития «Иннопрактики» Марк Трифонов считает, что школа-марафон прикладного анализа больших данных DataDiving, стартовавшая уже во втором регионе России, вызывает большую заинтересованность студентов и преподавателей вузов. Практические результаты могут быть использованы и для образовательных целей, и для внедрения в региональные программы социально-экономического развития.
Предварительную защиту проектов планируется сделать открытой, она состоится в рамках Весеннего международного конгресса Университетского консорциума исследователей больших данных. По окончании школы-марафона эксперты партнера – Академии «Дата-Дайвинг» помогут командам-финалистам в реализации их проектов.
Ассоциация «Университетский консорциум исследователей больших данных» – объединение образовательных организаций, реализующих фундаментальные и прикладные исследования в области сбора и анализа больших данных, а также ведущие разработку продуктов и инструментария для работы с большими данными. Сегодня в консорциум входит 44 университета из разных городов и регионов: Томска, Архангельска, Якутска, Тольятти, Москвы (МГУ имени М.В. Ломоносова, НИУ ВШЭ), Чечни, Крыма и др. Философия организации подразумевает активное участие вуза – члена консорциума в реализуемых инициативах и проектах.
«Иннопрактика» – негосударственный институт развития, реализующий проекты, направленные на рост национального человеческого капитала, в том числе, через развитие структур и механизмов инновационной экономики. Компания осуществляет свою деятельность с 2012 г. и объединяет Центр национального интеллектуального резерва МГУ и Фонд поддержки научно-проектной деятельности студентов, аспирантов и молодых ученых «Национальное интеллектуальное развитие».
«Академия Дата-Дайвинг» - академия анализа данных при Томском государственном университете, реализующая прикладные исследования в области сбора и анализа больших данных, а также подготовку специалистов в области data-science.
При использовании материалов сайта активная ссылка на источник на сайте НИ ТГУ (www.tsu.ru) обязательна.