Мы попросили рассказать об этом Евгения Шараева, выпускника программы «Специалист по Data Science» Центра непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ.
В целом, я стараюсь непрерывно повышать свою квалификацию в области цифровых наук и проходить различные образовательные программы. Для меня это способ повысить свою конкурентоспособность на рынке труда и не терять гибкость ума.
Когда я выбирал программу по Data Science, я изучил несколько вариантов в разных учебных заведениях Москвы. «Специалист по Data Science» во ВШЭ показалась мне наиболее полной: она включает в себя курс алгоритмов, дискретки, линала, теории вероятностей и матстата — все, что необходимо было освежить перед погружением в машинное обучение. Престиж университета тоже сыграл свою роль при выборе.
Так получилось, что в начале курса я ушел из компании, где проработал последние семь лет. Поэтому получилось посвятить учёбе и выпускному проекту всё время. Выпускной проект я задумал еще в самом начале обучения: им стала специализированная поисковая система по проектам мостовых сооружений. Для реализации этого проекта пришлось освоить много нового, и буквально каждый инструмент в программе каждого курса был опробован мной на практике.
Как выглядела работа над проектом:
— Собрал большие данные по проектам строительства и реконструкции мостовых сооружений в России. Это примерно терабайт чертежей, смет и прочих технических документов).
— Собрал и разметил датасет для классификации текстов этих документов.
— Собрал и разметил датасет для классификации страниц документов: мультиклассификация страниц проекта на «чертеж», «смета», «титул», «письмо», «рисунок» и «прочее».
— Обучил множество различных моделей с разной архитектурой на этих данных с максимальным качеством ~0.97 на f1-score.
Такой итоговый проект привлек ко мне внимание работодателей, и я получил сразу несколько предложений. Среди них были вакансии аналитика данных, но я принял приглашение бэкенд-разработчиком. Из полученных знаний на практике мне больше всего пригодились инструменты для работы с большими данными — это различные IaaS и SaaS наподобие Яндекс.Облака.
Сейчас я продолжаю работу над своим проектом. Он довольно рискованный, поскольку рассчитан на узкий рынок мостостроения, а еще у меня нет плана монетизации. Тем не менее, к нему присматривается ряд инвесторов. В этом видео можно посмотреть, как он устроен: https://youtu.be/Tfr3WuwT018
Если говорить о впечатлениях от программы в целом, то они очень позитивные. Самым крутым для меня оказался блок по линейной алгебре и математическому анализу от Дмитрия Трушина. Желаю всем университетам таких лекторов! Жаль, что из-за ковида учёба перешла в онлайн-формат и не удалось со всеми однокурсниками сблизиться, но с некоторыми я подружился. Надеюсь, что будем поддерживать связь и дальше.
Исходя из своего опыта, новым абитуриентам я бы пожелал как можно раньше сформировать идею своего выпускного проекта. Не так важно родить суперуспешный продукт — сразу, скорее всего, не получится. Намного важнее на практике опробовать каждый инструмент из данных вам на занятии. И да пребудет с вами Сила!=)