Последнее обновление: 20 сентября 2010 в 20:53

Статистика по «Вектору» (2012/2013 — Весенний семестр)

Всего «Вектор» прошли 111 человек. Из них 86 человек на втором шаге «Вектора» явно указали компетенции, которые они хотят развивать (остальные, не выбрав ни одной компетенции явно, «выбрали всё»).

Числа в зелёных прямоугольниках — количество человек, ориентированных на профессию или желающих развивать определённую компетенцию.

При подсчёте статистики для каждого пользователя берётся только один, первый проход «Вектора» (насколько это технически осуществимо).

Профессии, выбираемые студентами

Инженер — математик в области анализа данных [?]
Поисковые системы, распознавание, прогнозы и проч.
39
Предприниматель [?]
Стартап, малый бизнес
30
Физик — исследователь [?]
Экспериментальная физика
28
Бизнес-аналитик [?]
25
Физик — теоретик [?]
23
Системный программист [?]
Ядро ОС, серверное ПО и др.
18
Разработчик пользовательского ПО [?]
GUI, веб-приложения и др.
17
Проектный менеджер [?]
16
Инженер — разработчик аппаратуры [?]
Языки описания аппаратуры, САПР
15
Игрок на бирже [?]
15
Исследователь сетевых технологий [?]
8
Системный администратор / внедренец / автоматизатор [?]
Администрирование БД, планирование сетей, разворачивание и поддержка PKI, организация тех. поддержки
7

Компетенции, выбираемые студентами

Учитываются только компетенции, явно выбранные пользователями (т. е. те, у которых пользователь поставил галочку на втором шаге «Вектора». Если пользователь не выбрал ни одной компетенции (т. е. «выбрал все»), в статистику это не попадает.

Мышление «не по шаблону»
Компетенции, связанные с мышлением
50
Создание и проверка моделей
Компетенции, связанные с мышлением
30
Физика
Системное понимание предметной области
28
Оперирование большим количеством сущностей и способность видеть связи между ними
Компетенции, связанные с мышлением
24
Достижение результата в соответствии с критериями успеха
Человеческий фактор и общие бизнес-ориентированные компетенции
24
Описание результатов своей деятельности
Человеческий фактор и общие бизнес-ориентированные компетенции
24
Вычислительная математика
Системное понимание предметной области
21
Постановка задачи и определение критериев успеха
Человеческий фактор и общие бизнес-ориентированные компетенции
21
Понимание проблем заказчика/потребителя
Человеческий фактор и общие бизнес-ориентированные компетенции
21
Алгоритмы и методы анализа данных
Системное понимание предметной области
20
Работа с математическими пакетами (Mathematica, MatLab, Maple, R и т. д.)
Практические компетенции
20
Понимание и декомпозиция сложных систем
Компетенции, связанные с мышлением
19
Практика программирования (языки и технологии)
Практические компетенции
19
Ориентирование в большом количестве методов из своей области и применение их на практике
Практические компетенции
17
Работа в команде
Человеческий фактор и общие бизнес-ориентированные компетенции
17
Практическая работа с аппаратурой
Практические компетенции
17
Управление бизнес-процессами и их оптимизация
Человеческий фактор и общие бизнес-ориентированные компетенции
15
Быстрое изучение нового ПО
Практические компетенции
15
Применение статистических методов (математический аппарат и использование ПО)
Практические компетенции
14
Экономика
Системное понимание предметной области
14
Глобальное мышление (глобальные процессы, синтез наук, проведение параллелей и проч.)
Компетенции, связанные с мышлением
14
Практическое применение в работе шаблонов проектирования
Практические компетенции
8
Радиотехника
Системное понимание предметной области
8
Использование ПО для управления проектами
Практические компетенции
7
Проектирование аппаратуры (языки описания аппаратуры, работа с САПР и др.)
Практические компетенции
5
Сетевые технологии
Системное понимание предметной области
5
Биология
Системное понимание предметной области
0
Химия
Системное понимание предметной области
0

Система Orphus © 2010–2014, mipt-courses.ru. Email: editor@mipt-courses.ru.