«Мы решили провести Зимнюю школу по аналитике и DS, чтобы участники зарядились от классных спикеров»

В конце января Центром непрерывного образования факультета компьютерных наук ВШЭ была организована Зимняя школа по аналитике и Data Science. В ней приняли участие более 250 человек. Доклады представили спикеры из «Яндекса», Сбера, МТС, Ozon, IVI и «Афиши», а также сотрудники ФКН ВШЭ.

Школа проводилась впервые и собрала самых разных слушателей — от школьников, студентов и начинающих специалистов по анализу данных до тех, кто уже успел построить карьеру в другой сфере и хочет применять Data Science в своей области или перейти в ИТ.

Программа состояла из нескольких треков.

В общем треке участники могли получить общее представление о сфере аналитики и Data Science. Старший преподаватель ФКН ВШЭ Маргарита Бурова рассказала о возможностях языка Python: почему это лучший выбор для начинающих с нуля в области программирования и анализа данных и как с его помощью решать повседневные рабочие задачи. Алексей Масютин, руководитель Центра искусственного интеллекта ФКН, представил обзор приоритетных отраслей развития ИИ по кейсбуку Сбера и министерств РФ. Резидент Yandex Research ML Иван Рубачев рассказал о том, как машинное обучение применяется в науке и индустрии.

Евгений Соколов, научный руководитель Центра непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ

Мы в Центре непрерывного образования ФКН делаем качественные курсы по аналитике и Data Science. Сейчас мы работаем камерно: слушателей, как и преподавателей, не очень много. Мы хотим развивать новые направления и расширять сообщество вокруг нас. Поэтому решили провести Зимнюю школу по аналитике и Data Science, чтобы участники зарядились от классных спикеров, узнали побольше про индустрию и захотели прийти к нам — учиться или работать ассистентами либо преподавателями. А может, разрабатывать новые курсы и новые направления. Энтузиазма у участников явно было много, так что надеюсь, что наши желания исполнятся.

Отдельный трек был посвящен Data Science. Элен Теванян, руководитель команды развития алгоритмов диспатча в «Яндексе», рассказала о применении Data Science в маркетинге. Максим Рахуба, старший научный сотрудник HDI Lab ФКН, рассмотрел матрицы в машинном обучении. Валерий Терновский, NLP Research&Development Team Lead в SberDevices, поделился информацией о машинном обучении: как делаются NLP-технологии и продукты. Александр Пославский, руководитель группы исследований в «Дзен», рассказал о рекомендательных системах.

Ирина Шахмаметова, исполнительный директор Дирекции академических партнерств, Сбер

Заметно, что на зимней школе собрались заинтересованные в аналитике и Data Science слушатели. Участники стремились узнать про структуру индустрии DS, послушать лекции от ведущих компаний этой отрасли. В Сбере мы предлагаем студентам возможности для старта карьеры в различных направлениях, в том числе в направлениях анализа данных.

Такие мероприятия, как Зимняя школа по аналитике и Data Science, позволяют начинающим специалистам и тем, кто только задумывается о переходе в ИТ, сориентироваться в том, как устроена индустрия, какие навыки нужны для работы и как применить полученные во время учебы знания.

В треке аналитики состоялись доклады, посвященные роли этого направления в решении задач бизнеса: Дмитрий Шагаров, data-инженер, группа обработки и анализа больших данных Ozon Fintech, и Максим Федотов, аналитик, группа маркетинговой аналитики Ozon Fintech, представили сквозную аналитику в Ozon Fintech. Людмила Коновалова, ML-разработчик в МТС, провела лекцию по A/B-тестированию. Екатерина Гриценко, руководитель группы анализа продуктов в «Афише», рассказала, как использует дашборды и BI-системы в своей работе. Юлия Брусенцова, руководитель функциональной аналитики IVI, сообщила о CJM-аналитике на стриминговой платформе IVI.

