x
    Як почати свій шлях в Data Science
    |

    Наш інструктор — Олексій Подячій 🧑🏻‍🦱 дав цікаве інтерв’ю спеціально для вас! 🔥

    🎙: Ви — один з викладачів курсу Data Science і відповідальний за модуль Deep Learning, маєте 4 роки професійного досвіду і один з дослідників Reinforcement learning.

    Розкажіть, чим Ви займалися, щоб досягти такої професійної кваліфікації?

    Про ваш досвід, освіту: курси, самостійне навчання.

    🧑🏻‍: Закінчив університет (НТУУ КПІ, факультет ФІОТ) за спеціальністю “програмна інженерія”. Якийсь час працював розробником бекенда, а пізніше почав працювати в напрямку машинного навчання.

    В першу чергу мені допомогла велика кількість онлайн курсів. З важливих: Machine Learning by Stanford University. Класика жанру.

    Тобто все, що стосується data science та machine learning мені довелося освоювати самостійно.

    🎙:Професійний шлях: з чого починали і на якому етапі, на Вашу думку, перебуваєте зараз?

    🧑🏻‍: Починав з  розробки бекенда, вважаю, що це дає мені краще розуміння процесів, ніж у інших людей в моїй сфері.

    Важко відповісти, на якому етапі я перебуваю зараз, але в будь-якому випадку я намагаюся не переставати покращувати і розширювати свої знання, навіть не дивлячись на те, що спокуса просто виконувати свою роботу і не сіпатися велика.

    🎙Розкажіть, які перспективи дає освіту DEVrepublik?

    🧑🏻‍: В першу чергу структурованість знань. Коли є подібна програма навчання, то не виникає тих проблем, що я зустрів на початку своєї кар’єри. Вирвані з контексту фрагменти інформації, величезна кількість теоретичних знань і абсолютне відсутність практичних.

    Викладачі якраз і прагнуть допомогти людям не робити тих помилок, що робили вони неодноразово. 

    🎙: Підбираючи команду, на які якості і вміння Ви звертаєте увагу в першу чергу — soft skills або, все таки, технічну базу знань?

    🧑🏻‍: Я не поділяю вміння на soft і hard. Людина це людина і судити про її можливості потрібно цілком. Якщо кандидат зацікавлений у своїй роботі, то він швидко освоїть всі відсутні навички. Подібне розподілення призводить до гіпер-спеціалізації людей і не згуртованості команди.

    🎙: На яку програму Ви порадите записатися студентам-початківцям?

    🧑🏻‍: У нас є відмінний курс по Data Science, який підходить для всіх початківців.

    🎙: Ви також пишете для Medium.com. Яку з Ваших статей Ви порадите прочитати студентам в першу чергу?

    🧑🏻‍: Думаю, що одна з кращих моїх робіт: https://link.medium.com/zlK8dlYO5cb

    Але вона вирвана з контексту, адже це серія статей про схожість людської біології і психології з тим, як влаштовані алгоритми машинного навчання.

    🎙: Які книги або електронні ресурси Ви читаєте?

    🧑🏻‍: Читаю багато художньої і загальноосвітньої літератури, а й про технічну пам’ятаю. Як я вже говорив, вважаю, що з гіпер-спеціалізацією потрібно боротися.

    З технічних книг зазначу: Сергій Ніколенко «Занурення в глибоке навчання».

    З загальноосвітніх: Фредерік Лалу «Відкриваючи організації майбутнього».

    З художніх: Ден Сіммонс «Терор».

    Последние новости
    Як почати свій шлях в Data Science

    Наш інструктор — Олексій Подячій 🧑🏻‍🦱 дав цікаве інтерв’ю спеціально для вас! 🔥 🎙: Ви — один з викладачів курсу Data Science і відповідальний за модуль Deep Learning, маєте 4 роки професійного досвіду і один з дослідників Reinforcement learning. Розкажіть, чим Ви займалися, щоб досягти такої професійної кваліфікації? Про ваш досвід, освіту: курси, …

    20.01.2021
    Що таке наука про дані і навіщо вона потрібна?

    В даний час Інтернет рясніє посадами, які шукають талановитих науковців. Зараз інтернет переповнений вакансіями, де шукають дослідників з даних; навчальні заклади, такі як школи та університети пропонують курси з Data Science. Ви можете легко знайти кілька статей та книг на цю тему, в які ви легко зможете зануритися. Більш того, …

    30.12.2020
    Все, що потрібно знати про різні типи даних

    Наука про дані або Data Science стає все більш популярною в сучасному світі, особливо серед компаній. Різні університети та курси з Data Science готують висококласних професіоналів в цій сфері. Все завдяки тій кількості інформації, яку компанії отримують практично безупинно: потоки інформації про поведінку користувача, переваги, дані про покупки і т.д. …

    30.12.2020