Big Data School
Как освоить профессию
Big Data специалиста за 10 дней
Big Data специалиста за 10 дней
Этой осенью «Киевстар» уже во второй раз организовывал Big Data School: школу по подготовке специалистов в сфере больших данных. Обозреватель AIN.UA встретился с выпускниками и поговорил про обучение, полученный опыт и навыки.
Автор:
Николь Борман
Николь Борман
Этот материал подготовлен журналистами AIN.UA по редакционным стандартам и опубликован при поддержке рекламодателя.
Срок обучения в Big Data School 2.0 в режиме интенсива был всего 10 дней, после чего ещё неделю студенты работали над заданными проектами. Учились бесплатно, правда в школу поступили лишь те, кто прошел четыре этапа отбора от Киевстар. Из 1712 подавших заявки только 200 выполнили тестовое задание. Из двух сотен комиссия выбрала 50 лучших работ, а финальную двадцатку отобрала после личных собеседований с каждым. Мне удалось пообщаться с четырьмя выпускниками золотой двадцатки.
На вопрос как удалось преодолеть такую бешеную конкуренцию на место и всё же попасть в школу, выпускник Кирилл Прихно рассказывает о пути отбора так:
На вопрос как удалось преодолеть такую бешеную конкуренцию на место и всё же попасть в школу, выпускник Кирилл Прихно рассказывает о пути отбора так:
«Сначала я подал заявку и отправил мотивационное письмо. Некоторые мои коллеги сделали то же самое и всем нам пришло письмо с подтверждением и тестовым заданием. Оно было сложным — необходимы знания в сфере машинного обучения. Не поверхностные».
Кирилл Прихно
«Так отсеялась большая часть. А тех, кто справился с тестовым заданием, приглашали на индивидуальные собеседования. Там уже не было технических заданий и логических задач. Были только вопросы. У кого-то больше по технической части, у кого-то общие — об интересах, целях и ценностях».
«Сначала я подал заявку и отправил мотивационное письмо. Некоторые мои коллеги сделали то же самое и всем нам пришло письмо с подтверждением и тестовым заданием. Оно было сложным — необходимы знания в сфере машинного обучения. Не поверхностные.
Так отсеялась большая часть. А тех, кто справился с тестовым заданием, приглашали на индивидуальные собеседования. Там уже не было технических заданий и логических задач. Были только вопросы. У кого-то больше по технической части, у кого-то общие - об интересах, целях и ценностях».
Так отсеялась большая часть. А тех, кто справился с тестовым заданием, приглашали на индивидуальные собеседования. Там уже не было технических заданий и логических задач. Были только вопросы. У кого-то больше по технической части, у кого-то общие - об интересах, целях и ценностях».
Виталий Султан
digital-директор «Киевстар»
«Интерес бизнеса к Big Data продуктам Киевстара в последнее время существенно вырос. И для работы над такими проектами наша компания нуждается в высококлассных специалистах. Но их пока не готовят в украинских вузах. Поэтому мы открыли собственную Big Data School, которая дает талантливым аналитикам уникальные знания и практику».
Интерес компании к обучению и взращиванию кадров в отрасли понятен. А какая мотивация у студентов подавать заявки в Big Data School, где длительность обучения в режиме интенсива 10 дней, - это осознанный шаг или следование тренду? Оправданы ли ожидания за столь короткий срок? Как и где выпускники собираются применять полученные знания?
Студенты, с которым я разговаривала, узнали о школе благодаря фейсбуку. Однако, каждый из них уже предварительно связан с отраслью и имел конкретные цели, отправляя заявку. Например, Кирилл Прихно в работает в компании, которая занимается ритейлом. Он ощутил потребность правильной работы с большими данными для повышения продуктивности и прибыли: «Большие массивы данных в ритейле собирают и неоптимально хранят. Никто в нашей отрасли не анализирует и не работает с большими данными должным образом».
Павел Марченко и Мария Галушко студенты КПИ. Павел работает разработчиком программного обеспечения на фрилансе и пришел расширить спектр своих профессиональных возможностей. А Мария пришла в Big Data School с определённой целью, которой успешно добилась — на момент выпуска, Мария она уже получила работу в отделе Big Data «Киевстара».
