Летняя школа по аналитике и Data Science в НИУ ВШЭ собрала более 400 слушателей

В конце августа в Центре культур Вышки прошла Летняя школа по аналитике и Data Science, организованная Центром непрерывного образования факультета компьютерных наук. Более 400 участников слушали выступления спикеров из «Яндекса», Ozon, X5 Group, VK, МТС, «Авито», Альфа-Банка, «Купера», ecom.tech, Wildberries, «Вкусно — и точка», «Эйч», а также сотрудников ФКН.

Летняя школа по аналитике и Data Science объединила слушателей с самым разным опытом: от студентов ИТ-специальностей и прочих направлений до начинающих специалистов в области аналитики, а также профессионалов из других сфер, стремящихся освоить Data Science или начать карьеру в ИТ.

Школа представила четыре направления: «Аналитика», Data Science, «Общий трек» и «Карьера». Каждый трек включал доклады и выступления экспертов, которым можно было задавать вопросы. Помимо лекций и мастер-классов, для слушателей организовали различные активности и досуговые мероприятия, которые проходили в приветственной зоне, предназначенной для знакомства и участия в играх, и на площадке для нетворкинга.

Общий трек

Первым спикером на «Общем треке» стала Дарья Касьяненко, эксперт и преподаватель Центра непрерывного образования ФКН. Ее выступление было посвящено тому, как меняются роли аналитиков данных и специалистов по Data Science в период возрастающей популярности искусственного интеллекта. Ян Пиле, тимлид аналитики товарных рекомендаций в Wildberries, рассказал про асессорскую разметку в рекомендациях. Узнать о том, как технологии машинного обучению помогают улучшить аналитические процессы, слушатели могли на лекции Анны Громовой, руководителя группы продуктовой аналитики Mail, VK.

Анна Громова

— В рамках летней школы я представила анализ современных подходов к автоматизации аналитических процессов. Такие методы способствуют значительному сокращению времени вывода сервиса или продукта на рынок. Сегодня машинное обучение играет ключевую роль в решении как нетривиальных, так и рутинных задач. При этом важно не забывать о необходимости предварительной автоматизации базовых процессов, прежде чем внедрять эти технологии в повседневную практику. Применение технологий машинного обучения должно базироваться на тщательной оценке их потенциальной пользы в контексте затрачиваемых ресурсов. Необходимо осознавать, что, несмотря на огромные перспективы, которые открывает ML, его интеграция требует обоснованного подхода и оценки рисков. Слушатели активно участвовали, задавали вопросы и высказывали свои мнения. Живая атмосфера свидетельствует о высоком уровне заинтересованности и вовлеченности аудитории.

Аналитика

В Большом зале Центра культур ВШЭ проходила серия докладов, посвященная аналитике данных. Направление открылось докладом Станислава Морозова, занимающего позицию тимлида (Ad-Hoc dev) в X5 Group. Спикер поделился тем, как был организован процесс перехода от А/В-тестирования к Causal Inference в сфере офлайн-ретейла. О том, в каких направлениях важно развиваться для успешного найма и карьерного роста и какие знания необходимы для входа в профессию аналитика данных, рассказал Тимофей Струнков из команды «Яндекс Карт». Денис Нечитайло, руководитель отдела продуктовой аналитики в Ozon, представил доклад «Технический арсенал аналитика данных: ключевые инструменты и навыки». Выступления в рамках аналитического трека завершила Дарья Горкунова, тимлид DS-команды геоаналитики ecom.tech, поделившись со слушателями особенностями работы с геоданными и определения эффективного расположения дарксторов на новых территориях: «Современный ретейл невозможен без геоаналитики, ведь она отвечает на вопрос “где?”: где живет наш клиент, где расположить торговую точку, где находится оптимальный маршрут?». Вместе со слушателями Дарья разобрала реальный кейс из практики и показала пошагово алгоритм открытия даркстора в тайге.

Data Science

Первый доклад в рамках трека, посвященного Data Science, представил Никита Малыхин, тимлид в команде AdTech компании МТС. Из его выступления слушатели узнали о задачах машинного обучения, существующих в сфере AdTech, и актуальном стеке, необходимом для их решения. Татьяна Языкова, DS Engineer команды LLM в «Авито», рассказала о том, как современные технологии, искусственный интеллект и большие языковые модели помогают продавцу и покупателю договориться о сделке на приемлемых условиях. Доклад Дмитрия Сапронова, руководителя группы по анализу данных компании «Купер», был посвящен реальным аспектам работы специалистов по Data Science, их отличиям от Kaggle-соревнований и академических задач. Историю человечества, зашифрованную в нашем геноме, рассказал Владимир Щур, заведующий Международной лабораторией статистической и вычислительной геномики ФКН НИУ ВШЭ. Финальный доклад в рамках трека представил Вячеслав Носов, старший специалист по интеллектуальному анализу данных Альфа-Банка, поделившийся со слушателями особенностями математической модели подбора сотрудников, которая помогает рекрутерам находить среди кандидатов наиболее подходящих для конкретных вакансий.

