«Мої друзі втратили мене з уваги на 3 місяці» або як люди вчаться у нас big data

Всім привіт! 5 жовтня в New Professions Lab стартує п'ятий набір программы «Фахівець з великим даними», яку на даний момент закінчило понад 200 осіб. Ми вже розповідали на Хабре (тут і тут, чому конкретно ми вчимо, з якими знаннями і навичками виходять наші випускники, і зовсім скоро напишемо, що нового буде у п'ятій програмі. А сьогодні хочемо поділитися розповідями і відгуками тих, хто вже пройшов навчання і відчув на собі всі тяготи і знегоди.

image

Сергій Земелькин, Ощадбанк, Центр прикладних даних, директор проектів:

«Для мене програма була випробуванням. Я не використовував програмування у роботі і був далекий від розуміння, що таке python, spark, Hadoop та інше. Коли-то я непогано програмував на pascal в універі, на це і була надія про можливості освоєння програми курсу.

Програма захопила відразу практично весь мій вільний час і не відпускала до самого закінчення. Швидко сваливающиеся нові для мене теми і підступні лабораторні роботи змусили мозок розігнатися. Я відчув приємне відчуття отримання нових знань.

Крім знань курс дав мені прекрасну можливість познайомитися з викладачами, практикуючими аналіз великих даних у своїй роботі. З деякими з них ми тепер працюємо над проектами.

У нас на курсі також зібрався чудовий клас цікавих людей. З деякими ми знайшли спільні теми. З деякими підтримуємо приятельські стосунки. Після курсу я придбав чудове почуття ліктя, що ти не один у цьому світі великих даних і завжди можеш розраховувати на допомогу колег.

Зараз я працюю в Ощадбанку в новому підрозділі, що займається монетизацією даних банку. Ми вирішуємо цікаві і нові для банку завдання і, звичайно, New Professions Lab, була однією з вагомих причин, мого приходу в Ощадбанк.»

Христина Федоренко, Mail.Ru Group, програміст:

«До newprolab у мене вже була достатня підготовка в області BigData. Тому у мене були побоювання, що буде нудно або марно. Вони не виправдалися. Після курсу я стала краще розуміти як працює інфраструктура hadoop. Як зберігаються дані в hbase, як працює pig, hive, як влаштована hdfs. Мене захопила тема обробки природних мов, почасти через це пізніше я змінила роботу. Мені дуже сподобалися лекції Петра Єрмакова, Олександра Петрова та Володимира Лісниченко, спасибі їм за них велика. Друга частина курсу була присвячена рекомендательны систем. Про неї у мене не такі хороші враження. Може, тому що новорічна метушня не дала повністю в них зануритися. Але в голові не залишилося майже нічого. Всім людям, які роблять newprolab хочеться сказати спасибі за вашу роботу. Розвивайтеся, досягайте нових вершин.»

Артем Москвін, E-Contenta, data engineer:

«Я в повному захваті від програми. На сьогоднішній день це, можливо, ключовий момент у моїй професійній кар'єрі. Після закінчення Вузу я близько 4 років працював у сфері IT. Але так як освіта у мене було бізнесовий, то і я займався в основному бізнесової частиною в компаніях. Однак весь цей час мене тягнуло саме в інженерну сторону. Виявилося, не так просто розгорнути свою кар'єру. Для початку я навіть не міг вибрати напрямок розробки: веб, мобайл або щось ще. В результаті став пробувати, брати різні онлайн курси. Потім на одному з ресурсів побачив так звані наностепени (nanodegree), в числі яких був напрямок Data Analysis. Термін Big Data вже як раз ставав buzzword, так що мені стало цікаво, і я вирішив спробувати. З перших же занять я закохався в цей напрямок. Як виявилося, у мене був непоганий бекграунд: я закінчив Вишку, так що у мене було все добре з математикою, а один із пройдених мною раніше курсів був як раз по Пітону. На одному диханні я проходив курс за курсом, і раптом побачив у Фейсбуці новину про набір в NewProLab. Я не міг упустити таку можливість.

