31 марта 2023 года школа программирования Da Vinci провела гостевую лекция для своих студентов на тему Data Science. Приглашенным гостем был Нурлан Абдукадыров, выпускник Назаобаев Университета по специальности Математика, защищающий степень доктора (PhD) в этом году в University of Illinois at Chicago (UIC) по специальности статистика. Спикер имеет большой опыт в индустрии в сфере Data Science и несколько приглашении на работу от Американских компании. Лекцию в онлайн формате посещали более 25 студентов и остальные студенты кто не смог участвовать онлайн смотрели запись.

Основные моменты которые были озвучены на лекции:

• Что такое Data Science? Спикер рассказал что вообще означает Data Science, и чем люди в этой сфере занимаются, какое отношение Data Science имеет к математики и статистике, почему важно задавать правильные вопросы и быть любопытным.
• Какими навыками должен обладать Data Scientist? Спикер рассказал о важности и роли математики и статистики в этой сфере, почему навыки программирования нужны и на каком уровне они должны быть и подчеркнул огромную важность знания индустрии и бизнеса в целом в котором вы хотели бы использовать Data Science и объяснил что многие специалисты особенно начинающие упускают этот момент.
• Позже спикер порекомендовал интересные Голливудские фильмы где герои используют Data Science и статистику. Говорили о двух фильмах Moneyball и The Imitation Game. Предпосылка Moneyball заключалась в том, что коллективная мудрость инсайдеров бейсбола, в которую входили игроки, менеджеры, тренеры, скауты и фронт-офис, устарела и стала пережитком взгляда на игру 19-го века. Moneyball утверждал, что данные и аналитика могут быть использованы для разработки современных показателей, с помощью которых организации могли бы выставить команду, чтобы конкурировать с хорошо финансируемыми, крупными рыночными командами, такими как New York Yankees и Los Angeles Dodgers. Через The Imitation Game спикер попытался донести что большие данные (big data) вовсе не о данных; речь идет о том, как анализируются данные и о результатах, которые они могут дать. Без возможности организовать и интерпретировать данные они никогда не будут полезны — с таким же успехом у вас может вообще не быть никаких данных.
• Гость рассказал очень интересную историю Эндрю Поула. В 2002 году Target (одна из самых больших сетей супермаркетов в Америке) наняла Эндрю Поула в качестве статистика. Отдел маркетинга Target поручил Поулу выяснить, есть ли способ использовать статистику и прогнозную аналитику, чтобы определить, беременна ли клиентка. Это приложение предиктивной аналитики открыло возможности для роста доходов, поскольку Target смог эффективно ориентироваться на женщин с купонами и рекламой продуктов, которые им скоро понадобятся в качестве будущих матерей, в надежде превратить потребителя в лояльного гостя Target.
• И конечно же для того чтобы закрепить интерес студентов к Data Science, спикер говорил о зарплатах специалистов в Америке. К тому же он рассказал о профессии в Data Science которая не очень популярна в Казахстане – Quantitative Researcher, но очень хорошо оплачивается и имеет спрос на хороших специалистов по всему миру.
• И в самом конце была сессия вопросов и ответов. Студенты задавали много вопросов касательно Data Science и карьерных возможностей в этой сфере. Многие интересовались как долго спикер изучает статистику и когда он начал программировать, спрашивали какую литературу он может посоветовать и какие шаги он бы сделал если бы он был на их месте в самом начале пути.

В общем, гостевая лекция прошла очень хорошо, всем участникам и тем кто смотрел запись она понравилась и ответила на многие их вопросы. Студенты взяли контакты спикера на будущее и  еще с большим интересом начали учиться и понимать для чего они все это учат.