Интервью с Анной Вашкель - выпускницей первого потока магистратуры по анализу данных

Анна Вашкель, выпускница первого потока магистратуры "Интеллектуальный анализ больших данных", согласилась дать нам интервью и рассказать о магистратуре и о себе.

 

Привет, Анна!

Расскажи немного о себе. Какое у тебя первое образование? Почему ты решила пойти в  магистратуру “Интеллектуальный анализ больших данных”?

Привет! По образованию я математик, закончила факультет прикладной математики и кибернетики ТГУ. Математика мне нравилась всегда: в школе любила решать различные задачки, поступив на первый курс, осознала, что математика это нечто большее, чем просто интегралы и квадратные корни. Математика это метанаука, которая может описать любые процессы и найти решения очень сложных задач.Например, используя раздел математики, который называется "Теория игр", можно просчитать стратегию ведения карточной игры и с высокой долей вероятности определить выигрыш. Используя математический аппарат и теории игр, решаются и более сложные задачи определения "выигрышных" стратегий в разных областях - экономике, промышленности и бизнесе. Математика - наука точная, и в силу своей абстрактности она развивает и структурирует мышление.

После окончания университета я стала работать аналитиком, но на тот момент область data science (анализ данных) не была настолько популярна как сейчас. Как только анализ данных стал востребованным, я поняла что хочу строить свою карьеру в этой области, так как применение математических моделей при работе с данными - это для меня очень увлекательно. Данные могут показать то, что не лежит на поверхности и интуитивно нельзя уловить. Это всегда некое “расследование”/"исследование".

В магистратуру пошла поскольку хотела углубить и структурировать свои знания.

 

Каково это — быть «первой»? Не боялась ли ты когда поступала? Оправдались ли ожидания?

Пионерам всегда сложнее, чем последователям. Но это нормально.Мои ожидания оправдались. Многое было полезным, хотя и были некоторые шероховатости.  Например, хотелось, чтобы больше времени посвятили определенной теме. Но, надо отметить, что менеджер программы - Марухина Ольга Владимировна, всегда прислушивается к пожеланиям студентов и старается учесть их.

Программа динамично развивается. За три года ее существования она претерпела изменения по сравнению с первым годом ее существования. Были учтены и проработаны все "недостатки" первого набора. С 2017 года появилась новая специализация, по направлению  “анализ больших данных в общественных науках” и увеличился набор (примечание. набор - 20 бюджетных мест). А с 2018 года появилась уникальная возможность получить двойной диплом ТГУ и университета Goldsmiths (Лондон), что открывает для студентов новые перспективы.

(Примечание: Ссылка на новость о программе двойного диплома по Big Data)

Еще магистратура дала мне возможность поехать в Лондон на стажировку.

К слову, в настоящее время Лондон очень динамично развивается в области анализа данных и является одним из центром, где сконцентрированы компании, специализирующиеся в этой области, проходит очень много различных мероприятий по анализу данных. Во время стажировки мне удалось побывать на “митапе” по глубокому обучению, который проходил в Королевском статистическом обществе и посетить летнюю школу по моделям прогнозирования.   

 

Что значит «Автономная магистерская программа»?

Автономная программа - это программа, которая “не привязана” к какому-то одному факультету университета. Это позволяет ее руководителю формировать команду преподавателей из разных структур - факультетов университета, других вузов (российских и зарубежных), динамично развивать программу в соответствии с запросами работодателей, рынка труда. Таким образом, программа имеет, говоря математическим языком, больше степеней свободы, больше возможностей стать интересной и полезной для студентов.

 

Как учеба давалась, сложно? Получалось ли совмещать учебу с работой?

Область анализа данных базируется на математических моделях и методах, так что, имея математическое образование, мне было легко в части математики. Но у первого потока была специализация в биоинформатике и поэтому приходилось изучать химию, биологию и т.д. Если учесть, что химию я учила в последний раз в школе, то поначалу было тяжело втянуться. Но, втянувшись, стало интересно.

Мне удавалось совмещать работу и учебу, но это было не просто. Потому что времени не остается ни на что, кроме работы и учебы. Я бы не советовала работать "фул тайм с жестким графиком", если вы хотите параллельно углублять свои знания и учиться в магистратуре. Но если захотеть, то это возможно.

 

Востребована ли эта профессия сейчас? Тяжело ли трудоустроиться?

