«Профессия экономиста проходит стадию «технической революции»

— Татьяна Васильевна, как сегодня меняется профессия экономиста?

— Она проходит очередную стадию «технической революции». Базовые задачи — расчёт нормативов, планирование себестоимости, оценка эффективности — остаются, но меняются методы их решения. Современные экономисты работают с потоками данных разных форматов и из различных источников. Таблицы сохраняются как формат результатов, но формируются автоматически, а не вручную.

Появление «гибридных» специалистов — не замена классическому экономисту, а его эволюция. Сегодня важно не просто понимать логику алгоритмов, а критически оценивать результаты их работы, выявлять ошибки и расхождения. Современные алгоритмы, с одной стороны, самообучаются, а с другой — не требуют от пользователя знания языков программирования для постановки задачи.

— Какие навыки выходят на первый план, когда рутину забирают алгоритмы? И где проходит граница: что экономист должен уметь сам, а что можно доверить машине?

— На первый план выходят методические знания, критический подход к данным и аналитическое мышление. Алгоритмы берут на себя техническую часть — расчёт показателей, обработку больших массивов, построение таблиц. Содержательная часть — выбор методик, определение ключевых показателей, интерпретация результатов — остаётся за человеком. Специалист должен понимать экономический смысл процессов, методологию выполнения задач, источники и последствия возможных ошибок.

— Экономический факультет ПГНИУ готовит и аналитиков данных, и специалистов по управлению данными. Чем отличаются их задачи?

— Это две родственные, но по-разному ориентированные профессии. Аналитик данных создаёт инструменты работы с данными: разрабатывает алгоритмы, программирует, строит математические модели. Это более техническая роль с акцентом на прикладную математику и программирование.

Специалист по управлению данными применяет данные для принятия управленческих решений: сбор, обработка и систематизация информации, построение статистических моделей, формирование решений на основе бизнес-анализа. Это более прикладная, управленческая роль с акцентом на статистику, экономику и бизнес-аналитику. Обе профессии предполагают владение основами программирования и машинного обучения, но различаются фокусом: первый создаёт новые решения, второй — применяет их для обоснования управленческих решений.

— Что изменилось в учебных планах под запрос рынка?

— В учебные программы мы добавили цифровой модуль — цикл дисциплин и практикумов по анализу данных, основы PYTHON. Отдельно студенты могут выбрать курсы по применению искусственного интеллекта в профессиональных задачах и визуализации данных.

Реклама.БФ «УНИФОНД».

erid: 3apb1QrvkfDM7MssPRm4LnN5g9MowZrBWDqVVDQorZ2xy