Online Visiting Professor of Data Analytics

О позиции

Университет DeVry фокусируется на создании долгосрочных отношений с высококвалифицированными преподавателями, обладающими профессиональными стандартами, отличными коммуникативными навыками и приверженностью практике. Мы предлагаем возможность делиться знаниями и опытом с undergraduate и graduate студентами в различных областях. Курсы проводятся один или два раза в неделю в течение восьми недель. Взаимодействие сочетает очные встречи и технологические инструменты (онлайн-обсуждения, задания) для создания улучшенной учебной среды. Преподаватели получают доступ к комплексной программе обучения и развития педагогических навыков.

Чем заниматься

• Разрабатывать и предоставлять студентам утверждённую программу курса (syllabus), соответствующую шаблону кампуса
• Организовывать, готовить и регулярно обновлять все материалы курса
• Использовать соответствующие технологии для онлайн-обучения, включая веб-сайты, email и дискуссионные платформы
• Демонстрировать эффективные устные и письменные коммуникации для вовлечения студентов и улучшения обучения
• Чётко формулировать ожидания от курса через публикацию целей, дат заданий и экзаменов, распределения оценок
• Обеспечивать соответствие контента экзаменов конечным целям курса
• Проявлять последовательность и справедливость при подготовке и оценке экзаменов, обеспечивая своевременную обратную связь
• Интегрировать ответственное использование технологий ИИ в классе для усиления результатов обучения
• Распознавать, оценивать и адресовать корректное и некорректное использование студентами инструментов ИИ
• Выполнять другие порученные обязанности

Что ждут

• Докторская степень (PhD или D.B.A.) по аналитике данных, науке о данных, статистике, компьютерным наукам, информационным системам или closely related field
• Не менее 18 аспирантских кредитных часов в области data analytics, statistics, data science, quantitative analysis или related computational discipline
• Три-пять лет практического опыта работы в data analytics, data science, business intelligence, statistical analysis или data-driven decision support
• Опыт работы с инструментами анализа данных и программирования: статистическое ПО, платформы визуализации данных, технологии баз данных, языки программирования для аналитики
• Профессиональные сертификации в области аналитики данных, науки о данных, бизнес-интеллекта или статистики (будет преимуществом)
• Глубокая экспертность в концепциях и методологиях анализа данных, сильные коммуникативные навыки, способность переводить сложные количественные концепции для diverse learners
• Знание этических принципов ответственного использования данных: governance, privacy, bias awareness, responsible data stewardship
• Приверженность постоянному профессиональному развитию в instructional technology, digital literacy и responsible AI practices
• Готовность пройти комплексную подготовку факультета и участвовать в ongoing faculty development activities

Будет плюсом

• Индустрим-сертификации в области аналитики данных, data science или business intelligence platforms
• Опыт работы с data management и analytics ecosystems: базы данных, data warehousing, data pipelines, large-scale data processing environments
• Применение analytics frameworks и методологий: predictive analytics, exploratory data analysis, statistical modeling, data visualization
• Опыт работы с programmatic accreditation processes: outcomes assessment, curriculum alignment, continuous improvement
• Активное членство в профессиональных организациях по analytics, statistics или data science
• Опыт интеграции data analytics laboratories, real-world datasets и analytics platforms в post-secondary instruction
• 2–5 лет опыта преподавания на post-secondary уровне, предпочтительно в data analytics, statistics, business intelligence, database management

Условия

• Возможность преподавания в аккредитованном американском университете
• Гибкий график: курсы встречаются 1–2 раза в неделю в течение 8 недель
• Смешанный формат обучения: сочетание очных встреч и онлайн-технологий
• Доступ к comprehensive faculty training program и ongoing faculty development activities
• Возможность делиться экспертизой с undergraduate и graduate студентами
• Работа с современными технологиями и интеграция ИИ в образовательный процесс
• Сотрудничество с практикующими специалистами из индустрии
• Конкурентная почасовая оплата: $22–23.5/час в штатах AZ, CA, IN, PA, либо $1500–$2700 за 8-недельную сессию

Навыки

• Data Analytics
• Data Science
• Statistics
• Python
• R
• SQL
• Machine Learning
• Statistical Modeling
• Predictive Analytics
• Exploratory Data Analysis
• Data Visualization
• Database Management
• Big Data
• Business Intelligence
• AI Ethics
• Academic Writing
• Instructional Technology
• Curriculum Development

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о вашем опыте работы с данными и проектах, которыми вы наиболее гордитесь.
2. Как вы будете интегрировать ответственное использование ИИ в вашу учебную программу?
3. Опишите вашу педагогическую философию и подход к мотивации студентов в онлайн-формате.
4. Какие методы вы используете для оценки эффективности обучения и обеспечения обратной связи?
5. Как вы справляетесь с разницей в техническом уровне подготовки студентов в одной группе?