От французского к Python: почему не нужно бояться менять специальность

От французского к Python: почему не нужно бояться менять специальность

2 608

От французского к Python: почему не нужно бояться менять специальность

2 608

Выпускница бакалавриата «Экономика» и магистратуры «Интеллектуальный анализ данных» НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Юлия Елизарова закончила гуманитарную гимназию, потом изучала экономику, а затем уже в магистратуре увлеклась аналитикой данных. И полностью сменила специальность — сегодня пишет код на Python и работает над международными проектами в качестве Data Scientist.

Школа с углубленным изучением французского

Я окончила школу № 22 с углубленным изучением французского языка города Дзержинска Нижегородской области. С самого детства я проявляла любовь к математике, физике, программированию. Это у меня в крови: папа — программист, у мамы тоже техническое образование.

Моя учительница, Вера Петровна Горохова, эту тягу искренне поддерживала. В меру строгая и требовательная — один из лучших педагогов в моей жизни. Если она видела, что у ученика есть способности, то давала дополнительные задания. В нашей гуманитарной школе, где в расписании стояло 7 часов французского в неделю, Вера Петровна организовала математический кружок, на котором дети могли готовиться к ЕГЭ.

Я до самого конца школы не могла понять, куда мне идти учиться. В итоге я сдавала ЕГЭ по 5 предметам — математика, русский язык, обществознание, французский и физика. Я подала документы туда, где проходной балл выше, а значит, учиться сложнее и интереснее — на экономику, бизнес-информатику, лингвистику.

У меня были высокие баллы ЕГЭ, и я прошла на все специальности. В первую же волну подала документы на факультет экономики. Мы пришли в приемную комиссию, чтобы окончательно определиться, и в коридоре встретили заместителя декана факультета экономики Екатерину Олеговну Сучкову — она рассказала, что на факультете есть профиль «Математические методы в экономике», есть классные преподаватели, и я загорелась.


Бакалавриат

В бакалавриате я поняла, что мне искренне нравится заниматься научной деятельностью, начала участвовать в исследованиях. Исследования были для меня чем-то творческим: способностью лучше описать мир, сделать новые выводы, отвечая на вопрос «как все устроено?». На 4-м курсе под руководством декана факультета экономики Марии Александровны Штефан я написала работу по анализу инвестиционных проектов в нефтегазовой отрасли и большую ее часть посвятила математическим расчетам. С этим исследованием я ездила на несколько конференций.

Однажды на конференции в МГУ я попала на секцию «Эконометрика и анализ данных», которая впоследствии сыграла ключевую роль в моем профессиональном становлении. Я слышала про анализ данных и машинное обучение и раньше, но именно после конференции ко мне пришло понимание, что за искусственным интеллектом будущее. Была одна проблема: я совсем не знала программирования. На 2-м курсе у нас был факультатив по программированию, но там давали лишь самые основы. Этих знаний было недостаточно.


Магистратура «Экономика»

Я понимала, что мне очень интересен анализ данных, в особенности эконометрика и машинное обучение. Я подала документы в магистратуру факультета экономики на «Математические методы анализа в экономике» с желанием дополнительно изучить машинное обучение. В магистратуру я поступила легко — сыграли свою роль исследовательская деятельность, опыт участия в конференциях и призовое место на НИРС.

Вместе с академическим руководителем магистратуры «Экономика» Александром Владимировичем Лариным мы выбрали темой моей курсовой работы применение машинного обучения для выявления фальсификации финансовой отчетности. Параллельно с написанием работы я начала искать курсы по машинному обучению и программированию:

  • прошла курс по базовому Питону, мне понравилось;
  • прошла на Coursera «Введение в машинное обучение» Константина Вячеславовича Воронцова (сложно, но прошла).

Эта курсовая работа стала моей отправной точкой в практическом машинном обучении. Я решила, что рассмотрю все методы, начиная от простых линейных и заканчивая нейронными сетями, попробую покодить руками. Эта работа не содержала явных научных открытий, но она имела практическое применение и оказалась невероятно полезной для меня.

На первом курсе магистратуры я пошла на стажировку в Единый расчетный центр в «Сибур», где практически с первого дня работы в основном занималась написанием алгоритмов, хотя изначально шла на экономическую стажировку. Пройдя ее, я поняла, что хочу получить дополнительное образование в технической сфере, и поступила в магистратуру «Интеллектуальный анализ данных».


Магистратура «Интеллектуальный анализ данных»

Поступить на бюджетное место в магистратуре мне помогло портфолио: у меня не было сильных навыков программирования, но была публикация в журнале «Бизнес-информатика». Наличие статьи добавило мне баллов для поступления на бюджет, и я с замиранием сердца пошла забирать документы с факультета экономики. Первые полгода в магистратуре «Интеллектуальный анализ данных» я жила в постоянном напряжении — много предметов, связанных с классической математикой и фундаментальным программированием: алгоритмы, структура данных, лабораторные работы. Мне было сложно, очень не хватало знаний, и казалось, что совершенно не тяну. Однако не в моих правилах что-то бросать на полпути, я поставила себе задачу стать data scientist.

Но потом стало значительно легче, я начала получать удовольствие и применять знания сразу на практике. Мы изучали компьютерную лингвистику как направление машинного обучения, компьютерное зрение. Я с удовольствием делала все задания, разбиралась, мне очень нравилось. На 2-м курсе магистратуры я решила, что хочу работать именно в IT-компании.


EPAM

У меня было несколько предложение от работодателей, но в итоге я выбрала EPAM. Меня привлекло несколько вещей:

  • возможность получить опыт работы с иностранными заказчиками;
  • возможность решать разные задачи по машинному обучению;
  • возможность прокачать свои навыки и социальная среда: в компании работают много сотрудников и выпускников Вышки.

Меня сразу взяли на позицию Data Scientist, и к настоящему времени я работаю в EPAM уже больше года. Здесь собралась крутая команда. Из моих коллег большинство либо преподает в Вышке, либо имеет кандидатскую степень. Я работаю с крупными российскими и иностранными компаниями. В анализе данных я нахожу зависимости, строю модели и создаю новые выводы. Моя любовь к исследованиям началась на факультете экономики и перетекла в любовь к анализу данных и машинному обучению.

Кроме проектной деятельности, я веду у студентов 3-го курса проектный семинар, где руковожу разработкой их учебного проекта и проверяю домашнюю работу студентов лаборатории EPAM по Data Science.


English: The last but not the least

Так как моим основным иностранным языком в школе был французский, на 1-м курсе Вышки я попала в группу английского для начинающих. Мне повезло, у нас был отличный преподаватель, и уже за первый год я выучила язык достаточно сносно. Сейчас у меня уровень B1+, я постоянно общаюсь на английском, читаю материалы по работе.

Я продолжаю искать себя в профессии. Через гуманитарную гимназию, бакалавриат «Экономика» и магистратуру «Интеллектуальный анализ данных» продолжаю опираться на свои сильные стороны и выбирать дело по душе.

Вышка дает возможность найти себя через исследования, через соединение дисциплин. И независимо от того, как складываются внешние обстоятельства, через нацеленность, самообразование и упертость можно повысить свою квалификацию или изменить образовательную траекторию на любом уровне обучения и в любом возрасте.

Чтобы сообщить об ошибке, выделите текст и нажмите Ctrl+Enter
К комментариям
Комментариев пока нет
Больше статей