БЕЛАРУСЬ · 29 августа 2013, 09:37 · Отдел информации dev.by
dev.by.пуфики #5: Алексей Толстиков, Яндекс

Встречайте очередной выпуск «Пуфиков». Сегодня у нас в гостях преподаватель и куратор школы анализа данных Яндекс в Минске Алексей Толстиков. И пусть вас не смущает форма одежды гостя, запись «Пуфиков» сделана месяц назад, в теплые летние деньки... Алексей расскажет о том, что представляет из себя Школа анализа данных Яндекса, чем она живет и дышит, а также расскажет о новом конкурсе по спортивному программированию (который уже завершился!)

Итак, встречайте: Алексей Толстиков!

 

Здравствуйте, с вами снова самая обыкновенная передача dev.by-пуфики. Сегодня мы поговорим о тех, кому в университете не хватило теорвера и алгоритмов. У нас в гостях — преподаватель и куратор школы анализа данных Яндекс в Минске Алексей Толстиков.

 Алексей, привет.

— Привет.

 Подскажи, пожалуйста, что такое вообще Школа анализа данных, зачем она создавалась, кто в ней учится и вообще какую цель ставит перед собой?

— Школа анализа данных не ставит перед собой цель отменить университетское образование, не ставит как бы прямых вопросов о том, что университетское образование — оно не то, не такое как должно быть. Но абсолютно очевидно всей ИТ-индустрии, что ИТ-образование немножко не успевает за отраслью. И поэтому бизнес или производство должны идти к образованию, помогать. Бывают разные формы сотрудничества, т.е. можно либо пытаться только курсы преподавать в университете, можно отказаться от университета и у себя в компании вести определенные курсы и готовить таких людей как тебе сейчас нужно. А есть способ помогать преподавателям, с одной стороны, показывать свои актуальные знания, и в тоже время передавать эти актуальные знания молодежи. Школа анализа данных направлена на углубленное изучение университетской программы и дополнение этой самой университетской программы актуальными ИТ-курсами. В первую очередь, поскольку Яндекс специализируется на поиске данных в интернете, наши основные курсы направлены на высокую нагруженность компьютерных систем и поиск по текстам, написанным на реальных языках.

— Программа школы Яндекса не обещает обучить вас PHP за две недели и предполагает более теоретические курсы, да?

— Мы дополняем дисциплины, которые есть в ведущих вузах, а уже в не в ведущих они гораздо более слабо преподаются. Это современные алгоритмические знания, структуры данных, позволяем углубить знания многих студентов в теорвере и дискретном анализе. Но в тоже время у нас необходимы (и они есть) такие дисциплины, как программирование на С++, Python, потому что это не только теоретические знания. Все наши теоретические занятия подкрепляются семинарскими и практическими заданиями, которые нужно реализовывать, писать программы и показывать ту теорию, которую вам рассказывал лектор. Нужно понять и усвоить и показать, что вот она, работает, и самому пощупать.

— Есть какие-то различия в наборе дисциплин и вообще в обучении в школах в Минске и в Москве?

— Мы преподаем все дисциплины, которые есть в московском офисе, большинство из этих дисциплин, правда, преподается удаленно. Студенты могут смотреть видео, записанное на московских курсах, все полностью документируется, сохраняется, чтобы можно было посмотреть, изучить. Студенты отправляют домашние задания в Москву, а там уже все те же живые преподаватели смотрят и по электронной почте отвечают и принимают задания, помогают, то есть живое общение по-прежнему есть с преподавателем. Но в то же время все филиалы понимают, что только так работать невозможно, мы никогда не сможем заинтересовать наших ребят настолько, чтобы им было интересно тратить довольно много времени (в неделю уходит от 10 часов, а в некоторые сложные недели до 20 часов на просмотр видео и выполнение домашних заданий) для того чтобы потом это отправлять человеку, которого они никогда вживую не видели. Поэтому 2—3 курса все филиалы стараются вести очно, чтобы было живое общение. И у нас в Минске такими курсами являются алгоритмы, а также семинарские занятия по машинному обучению и теории вероятности и дискретному анализу. Это одни из сложнейших и приоритетнейших курсов Школы анализа данных, особенно в первый год обучения. Это та база, которую, мы считаем, нужно давать вживую студентам. А дальше они выбирают курсы по выбору, в среднем за семестр студент должен выполнить два обязательных курса и один дополнительный. А еще дополнительных можно брать столько, сколько ему захочется.

