Преподавание анализа данных и машинного обучения в вузе - Dorofeeva, Victoria Ivanovna; Stroev, Sergey Pavlovich; Dorofeev, Dmitrii Yuryevich (Современные информационные технологии и ИТ-образование; Том 20 № 1 (2024): Современные информационные технологии и ИТ-образованиеDO - 10.25559/SITITO.020.202401.251-259, 2024)
В работе обосновывается вывод об актуальности подготовки профессиональных кадров, которые могут быть вовлечены в выполнение национального проекта "Цифровые технологии", в частности, как специалисты в области технологий, связанных с анализом данных, обработкой больших данных и машинным обучением. Очевидно, что особенно важным является изучение технологий, связанных с анализом данных, обработкой больших данных и машинным обучением, для студентов физико-математических и ИТ-направлений подготовки. Однако знакомство с задачами, которые возникают в анализе данных, приводит к мысли, что этот раздел информатики может быть особенно полезен и студентам естественно-научных, медицинских направлений подготовки, а также социологам, историкам, психологам и пр. Это определяется накоплением значительного объема информации по различным прикладным задачам в области медицины, социологии, психологии, где появляется возможность обрабатывать и исследовать данные для исследования и прогнозирования развития различных ситуаций. С учетом междисциплинарной направленности рассматриваемых прикладных задач, становится очевидным, что при освоении соответствующих компетенций студентам придется столкнутся с серьезными проблемами изучения абсолютно новых для них разделов науки. В статье предпринята попытка систематизации опыта работы по обучению студентов ФГБОУ ВО "Орловский государственный университет имени И.С.Тургенева" технологиям анализа данных и машинного обучения, который был получен в течении последних четырех лет в рамках обучения по основным и дополнительным образовательным программам. Целью проводимого исследования является обощение полученного опыта и поиск решений по преодолению трудностей, связанных с разработкой и модификацией дисциплин, направленных на изучение технологий анализа данных и машинного обучения. Демонстрируются разработанные дисциплины (модули) по изучению анализа данных и машинного обучения для студентов различных направлений подготовки. Отмечается, что для выполнения современных задач в области информационных технологий, подготовленным специалистам необходимо иметь навыки не только в программировании, но и в быть успешными в анализе междисциплинарных проблем, что требует от обучающихся развития широкого кругозора и стремления к получению современной информации.