Специальность Прикладная математика

Без той работы, которую выполняет математик, не обходится ни одна техническая или естественнонаучная дисциплина. Он занимается программно-информационным обеспечением исследовательской (и шире — научной), конструкторской и даже управленческой деятельности. Также специалист может делать любые необходимые для компании прогнозы и рассчитывать вероятность реализации тех или иных сценариев. Нередко профессионалы преподают математику в школах и университетах.

Язык программирования Python многофункционален и может использоваться по-разному. Специалисты по Python создают маркетплейлсы, соцсети и блоги, занимаются бэкендом, машинным обучением, аналитикой данных, разработкой приложений и даже игр. Python используется для написания скриптов и создания безопасных приложений.

Этот специалист создает, устанавливает автоматизированные системы и отвечает за то, чтобы они функционировали исправно. Зачем вообще нужна автоматизация? Для того, чтобы сотрудникам оставалась только функция оператора: они могли бы наблюдать за показателями работы прибора или алгоритма (и при необходимости устранять неполадки) за экраном. И «бегать» от машины к машине было бы не нужно.

Data Scientist работает на стыке трёх областей знания: статистики, машинного обучения и программирования. Он строит и тестирует математические модели поведения данных, находит закономерности или прогнозирует будущие значения. Иногда специалиста по Data Science путают с аналитиком данных, потому что они оба работают с большими массивами данных. Но, в отличие от аналитика данных, специалист по Data Science не только умеет анализировать и визуализировать данные, но и строить математические модели на их основе. Суть работы специалиста по Data Science — использовать существующие алгоритмы и разбираться в том, какие из них и когда применять. Проект начинается с прояснения требований к бизнес-задаче и переводе ее в математическую плоскость. Кроме этого, нужно подготовить данные для ее решения - понять, где их взять и как обработать, далее - проанализировать и структурировать их. После этого Data Scientist строит модель машинного обучения и тренирует ее, проверяет эффективность и корректность ее работы. И вот модель полностью готова и внедрена - остается только сопровождение модели в работе.

Машинное обучение — одно из самых популярных направлений работы сегодня. Искусственный интеллект все глубже проникает в нашу жизнь. Он «учится» выполнять различные задачи, в том числе творческие (например, пишет музыку и рисует картины). Но без помощи квалифицированного специалиста ему бы вряд ли это удалось. МL-инженер пишет специальные программы, которые становятся основой для работы искусственного интеллекта. Также он следит за тем, чтобы алгоритмы нужным образом считывали имеющуюся у него информацию и помогали достичь нужного результата.

Программист — человек, который строит алгоритмы работы электронных устройств: от компьютеров до космических спутников. Программирование принято условно делить на две категории: системное (оно включает в себя, например, написание программ для драйверов оборудования), и прикладное (создание сайтов, приложений, ПО и т. д.). Помимо знания нескольких языков программирования, хороший специалист должен быть собранным, внимательным и креативным, а также владеть английским языком. Профессия предполагает постоянное самообразование: поколения продуктов циклически устаревают, иногда сменяя друг друга каждый год. Если программист не совершенствует себя, его профессионализм быстро перестанет быть ценным. Но есть и обратная сторона: рост отрасли приводит к тому, что спрос на хороших сотрудников превышает предложение. Вот почему стереотип о высоких зарплатах программистов небезоснователен. Выпускники престижных вузов нередко получают хорошие предложения о работе за рубежом, и многие могут работать удаленно.

Программисты C++ создают, тестируют и совершенствуют программное обеспечение. Они пишут и улучшают код, участвуют в мозговых штурмах компании. При этом список обязанностей такого специалиста варьируется в зависимости от сферы, в которой он работает: это может быть разработка высоконагруженных систем по сбору и анализу сетевого трафика, взаимодействие с гейм-дизайнерами в геймдеве, разработка архитектуры ПО.

Он прорабатывает сценарии использования, пишет технические задания для разработчиков, тестирует и принимает готовые продукты. В профессии требуется аналитический склад ума, знания в области инженерии, хорошие навыки коммуникации и организаторские навыки.

К услугам аналитика данных большие компании прибегают, когда требуется собрать нужную информацию либо о поведении пользователей, либо о том, как продается их товар или услуга. И в том, и в другом случае специалист будет иметь дело с big data — сведениями, которые трудно систематизировать и обработать, не владея специальными знаниями и инструментами. Дата-сайентист как раз обладает всем необходимым: он не только пользуется наиболее эффективными алгоритмами сбора информации, но и умеет делать корректные и отвечающие параметрам компании выводы об их текущей ситуации на рынке. Также аналитики данных могут заниматься собственными расследованиями или работать в научных учреждениях.

В России профессия финансового или инвестиционного аналитика считается новой: первые аналитики появились здесь в 1990-х гг. Тем не менее она востребована и хорошо оплачивается. В обязанности аналитиков входит анализ рынков и представленных на них компаний. Именно они определяют, насколько перспективно вложение в компанию, стоит ли покупать ее акции или, наоборот, пора избавиться от актива, чтобы не потерять вложенные деньги. Для этого аналитики изучают отчетность компаний на рынке, общаются с их менеджментом, следят за маркетинговыми исследованиями и ситуацией у конкурентов.