Habr, bonjour! Bientôt le 1er septembre, et cela inspire des réflexions sur l'apprentissage. Si vous reformulez l’expression bien connue du dessin animé soviétique: «Vous ne pouvez pas retarder l’apprentissage», la question reste de savoir où mettre la virgule.
Nous avons décidé de donner aux diplômés du groupe de printemps l'opportunité de partager nos impressions sur le programme
«Big Data Specialist» . Leurs histoires sont différentes: quelqu'un a reporté ses études pendant longtemps, mais s'est rendu compte qu'il était temps; mais pour quelqu'un, la décision d'aller dans un programme hors ligne et de quitter un autre pays avec une vie établie 2 semaines avant le début du programme, était une étape délibérée; pour certains, les opinions d'amis et de collègues qui avaient déjà achevé le programme ont été décisives après quelques délibérations; et quelqu'un s'est précipité à l'école avec la tête, réalisant qu'il n'y avait pas assez de connaissances de base, et a couru avec succès le marathon à 12 semaines; quelqu'un à l'âge de 16 ans a vendu son projet - un système d'admission à un événement avec reconnaissance faciale - et a décidé d'étudier plus avant les mégadonnées. Alors, qui sont nos participants, pourquoi sont-ils allés au programme, qu'ont-ils appris et comment ont-ils survécu aux 3 mois du programme.
Anton Chugreev, analyste en chef, Centre de développement technologique, Sberbank«J'ai commencé à travailler avec le Big Data en 2016. Mon premier projet était dans une entreprise de télécommunications. Après cela, la vie a «tourné» et est allée à des projets de diverses industries: banques, télécommunications, et même du secteur du pétrole et du gaz, où il y avait des idées très intéressantes et des choses intéressantes à mettre en œuvre.
Mais à un moment donné, j'ai réalisé que je n'avais pas les connaissances nécessaires pour continuer à évoluer d'un point de vue technique. J'ai regardé ce programme pendant très longtemps, recueilli des commentaires, des critiques. Je cherchais un initié, comment tout est arrangé là-dedans "à l'intérieur". Et à un moment donné, j'ai décidé moi-même d'aller au programme. Il a été possible de consulter des amis qui travaillent dans des sociétés Internet, ils ont en partie contribué à la création de ce cours. Au final, ils ont dit: "Anton, n'ayez pas peur, allez, vous aurez une très grande base de pratique pour ces 12 semaines d'intensité, qui vous permettront de ressentir, de comprendre comment ça marche sous le capot."
Je ne regrette pas ces 12 semaines de la période printemps-été de ma vie. Je peux dire qu'au début, c'était très difficile. À un moment donné, j'ai réalisé que je commençais déjà à travailler à la limite de mes capacités: ce sont des nuits blanches, ce sont des conversations en mou jusqu'à 4-5 heures du matin. Oui, il y avait une telle charge! Mais étant entraîné dans ce rythme, vous commencez déjà à combiner le travail et l'entraînement à un niveau élevé. Vous attendez déjà avec impatience la soumission d'un nouveau laboratoire, afin que votre cerveau commence à chercher des idées, comment les résoudre et ce qui vous manque.
En général, je veux dire que c'est un moment cool. Chacun de nous vient au programme dans un certain but. J'avais le mien: "Je suis ici parce que j'en ai besoin." Je pense avoir terminé le programme minimum. Au début, je savais certaines choses, d’autres pas, j’ai parfois dû me débattre avec des choses très difficiles, chercher des solutions, et comme pour les nouvelles, j’ai appris des méthodes pour les résoudre. Sur ce programme, j'ai eu l'opportunité d'élargir mes horizons des domaines que je dois resserrer, développer. J'ai compris où se cache la "magie".
Dans le processus d'apprentissage, il y avait des questions dont les réponses ne pouvaient être trouvées que sur Google. Il y a eu des situations où certaines fonctionnalités et tâches très banales pour lesquelles je n'ai pas pu trouver de solution sur Internet sont devenues une pierre d'achoppement. Et chaque matin, je me suis réveillé avec la pensée: "Comment résoudre ce problème?" Et quand j'ai pu le résoudre, j'ai eu une sorte d'accomplissement, de plaisir, d'euphorie intérieure du fait que cela s'est produit, j'ai pu le faire. Et c'est une expérience importante! Au cours de la recherche d'informations sur Google, j'ai élargi mon domaine de connaissances, j'ai réalisé qu'il s'agit d'une branche distincte sur un sujet particulier. Ainsi, par exemple, dans le sujet sur les systèmes de recommandation, j'ai pu résoudre un laboratoire et ultra-rapide en utilisant une méthode d'apprentissage complètement différente. Et le code python est encore plus court que celui du copain J.
