«Зимняя школа по аналитике и Data Science предоставила возможность найти единомышленников»

В начале февраля в Центре культур Вышки прошла Зимняя школа по аналитике и Data Science, организованная Центром непрерывного образования факультета компьютерных наук ВШЭ. В ней приняли участие более 400 слушателей. Доклады представили спикеры из «Яндекса», Сбера, МТС, «Дзена», «Авито», Альфа-Банка, Samokat.tech, Wildberries, Райффайзен Банка, а также сотрудники ФКН.

Школа собрала участников с самым разным бэкграундом: студентов как ИТ-специальностей, так и других профилей, а также начинающих специалистов в области аналитики и тех, кто уже успел построить карьеру в другой сфере и хочет применять Data Science в своей работе или перейти в ИТ.

Анастасия Бадалова

«Часто бывает так, что новичкам хочется получить опыт в аналитике и Data Science, но они не знают, с чего начать, как познакомиться с настоящими специалистами из области, кому задать наболевшие вопросы в уютной атмосфере, — говорит Анастасия Бадалова, начальник отдела по работе со слушателями и организации учебного процесса Центра непрерывного образования ФКН. — Наша команда отлично справляется с этой задачей, организуя уже третью очную школу в стенах университета. Приятно видеть каждого участника: слушатели приходят на доклады, задают интересные и глубокие вопросы. И особенно приятно, что они находят на них ответы, вдохновляются атмосферой, знакомятся друг с другом и просто хорошо проводят время».

Участники школы могли посетить лекции и мастер-классы по трем направлениям: Data Science, «Аналитика» и «Общий трек». Помимо докладов, для слушателей были организованы развлекательные мероприятия и активности: welcome-зона для знакомства и участия в играх, зона нетворкинга, розыгрыш и фуршет.

© Высшая школа экономики

«Общий трек» открыл руководитель группы аналитики VK Ян Пиле. Его доклад был посвящен отличиям двух профессий — аналитика данных и data scientist. Анастасия Бадалова поделилась тем, как устроено обучение Data Science и анализу данных в центре. Выступления на «Общем треке» закрыла Ирина Голощапова, руководитель аналитики и Data Science в Райффайзен Банке, рассказом о дата-ролях и их отличиях. 

Трек, посвященный аналитике данных, начался с доклада «Простейшее приложение для интерактивной визуализации данных Python и Plotly» Анны Першиной из команды «Яндекс Поиска». Узнать о том, как аналитика помогает «Авито Доставке» и почему логистика — не то, чем кажется на первый взгляд, можно было на лекции Дмитрия Сергеева, руководителя аналитики кластера логистики в «Авито». Юлия Брусенцова, руководитель аналитики пользовательского опыта в «Дзене», выступила с докладом «Воронка новых пользователей». В докладе «О чем молчат аналитики данных» о нюансах, особенностях и сложностях профессии рассказал Антон Рябцев, ведущий аналитик в центре Big Data «МТС Диджитал». Финальный доклад в рамках трека представил Дмитрий Рузанов, руководитель продвинутой аналитики юридических лиц из Альфа-Банка, поделившийся со слушателями особенностями комплексного подхода к решению задачи CLTV (Client Lifetime Value). 

Дмитрий Сергеев, руководитель аналитики кластера логистики в «Авито»

«Мы много говорим про аналитику данных, но не всегда понятно, что же мы под этим подразумеваем в отношении задач из реальной практики. Как именно аналитика помогает менять поведение пользователей и влиять на бизнес-показатели?

Именно на этот вопрос я постарался ответить в докладе — рассказал на примере реальных задач, как ситуация выглядела до аналитических изменений и после. А также о том, как это повлияло на фактические метрики продукта. Спойлер — повлияла очень сильно».

В Большом зале Центра культур ВШЭ проходила серия докладов, посвященная Data Science. Игорь Мосягин, независимый консультант, провел лекцию на тему «Как подружиться с вашим data-инженером». О том, как работают ML-продукты в маркетплейсе, рассказала Анастасия Никулина, руководитель центра компетенций ML в Wildberries. Андрей Бугаенко, исполнительный директор по исследованию данных в Сбере, рассказал про технологию Process Mining и ее применение в бизнесе. Выступление Марии Попцовой, заведующей Международной лабораторией биоинформатики ФКН, было посвящено ML-методам для анализа данных пациентов. 