— А какой вообще в Минске интерес к школе Яндекса?

— Интерес присутствует, и он растет. То есть, если два года назад мы набирали ребят, я бы сказал, по дружбе…

— Вы же продлевали набор, кстати, да?

— Ну там даже не было такого официального набора... Там так получилось, что школа открывалась тихонько довольно-таки, и параллельно с минским офисом Яндекса. Так случилось. Поэтому люди из тех, кто прошли первые собеседования в Яндекс, постарались своим друзьям рассказать, что «смотрите, мы еще параллельно с этим вместе с факультетом прикладной математики и информатики БГУ открываем школу, где можно подучиться, и если у вас есть интерес работать с нами, давайте вот потом будем ну как бы сотрудничать. Или даже нет интереса работать с нами, но есть интерес к таким живым дисциплинам, то добро пожаловать». И в основном получилось, что среди знакомых и набрали первый набор, это было 16 человек. Уже год спустя мы набирали официально, т.е. давно висела анкета, каждый желающий мог заполнить анкету, потом прийти написать экзамен. Было около 45 желающих поступить, а набрали мы 25 человек. В этом году желающих было уже более 50, примерно 55—60 человек, и по итогу экзамена мы набрали 29 человек на следующий учебный год.

— Заканчивают все?

— Нет, заканчивают не все, и в первый год у нас (первый выпуск был в этом году) закончило 12 человек из 16, все отличнейшие ребята. И что характерно, это очень высокий процент, закончивших Школу анализа данных. Московский филиал держится на проценте выпускников, боюсь немножко соврать, около 40%. Т.е. 75% это гораздо выше получается. Что будет у нас с теми, кто перешли на второй курс, уже сказать сложно, т.е. сложные курсы отсеивают ребят, некоторые из них предпочитают взять академический отпуск, потому что им интересно учиться, они шли за этими знаниями, но они не рассчитали той временной нагрузки, которая школа взваливает потом на плечи.

— Какие в Минске перспективы у выпускников школы Яндекса? Какие возможности применить полученные знания на практике? Ведь у нас не так много компаний, которые работают в этом направлении…

— Мы стараемся всем после первого года обучения, желающим пройти практику в компании, идти навстречу, ищем программы стажировок и практики, что можно сделать. Что касается других офисов и компаний в Минске — сложно сказать, пригодятся им эти знания или нет. Но эти знания востребованны в мире. Сейчас в Москве встречаются вакансии с приблизительно следующим текстом: «Нам требуется человек, который закончил такой-то факультет МГУ, такой факультет МФТИ или Школу анализа данных Яндекса». Т.е. московские компании ценят этот вклад в образование и использует его на рынке.

— Ну, и в первую очередь сам Яндекс, наверное?

— Конечно, мы стараемся не упускать хороших ребят, но нет никакой обязаловки, если вы у нас отучились, будьте добры вложенные в вас усилия и знания отработать или отбыть. Нет, такого, конечно же, нет, мы стараемся наоборот заинтересовать человека, чтобы ему хотелось дальше работать.

— Ты сам был спортивным программистом, и вот сейчас Яндекс открывает свой конкурс по спортивному программированию. Все знают, есть Google Code Jam — и какой-то аналог запускает Яндекс. Почему только сейчас и какая в нем есть в нем изюминка, особенность?

