• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

#MASNA в лицах – рассказываем о наших выпускниках. Дмитрий Донецков

Мы начинаем новую серию публикаций о нашей программе. Потому что #MASNA — это не только классные курсы и преподаватели мирового уровня. #MASNA, в первую очередь, — наши студенты и (уже) выпускники. Это наша семья, наша гордость, наша надежда. Каждый уникален, у каждого — своя история успеха. Своей историей делится Дима Донецков.

#MASNA в лицах – рассказываем о наших выпускниках. Дмитрий Донецков

Уфф, прошло два месяца с тех пор, как я завершил Программу данной Лаборатории. Уже можно спокойно оценить, что это было. Если вкратце, то не всегда было легко, но всегда интересно.

Программа фокусируется на том, как составить объективное суждение при помощи стат. методов, как простых, так и продвинутых, и рассчитана на прикладных специалистов из разных областей, которым требуется анализировать данные в своей области, делать выводы на их основе, используя принципы более основательные, чем просто A/B-тестирование. Не забыты и методы машинного анализа: как минимум, два курса специализируются на их рассмотрении.

Это видимая часть Программы. А в скрытой её части заключено самое «вкусное»: зарубежные харизматичные преподаватели, выездные семинары, элементы обучения с программ MBA. Часть семинаров посвящена тому, как начать карьеру научного исследователя. Насколько я могу судить, мало какие другие магистерские программы предлагают такое разнообразие.

Интересной особенностью программы является уход от классического способа преподавания стат. методов, а именно, от сухой математики к применимости и интерпретации методов. Почему, где и как они работают. Вообще, ориентированность программы на не только выпускников математических и компьютерных специальностей, но и на специалистов из других областей является её выгодным преимуществом.

Сложность обучения, как на «взрослой» магистерской программе, задаётся самим студентом, при этом обязательный минимум, конечно же, есть. Полный объём материала с дополнительными источниками способен загрузить пытливого студента с утра до вечера. Не столько требовательные могут ограничиться основным объёмом материала.

Я ещё до поступления на Программу давно подумывал о том, чтобы где-то снова серьёзно поучиться, т.к. моего первого высшего образования («Разработчик ПО»), полученного в 1999, мне уже переставало хватать, хотелось получить знания в смежной области. Присматривался к разным программам, но что-то обычно не устраивало: состав программы, время лекций, территориальность учебных корпусов. С Программой я познакомился на Дне открытых данных в марте 2017, попала в руки брошюрка о ней, и уже тогда у меня появилась мысль, что это — оно! Мысль не исчезла до конца июня, поэтому документы были поданы и... следующие два года у меня были, возможно, самыми лучшими за последние 10 лет. Очень здорово усесться за парту после долгого перерыва, при этом ещё получая актуальные знания. Больше всего мне понравились предметы по теорверу, непараметрической статистике, байесовской статистике и машинному обучению. Семинары руководителя Программы, Валентины Викторовны Кусковой, всегда служили источником творческого вдохновения.

Я рад, что прошёл обучение по Программе. Она мне дала основательную базу для дальнейшего роста в мире анализа данных. Сам мир стал видиться по другому.

Дмитрий Донецков