Выпускник Big Data School рассказал о преимуществах школы Киевстар и практическом опыте работы в сфере Big Data и Data Science
Остались считанные дни для подачи заявок на участие в отборе в Big Data School 5.0 Киевстар – 7 октября закрывается набор. Это уже пятый курс, а ежегодное расширение численности мест для студентов — лучший индикатор востребованности специалистов в сфере Big Data и Data Science. Чтобы понять преимущества школы Киевстар, а также раскрыть некоторые секреты, мы пообщались с выпускником Big Data School 3.0. Дмитрий Дидык уже более полутора лет работает на позиции data scientist в Киевстар. Наш собеседник охотно делится собственным практическим опытом и наблюдениями о работе в этой сфере, а также дает дельные советы тем, кто лишь готовится к конкурентному отбору, чтобы стать студентом Big Data School. По словам выпускника, даже участие в отборе — это бесценный профессиональный опыт, который покажет будущему профессионалу направления для развития своих знаний и навыков.
Что Вас привело в Big Data School от Киевстар и почему вы хотели реализовать себя в этой сфере?
Моя предыдущая работа была связана с проектным менеджментом, и в рамках своей деятельности я много занимался аналитикой сайтов для принятия верных управленческих решений. В какой-то момент я осознал, что «большие данные» — это именно та сфера, которой я хочу заниматься в дальнейшем. Big Data School — это лучшее место для получения передовых знаний и практического опыта в данной сфере. К тому же бесплатно.
Почему выбрали именно Big Data School от Киевстар?
Альтернатив не было. Во-первых, есть множество платных школ, но это довольно большие деньги, и без гарантий трудоустройства. А в Киевстар — бесплатно. Во-вторых, при должном вовлечении студент Big Data School может получить приглашение на работу в Киевстар — это все-таки лидер своей индустрии. Это очень интересные возможности.
Высок ли уровень преподавания в Big Data School по сравнению с другими?
Каждый преподаватель, который читал свою тему — это ведущий специалист и эксперт в своей отрасли знаний. Каждый из них — это человек с множеством пройденных курсов, дипломов, профессиональных достижений. Каждый из преподавателей имеет огромный практический опыт, который буквально изнутри знает, как все работает, и искренне готов делиться знаниями и опытом.
Говорят, что специалисты в сфере Big Data очень востребованы на рынке. Давно ли Вы работаете в Киевстар, и приходилось ли Вам сталкиваться с хедхантерами — попытками «сманить» Вас в другие компании?
Я работаю в Киевстар полтора года. С хедхантерами — да, были предложения. Но мне очень нравится то, чем я занимаюсь, компания-лидер может предоставить неограниченные возможности для профессионального развития и роста. Куда-то переходить просто нет смысла.
Расскажите немного о своем опыте прохождения отбора. Что бы Вы порекомендовали тем, кто сейчас подает заявки в Big Data School?
Я попал в школу со второй попытки. Вот вам и первый совет — будьте настойчивы и мотивированы. С первого раза мне не хватило знаний для выполнения тестовых задач. Это второй совет — оцените объективно уровень своей подготовки: прохождение отбора покажет «пробелы» в ваших знаниях и навыках — это отличный способ подготовиться к следующему набору. Перед своим участием в отборе во второй раз, я заказал карьерный консалтинг в сфере Big Data: специалист по «большим данным» оценил мой уровень и рекомендовал более углубленно изучить статистику, линейную алгебру, а после этого всего — машинное обучение. На тот момент у меня уже был определенный уровень работы с Python, немного знал язык программирования «R». Следуя его рекомендациям, я изучил эти темы, и уже к набору в Big Data School 3.0 был вполне подготовлен. Это помогло выполнить тестовые задания, пройти отбор и стать студентом курса. На стадии конкурса также очень важна внимательность к постановке вопроса при выполнении задач: вы можете сделать все верно, но на последнем этапе допустить оплошность, которая перечеркнет все ваши усилия. Важен хороший результат, и понимание, что вы делаете и зачем вы это делаете.
Сложно ли было учиться? И сложно ли было защитить свой курсовой проект?
