«Почти все материалы для подготовки к собеседованию нашлись в курсах магистерской программы»
Обучение на магистерской программе факультета компьютерных наук ВШЭ Master of Data Science, реализуемой онлайн, помогло Алексею Бабенкову, студенту первого набора, не только получить новые знания, но и с их помощью найти новую работу. Как организована учеба в удаленном формате, в чем преимущества такого формата и какие курсы особенно полезны, он рассказал новостной службе портала.
Я живу в Москве, разработчиком стал пять лет назад, когда мне было двадцать лет. В какой-то момент заинтересовался науками о данных и поставил себе цель развить навыки в этой области, считая ее перспективной. Несколько лет проходил online-курсы на Coursera и Stepik, после чего успешно получил позицию Data Scientist’a в MaximaTelecom. Еще через некоторое время стал руководителем небольшой команды, занимающейся разработкой решений на основе машинного обучения.
До 10 декабря 2020 года открыт прием документов на весенний набор магистерской программы факультета компьютерных наук ВШЭ Master of Data Science, реализуемой в онлайн-формате.
Множество моих коллег и друзей оканчивали ВШЭ, я по достоинству оценил качество их образования. О магистерской программе Master of Data Science узнал случайно от друзей. На тот момент это была единственная дистанционная магистратура по Data Science в России - очную форму по причине своей занятости я принципиально не рассматривал. Заграничные варианты требовали подтверждения знания языка и получения сертификатов. Еще одной альтернативой казалась онлайн-программа в другом ведущем московском вузе, но там было больше дискретной математики и графов, а машинного обучения не было совсем.
Учеба началась в феврале этого года, и первый курс был посвящен в основном повторению математики, которую изучают на младших курсах бакалавриата любой технической специальности. Несмотря на то, что я регулярно пользуюсь математическим аппаратом на работе, с удивлением для себя обнаружил пробелы в теории и рад был их закрыть. Особенно хотелось бы отметить курсы по теории вероятностей, статистике от Ильи Щурова, системность, последовательность изложения в них материала. Также достаточно внимательным к деталям оказался курс по алгоритмам и структурам данных с Глебом Погудиным.
Хотя магистерская программа - дистанционная, она в значительной степени ориентирована на коммуникацию как с преподавателями, так и с однокурсниками, но не принуждает к ней
Теоретически возможно делать все полностью самостоятельно, так как оценки складываются из баллов, полученных за выполнение домашних заданий. Если попадаются курсы, в материале которых я не ориентируюсь, то трачу в среднем 12 часов в неделю на учебу. Если предмет мне знаком, то меньше.
Конечно, за рамками учебы есть возможность общения с одногруппниками. Насколько мне известно, та их часть, что живет в Москве, даже собиралась на неформальные встречи. Я бы хотел регулярнее с ними общаться, но нагрузка на моем основном месте работы достаточно высока для того, чтобы делать это часто. У нас есть прямая связь с учебным офисом, и мы регулярно общаемся с его сотрудниками. Вся коммуникация проходит через Zoom, но можно и явиться в учебный офис лично, хотя необходимости в этом, как правило, нет.
Я уже давно хотел попробовать себя в поиске, развить свои навыки, связанные с поисковым ранжированием. Возможность пройти собеседование именно на такую позицию попалась мне в сентябре этого года. Курсы нашей магистерской программы сильно ориентированы на практику, поэтому мне не пришлось активно собирать информацию, требуемую для подготовки, из внешних источников. Почти все необходимые материалы для подготовки к собеседованию нашлись в курсах. «Алгоритмы и структуры данных» помогли подготовиться к алгоритмической секции, «Статистика» - к разговору об А/Б тестах.
К секции, связанной с машинным обучением, я готовился по видеозаписям очных лекций по ML (Machine Learning) и от Евгения Соколова во ВШЭ. Это связано с тем, что ML курс на нашей программе изучается только в середине второго семестра, а повторить материал надо было здесь и сейчас.
В результате я получил предложение о работе - буду заниматься развитием поискового сервиса, обрабатывающего десятки миллионов запросов в день, строить вероятностные модели и заниматься машинным обучением. В перспективе получение диплома магистра позволит мне претендовать на позиции DS (Data Scientist), требующие соответствующий уровень образования, за рубежом, а также даст возможность при желании получить PhD в области наук о данных.