De cette façon, j'ai acquis des connaissances, des «bosses» et, bien sûr, un nouveau cercle de contacts. »
Mikhail Pavlukhin, Angel Relations Group, spécialiste informatique«J'ai 17 ans, il y a un an, je suis allé dans une école de sciences de l'apprentissage automatique, où j'ai étudié les bases des réseaux de neurones. Puis j'ai réalisé que je voulais évoluer dans cette direction. J'ai donc commencé un projet avec reconnaissance faciale pour une organisation, puis j'ai réalisé que je pouvais utiliser des solutions toutes faites, mais je veux comprendre comment le faire moi-même pour travailler beaucoup plus efficacement. C'est la raison pour laquelle j'ai décidé de suivre ce cours pour apprendre à travailler avec les mégadonnées, à les traiter, je n'avais pas d'expérience avec les clusters sur Spark, et c'était très intéressant. J'ai vu à quelle vitesse les données sont traitées, et pour la première fois, c'était très cool: certains gigaoctets ont été traités en quelques secondes.
Généralement intéressant, en particulier le premier projet était intéressant. Il était nécessaire de prévoir le sexe et l'âge des personnes, et il fallait non seulement prévoir correctement, mais la condition clé était que, comme pour la production, il fallait que le modèle fonctionne encore rapidement. Et c'était difficile, car il y a toujours un désir de faire un tas de modèles et de les combiner d'une manière ou d'une autre, mais vous avez également besoin d'eux pour s'adapter dans le temps - et ce fut le plus difficile du projet. Et le plus intéressant était de travailler avec Spark, tout le système était nouveau pour moi, et j'ai apprécié à quel point c'est pratique quand tout fonctionne sur plusieurs clusters. La piste commerciale était très utile car elle expliquait comment choisir les bonnes mesures. Avant cela, vous pensez: eh bien, cette métrique fonctionnera. Et ici, ils ont expliqué dans quels cas vous devez choisir RMSE et dans lesquels vous devez choisir MAE. Par exemple, je pensais que personne n'avait besoin de ces MAE, car partout dans les tutoriels, ils utilisent RMSE, mais il s'avère que pour certaines tâches, vous devez utiliser MAE, par exemple.
Quels conseils donneriez-vous à ceux qui envisagent le programme? La chose la plus importante est probablement la communication avec les participants qui étudient avec vous, discutant, les consultant, posant des questions afin qu'ils puissent vous aider, vous pouvez aider. Il est également possible de travailler en groupe lors de la discussion d'une solution sur la façon de faire mieux. Eh bien, je dois encore reporter à plus tard, parce que j'avais déjà une telle situation avec l'avant-dernier laboratoire, quand je pensais que j'arriverais à tout faire le week-end, en conséquence, il me restait à peine 10 minutes avant la date limite. ''
Evgeny Semenov, entrepreneur individuel, engagé dans des projets SAP«Je travaille dans l'informatique depuis 15 ans. La plupart du temps, je travaille et j'adore travailler avec les technologies modernes et j'ai donc suivi ce cours. La première chose quand je me suis plongé dans la science des données était Data Fest dans Mail.ru, c'était cool, intéressant, la seule chose que je ne pouvais pas aborder moi-même dans ce sujet, parce que les projets prennent beaucoup de temps, le travail prend tout le temps et vous ne pouvez pas prendre et venir dans une telle zone en tant qu'étudiant. Mais déjà le désir était maîtrisé, et j'ai décidé de suivre des cours et je me suis retrouvé ici. J'ai considéré deux entreprises où je voulais suivre des cours et la décision principale a été que mon ami étudie ici, j'ai demandé son avis, il a dit qu'une entreprise sympa, venez étudier. Ensuite, j'ai regardé que le programme est très riche et intéressant, par rapport au deuxième concurrent, et il va sur une courte période, et cela me convenait, parce que je ne veux pas non plus étudier pendant longtemps, je veux mettre quelque chose en pratique.