О том, почему не стоит безоговорочно доверять метрикам при принятии решений, можно было узнать на лекции Дмитрия Быкова, руководителя команды ранжирования в Samokat.tech. Трек Data Science закрывала Элен Теванян, занимающая должность Head of ML in Operations в «Сбермаркете», рассказом про интерпретацию моделей машинного обучения. 

Элен Теванян, Head of ML in Operations в «Сбермаркете»

«Школа дает отличную возможность узнать, как то, что изучается за партой, применяется на практике в различных областях бизнеса и науки. А также обсудить со спикерами и участниками все насущные вопросы: как начать свой путь в мире данных, расти в карьере, создавать и развивать проекты и т.п. Во время лекции задавались уточняющие вопросы по теме выступления — интерпретации ML-моделей. Мне запомнился вопрос: “Правда ли удается объяснить не техническим специалистам логику работы моделей?” (Спойлер: да!) Мое выступление проходило в Большом зале, и мне показалось, что, несмотря на огромное пространство, получилась камерная обстановка, моя лекция прошла живо: и во время доклада, и в Q/A-части, и после лекции я задавала вопросы слушателям, а они — мне».

Школа завершилась открытым микрофоном, где каждый желающий мог представиться остальным участникам и пообщаться с приглашенными специалистами.

Имран Хапсироков, участник

«Я работаю почти год на должности BI-аналитика, но мне не хватало комьюнити, с которым я мог бы взаимодействовать и обмениваться опытом. Так, школа предоставила возможность найти единомышленников, послушать классных специалистов и получить от них новые знания — это невероятно полезный и классный опыт для меня.

Ощущение радости, восторга и капельки грусти, потому что хотелось, чтобы школа никогда не заканчивалась. Мероприятие меня замотивировало, и я понял, что возможности есть повсюду — нужно просто приложить усилия и быть как танк, идти вперед и не оглядываться.

Организацию я бы оценил на 11 из 10. Когда меня спросили, что я хотел бы добавить/поправить, я сказал, что абсолютно ничего не требуется, я чувствовал себя максимально комфортно. Фотобудки, вкусные пироги, активности, идеальное визуальное оформление пространства с точностью до мельчайших деталей — все это вызывает абсолютнейший восторг. 

Конечно же, на таких мероприятиях хочется общаться и обмениваться опытом. Но часто бывает так, что участники стесняются коммуницировать. Активности, общая атмосфера, открытость и поддержка организаторов — все это позволило чувствовать себя максимально комфортно, не бояться задавать вопросы и обмениваться опытом. Что же касается открытого микрофона, это была гениальная идея. Каждый, кто вышел, рассказал свою историю: про то, как было, может быть, сложно сначала, но потом все получилось. Мотивирует, когда слышишь истории других людей и понимаешь, что у нас у всех намного больше общего, чем мы себе представляем.

Хотел бы сказать огромное спасибо всем организаторам, которые приложили руку к этому мероприятию, потому что получилось очень круто».

Сабина Исмаилова, участница

«Школа очень понравилась! Было много интересных докладов, а организация и стенды с заданиями дали возможность погрузиться в атмосферу и не отвлекаться на что-то постороннее. Больше всего запомнилось несколько выступлений, которые дали возможность хотя бы тезисно узнать о современных технологиях и развитии науки, и, конечно же, понравились лотерея и фуршет. Меня интересовал трек Data Science, но очень полезными оказались и доклады карьерного трека. Спасибо организаторам и экспертам за теплую душевную атмосферу и возможность узнать много нового и интересного о развитии наук и технологий, связанных с ИИ. Надеюсь участвовать в школах и конференциях в будущем, а также стать студентом ФКН ВШЭ!»

В ближайшее время 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».

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

Онлайн-курс «Программирование на Python» познакомит с одним из наиболее популярных современных языков программирования. Python с его библиотеками является универсальным инструментом и позволяет решать много прикладных задач. Слушатели научатся программировать с нуля, изучат особенности синтаксиса Python, смогут применять его для решения прикладных задач в самых разных областях, а также освоят анализ данных, визуализацию и сбор данных с интернет-ресурсов.