Эта профессия очень востребована! Не зря ее называют “The Sexiest Job” (в переводе - самой крутой работой). Но чтобы быть востребованным специалистом, нужно очень хорошо разбираться в теории вероятности, математической статистике и программировании. При приеме на работу одним из этапов является решение тестового задания. Обычно даются данные, на основе которых нужно решить задачу: классификации, прогнозирования, или что-то подобное.

В Томске вакансий в этой области, не так много, как в крупных городах. Но и специалистов здесь мало. Но у нас очень много IT-компаний, так что думаю, что через пару лет и в Томске это будет очень востребовано.

 

Расскажи про свою работу. Чем ты сейчас занимаешься?

Я работаю специалистом по анализу данных. Являюсь сотрудником лаборатории по большим данным ТГУ. Работаю с данными и строю модели.

 

А чем занимаются в лаборатории Биг Дата?

Лаборатория возникла сравнительно недавно, но уже есть ряд интересных проектов, где необходим анализ данных. Пока не могу сказать более подробно. Следите за новостями на сайте ТГУ.

Кроме того, лаборатория работает вместе с вычислительным центром ТГУ - суперкомпьютером “Скиф”. Порой данных настолько много, что одним компьютером для обработки данных не обойтись - нужны большие вычислительные мощности. Например, если строить модели глубокого обучения - то это очень вычислительно затратно.

 

Ты из Томска?

Да, я из Томска.

 

А как быть, иногородним? Общежитие предоставляют?

ТГУ всем своим иногородним студентам предоставляет место в общежитии. Общежития в основном находятся в центре города, вдоль проспекта Ленина (основная улица), или же это новое благоустроенное общежитие Парус на берегу реки Томи..  

 

Что говорят об условиях проживания  в общежитии? Комфортно или ... ?

За последние 4 года все общежития были отремонтированы, построено новое общежитие повышенной комфортности “Парус” в новом формате, в котором живет, в том числе, и большая часть иногородних студентов программы “Интеллектуальный анализ больших данных”. А в прошлом году ТГУ запустил строительство  еще одного нового общежития на 1100 мест недалеко от берега р. Томь.

 

Как происходит зачисление? Какие экзамены сдавать?

Необходимо сдать экзамен по направлению магистратуры “Прикладная математика и информатика” и пройти собеседование.

(Примечание: Подробнее об экзамене здесь)

 

А можно ли пройти это собеседование дистанционно, если ты с другого города?

Да, возможно. В каждом случае стараются подойти индивидуально, давая возможность каждому желающему пройти отбор. Многие иногородние сдавали экзамен по скайпу.

 

По какому принципу выбирают тех, кто пройдет?

Конечно, важно предыдущее образование. Технические специальности предпочтительнее, поскольку таким студентам будет легче освоить программу магистратуры и выйти на защиту.

 

 

Закончив магистратуру, для какой категории студентов ты бы могла её порекомендовать? И каким студентам предложила бы подумать о чем-нибудь другом?

Как я уже сказала, область Data Science базируется на математическом аппарате (линейная алгебра, теория вероятности, математическая статистика) и, если абитуриент этого боится, то лучше не идти в эту область. Лучше выбрать что-то другое. Но если это интересно, если человек хочет и готов видеть в данных гораздо больше, чем просто набор цифр, то возможно все. Если сильно захотеть, все возможно. Это мое мнение.

(Примечание: Подробнее о магистерской программе здесь)

 

 

Ты знаешь что-нибудь о летней школе по большим данным в ТГУ?

Да, конечно, поскольку я являюсь со-инициатором  проведения летней школы. Школа называется “Большие данные и технологии будущего”, и пройдет она со 2 по 7 июля 2018 года. Цель школы - познакомить с наукой о данных, применяемыми инструментами при работе с большими данными и примерами из практики.

 

 

Кому будет полезна и интересна эта школа? Что там будет?

Я думаю, школа будет полезна всем, кто интересуется наукой о данных. В первую очередь бакалаврам технических специальностей, имеющим базовые навыки в программировании. Программа школы состоит из трех основных блоков: стратегического, теоретического и практического. Занятия построены в формате лекций, семинаров и практических задач. Кроме того, в последний день проведения школы в качестве завершающего мероприятия состоится хакатон, в ходе которого слушателям предложат решить реальный кейсики с целью закрепления полученных знаний.

 

Интервьюер:

Николай Толстов, магистрант первого курса магистратуры “Интеллектуальный анализ больших данных”, по специализации "Общественные науки".