Ян Пиле

— Летняя школа затронула достаточно обширный спектр тем. За два дня не получится изучить их подробно. Но полезно прикоснуться к новому или углубиться в интересующую область. Школа собрала в одном месте большое количество людей, которых связывает интерес к одной сфере, а, как известно, на конференциях самая полезная часть — кулуарное общение и возможность увидеть новые векторы развития. Рад, что мне довелось принять участие в качестве спикера.

Отдельное внимание школа уделила теме построения карьеры в ИТ. Мария Шеина, эксперт «Эйч», коуч и карьерный консультант, рассказала, что стоит учитывать при выборе конкретного направления в ИТ, как презентовать свой опыт из другой сферы и грамотно составить резюме, какими навыками, помимо технических, необходимо обладать. Анастасия Бадалова, руководитель команды сопровождения программ дополнительного образования Центра непрерывного образования ФКН ВШЭ, и Владислав Бояр, занимающий позицию Data Engineer во «Вкусно — и точка», рассказали, как устроено в центре обучение Data Science и анализу данных.

Мария Шеина

— Слушатели задавали разнообразные глубокие вопросы, мы долго не покидали зал, а потом продолжили обсуждение на нетворкинге. Многие вопросы были посвящены составлению технического резюме: оформлению, упоминанию софт-скилов, написанию сопроводительных писем, нюансам скрининга. Некоторых интересовали профориентационные вопросы. Мне удалось пообщаться с несколькими участниками о мотивации на работе и стратегии, которой стоит придерживаться, чтобы попросить новые проекты или более интересные задачи. Длительное обсуждение на нетворкинге было посвящено отбору и презентации себя на собеседовании — здесь вопросы были, я бы сказала, коучинговые. После лекции я услышала много приятных слов: слушателям удалось преодолеть страх, у них появилось какое-то вдохновение, им стал понятен алгоритм действий.

Впервые в рамках школы была проведена запись подкаста «Уютный ФКНчик» совместно со зрителями. Выпуск был посвящен теме «Применение LLM сегодня: от развлечений до реальной пользы». Гости обсудили оправданность ожиданий от LLM (large language models — большие языковые модели), актуальные сервисы и модели, их применение компаниями и возможные риски.

Каждый участник мог принять участие в формировании содержания выпуска и задать свой вопрос ведущему Евгению Соколову, научному руководителю Центра непрерывного образования. В качестве спикеров были приглашены Дмитрий Меркушов, руководитель группы машинного обучения в Mail.ru, и Алексей Биршерт, старший ML-инженер из банковской сферы.

Евгений Соколов

— Запись подкаста со сцены перед большой аудиторией — новый и интересный опыт. Мне кажется, получилось хорошо. Во-первых, зрители присылали много вопросов, были и глубокие, которые помогли нам лучше раскрыть тему использования больших языковых моделей в бизнесе и оживили нашу дискуссию. Удобно смотреть в зал и видеть реакцию зрителей — ты понимаешь, нужно ли еще поговорить про то, что вы сейчас обсуждаете, или пора переходить к следующему вопросу. Интерактивность тут была только на пользу, здорово, что мы это попробовали. Надеюсь, нам удастся использовать такой формат еще раз. 

Летняя школа получилась масштабная, вызвала большой интерес. Я рад, что там были и наши выпускники, которые сочли это мероприятие интересным. Получилось здорово.

Участники также поделились впечатлениями о школе.

Анна

— Спасибо организаторам летней школы за возможность изучать новое и общаться с интересными людьми! Благодаря Центру непрерывного образования мне удалось поближе познакомиться с Высшей школой экономики. Команда открыта к слушателям и готова принимать участников со всей страны. Для меня это большой плюс. Ваши проекты становятся более привлекательными в сравнении с мероприятиями других вузов. 

Анастасия

— Обязательно буду присутствовать на следующей школе Центра непрерывного образования. Мне нравятся мероприятия, которые проводит НИУ ВШЭ. Для меня школа оказалась познавательной, отдельного внимания заслуживает работа организаторов. Спасибо всей команде и спикерам!

Егор

— Практически все доклады были интересные, больше всего понравилась запись подкаста «Уютный ФКНчик» со зрителями — сидел в первом ряду. Хотелось бы больше подобных мероприятий.

В ближайшее время стартуют курсы и программы Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук.

 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.

 Изучить базы данных и язык SQL, а также язык Python, его применение для сбора, визуализации и анализа данных, статистику и машинное обучение, аналитические и продуктовые подходы к работе над реальными задачами можно на программе профессиональной переподготовки «Аналитик данных».

 Научиться программировать на Python с нуля и начать использовать его для решения и автоматизации повседневных рутинных задач, освоить сбор, анализ и визуализацию больших данных можно на очном курсе «Python для автоматизации и анализа данных».

 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.

 Онлайн-курс «SQL для начинающих» поможет освоить язык SQL с нуля: основные запросы, группировку таблиц и агрегирующие функции, работу со строками и датами, оконные функции. В результате обучения вы сможете оптимизировать повседневную работу с данными и даже подготовиться к собеседованию по SQL.

Программа онлайн-курса «Frontend-разработчик» рассчитана на начинающих программистов и ИТ-специалистов, желающих освоить разработку интерфейсов. Курс обеспечит полноценное понимание frontend-технологий, научит проектировать и разрабатывать сайты и мультимедийные интерактивные веб-приложения и поможет создать первый собственный проект для портфолио.