J'étais un peu déprimé parce que je n'avais pas fait de projet, ce qui a également affecté ma vanité. Je n'ai pas fait le deuxième projet, et cela, bien sûr, influence en quelque sorte mes attentes, mon estime de moi et en même temps cela montre mes faiblesses, où je dois réfléchir davantage à moi-même. L'éducation me permet d'essayer, de ressentir quelque chose et d'entrer dans ce domaine. Bien sûr, cela ne vous apprendra peut-être pas à tout faire complètement, mais en tout cas, le programme qui était là et les postes vacants qui sont maintenant disponibles peuvent être envisagés et vous pouvez obtenir un emploi si vous le souhaitez.
En général, j'avais un emploi du temps très chargé, je ne m'asseyais pas, je suis allé à des cours de théâtre, aux sports, le matin j'étudie toujours l'anglais et même en plus ces cours, c'est-à-dire que mon emploi du temps était juste plein à temps plein de quelque chose et parfois je Je ne comprenais même pas du tout comment survivre. Mais en ce qui concerne le cours, un élan est apparu lorsque vous apprenez les nouvelles technologies, comprenez comment cela fonctionne dans le monde. Vous avez vos propres idées et vous voulez essayer de les mettre en œuvre. Il a probablement vécu dans une sorte de sensation, et ces idées sont restées avec moi, et je les appliquerai probablement plus loin.
Il n'y a qu'un seul piratage de la vie: vous devez décider par vous-même que vous ferez cela et être pleinement impliqué dans ce processus, puis vous l'apprécierez, et vous pourrez alors changer votre vie. »
Oksana Strashinskaya, Luxoft, Data Business AnalystInterview réalisée au milieu du programme: «En général, le domaine de la Data Science est très intéressant pour moi. Et je voulais la toucher un peu plus en détail qu'auparavant, mais ce n'était pas clair ce qui devait être fait. Je voulais obtenir de nouvelles opportunités de perfectionnement en tant que professionnel, c'était donc l'un des objectifs de ma venue ici pour le programme. L'étude est très intéressante, très excitante, en même temps elle est très difficile, elle nécessite beaucoup d'attention, de participation et d'attitude sérieuse. Et je comprends par moi-même que pour réussir à faire face à ce qui est offert, il est indiscutable qu'il ne suffit pas d'écouter des conférences, pas seulement de faire des travaux de laboratoire, il vaut mieux y consacrer beaucoup de temps afin d'approfondir le sujet, pour apprendre plus largement et mettre dans le système ce que le programme donne. Le programme dépasse actuellement mes attentes, car il a été initialement annoncé qu'il y aurait différents blocs: technologiques, algorithmes, affaires et les enseignants nous diront des informations pertinentes. Mais en fait, il s'est avéré que les gars qui sont venus chez nous sont très forts, ce sont vraiment des professionnels dans leur domaine, ils aiment et comprennent profondément ce qu'ils font et essaient de nous donner ce qu'ils savent. Quant au groupe, tout le monde est très actif, ouvert à partager ses connaissances, ses compétences, raconter quelque chose d'intéressant, partager des liens, des lieux et du code, afin que chacun puisse suivre ce cours ensemble. »
2 mois après la fin du programme: «J'ai changé d'emploi et là où il n'y avait pas beaucoup de données, mon collègue et programmeur l'a fait. C'est un véritable buzz d'ouvrir un ordinateur portable sur un python, de traiter les données, de dire ce qui doit être fait et de comprendre clairement ce que je veux obtenir. "
Egor Shvetsov«Avant, j'étais engagé dans le marketing en ligne, la publicité et nous vendions des circuits en Thaïlande, mais avant cela, j'ai toujours eu un grand intérêt pour la science des données, l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle. Il a lu, essayé, appris quelque chose, et est finalement arrivé à la conclusion que je serais beaucoup plus intéressé à faire cela, et a décidé de tout abandonner et de commencer à évoluer dans une direction différente. Ensuite, la question s'est posée de savoir où étudier, il existe de nombreux cours en ligne différents, des programmes sur Internet, mais en même temps, je voulais quelque chose hors ligne. Et le choix hors ligne n'était pas si grand: en fait, Newprolab était l'un des programmes hors ligne où vous pouvez discuter avec des collègues, avec des étudiants, avec qui vous étudiez, avec des enseignants. De plus, les critiques sur Internet étaient assez bonnes, et je ne l'ai pas regretté. Trois mois de formation se sont écoulés très rapidement et intensément. Et si vous comparez mes connaissances de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique avant et maintenant, la différence sera grande. Cela semble trois mois, mais j'ai encore beaucoup appris, acquis des compétences pratiques, de l'expérience et, surtout, si auparavant il n'était pas clair comment se développer davantage, dans quelle direction se déplacer dans le domaine de l'apprentissage automatique, maintenant tout est devenu assez clair et c'est clair. Si je commençais à étudier cela par moi-même avec différents cours, des programmes en ligne, il serait toujours difficile de savoir dans quelle direction aller, mais maintenant tout est devenu clair, et merci beaucoup à Newprolab pour cela.
