Ми працюємо над тим, щоб зробити сайт україномовним. Слідкуйте за оновленнями!

Big Data School: Как освоить профессию  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.

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:

«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».

tild3261-6232-4365-b166-353763353761__kirill

 

«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», — Виталий Султан, digital-директор «Киевстар

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».

 

tild3966-3161-4338-b563-373939393231__img_2478
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».

tild3731-3134-4663-a132-323037643335__tatyana

 

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.

 

tild3365-6239-4936-b734-643962306138__img_24242

 

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.

 

tild3937-6238-4435-a463-363936643562__750_8977_2

 

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.

 

Материал подготовлен в сотрудничестве с http://ain.ua/

05.12.2017
Что нового
Популярно
комментарии
  • Yuriy

    хммм. А что такое «машинное обучение»? Это плохой перевод, или я здорово отстал? так же неясен смысл фразы: «Короткий срок обучения компенсируется обучения количеством практических занятий и обучением на конкретных бизнес-примерах и задачах». Мне кажется этот лозунг выдает желаемое за действительное.

Блоги
ЭКСПЕРТЫ РЫНКА
ТОП-МНЕНИЕ
АВТОРЫ БИЗНЕС-КНИГ
Обзоры бизнес книг
Лекции
WATCH&SHARE
Рынок
ОБЗОР РЫНКОВ
ОТРАСЛЕВЫЕ ТРЕНДЫ
ЭКСПЕРТЫ
ИДЕИ
ИННОВАЦИИ
ВДНГ TECh
ПРАКТИКА
ИСТОРИИ УСПЕШНЫХ
ТЕЛЕКОМ ДЛЯ БИЗНЕСА
Big Data School
БИЗНЕС-ПЛАНЫ
ЗНАНИЯ