«Я действительно впечатлен влиянием машинного обучения и искусственного интеллекта на нашу жизнь»
До 19 июля продолжается набор студентов на дистанционную магистерскую программу Master of Data Science. География студенческого сообщества программы охватывает более 30 стран: Россия, Казахстан, Индия, США, Китай, Япония, Германия, Великобритания и др. Мехмет Намли из ОАЭ и россиянин Александр Олехнович рассказали новостной службе портала, почему они решили стать частью глобального сообщества дата-сайентистов и поделились впечатлениями о процессе дистанционного обучения в Вышке.
Мехмет Намли: «Революция машинного обучения сравнима с бумом Интернета в 90-е годы»
Я заинтересовался наукой о данных, потому что последние 10 лет занимаюсь финансами и, в частности, Форекс-трейдингом. Я вижу, что современная торговля становится все более автоматизированной, ориентированной на машинное обучение: многие компании интегрируют его в рабочий процесс, используют искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения в финансовом трейдинге.
Перед поступлением я проанализировал онлайн-программы ряда университетов из Британии и Америки и некоторые онлайн-курсы на родине, но понял, что магистратура «Master of Data science» от НИУ ВШЭ наиболее комплексная. Меня заинтересовал фокус программы на практической составляющей и проектной деятельности, а также акцент на математике и программировании. Большая часть учебы посвящена Machine Learning, что крайне важно для меня. В отличие от остальных программ со всего лишь одной специализацией, MDS очень гибкая, и предлагает на выбор сразу три трека. Первый посвящен подготовке дата-сайентистов, второй — ML-инженеров, третий ориентирован на развитие исследовательских навыков в области Data Science. Так что вы можете выбрать специализацию, которая подходит именно вам. Учебный план оправдал мои ожидания.
Кроме того, я изучал, насколько университет котируется на международном рынке, насколько он преуспел в математике и науках: результаты меня удовлетворили. Высшая школа экономики занимает достойные позиции в глобальных рейтингах, что тоже сыграло роль. Я расспрашивал друзей из России о репутации университета — они сказали, что Вышка славится своей магистратурой.
Во время учебы я участвовал в нескольких проектах, связанных с построением предиктивных моделей на основе данных. Мы создали контроллер для получения данных из базы Internet Movie Database (IMDb), чтобы построить на их основе классификационные модели. Другой проект связан с анализом данных «финансовых временных рядов» — я построил статистические модели и использовал методы машинного обучения для сравнения результатов.
Требования к поступающим довольно просты: надо иметь диплом бакалавра/специалиста и заполнить заявку на участие в конкурсе. На онлайн-экзамене проверили мои знания по математике. Я изучал ее в университете и после окончания вуза, и неплохо разбираюсь в предмете. Но этого недостаточно, чтобы подавать заявки на схожие программы других вузов, просто потому что у меня степень бакалавра по экономике, а ряд университетов по подготовке дата-сайентистов требует диплом об инженерном образовании.
Я уверен, что знания и компетенции, полученные на программе, пригодятся мне в ближайшие 10–20 лет
В прошлом месяце я решил вместе с друзьями основать собственную компанию. Мы будем использовать машинное обучение в портфельном менеджменте и торговле. В своем выпускном проекте я хочу исследовать задачи из нашего бизнеса, чтобы результаты можно было применить на практике.
Я действительно впечатлен влиянием машинного обучения и искусственного интеллекта на нашу жизнь. Эти алгоритмы внедрены повсюду, в каждой машине. Требуется лишь немного больше выделенной скорости на оборудовании. В течение следующих десяти лет мы будем наблюдать, как большие корпорации уровня Amazon и Facebook активнее используют ML. Я называю их чемпионами эры ML, а мы на пороге этой эры. Революция машинного обучения сравнима с бумом Интернета в 90-е годы. Надеюсь, я не останусь за бортом этой революции.
Александр Олехнович: «Если у нас возникают какие-то сложности, кураторы программы помогают быстро со всем разобраться»
Мне понравилось, что онлайн-магистратура MDS подходит для людей из абсолютно любых сфер деятельности: достаточно того, что вы заинтересовались наукой о данных и хотите развиваться в этом направлении. К конечному решению поступать на MDS меня подтолкнула мысль о том, что учебу можно легко совмещать с работой и семьей, но — спойлер — оказалось не так просто. Оптимизация времени вообще оказалась главной проблемой. Иногда приходится по пять минут планировать календарь на день, чтобы никого и ничто не оставить без внимания. Но не стоит терять азарта, тогда все получится.
Если говорить о наиболее интересной части обучения, то для меня проект по курсу «Data Scraping» был классным, большим и увлекательным. Мы парсили данные с IMDb и участвовали в игре «Six Degrees of Kevin Bacon» — она основана на теории шести рукопожатий. Был крутыми проект по обработке естественного языка (NLP): мы делали чат-ботов. Еще мне запомнились все курсы по математике. В целом, все пройденные курсы будут полезны для развития в области финтеха.
Так как мы учимся онлайн, то используем такие каналы коммуникации, как форумы на платформе Coursera, ZOOM, Slack и Telegram. На сегодняшний день лучших аналогов этих сервисов никто не придумал. Общение протекает в нужном русле для онлайн-программы. К тому же, за прошлый год самоизоляции, мне кажется, все еще больше научились коммуницировать дистанционно. А если у нас возникают какие-то сложности, кураторы программы помогают быстро со всем разобраться.
Параллельно с учебой я начал работать в банке. Занимаюсь биг датой и дата инжинирингом. Сейчас начался курс по «Large Scale Machine Learning». Он должен сильно помочь мне в работе. На программе я научился находить подход к решению различного рода задач и быстрее усваивать новый материал.
Программа «Master of data science» на онлайн-платформе Coursera выпускает специалистов по современному анализу данных, разработчиков машинного обучения и будущих исследователей в области наук о данных. Образовательный контент выстроен с учётом запросов и экспертизы ведущих IT-компаний. Программа сфокусирована на лучших практиках индустрии. Набор студентов на заочную дистанционную магистерскую программу Master of Data Science продолжается до 19 июля.