— На самом деле для Яндекса это не первый конкурс по спортивному программированию, уже был Яндекс Open в 2010 году и Яндекс.Алгоритм в 2011-м, т.е очень схоже с текущим названием. Для современного конкурса написан отдельный ресурс, Яндексу очень интересны ребята, которые занимаются спортивным программированием. Что касается самого конкурса, прошел тестовый раунд, участвовало в нем более 500 человек, мы надеемся на участие нескольких тысяч программистов всего мира…

— Примерно география участников какая?

— Сейчас сложно сказать, потому что хороший анализ будет возможен только после проведения конкурса. Как показал конкурс два года назад, в финале были представлено огромное количество стран: Япония, Китай, США, большинство, конечно, из России. Белорусские программисты тоже активно участвуют и даже выходят в финальную стадию.

— У нас много говорят о качестве образования. Каков, на твой взгляд, процент студентов, выходящих из университета готовыми реально специалистами?

— Процент очень сложно привести, это нужно садиться и анализировать. По работе со студентами на старших курсах... Старшекурсники с потока информатики достаточно подготовленные, и в принципе я считаю, что четверо из пятерых в каждой группе вполне себе могут идти работать, могут приносить пользу компаниям, но все это впечатление основано на том, что на самом деле они уже работают к этому моменту год, два и более, показывают себя подготовленными и знающими, но в то же время у них не хватает уже времени на учебу, они меньше ей уделяют внимания, и в этом видится на самом деле проблема.

— Надеюсь, такие люди как ты помогут этим студентам и вас будет все больше, наши студенты станут умнее и будут учиться в Школе анализа данных и заканчивать с успехом ФПМ и идти дальше работать и все у них получится, спасибо!

— Спасибо!

— Спасибо, что были с нами, и... не переключайте ваш YouTube!

 

Все выпуски dev.by пуфиков

Новые комментарии
Напомнило такое собеседование: ----------------------- - В моём доме работы немало - так и скажи! - Скажу... Как я уже говорил, Партенен - лютый работник. Когда он косит, бабы за ним вприпрыжку бегут, чтобы не отстать! - Бывает, и мужики за мной не угонятся! О молотьбе скажи ей тоже. - В доме Партенена все бабы, не исключая хозяйки, ходят молотить... - Нет уж, ты говори напрямик, что ей-таки придётся взяться за молотьбу! В моём доме не положено сидеть без дела. Работать надо так, чтобы кости трещали! Теперь говори о коровах... - О коровах... Я говорю, десять коров в хозяйстве у Партенена. - Но если мне попадётся такая хозяйка, которая будет мне вроде ломовой лошади, если поднапрёт она на работу, не жалея своих костей, при такой хозяюшке можно будет и побольше коров держать! О лугах говори... - О лугах. Хорошие у Партенена луга! - Скрывать не стану: достанется той бабе, которая захочет рядом со мной косить! После трёхсот снопов любая баба начинает вечером ахать! Ну, кажется всё уже? Грохочи до конца! - Грохочу... Так вот, Кайса, если ты расcчитываешь, что выдержат твои кости... такую здоровенную работу... то можешь складывать свои пожитки и айда с Партененом в деревню! - А? ----------------------- (К/ф "За спичками") ;-)
R0bur
20.11.2017 в 13:43
«Чёрные метки»: в каких случаях стоит вовремя отказаться от новой работы в ИТ

Обсуждение

Missing-male
+1

Посмотрел несколько лекций этого курса. Довольно толково, жаль не было в мои студенческие годы. И радует что программа расчитана не на сиюминутные технологии, а на более фундаментальные вещи. Хочется пожелать удачи.


Авторизуйтесь, чтобы оставлять комментарии

Использование материалов, размещенных на сайте, разрешается при условии прямой гиперссылки на dev.by. Ссылка должна быть размещена в подзаголовке или в первом абзаце публикации.
datahata — хостинг в Беларуси