二月初，高等经济学院文化中心举办了“IT Session：沉浸于数据世界”活动，这是一所由计算机科学学院继续教育中心组织的冬季分析与数据科学课程。超过四百名参与者聆听了来自 Yandex、T-Bank、MTS、Okko、Kuper、Avito、俄罗斯银行、Beeline 以及 FCS 专家的演讲。此次活动汇聚了职业初期分析师和学生，以及希望深入了解分析与数据科学如何应用于各个行业的专家。
新的职业机会和各类参与者
学校的学员包括与IT无直接关系但希望学习如何在当前工作中应用数据分析的专业人士。此外，还有一些学生计划从事数据科学工作，并希望找到最佳的职业发展道路。学生们学习了如何将理论工具应用于实践，并与行业代表进行了交流。学校的课程涵盖多个方向和多种演示形式，从分析和数据科学趋势的入门讲座到机器学习工具和应用任务的报告。
总体思路：主要趋势
计算机科学学院继续教育中心专家兼教师达里亚·卡西亚年科（Daria Kasyanenko）在学院开幕式上致欢迎辞。她概述了分析和数据科学领域的重要发展方向，强调了数据流、人工智能集成、高级分析和云平台的作用。达里亚指出，技术能力的发展需要专家不断更新自身能力，并为新技术的快速引入做好准备。
行业相似之处#概述 高等经济学院 轨道以及工具和技术
参与者可以选择以下两个轨道之一：
概览轨道
Kuper 运营部门机器学 COUNTRY WISE 电子邮件营销列表 习主管 Elen Tevanian 展示了电子商务服务中解决的机器学习任务类型，以及技术如何提升可用性。T-Bank 人工智能中心技术总监 Anton Skogorev 讲解了如何创建基于生成式人工智能的应用程序：从简单的单提示场景到更复杂的代理链。
安东·斯科戈列夫
俄罗斯银行首席经济学家伊万·古德科夫（Ivan Gudkov）演示了银行业的主要机器学习任务类型，并展示了自然语言处理（NLP）在金融结构中的应用。与会者观看了应用 它能做什么？有什么好处？ 问题的分步解决方案，并了解了大型企业中机器学习集成的特点。
Avito 货币化部门高级 DS 工程师 Anton Semenisty 详细介绍了该平台使用的算法，从广告拍卖和自动竞价到预测用户目标的概率模型。
YandexArt 团队负责人 Artur Samigullin 就如何评 印度手机号码 估生成模型的质量进行了演讲，并重点探讨了逐点标记和成对标记的特性。演讲者通过案例分析了分析师在测试此类系统时面临的挑战，以及他们如何针对各种情况找到最佳解决方案。