x
    Как начать свой путь в Data Science
    |

    Наш инструктор — Алексей Подячий 🧑🏻‍🦱 дал интересное интервью специально для вас! 🔥

    Data science team 2

    🎙: Вы — один из преподавателей курса Data Science и ответственный за модуль Deep Learning, имеете 4 года профессионального опыта и один из исследователей Reinforcement learning. 

    Расскажите, чем Вы занимались, чтобы достичь такой профессиональной квалификации? 

    Расскажите про ваш опыт, образование: курсы, самообразование

    🧑🏻‍: Закончил университет (НТУУ КПИ, факультет ФИВТ) по специальности “программная инженерия”. Какое-то время работал бэкэнд разработчиком, а после сменил направление и начал работать в направлении машинного обучения. 

    В первую очередь мне помогло большое количество онлайн курсов. Из важных отмечу Machine Learning by Stanford University. Классика жанра. 

    То есть всё, что касается data science и machine learning мне пришлось осваивать самостоятельно.

    🎙: Профессиональный путь: с чего начинали и на каком этапе, по Вашему мнению, находитесь сейчас?

    🧑🏻‍: Начинал с бэкэнд разработки, думаю, что это даёт мне больше понимания процессов, чем у других людей в моей сфере.

    Трудно ответить, на каком этапе я нахожусь сейчас, но в любом случае я стараюсь не переставать улучшать и расширять свои знания, даже несмотря на то, что соблазн просто выполнять свою работу и не дергаться велик.

    🎙: Расскажите, какие перспективы дает образование DEVrepublik?

    🧑🏻‍: В первую очередь структурированность знаний. Когда есть подобная программа обучения, не будет тех проблем, что встретил я в самом начале своей карьеры. Вырванные из контекста фрагменты информации, огромное количество теоретических знаний и абсолютное отсутствие практических.

    Преподаватели как раз и стремятся помочь людям не прыгать на тех же граблях, что прыгали они сами когда-то.

    🎙: Подбирая команду, на какие качества и умения Вы обращаете внимание в первую очередь — soft skills или, всё таки, техническую базу знаний?

    🧑🏻‍: Я не разделяю на soft и hard способности. Человек есть человек и судить о его возможностях нужно целиком. Если кандидат заинтересован в своей работе, то он быстро освоит все недостающие навыки. Подобное отношение приводит к гипер-специализации людей и не сплоченности команды.

    🎙: На какую программу Вы посоветуете записаться начинающим студентам?

    🧑🏻‍: У нас есть отличный курс по Data Science, который подходит для всех начинающих.

    🎙: Вы также пишете для Medium.com. Какую из Ваших статей Вы посоветуете прочитать студентам в первую очередь?

    🧑🏻‍: Думаю, что это одна из лучших моих работ: https://link.medium.com/zlK8dlYO5cb

    Но она вырвана из контекста, ведь это серия статей о схожестях человеческой биологии и психологии с тем, как устроены алгоритмы машинного обучения.

    🎙: Какие книги или электронные ресурсы Вы читаете?

    🧑🏻‍: Читаю много художественной и общеобразовательной литературы, но и про техническую не забываю. Как я уже говорил, считаю, что с гипер-специализацией нужно бороться. 

    Из технических книг отмечу: Сергей Николенко «Погружение в глубокое обучение».

    Из общеобразовательных: Фредерик Лалу «Открывая организации будущего».

    Последние новости
    Как начать свой путь в Data Science

    Наш инструктор — Алексей Подячий 🧑🏻‍🦱 дал интересное интервью специально для вас! 🔥 🎙: Вы — один из преподавателей курса Data Science и ответственный за модуль Deep Learning, имеете 4 года профессионального опыта и один из исследователей Reinforcement learning.  Расскажите, чем Вы занимались, чтобы достичь такой профессиональной квалификации?  Расскажите про ваш опыт, образование: курсы, самообразование 🧑🏻‍: Закончил университет …

    20.01.2021
    Что такое наука о данных и зачем она нужна

    Сейчас интернет переполнен вакансиями, где ищут исследователей по данным; учебные заведения, такие как школы и университеты предлагают курсы по Data Science. Также можно найти множество разных статей и книг на эту тему. Более того, такие всемирно известные гиганты как Google, Facebook, Amazon, Netflix и Apple используют науку о данных для …

    23.12.2020
    Все, что нужно знать о разных типах данных

    Наука о данных или Data Science становится все более популярной в современном мире, особенно среди компаний. Различные университеты и курсы по Data Science готовят высококлассных профессионалов в этой сфере. Все благодаря тому количеству информации, которое компании получают практически безостановочно: потоки информации о пользовательском поведении, предпочтениях, данных о покупках и т.д. …

    23.12.2020