Кто, как и зачем учит людей
из IT-индустрии новым технологиям?
Мир информационных технологий меняется с огромной скоростью, даже лучшие вузы России с трудом успевают за этими изменениями. А что делать, если ты закончил институт несколько (или много) лет назад, когда такому вообще не учили?
Как стать современным востребованным специалистом? Все потеряно?
Сообщаем: нет. Поговорили об этом с основателем BigData Team Алексеем Дралем.
В течение двух лет компания BigData Team активно занималась разработкой курсов, связанных с большими данными и машинным обучением.

Очные курсы мы проводим:
1) для вузов (МФТИ, МГУ, ВШЭ, Harbour.Space University),
2) для компаний (Сбербанк, МегаФон, Х5 Retail Group),
3) для любых желающих расширить свои знания.

Анализ больших данных сейчас используется везде: от расстановки товаров на полках магазина до изучения структуры компаний. Так что технологии на основе анализа больших данных нужны всем уже сейчас. К тому же с каждым годом растет производительность наших компьютеров, а это открывает новые горизонты работы с большими данными..

Технологии и алгоритмы тоже не стоят на месте, и если интересно узнать где этому можно обучиться, чтобы не отстать от современного мира - добро пожаловать под кат.

СЕО BigData Team рассказывает об опыте преподавания в России и последних трендах онлайн-образования.
Как и почему ты решил что хочешь обучать людей? Какие цели ты ставил?
Мне повезло заниматься олимпиадной математикой, ездить бесплатно (поскольку платно возможности не было) в профильные лагеря по подготовке олимпиадников, учиться в СУНЦ МГУ и в последствии учиться на бюджете мехмат МГУ. Мне повезло вырасти в сообществе, где поддерживали качественное образование и жили по принципу "знаешь, как сделать лучше - делай".

Осталась определенная боль от обучения в МГУ. Большинству преподавателей не хватало практических знаний. Они давали полезные фундаментальные знания, но было мало тех, кто занимался реализацией IT-продуктов, понимал весь цикл разработки. Мне всегда хотелось это исправить, добавить в программу что-то из индустрии, чтобы люди сразу понимали, что предстоит делать на работе в ИТ-компании, приобретали практические навыки.
Вручение дипломов в МГУ
Последние пять лет работы в IT (в таких компаниях как Рамблер, Яндекс и Amazon) я уделял много времени на подготовку специалистов. Даже проживая в Ирландии, я с одной стороны занимался менторством коллег по разработке ПО, а с другой - курировал учебные курсы и студентов магистратуры на базе МФТИ. Таким образом, я понял что мне просто нравится эта сфера деятельности и я могу принести здесь пользу, сделать лучше.


Почему ты остановился на обучении в России?
У меня всегда было жгучее желание улучшить систему обучения по ИТ-специальностям. Почему именно в России? Благодаря олимпиадным кружкам по математике, учителям 33й школы (г. Ярославль), СУНЦ МГУ, МГУ, Школе Анализа Данных (ШАД) Яндекса я смог получить образование бесплатно и стать квалифицированным специалистом. Именно поэтому я считал своим долгом переложить свой ИТ-опыт на базу государственных вузов. Сергей Андреев, бывший в тот момент генеральным директором ABBYY, и заведующий кафедрой АТП ФИВТ МФТИ Михаил Абрамович Ройтберг дали мне возможность осуществить свою мечту, поэтому я здесь, в России.


Как ты попал в сферу образования на базу государственных вузов в России?
Мне безумно повезло, был такой замечательный человек - Михаил Абрамович Ройтберг - доктор физмат наук, которому тоже была близка идея обучения практическим навыкам. Мы познакомились с ним на конференции в 2012 г. в Школе анализов данных Яндекса. Я читал доклад про классификацию коротких текстовых сообщений, опубликованный в журнале РАН. Михаил Абрамович курировал эту сессию. Ему понравилось выступление и он пригласил меня подготовить лекцию про практический опыт (Big Data) для студентов МФТИ. Лекция студентам, в итоге, понравилась. Так я начала карьеру в сфере образования - сначала мини-курс, факультатив на 3 лекции, семестровый курс…
Алексей Драль, Ирландия
В конце 2014 года я уехал работать в Ирландию (Amazon), но как я уже говорил ранее, я продолжал образовательные инициативы на базе МФТИ. В какой-то момент я понял, что мне нужно сконцентрироваться на образовании, не разрываться между работой в одной IT-компании и обучением в другой. В 2017 году, совместно с директором Физтех-школы Прикладной Математики и Информатики (ФПМИ) Андреем Михайловичем Райгородским, мне предоставилась возможность перестроить структуру IT-образования на базе МФТИ по машинному обучению и по работе с большими данными с 3 курса бакалавриата по 6 курс магистратуры. Мы разработали много новых программ и привлекли массу талантливых людей.