Учиться было довольно сложно. Это были 10-дневные интенсивы, где каждый день приносит немыслимое количество новых знаний. Приходя домой, нужно было все это каждый раз просматривать, чтоб эти новые знания и информация закрепились — все новое довольно сложно. По поводу курсового проекта — у нас на его подготовку было 2 недели: мы довольно сплочено работали, и я вполне доволен тем решением, которое мы предоставили в качестве решения бизнес-задачи. Но, конечно, по некоторым нюансам менторы нас «подловили» и рекомендовали более эффективные решения, чем те, которые нашли мы — студенты Big Data School.
Менторы помогают или приходится больше рассчитывать на собственные силы?
Менторы, в случае необходимости, конечно же подставят плечо. Но уровень подачи знаний таков, что в ходе выполнения практических заданий и дипломной работы лично мне уже не приходилось прибегать к их помощи. К тому же каждый из менторов дает некоторые собственные задачи — для их выполнения мы консультировались, общались со своими преподавателями. Но в целом они нас достаточно хорошо подготовили за время школы, чтобы мы могли самостоятельно все делать.
Какие профессиональные открытия Вы сделали для себя лично, проходя курс Big Data School? Насколько полезными оказались эти навыки в последующей деятельности?
Самое большое открытие для меня в Big Data School — люди и наблюдение за важностью и эффективностью командной работы. В группе было две категории людей. Первая — профессионалы с опытом, а вторая — студенты с хорошим математическим бэкграундом. Первые — это больше опыта, больше профессионального скилла, как, например, работать в группе — как лучше взаимодействовать, лучше планировать работу. Эти навыки им очень пригодились и помогали. А студенты — они очень хороши в математике, достаточно сильны в самом машинном обучении, и это стало их сильной стороной. Мой предыдущий опыт работы проджект-менеджером очень сильно помог мне и за время курсов, и сейчас сильно помогает — я могу взглянуть на некоторые вещи и процессы под другим ракурсом.
Что Вы можете сказать тем, кто только думает: идти или не идти? На чем должно быть основано это решение?
Для начала поставьте себе простой вопрос: кем вы видите себя дальше? Если в сфере Data science или дата аналитики — даже не размышляйте, идите и пробуйте. Даже если человек не пройдет тестовое задание, это все равно фантастический опыт, который несомненно пригодится в будущем. А если же тестовое пройти удастся, студент получит неоценимый багаж знаний, который очень сильно поможет в дальнейшей карьере, где бы он или она ее ни строили.
Есть ли у Вас какие-то лайфхаки, как повысить свои шансы на прохождение отбора в школу? На что особенно обращают внимание при отборе слушателей?
Как я говорил ранее, нужно обладать базовыми навыками machine learning, уметь работать с моделями, такими как random forest и другими, уметь их применять на практике — иметь четкое представление об их работе. Потому что любое изменение конфигурации этих моделей может существенно помочь с точки зрения качества выполнения работы. На прямой трансляции Meet Up, которая состоялась 24 сентября, я подробнее рассказал про то, какими навыками нужно обладать при подаче заявки в Big Data School, и поделился своей историей успеха, чтобы вдохновить будущих студентов курса.
Говорят, что программист или айтишник — это в значительной степени творческая работа. Можете рассказать, какие из Ваших проектов стали профессиональным и творческим вызовом?
Мое хобби — туризм и походы в горы, поэтому я очень много работаю с картами. Так получилось, что и в Киевстар моя работа связана с картами. Часть знаний, которые я перенял из своего хобби, удалось применить в работе в Киевстар — мы смогли значительно обогатить наши существующие модели с помощью картографических знаний. Лично мне это приносит огромное удовольствие — мои знания и навыки полезны.
А была ли у вас возможность после прохождения школы выбирать вид деятельности и компанию? Почему же вы все-таки остались именно в Киевстар?
На тот момент мой действующий работодатель сделал мне заманчивое предложение. Но я выбрал Киевстар: компания и ее люди сами по себе обладают огромной экспертизой. Возможность учиться у коллег — это очень ценно. Это и стало основополагающим фактором моего выбора в пользу Киевстар. К тому же, у меня высшее образование в сфере телекоммуникаций — работа в Киевстар для меня «профильная», к тому же интересно было применять свои университетские знания в практической сфере. Ведь Киевстар сегодня — это больше, чем просто «телеком», это и большая ITC-компания. Соответственно, это бесконечная возможность профессионального развития в любом из желанных направлений в крупнейшей компании.
