Создать ИИ-помощника для анализа российской статистики, муниципальной и региональной, с использованием данных СберИндекс и возможностью ответа на запросы пользователей на естественном языке. ИИ-помощник, например, мог бы уметь отвечать на вопросы «В каком городе до 100 тысяч человек жители имеют наибольшую среднюю зарплату?» или «Наиболее перспективные муниципалитеты Владимирской области для открытия ресторана/кофейни?» и многие другие

Направление:

Создание сервисов на основе данных

Необходимые навыки: обучение 

ИИ-помощников, подготовка данных, программирование

Пользователям статистических данных необходимы удобные инструменты навигации для работы со статистикой. Такие инструменты позволяют просматривать отдельные индикаторы и их сочетание, сравнивать территории или отрасли, анализировать актуальные тренды и представлять информацию наглядно

Направление:

Визуализация данных и инфографика

Необходимые навыки: визуализация данных, программирование, построение дашбордов

Данные используются не только аналитиками и не только в интерактивном режиме. Бывает важно показать данные максимально наглядно, сжав их в яркую интересную инфографику, которую можно повесить на стену, напечатать на футболке, приложить к статье или вложить в журнал. Эта задача не требует программирования, но в ней важно визуальное совершенство и подача наиболее интересных данных, собранных в СберИндексе, наиболее понятным образом

Направление:

Визуализация данных и инфографика

Необходимые навыки: дизайн, визуализация данных

Обогатить существующие наборы данных СберИндекса дополнительной информацией — например, данными Росстата, ФНС России, другими общедоступными наборами, сведениями

о муниципалитетах (типизация

по численности населения и др.)

или собранными вручную данными.

Чем больше новых полезных измерений, тем ценнее будет набор. Обязательно полное документирование на русском языке, включая структуру и происхождение данных, а также публикация на российской или международной площадке / каталоге данных (Hugging Face, Kaggle, Github

и аналоги)

Направление:

Дата-журналистские исследования

Необходимые навыки: подготовка данных, программирование, написание текстов

Создание аналитических панелей —

это важная часть работы дата-аналитиков. Эта задача предполагает создание подобных панелей на интерактивных инструментах с открытым кодом. Вы можете взять любой из существующих инструментов, таких как Superset, Metabase, Graphana, Lightdash, Plotly и многие другие на Ваш выбор, и создать наглядные панели на данных СберИндекс и иной статистики, связанной с российскими регионами

и муниципалитетами. Важной частью этой задачи является объяснение цели и задачи построения каждой из панелей, эффективное визуальное оформление

и удобство работы пользователя с этими панелями

Направление:

Создание сервисов на основе данных

Необходимые навыки: визуализация данных, работа с дашбордами, подготовка данных

Дата-истории — это способ рассказа пользователям о находках в данных и заинтересовать граждан, часто не обладающих навыками в анализе данных, содержанием и смыслом статистики. В основе дата-истории — текст в сочетании с таблицами, визуализацией, инфографикой, собранные вместе для рассказа об отрасли, теме, конкретном событии. Например, зная, что в каких-то территориях происходили катастрофические события, такие как пожары, наводнения, засуха можно определить их влияние на экономические показатели, определить скорость восстановления и восстановились ли они. Подобных тем может быть множество, и Вы сами определяете какую выбрать, главное, чтобы эта история была рассказана через данные

Направление:

Дата-журналистские исследования

Необходимые навыки: написание текстов, визуализация данных