Особый интерес у участников вызвал карьерный трек. Анастасия Бадалова, начальник отдела по работе со слушателями и организации учебного процесса Центра непрерывного образования ФКН, рассказала о том, как выбрать платформу для обучения, если решил перейти в ИТ. Ирина Шахмаметова, исполнительный директор Дирекции академических партнерств Сбера, представила возможности начальных ИТ-траекторий в Сбере. Антон Чеснов, ML-разработчик, МТС, от первого лица представил гайд: кто такой data scientist и как им стать — от обучения до собеседований и задач, которые решает этот специалист.

Антон Чеснов, ML-разработчик в МТС

Мне очень понравилось выступать в рамках школы. Хочу выразить огромную благодарность организаторам, сделавшим эту школу. Они собрали множество спикеров из разных топовых компаний, которые смогли поделиться ценными знаниями с большим количеством начинающих свой путь в DS людей! Спасибо всем, кто принял участие в данной школе!

Отдельное внимание было уделено нетворкингу. Первый день завершился открытым микрофоном, где каждый участник мог представиться и рассказать о сфере своей деятельности и интересов. На второй день в неформальной обстановке слушатели могли познакомиться и задать свои вопросы представителям компаний.

Участники поделились впечатлениями от Зимней школы по аналитике и Data Science.

Тагир Хайрутдинов, ОП «Фундаментальная и компьютерная лингвистика» ВШЭ, 2-й курс; старший аналитик данных в Альфа-Банке

«Я уже давно работаю в индустрии и регулярно посещаю различные школы, митапы и конференции. Сюда я пришел, чтобы пообщаться с людьми и расширить кругозор: люблю слушать, как классные специалисты рассказывают о своей работе. Редко получается собрать вместе таких душевных спикеров с интересными докладами. С удовольствием слушал каждого и задавал вопросы, атмосфера — чудо!»

Мария Учаева, старший специалист, группа по развитию бренда работодателя Kept

«На два дня слушатели школы погрузились в тему аналитики и Data Science, познакомились с практиками крупнейших компаний и расширили круг профессиональных знакомств. Компания Kept благодарит за приглашение и качественную организацию мероприятия».

Александра Федерякина

«Cпасибо всей команде школы и педагогам за этот экскурс в аналитику данных и DS. Программа оставила яркий отпечаток в памяти и усилила желание учиться в НИУ ВШЭ! Яркие, умные, прогрессивные лекторы вселили в меня уверенность в выбранном пути — и в то, что никогда не поздно. Особенно понравилась лекция Элен Теванян про Data Science в маркетинге: интересная, живая, веселая».

Владлена Ермак, выпускница СПбГУ

«Я, как и некоторые ребята, специально приехала на зимнюю школу из Петербурга. И мои ожидания полностью оправдались! Я слушала классных спикеров, познакомилась с интересными людьми и отлично провела время! Мне запомнилась часть встречи в формате открытого микрофона. Участники рассказывали про свой жизненный путь, делились мыслями и идеями».

В феврале стартуют несколько программ Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук.

 Изучить базы данных и язык SQL, язык Python, его применение для сбора, визуализации и анализа данных, статистику и машинное обучение, а также аналитические и продуктовые подходы для работы над реальными задачами можно на программе профессиональной переподготовки «Аналитик данных».

 Программа «Специалист по Data Science» погружает в современный анализ данных и машинное обучение — от изучения программирования и базовых разделов математики до глубинного обучения, прикладной статистики и работы с большими данными.

 Курс «Python для автоматизации и анализ данных» знакомит с Python — одним из наиболее популярных современных языков программирования. Python с его библиотеками является универсальным инструментом и позволяет решать много прикладных задач. На курсе можно научиться программировать, автоматизировать рутинные действия, освоить сбор данных и работу с таблицами данных на языке программирования Python.

Тем, кто уже изучил основы программирования и планирует переключиться на машинное обучение, подойдет курс «Машинное обучение». Здесь расскажут, как работают классические модели машинного обучения и как их применять на практике, а также представят основные виды моделей и анализ данных.