Как двухмесячная школа помогла изменить место работы: отзывы о Big Data School

10419

С 19 февраля по 16 апреля 2016 года в Киеве проходила Big Data School – первый в Украине бесплатный курс подготовки экспертов в сфере больших данных, инициированный компанией Киевстар в партнерстве с IE Business School (Мадрид). 27 отобранных на конкурсной основе студентов изучали, как информация, полученная из больших баз данных, помогает решать актуальные задачи бизнеса. Также они получили навыки в продажах и работе с заказчиком, бизнес-анализе, инструментах и инжиниринге работы с большими данными, прикладной эконометрике, визуализации и предпринимательстве. Менторами Kyivstar Big Data School были украинские и зарубежные специалисты из IE Business School, «Киевстар», KMBS, Львовской IT-Школы, «ВымпелКом», Kernel Analytics, SoftServe.

АIN.UA поинтересовался у выпускников Big Data School, насколько полезной оказалась для них школа, и как они сегодня используют полученные навыки в своей работе.

Михаил Дубовой, Data Scientist в Qbeats Inc.

Dubovoi

Я математик по образованию, бакалавриат заканчивал в ХНУ им. В.Н. Каразина. А магистратуру — в Королевском колледже в Лондоне, но уже по финансовой математике. Потом я хотел поработать в Британии в сфере инвестиционного банкинга, но не получилось, и я вернулся в Украину, чтобы получать опыт работы здесь. Вначале я работал в Харькове, но уже через год переехал в Киев, где мне предложили позицию в главном офисе «УкрСиббанка». За два года я с позиции специалиста вырос до старшего аналитика.

В Big Data School я пошел потому, что мне очень нравится машинное обучение, я хотел попасть в круг людей со схожими интересами и узнать как можно больше. В результате я получил намного больше, чем хотел: изучил много интересных алгоритмов, понял, на каких предположениях они основываются, поднял свои навыки в программировании на языке R, узнал об инструментах работы с большими данными, и, конечно, познакомился с отличными целеустремленными людьми.

С помощью Big Data school я повысил свои навыки в практической сфере, которые вместе с сильной математической базой повлияли на мою «рыночную стоимость» как специалиста. За неделю до окончания школы мне предложили работать в Data Science на американский стартап. Мне очень пригодились советы по работе с Big Data, полученные в школе, так как я ежедневно использую инструменты Spark и Hadoop.

Сейчас я работаю над проектом, который связан с анализом информации в интернете во времени. Я пытаюсь внедрить относительно новые методы в работе с Big Data, которые анализируют формы данных в многомерных пространствах. Эти методы предполагают фундаментальные в различных областях математики.

Андрій Кручко, ризик-аналітик в MyCreditAndrij_Kruchko

До початку навчання в Big Data School я пройшов шлях від операціоніста в банку до аналітика в ІТ-компанії. Переважно займався звітністю. З часом стало зрозуміло, що знань Excel та SQL замало для успішної роботи. Тому додатково проходив курси зі статистики, R, Python та машинного навчання на Coursera та edX. На жаль, далі за виконання домашніх завдань моя практика не доходила, тому отримані знання були розрізненими та нецілісними.

Одного чудового дня хороші люди підказали, що «Київстар» організовує Big Data School. Для мене, як для початківця в Data Science, це було шансом нарешті отримати повноцінні знання. Незважаючи на те, що було нелегко поєднувати роботу та навчання з цікавою і доволі складною «домашкою», мої очікування справдилися.

Крім машинного навчання та сфер його застосування я дізнався про візуалізацію даних, підготовку презентацій, методи економетрії, аналіз соціальних мереж, як брати участь в змаганнях на прикладі kaggle.com і, звісно ж, про те, як продати свій проект.

Отриманих знань та навичок було достатньо, щоб змінити роботу на цікавішу. Наразі працюю в невеликій, але гордій компанії, що займається онлайн-кредитуванням. Працюю над скоринговою моделлю. Це передбачає постійне її вдосконалення, пошук змінних, які можуть покращити точність. Проект новий, тому з розробниками простіше домовитися щодо потрібної структури БД та збору даних для навчання моделі.

Раид Арфуа, Developer/Software ENGINEer

photo1

Я розраховував, що у школі зможу більше дізнатися про Data Science, Big Data, machine learning на лекціях і під час практики – ця сфера мені особисто дуже цікава. Я не розчарувався і отримав навіть більше, ніж очікував. В Україні досить рідко проводять навчальні зустрічі такого рівня. Зазвичай це лише лекції на кілька годин, а не такий систематичний підхід у різних напрямках і з практичної, і з теоретичної точки зору, як у Big Data School.

По кожній з тем були запрошені викладачі – професіонали своєї справи. Був повний комплекс завдань, як теоретичних (наприклад, з Data Science — математика та виведення формул), так і практичних – власне, програмування. Повний комплекс.

За два місяці, відносно невеличкий проміжок часу, було покрито багато інформації, а з тих тем, які покрити було неможливо, надали додаткові матеріали. Вже після закінчення курсів я не раз повертався до цих записів.

Було багато завдань з machine learning і його імплементації. Правда, вони були на мові програмування R, а мені особисто було б приємно побачити завдання ще й на Python. До того ж, було б непогано попрацювати з окремими інструментами Big Data – але для цього, напевно, потрібно було б, щоби школа тривала не два місяці, а хоча б чотири.

Окрім основної роботи, я часто беру участь в різних проектах – і саме під час цього постійно використовую здобуті у школі знання. Але мені здається, що основна перевага школи – те, що вона надає хороший поштовх у потрібному напрямку і уявлення про те, що собою являють ці дисципліни. А далі вже можна вибирати і отримувати досвід в окремих галузях, які тобі необхідні.

Оставить комментарий

Комментарии | 0

Поиск