14-26 марта в Северо-Кавказском федеральном университете (СКФУ) состоялась «Школа-марафон прикладного анализа больших данных Data-Diving»

14-26 марта в Северо-Кавказском федеральном университете (СКФУ) состоялась «Школа-марафон прикладного анализа больших данных Data-Diving», организованная Ассоциацией «Университетский консорциум исследователей больших данных» при поддержке негосударственного института развития «Иннопрактика». В мероприятии приняли участие преподаватели, студенты и молодые исследователи, задействованные в реализации стратегических проектов в рамках госпрограммы поддержки университетов «Приоритет-2030»*.

«Школа-марафон прикладного анализа больших данных Data-Diving» направлена на отбор и обучение молодых ученых и преподавателей университетов для реализации социально-значимых и образовательных проектов в регионах и вузах.
«Школа» состояла из пре-модуля (онлайн) и очного модуля. На пре-модуле участники освоили инструменты сбора, обработки и анализа данных, на очном - работали над проектами в группах, получили консультации экспертов по подбору данных и методов анализа, и слушали лекции. Мероприятие завершилось защитой командных проектов перед экспертами Академии Data-Diving. Такими проектами стали:

Картирование деструктивных сообществ Северного Кавказа.

В рамках проекта участники продумали план идентификации деструктивных сообществ Северного Кавказа в социальной сети ВКонтакте, а также определения их ключевых характеристик: типов, видов и особенностей их взаимосвязи.

Разработка модуля «Научные интересы» сотрудников и студентов СКФУ.

Команда исследователей в качестве результата своего проекта обозначила разработку эффективных механизмов формирования междисциплинарных команд сотрудников и студентов для поддержки научного сотрудничества, основываясь на их научных интересах.

Формирование конкурентоспособного имиджа СКФУ.

Сотрудники СКФУ поставили перед собой цель - сформировать позитивный имидж Университета как центра притяжения талантливой молодежи, используя сетевое пространство.

Анализ отзывов и предпочтений туристов Северного Кавказа.

Участники решили применить большие данные в проблеме развития туризма на Северном Кавказе, анализируя отзывы и предпочтения отдыхающих в регионе граждан.

«Инфраструктура данных Data-Diving и наработки Консорциума позволяют быстро формировать и запускать новые проекты. Так, опыт ТГУ по привлечению абитуриентов в социальных сетях был использован в проекте по удержанию талантов в Ставропольском крае. За время обучения участниками «Школы» создан прототип системы формирования междисциплинарных исследовательских команд в университете», - рассказал Вячеслав Гойко, директор Университетского консорциума исследователей больших данных.

Изначально проект планировался как экспертная поддержка сотрудников вуза в реализации своих стратегических проектов: постановка конкретных целей и задач, формулировка гипотез, создание перечня необходимых данных и поиска решений в способах их сбора, обработки и визуализации. Однако в результате «Школы» участники смогли не просто разработать и уточнить свои проекты, но и пересмотреть свои изначальные гипотезы. На выходе у каждой команды получились дорожные карты реализации стратегических проектов исходя из новых реалий, что позволит участникам «Школы» и после выпуска довести идеи до логического завершения.

*Цель программы «Приоритет-2030» – к 2030 году сформировать в России более 100 прогрессивных современных университетов - центров научно-технологического и социально-экономического развития страны.