Дані та аналітика

Нова програма UTC відкриває шлях до аналітики даних без кодування

P

Peyton Schultz

3 хв читання

Ілюстрація, що зображує людину, яка аналізує дані на екрані без коду, з елементами, що символізують психологію, інженерію та бізнес.

Нова програма без кодування

Університет Теннессі в Чаттанузі (UTC) представив нову програму Engineering Analytics, яка розширює доступ до сфери аналітики даних. Ця програма, що входить до магістерської програми з управління інженерією, очолюється доктором Серканом Варолом, доцентом з управління інженерією в Коледжі інженерії та комп'ютерних наук UTC.

Основний акцент робиться на негайній роботі з даними, уникаючи надмірної теорії. Доктор Варол підкреслює підхід "навчання через дію". Програма, запущена восени 2025 року, відкрита для студентів різних дисциплін і призначена для тих, хто прагне досвіду роботи з даними, але не зацікавлений у програмуванні. "Вам не потрібно кодувати, і вам не потрібно мати жодних знань з кодування", — наголосив Варол.

Доктор Еркан Капланоглу, керівник інженерного відділу, зазначив, що швидкий розвиток ШІ розширив можливості за межі кодування. За його словами, галузь шукає фахівців, які можуть перетворювати дані на дієві рішення, і нова програма надає студентам практичні навички аналітики з першого дня.

Практичний підхід та міждисциплінарність

Нова програма включає три курси: вступ до аналітики даних, аналітика для інженерних спеціальностей та візуалізація даних і сторітелінг. Курси навчають студентів працювати з даними від початку до кінця: очищення, організація, побудова моделей та пояснення результатів.

"Ми більше орієнтовані на практику, ніж на вивчення базової математики чи статистики", — сказав Варол, додавши, що пріоритетом є застосування. Програма поєднує психологію, інженерію, дані та бізнес, що робить її доступною. Завдяки відсутності вимог до кодування, програма приваблює студентів, які інакше могли б уникати аналітики даних.

"Наша мета — знайти результат якомога швидше та ефективніше. Це наш пріоритет номер один", — пояснив Варол. "Тому ми не навчаємо платформам кодування; це робота комп'ютерних наук. Ми усунули цей страх перед кодуванням".

Дослідження поведінки споживачів

Доктор Варол та його студенти вже проводять дослідження, що відповідає принципам програми. У новому дослідженні вони вивчають, як люди реагують на різні цінові стратегії під час онлайн-покупок. Учасникам показують майже ідентичні, небрендовані планшети, які відрізняються лише способом представлення: через знижки, повідомлення про терміновість або обмежену доступність.

Використання небрендованих продуктів дозволило усунути упередженість до певних марок. Наприклад, для термінового ціноутворення іноді вказується, що залишилося лише два планшети, створюючи відчуття необхідності негайної покупки. Під час перегляду варіантів покупки, команда відстежує погляд учасників за допомогою технології відстеження рухів очей та вимірює зміни мозкової активності за допомогою даних ЕЕГ.

Зібрано понад 30 зразків, і зараз аналізуються ці закономірності для кращого розуміння взаємодії уваги, емоцій та поведінки під час прийняття рішень. Ця робота об'єднує кілька галузей дослідження, що, за словами Варола, робить програму такою доступною.

Що це означає для розробників

Ця програма відкриває шлях до аналітики даних для тих, хто не має досвіду кодування або не зацікавлений у програмуванні. Вона створює нову категорію фахівців, які зосереджуються на практичному застосуванні даних та інтерпретації, а не на розробці програмних рішень. Це може означати розширення можливостей для співпраці між традиційними розробниками та аналітиками, які не кодують.

Ключові факти

  • Університет Теннессі в Чаттанузі (UTC) запустив програму Engineering Analytics.

  • Програма дозволяє вивчати аналітику даних без необхідності кодування.

  • Її очолює доктор Серкан Варол, доцент з управління інженерією.

  • Програма фокусується на практичному застосуванні даних ("навчання через дію").

  • Запущена восени 2025 року, відкрита для студентів різних дисциплін.

Джерела

Джерело

UTC NewsPeyton Schultz

No coding required: New UTC program offers a different path into data analytics

17 квітня 2026 · оновлено 17 квітня 2026

Оригінал

Попередні статті

Інженер даних працює з візуалізованими потоками даних та елементами штучного інтелекту на екрані, що символізує автоматизацію та ефективність.
21 травня 2026Дані та аналітика

Наступне Покоління Інженерії Даних: Динамічні Таблиці та Ще 5 Функцій, Що Змінять Ваш Підхід до Розробки

Snowflake представляє шість нових функцій, які трансформують інженерію даних, переходячи до декларативного програмування та автоматизуючи складні робочі процеси. Ці інструменти, від Cortex Code до Динамічних Таблиць, покликані скоротити час розробки з днів до хвилин та розширити можливості інженерів.

Ілюстрація кластера Kubernetes з кількома вузлами. На кожному вузлі розташовані Pod-и, які спільно використовують дані з локального тому Amazon EBS, приєднаного до цього вузла. Зображено, як дані ізольовані між різними вузлами.
21 травня 2026Дані та аналітика

Оптимізація доступу до даних для співрозміщених Pod-ів Kubernetes за допомогою Amazon EBS Node-Local Volumes

Amazon EBS Node-Local Volumes пропонують безпечне спільне локальне сховище для Pod-ів Kubernetes, що працюють на одному вузлі. Це рішення усуває операційну складність, зберігаючи продуктивність та безпеку для інтенсивних робочих навантажень.

Ілюстрація, що зображує потік даних у центрі обробки даних NASA, з елементами штучного інтелекту та машинного навчання.
21 травня 2026Штучний інтелект

NASA уклала контракт на підтримку даних та інформатики

NASA обрала Development Seed для надання послуг з досліджень та розробок Офісу науки про дані та інформатики (ODSI) у Космічному центрі Маршалла. Контракт вартістю до 76 мільйонів доларів передбачає підтримку до червня 2031 року.

Наступні статті

Ілюстрація, що показує оптимізаційну модель, оточену елементами невизначеності, що символізують випадкові дані, та чітке рішення в центрі.
21 травня 2026Розробка ПЗ

Стохастичне програмування: Як оптимізувати рішення в умовах невизначеності

Стохастичне програмування дозволяє моделювати невизначеність безпосередньо в оптимізаційних моделях, пропонуючи чотири основні підходи для прийняття рішень, які витримують мінливість реального світу.

Ілюстрація, що показує швидку розробку додатків за допомогою ШІ, де дані витікають з інтерфейсу в незахищений цифровий простір, символізуючи проблеми безпеки.
21 травня 2026Кібербезпека

«Vibe Coded» Додатки Масово Витікають Дані Користувачів: Чому Швидкість Перемагає Безпеку

Адам Конвей, провідний технічний редактор XDA, постійно виявляє «vibe coded» додатки, які витікають конфіденційні дані користувачів через базові помилки авторизації, часто спричинені швидкою розробкою з використанням ШІ-інструментів.

Ілюстрація, що зображує Ісаю Ванга, який працює з технологіями, що поєднують морські дослідження та комп'ютерні науки, з елементами океану та даних.
21 травня 2026Штучний інтелект

Ісая Ванг: Поєднання Комп'ютерних Наук та Морських Досліджень

Випускник Ісая Ванг успішно поєднав комп'ютерні та морські науки в Університеті Маямі, зосередившись на використанні даних, програмування та машинного навчання для вирішення океанічних викликів та розвитку морської робототехніки.