Le travail en laboratoire est une partie intéressante du programme. Le travail en laboratoire était difficile et, honnêtement, les connaissances données lors des cours n'étaient pas toujours suffisantes, je devais constamment étudier à la maison, acquérir des connaissances, comprendre et mieux comprendre. Ces travaux de laboratoire sont l'expérience pratique, qui est ensuite passée. Bien sûr, je pourrais m'asseoir à la maison, comprendre moi-même, mais ici, ils définissent cette tâche pour vous, ils disent que cette tâche doit être terminée en une semaine, vous le faites, vous êtes frappé et des progrès sont en cours. Pour moi personnellement, un tel ping est très important et s'avère efficace. »
Makrushina Zhanna, Division de la sécurité de l'information, Sberbank«Je suis allé au programme parce que j'étais intéressé par la science des données, je voulais comprendre si cela était applicable à mes tâches, car toutes ces technologies sont très agitées maintenant, et il n'est pas toujours possible d'évaluer ce qui peut réellement faire du profit. Le programme a reçu une bonne rétroaction, les gens de notre département l'ont adopté et ils ont dit que c'était des laboratoires très compétents et utiles, ce qui s'est avéré être le cas. La majeure partie du programme est une information pratique et non sèche - pour moi, elle a joué un très grand rôle.
J'ai eu beaucoup de réponses à mes questions, le programme a permis de comprendre l'objectif qui est fixé pour chacun des produits mis en avant et les cas possibles où ils peuvent être utilisés, y compris dans mon secteur. Bien que cela n'ait pas été abordé, mais la façon dont les informations sont présentées, il me semble qu'il est très compétent dans le sens où il était facile de passer à un autre domaine, à condition qu'un nombre suffisamment important d'exemples ait été donné qui puisse être tordu. J'ai vraiment aimé Hadoop, Hive, car j'ai un background correspondant à SQL, et il était proche de moi. Il était intéressant de noter que l'une des plus grandes craintes était que je ne pouvais pas faire face au python, car il ne le connaissait pas du tout et un tel «wow, c'est devenu facile». C'était intéressant. Est-ce difficile? Oui, c’est difficile. Mais si les laboratoires étaient simples, alors à quoi ça sert? C'est un gros plus du programme, ce n'est pas pour le spectacle, c'est intéressant. "
Nikita Verkienko, Accenture, consultante«Je souhaite depuis longtemps acquérir de nouvelles connaissances, mais comme vous le savez, les mégadonnées et l'intelligence artificielle ont un grand avenir. Je connaissais le "Big Data Specialist" depuis longtemps déjà, beaucoup de gars que je connaissais étaient formés et très satisfaits, alors je suis allé au programme avec beaucoup d'intérêt. J'espérais non seulement approfondir la question, acquérir des compétences de base, acquérir une compréhension des technologies et des méthodes de l'apprentissage automatique, mais aussi rencontrer des personnes intéressantes et pratiquer des exemples concrets.
Je n'avais pas d'expérience en programmation, donc au début c'était particulièrement difficile. Il existe un concept de «trou potentiel», pour en sortir, il faut dépenser une grande quantité d'énergie. Il s'agit donc de moi dans les premiers stades de la formation: il m'a fallu de gros efforts pour acquérir les connaissances initiales et comprendre où, comment et où les appliquer. Oui, en général, les trois mois se sont écoulés assez intensément: j'ai passé presque tout mon temps libre à faire des laboratoires. Je ne sais pas comment sont les autres, mais je me suis toujours assis le week-end et en semaine pour les devoirs. Cependant, plus je marchais, plus cela devenait intéressant et je ne regrette pas du tout le temps passé. Maintenant, je peux dire que mes attentes étaient plus que justifiées: j'ai ouvert la porte à la communauté des scientifiques des données. Tous ceux qui participent à ce programme doivent être préparés à ce qui sera vraiment difficile. C'est difficile et intéressant. "
"Vous ne pouvez pas reporter l'apprentissage", nos diplômés ont fait ce choix, mais où mettez-vous la virgule?
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"Big Data Specialist 9.0" commence le 20 septembre, nous avons toujours une remise de 15% pour les amis et collègues des diplômés, des versements sont possibles.