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

Второй набор Big Data School готовится к выпуску

На днях в Big Data School 2.0 от Киевстар завершился курс лекций. Позади десять дней занятий под руководством менторов-практиков и руководителей бизнес-проектов

На время учебы студенты получили доступ к учебному кластеру и анонимизированным данным 26 млн абонентов Киевстар.  5 ноября двадцатка студентов сдала экзамен и уже занимается курсовым проектом, в котором нескольким командам нужно решить реальную бизнес-задачу, используя потенциал базы больших данных крупнейшего телеком-оператора Украины.

 

750_4072

 

Сразу после экзамена мы узнали о впечатлениях у организаторов, менторов и самих студентов.

13:10. В Unit City тихо. Для Big Data School здесь выделен отдельный уголок в одном из корпусов, но и здесь нет даже намека на шум. В аудитории с прозрачными стенами — атмосфера западного университета: доска, проекторы, ноутбуки, длинные столы и склоненные над заданиями головы. “Мы должны были закончить в 13:30, но я согласовал, чтобы ребята смогли поработать до 14:00. Подождете?” — уточняет Родион Миронов, один из менторов. Его и Александру Клевец, как опытных практиков в области больших данных, Киевстар пригласил обучать второй набор Big Data School. Сегодня Родион принимает экзамен.

 

750_4219

 

В холле — зона отдыха и кейтеринг. Улыбчивая Юлия предлагает чай-кофе-мафин-фрукты-конфеты и добавляет, что у ребят перекусы в перерывах идут на ура — уж очень мозги требуют подкрепления после интенсивной загрузки. Впрочем, на то и интенсив.

13:16. За чаем выходит Олег Волошко, руководитель отдела аналитических продуктов Big Data в Киевстар. “Среди наших студентов есть несколько настоящих студентов — из университетов. Правда, все они уже работают и получают практический опыт — нынешнего базового образования не хватает. Все двадцать работают с аналитикой или в смежных направлениях. Ребята способные и быстрообучаемые”, — говорит Олег.

По его словам, из 1712 подавших заявки только 200 выполнили тестовое задание — и это нормальная “воронка”. Из них комиссия выбрала 50 лучших работ, а финальную двадцатку выбрала после личных собеседований с каждым. Хотя на это ушло три дня с утра до вечера.

 

750_4326

 

Сколько финалистов получат оффер от Киевстара, пока неясно. Компания разрабатывает новые продукты, открывает направления, связанные с big data. И отдел data science требует пополнения. “В прошлом году по результатам школы мы взяли троих человек в команду. Знаем, сколько дата-специалистов нам еще нужно, но к выпускникам будем подходить индивидуально”, — делится Олег Волошко.

13:25. Первой с экзаменом справляется Татьяна Кудрявцева. Перед уходом она рассказывает о том, как вовремя Facebook-таргетинг показал ей объявление о наборе в Big Data School.

Татьяна — дата-сайнтист в банке, строит скоринговые модели для маркетинговых целей. Начала она в 2014 году, когда “хайпа в этой сфере еще не было”. Проходила курсы по машинному обучению на Coursera, но навыков работы именно с большими данными не хватало. Как и информации в целом.

“Есть два типа развития карьеры дата-сайнтиста. Например, в бизнесе нужно оптимизировать деньги, быстро построить бизнес-процесс, а потом уже наращивать точность. А в интернет-компаниях идет борьба за точность. Раньше на конференциях я только слышала от лекторов, как круто все у них получается. А здесь узнала, как бывает на самом деле, и поняла, что делать с проблемами, с которыми сталкивалась”, — рассказывает Татьяна.

13:44. Эстафету подхватывает Алексей Двойников. В обычной жизни он покупает площадки для интернет-рекламы, но хочет уйти в техническую сторону. По его словам, наиболее мощной и структурированной частью интенсива была  Big Data + Hadoop, и это заслуга тренеров — чувствуется, что это их главный профиль.