В какой момент появилась BigData Team?
Как сообщество практикующих ИТ-специалистов, желающих дать возможность студентам получить качественно ИТ-образования, мы существуем более 5 лет. Когда мы делали обучение по Big Data совместно с Яндекс на международный рынок (2017 год), тогда мы и организовали юридическое лицо.

В хронологическом порядке, после позиции зам. директора по научно-инновационной работе в МФТИ я ушел руководить обучением Data-профессиями в Корпоративный Университет Сбербанка. 5-летнего опыта выстраивания учебных программ на базе МФТИ было достаточно, чтобы в период полугода выстроить обучение по направлению Data Science и смежным областям для сотрудников Сбербанка.

А затем захотелось двигаться еще быстрее, наша дружная команда могла разрабатывать курсы с Time-to-Market менее 2х месяцев, применять это достоинство в реалиях гос. вузов или крупных компаний просто не представляется возможным. Проводить быстрые эксперименты и привлекать на обучение людей из B2C кому это действительно необходимо в настоящий момент (с полной рабочей неделей, в возрасте 25-45 лет, с целью повышения квалификации) - тоже. Поэтому я и сконцентрировался полностью на BigData Team, где это возможно.
Очные курсы по Big Data. Алексей Драль и Артем Выборнов
Какие перемены в индустрии случились за два года существования компании?
Самый очевидный тренд, который можно выделить, - получение знаний в режиме онлайн. Онлайн стал активно использоваться как полноценная составляющая образования даже на базе вузов. Например, у ВШЭ есть возможность выбрать в качестве учебного курса любой курс на Coursera, в том числе, они пользуются нашими курсами по Big Data, разработанными совместно с Yandex.

Самый правильный способ использовать онлайн в образовании - это blended learning, где смешаны элементы онлайн-образования и очного обучения. Это набирает все больший спрос по всему миру. Но там есть очень много "но", чтобы сделать это аккуратно и правильно (контроль списывания в онлайн, правильная пропорция и последовательность модулей и т.п.).

Я заметил, что многие ВУЗы по всей России привлекают практикующих IT-специалистов на базу обучения в университеты, и это здорово.. Высшие учебные заведения начали понимать, что практические умения - это необходимая составляющая обучения. Без партнерства с IT-компаниями вузам будет трудно, потому что студенты хотят приобретать именно те навыки, которые пригодятся им на практике ведь в ведущие компании попадут именно те, кто наиболее подготовлен к решению практических задач. Подготовка студентов такого уровня квалификации стала сильно выходить за рамки программы университетов. Появляется все больше образовательных компаний, основатели которых - профессионалы с опытом в IT. Они предоставляют возможность получить повышение квалификации из первых рук. Это сильно конкурентный рынок. Те, кто предоставляет знания по ИТ-дисциплинам, должны все качественнее подходить к процессу обучения и понимать, что знания должны все больше ориентироваться на конечный результат.
Расскажи о вашей деятельности.
Совместно с Yandex, мы разработали целую специализацию Big Data for Data Engineers, состоящую из 4 курсов на образовательной площадке Coursera. Уже более 50,000 слушателей по всему миру (специализация доступна на английском и корейском языках) приступили к изучению Big Data. Более 1,000 учеников закончили хотя бы один из курсов.

С точки зрения очного образования, мы реализуем различные курсы, направленные на практику - Big Data и Machine Learning, воркшопы выходного дня, обучение python, мастер-классы по обучению моделей машинного обучения без умения программировать. На курсах можно учиться очно и дистанционно. Мы предоставляем возможность подключиться к лекциям в режиме вебинаров, задавать вопросы и иметь все те же возможности, что и у слушателя в аудитории. Для того, чтобы учиться у нас нужны базовые знания по математике и умении программировать на Python. Курсы постоянно перерабатываются в соответствии с потребностями и ожиданиями конкретных слушателей, изменениями в индустрии (новые технологии и алгоритмы).

У очных курсов (даже в режиме вебинаров) есть достоинства перед онлайн-курсами на образовательных платформах типа Coursera. В очном обучении мы ориентированы на каждого отдельного человека, чтобы лично с каждым поработать. Личная коммуникация (менторство) - важная составляющая, это самый эффективный формат обучения.

Мы также проводим воркшопы по работе с данными для широкого профиля слушателей. Воркшоп может быть ориентирован на аудиторию от 40 до 300 человек. Анонсы можно найти в наших соц.сетях - Facebook или VK.

Чтобы не терять практические навыки, мы реализуем ИТ-проекты, но это уже совсем другая история…

P.S: С особенностями нашего и ИТ-образования можно будет ознакомиться в следующих выпусках. Не пропустите!