[Big Data, Искусственный интеллект, Финансы в IT, Data Engineering] Чтобы потолка не стало, а крышу не снесло: о чем новый подкаст ВТБ

Ответить на тему

Автор

Сообщение

news_bot ^®

Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286

news_bot ^® написал(а)
08-Июн-2021 23:39

Цитировать

Привет, Хабр! Команда ВТБ запустила серию подкастов о передовых решениях финтеха «Деньги любят техно». Журналист, технологический обозреватель Марина Эфендиева будет обсуждать с экспертами банка, рынка, учеными и бизнесменами перспективы и сложности финтеха: внедрения технологий на основе Big Data, машинного обучения, искусственного интеллекта, вопросы кибербезопасности и защиты данных, перспективные технологические специальности, голосовых помощников и многое другое. В первом выпуске заместитель президента-председателя правления ВТБ Вадим Кулик и директор Физтех-школы прикладной математики и информатики д.ф.-м.н. Андрей Райгородский обсуждают, почему банки в России так любят Data science, можно ли стать дата-сайнтистом за три месяца и где учиться, чтобы создать успешную карьеру. Под катом основные темы этой беседы и ссылка на сам подкаст.Откуда взялся банковский Data Science Тривиальный, но важный вопрос: почему именно банковский Data Science сегодня занимает передовые позиции? По словам Вадима Кулика, сегодняшние тренды – это новый этап в решении вопросов, которые стояли перед банковским сектором еще в 90-х. Тогда жесткая нехватка какой-либо информации о клиентах усложняла процесс выдачи потребительских кредитов и выход на B2C-рынок в целом.

Решая важный для финансовой устойчивости вопрос «кому дать кредит», банки параллельно соревновались друг с другом в том, кто быстрее одобрит кредит и выдаст повторный.

Поэтому ВТБ уделяет такое внимание подходу Data Fusion, который предполагает объединение, обезличивание данных из разных источников и их обработку. По этому поводу недавно прошла большая конференция. Хорошей иллюстрацией применения данного подхода может служить СП ВТБ и Ростелекома — «Платформа больших данных», которое уже предоставляет рынку продукты на основе Big Data для увеличения эффективности и развития бизнеса. Data Science за 3 месяца без SMS и регистрации Андрей Райгородский ответил на ещё один очень важный вопрос: можно ли стать дата сайентистом за 3 месяца, как сейчас предлагают многие онлайн-платформы. Он также рассказал о том, какова сейчас потребность в этих специалистах.«Страна очень требует большого количества людей, которые разбираются в том, что такое данные, как их можно обрабатывать, какие существуют методы. Есть такие хайповые слова, как искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сетки и так далее. В принципе, неудивительно, что люди начинают этим торговать. Это очень востребованный рынок, очень много компаний сейчас предоставляют рабочие места для людей, которые занимаются такого рода анализом, аналитикой. Но тут надо разбираться, что-то можно сделать за три месяца, но топовым специалистом за этот период ты точно не станешь», — сказал Райгородский. По его словам, существуют хорошие онлайн-курсы по аналитике данных. Но стоит различать уровень квалификации, подходящий для решения некоторого ограниченного круга прикладных задач стандартными методами, и уровень, на котором строится повестка завтрашнего дня.МФТИ (Московский физико-технический институт) – лидер этого направления в России – фокусируется на фундаментальном обучении и готовит кадры для будущего. При этом есть и специальные нишевые программы – например, Школа глубокого обучения, которая заработала в онлайн-формате ещё до того, когда это стало ковидным мейнстримом.Главной особенностью МФТИ можно считать взаимодействие прикладного и фундаментального. В наши дни это связка между коммерческой индустрией, которая формирует запрос, и академической наукой, которая даёт фундаментальные математические решения. Отличный пример такого симбиоза – созданная в начале 2021 года лаборатория ВТБ при МФТИ.РезюмеСовременный мир устроен так, что во многих сферах – а в финансовой в первую очередь – умение собирать и анализировать данные становится главным фактором роста. Скорость этого роста такова, что не позволяет только сиюминутные задачи. Нужно уметь формировать повестку будущего. Как выразился Андрей Райгородский, нельзя упускать фундаментальное в гонке за количеством кадров: цель не в том, чтобы снесло крышу, а в том, чтобы потолка не стало. А что вы об этом думаете? Делитесь мнениями в комментариях. А вот и сам подкаст:Деньги любят техноpodcast.ru
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:

Теги для поиска: #_big_data, #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_finansy_v_it (Финансы в IT), #_data_engineering, #_data_science, #_podkasty (подкасты), #_bigdata, #_finteh (финтех), #_kiberbezopasnost (кибербезопасность), #_iskusstvennyj_intellekt (искусственный интеллект), #_zaschita_dannyh (защита данных), #_blog_kompanii_vtb (
Блог компании ВТБ
), #_big_data, #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
), #_finansy_v_it (
Финансы в IT
), #_data_engineering

Профиль ЛС

Ответить на тему

Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы

Текущее время: 22-Ноя 08:53
Часовой пояс: UTC + 5