Свой выбор школы и профессии Алексей объясняет так: “Тренд идет к тому, что большие компании собирают много данных, для которых нужны другие методики работы, чем традиционный анализ. Если есть возможность изучить такую технологию — нельзя ее терять. После курсов я чувствую себя намного увереннее в навыках и понимаю, куда двигаться”.

 

750_4014

 

13:58. Кирилл Прихно узнал о Big Data School еще в 2016 году, уже после первого набора. Когда увидел новое объявление, сразу же отправил заявку.

“Я занимаюсь аналитикой в ритейл-компании, и все чаще бывает, что стандартные инструменты не успевают обработать столько данных, сколько генерирует бизнес. Big Data — это life long learning. Нужно постоянно учиться и интересоваться новинками. Через пару лет люди не смогут без этого жить”, — говорит он.

Маркетолог по образованию, Кирилл сам разбирался в программистских инструментах обработки больших массивов. Так постепенно дошел до необходимости изучить Big Data и Hadoop. “Первое упражнение, которое мы делали — прогнозировали, кто кем будет через 10 лет, на основании историй, кто как сюда попал”, — шутит он.

Сергей Марин, один из менторов Big Data School, неоднократно повторял студентам, что сейчас есть потребность в дата-сайнтистах, которые не просто знают математику и правила построения моделей, но и понимают потребности бизнеса. И могут конвертировать свои знания в value для клиента.

Кирилл Прихно утверждает: группе дали не просто знания по анализу данных, но и инструменты организации хранилища. Ведь дата-сайнтисты тратят большую часть времени на подготовку данных, предобработку, и только несколько процентов — на построение модели и ее тюнинг.

“Естественно, за 10 дней никто не может стать супер-специалистом — даже при интенсивном обучении. Но есть понимание, что и где копать дальше”, — резюмирует он.

14:17. Из еще закрытой аудитории доносятся аплодисменты — в первой части испытаний поставлена точка. Выходя, одни быстро прощаются, другие обсуждают решение задачи за стаканчиком кофе-чая.

Одной из последних в холл выходит Галина Мулява. Девушка — системный аналитик, учится на магистратуре в КПИ, работает с 4 курса. По ее словам, 90% ее одногруппников уже работают. И в университете, и на работе к этому относятся с пониманием. А в Big Data School ее привлекла интересная программа и менторы.

“Больше всего запомнилось, насколько много менторы вкладывали в нас, отвечали на все наши простые или отчасти даже глупые вопросы. Они были очень энергичны, каждый объяснял со своей стороны. Получился комплексный взгляд на задачу — и с технической стороны, и с позиции бизнеса. Для себя на будущее я бы выделила два технических направления — обработку и сохранение данных, второе — анализ данных. Пока еще думаю, что выбрать”, — говорит Галина.

 

750_4262

 

14:35. В холле снова тихо. Организаторы понемногу разбирают зону кейтеринга, студенты разъехались — кто-то успеть отдохнуть перед финальным этапом, кто-то обсудить экзамен, а кто-то — догугливать то, что забыл в него вписать.

“Почти каждый день вопросы предыдущего занятия обсуждались в общем чате где-то до полуночи, кто-то вообще спал по паре часов в сутки, — комментирует Родион Миронов. — И то, что все студенты до конца сохранили позитивный настрой и мотивацию работать, исключительно хорошо их характеризует”.

Также ментор отмечает, что удалось достигнуть основного результата — роста скиллов участников. Если на первых занятиях шло знакомство с технологиями и студенты часто испытывали сложности с самыми базовыми вещами, то на финальном практическом занятии уже самостоятельно применяли полученные навыки к реальной задаче.

 

 

750_4232

 

11 ноября ребята узнают, как распределились баллы между ними. Но уже сейчас говорят: перемены в жизни и карьере чувствуются.

Материал подготовлен в сотрудничестве с http://LIGA.net/

09.11.2017
Что нового
Популярно
комментарии
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
БИЗНЕС-ПЛАНЫ
ЗНАНИЯ
ИСТОРИИ УСПЕШНЫХ
ТЕЛЕКОМ ДЛЯ БИЗНЕСА