Наностепень на Udacity я так і не отримав, тому що весь вільний час у мене стало йти на навчання в NewProLab. Лекції, домашки, лаби… Мені дійсно це дуже подобалося, я прямо ловив кайф від написання коду, вирішення технічних завдань, ловлю і досі Мої друзі втратили мене з уваги на 3 місяці, зате я знайшов себе.

Під кінець програми у мене був запланований відпустку, тому закінчував програму я віддалено. До того часу ми вже щосили спілкувалися в Слеку, тому проблем з комунікаціями ніяких не було. Однак на час відпустки як раз випали останні 2 лаби… Ніколи не забуду тих задушливих днів і безсонних ночей, проведених в коворкинге на Балі Коли всі катаються, веселяться, відпочивають, а я рекомендації на Спарці вважаю Тоді я ще не знав, що Спарк стане одним з моїх основних інструментів на новій роботі.

Про вакансію в E-Contenta нам розповів Саша Петров (тепер СТО E-Contenta) на одному з кейсів. Я відразу вирішив відгукнутися. Мені дуже близька тема стартапів, і я розумів, що не дуже хочу в ентерпрайз. Поспілкувалися з іншими фаундерами, Зоєю і Колею, сподобалися один одному і вирішили дати мені тестове завдання. Приступив я до нього якраз після того, як лаби закінчив робити на Балі тобто ще на тиждень залипнув в коворкинге. Саша взяв у мене це завдання дня за 3 до від'їзду. У підсумку просидівши підлогу відпустки у коворкинге, я повернувся цілком щасливою людиною. Попереду мене чекала нова кар'єра і переїзд в Пітер.

В E-Contenta я працюю вже 9 місяців. Ми займаємося персоналізацією на всіх етапах маркетингової воронки: персоналізована реклама, рекомендаційні системи, персоналізовані поштові розсилки і т. д. За цей час я встиг взяти участь у розробці real-time рекомендаційного движка, реалізованого як раз на Spark Streaming, а також написати і запустити в продакшн DSP. Але найбільшою нагородою для мене стало запрошення в якості спікера в NewProLab. Мене із самого початку цікавило саме швидкість обробки, тому я досить непогано прокачався в темі stream processing. Саме про неї я і розповідаю кейс вже другим після мене набору студентів у NewProLab. Ділитися знаннями – це дуже круто і дуже важливо, на мій погляд!

Я дуже-дуже вдячний організаторам і учасникам програми NewProLab. Якби не Ви, навіть не знаю, де б я зараз був. Від себе всім майбутнім наборів можу побажати: любіть те, чим ви займаєтеся і займайтеся тим, що ви любите.»

А тепер трохи цифр:

image

Ми провели невелике опитування серед випускників і дізналися, що було найбільш корисним у програмі.

На першому місці опинилися лабораторні роботи — 87,5% випускників вказали на них, друге місце розділили лекції і семінари – 58,3% і 62,5% відповідно, та на третьому – спілкування зі спікерами, цей варіант вибрали 54,2% респондентів.

image

чи Застосовуєте ви у своїй роботі щось з того, що дізналися й чого навчилися на нашій програмі?

В цьому питанні – однозначне першість у машинного навчання (58%), крім цього знадобилися знання про рекомендаційних системах (29%), аналізі та збір веб-логів (25%), обробці природної мови (25%) і Hadoop (25%).

image

І, нарешті, яким категоріям фахівців ви б порекомендували програму?

Наші випускники вважають, що навчання буде більшою мірою корисно аналітикам і розробникам, меншою – менеджерам. І правда, в кожному наборі у нас близько 10% менеджерів і керівників компаній, у результаті навчання вони можуть чітко ставити завдання виконавцям, володіють розумінням, як взагалі можна монетизувати дані і вважати ефективність.
image
Набор на програму в самому розпалі, більш того, якщо ви прийдете за рекомендацією випускника, то отримаєте знижку 15%.

Дякуємо за увагу та будемо раді відповісти на ваші запитання.
Джерело: Хабрахабр

0 коментарів

Тільки зареєстровані та авторизовані користувачі можуть залишати коментарі.