Полсотни специалистов из почти 20 регионов страны участвуют в очном этапе образовательного проекта «Школа прикладного анализа данных», который проходит 4–6 декабря в Институте анализа больших данных и искусственного интеллекта Томского государственного университета. Интенсив ориентирован на обучение сотрудников из разных сфер: управленцев и руководителей ДПО, руководителей эндаумент-фондов и фандрайзеров, аналитиков и исследователей.
«Школа прикладного анализа данных» — это образовательный проект Академии «Дата-Дайвинг», реализуемый в форме интенсива по ИИ и Big Data для университетских команд и других специалистов без навыков программирования, которые хотят использовать технологии в своей работе. Проведение школы в этом году поддержал Благотворительный фонд Владимира Потанина. Партнерами школы выступают Международная лаборатория прикладного сетевого анализа НИУ ВШЭ и ассоциация «Университетский консорциум исследователей больших данных».
— На очный этап мы подготовили очень насыщенную программу и дали участникам возможность учиться у сильных экспертов. Это специалисты, которые каждый день работают с данными, разрабатывают модели для бизнеса и государства, руководят исследовательскими лабораториями, внедряют ИИ в образование, фандрайзинг и социологию. Их опыт выточен реальными кейсами, и именно это мы хотим передать участникам школы, — комментирует директор Института анализа больших данных и искусственного интеллекта ТГУ Вячеслав Гойко.
Программа школы построена в формате параллельных образовательных траекторий. Первая называется «AI-Исследователь» и предназначена для тех, кто работает с данными, научными проектами, аналитикой и визуализацией.
Второй трек «AI-Фандрайзер» направлен на применение инструментов ИИ для ежедневной работы фондов целевого капитала (ФЦК) и НКО. Использование ИИ и умение проводить анализ данных поможет некоммерческим организациям не только поднять фандрайзинг на более качественный уровень, но и существенно улучшить многие операционные процессы.
Во время интенсива в ТГУ участники освоят ИИ-инструменты и low-code платформы, получат консультации экспертов. Затем их ждут 3 недели онлайн-обучения: каждый слушатель пройдет путь от концепции до готового цифрового продукта, используя современные инструменты и методы. В финальный демо-день участники презентуют свой прототип экспертам и коллегам, получат обратную связь и «дорожную карту» по дальнейшему развитию проекта. По итогам обучения будет выдано удостоверение о повышении квалификации государственного образца (в объеме 72 часа) или сертификат участника, прошедшего обучение (зависит от выбранного формата).
На очном этапе участников ждут лекции «Как устроен эндаумент в России» директора Специализированного Фонда управления целевым капиталом ТГУ Марии Булыгиной; «Data-Driven фандрайзинг: как данные помогают найти идеального донора» руководитель отдела аналитики Института анализа больших данных и ИИ Юлии Александровой; «Прозрачный ИИ» Евгения Лукьянчикова, управляющего директора с 20-летним опытом в IT-индустрии (IBM, Nokia, Яндекс, VK), CEO компании «Антиплагиат»; «Генеративный ИИ для разработки продуктов и стратегий» директора Центра технологического и исследовательского сопровождения Института дистанционного образования ТГУ Артёма Фещенко и других экспертов.
Слушателями нового потока школы стали представители Томского государственного университета, Томского политехнического университета, Воронежского государственного университета, Ярославского государственного университета, Объединенного института высоких температур РАН, Кемеровского государственного университета, Тольяттинского государственного университета, Тюменского государственного университета, Пятигорского государственного университета, Тувинского государственного университета, Благотворительного фонда Потанина, Русфонда (Российский фонд помощи), Курского государственного университета, Донецкого национального университета, Новосибирского государственного технического университета, Ивановского государственного университета, Алтайского государственного университета, Вологодского государственного университета.