Студенты, с которым я разговаривала, узнали о школе благодаря фейсбуку. Однако, каждый из них уже предварительно связан с отраслью и имел конкретные цели, отправляя заявку. Например, Кирилл Прихно в работает в компании, которая занимается ритейлом. Он ощутил потребность правильной работы с большими данными для повышения продуктивности и прибыли: «Большие массивы данных в ритейле собирают и неоптимально хранят. Никто в нашей отрасли не анализирует и не работает с большими данными должным образом».
Павел Марченко и Мария Галушко студенты КПИ. Павел работает разработчиком программного обеспечения на фрилансе и пришел расширить спектр своих профессиональных возможностей. А Мария пришла в Big Data School с определённой целью, которой успешно добилась — на момент выпуска, Мария она уже получила работу в отделе Big Data «Киевстара».
Павел Марченко, Мария Глушко, Татьяна Кудрявцева, Кирилл Прихно
Татьяна Кудрявцева три с половиной года работает в отделе data science в банке. На работе приходится больше заниматься машинным обучением, однако со знаниями как обрабатывать большие данные, Татьяна сможет ещё и строить модели машинного обучения:
«Машинное обучение — только вершина айсберга. А под ней накапливается целая груда данных, собрав которые можно извлечь ценность для бизнеса.
Важно понимать природу данных, в чём их ценность, где хранятся, как с ними работать и где применять».
Важно понимать природу данных, в чём их ценность, где хранятся, как с ними работать и где применять».
Татьяна Кудрявцева три с половиной года работает в отделе data science в банке. На работе приходится больше заниматься машинным обучением, однако со знаниями по обработке больших данных Татьяна сможет ещё и строить модели машинного обучения: «Машинное обучение — только вершина айсберга. А под ней накапливается целая груда данных, собрав которые можно извлечь ценность для бизнеса. Важно понимать природу данных, в чём их ценность, где хранятся, как с ними работать и где применять».
Татьяна Кудрявцева
Ожидания от Big Data School оправданы сполна — так ответил каждый. Короткий срок обучения компенсируется обучения количеством практических занятий и обучением на конкретных бизнес-примерах и задачах. На сайте школы «Киевстар» заявляет, что студенты получают доступ к двадцати шести миллионной базе абонентов. Из этой базы выпускники под конкретную задачу самостоятельно делали выборку части номеров абонентов оператора, зашифрованных в виде ID. Предварительно каждый студент подписал ряд бумаг с условиями о неразглашении и общими правилами использования предоставленных ID. Поскольку работа с анонимизированными данными – это правило, которого в компании строго придерживаются – персональные данные абонентов никому не разглашаются.
Для выполнения практических заданий необходимо было проанализировать характеристики поведения абонентов в сети. К примеру, количество звонков, их длительность, и сделать выводы, которые дали бы ответ на вопрос, поставленный в рамках решения реальной бизнес-задачи.
Для выполнения практических заданий необходимо было проанализировать характеристики поведения абонентов в сети. К примеру, количество звонков, их длительность, и сделать выводы, которые дали бы ответ на вопрос, поставленный в рамках решения реальной бизнес-задачи.
Так, Павел вместе со своей группой определяли у кого из абонентов «Киевстар» есть автомобиль. Мария была в группе, которая определяла родителей детей от 5 до 14 лет. А Кирилл и Татьяна оказались в одной команде и определяли завсегдатаев кинотеатров.
«Мы очень довольны результатом Big Data School 2.0. Студенты оказались очень сильными, с большими амбициями относительно своего развития. И мы предоставим такую возможность нескольким выпускникам — пригласим их в Big Data команду "Киевстар"», – говорит Виталий Султан.
«Мы очень довольны результатом Big Data School 2.0. Студенты оказались очень сильными, с большими амбициями относительно своего развития. И мы предоставим такую возможность нескольким выпускникам — пригласим их в Big Data команду "Киевстар"», – говорит Виталий Султан.
Выпускники Big Data School подытоживая говорят, что последние десять лет в мире шло безостановочное накопление данных и теперь с пришла пора с накопленными данными работать. Big data — это реальность, с которой специалисты разных областей сталкиваются ежедневно — в вышеупомянутых банковском деле, ритейле, телекоме, также в работе с социальными сетями, поисковиками, IoT и государственных инфраструктурах.
© 1999—2017 AIN.UA
[email protected]
[email protected]
