91��ý

В рамках эдвайзерского часа для студентов 4 курса образовательной программы «Data Science» было проведено мероприятие, направленное на формирование у обучающихся чёткого представления о современных требованиях рынка труда к специалистам в области науки о данных и искусственного интеллекта, а также на развитие осознанного подхода к профессиональному становлению и трудоустройству.

Куратором-эдвайзером мероприятия выступила Амирханова Г.А.

Основной целью мероприятия стало ознакомление студентов с актуальными тенденциями рынка труда в сфере Data Science и AI, проведение самооценки профессиональных компетенций, создание пространства для открытого обсуждения карьерных перспектив и формирование ответственного отношения к профессиональному развитию.

Эдвайзерский час прошёл в формате круглого стола с элементами интерактивного взаимодействия. В начале встречи была организована разминка «Одно слово», в ходе которой участники делились своими ассоциациями, связанными с рынком труда в сфере Data Science. Все ответы фиксировались на доске и становились отправной точкой для дальнейшего обсуждения.

В информационном блоке студентам была представлена мультимедийная презентация, посвящённая современному состоянию рынка труда в Казахстане и за рубежом. Были рассмотрены ведущие компании-работодатели, востребованные технические и soft-компетенции, форматы трудоустройства, а также особенности карьерного старта для молодых специалистов. Особое внимание было уделено вопросам формирования портфолио, значимости GitHub-проектов, участию в хакатонах и роли дипломной работы при трудоустройстве.

Практическая часть мероприятия включала самооценку профессиональных компетенций. Студенты заполнили анкету по десяти ключевым навыкам специалиста по Data Science, что позволило определить сильные стороны группы и выявить направления для дальнейшего развития. По результатам анкетирования наиболее уверенными направлениями были названы Python, SQL и классические алгоритмы машинного обучения. В качестве зон роста участники отметили облачные технологии, техническое письмо и развитие публичных проектов.

Особую активность студенты проявили в ходе открытой дискуссии, где обсуждались различия между ролями Data Scientist, ML Engineer и Data Analyst, возможности удалённой работы в международных компаниях, значение стажировок и учебных проектов, а также основные барьеры при поиске первой работы и пути их преодоления.

Завершающим этапом мероприятия стало составление индивидуального плана действий, в рамках которого каждый студент определил конкретные шаги, необходимые для успешного трудоустройства до окончания обучения.

По итогам эдвайзерского часа студенты получили структурированное представление о рынке труда в сфере Data Science, провели диагностику собственных профессиональных компетенций, обсудили карьерные планы и возможности профессионального роста. Воспитательный аспект мероприятия был направлен на формирование уважительного отношения к профессиональному труду, развитию ответственности и понимания важности непрерывного обучения в быстро меняющейся сфере цифровых технологий.

Мероприятие прошло в атмосфере высокой вовлечённости и заинтересованности студентов, став важной площадкой для профессионального самоопределения будущих специалистов в области Data Science и искусственного интеллекта.