За 2 месяца из программиста делающего сайты перевоплотиться в настоящего аналитика кажется делом немыслимым. Но именно это сделал наш выпускник второго потока курса
'Анализ Данных в R'.




Мерей Жолдас успешно закончил курсы и уже спешит использовать знания на практике. Он также запомнился блестящим результатом на сайте Driven Data, где аналитики решают реальные кейсы с положительными социальными воздействиями. Сервис выбирает лучшие модели и проводит онлайн-конкурсы для ученых дабы воплотить их. ТОП-8% по миру показал наш студент на данных, где нужно было предсказать является ли семья бедной или нет.

Мы поговорили с нашим героем и узнали все подробности.



Мерей, расскажите немного о себе.

Мне 28 лет. Закончил бакалавриат в университете имени Сулеймана Демиреля по IT специальности. Всегда интересовала разработка.

Работаю веб-разработчиком в компании Альфа-Банк. До этого работал в Цеснабанке, ComputelIt, Казактелекоме тоже в качестве разработчика. В целом опыт работы чуть меньше 5-и лет.


Откуда у вас интерес к Анализу Данных?

Я стараюсь всегда развиваться и учиться. В этом плане очень заинтересовали искусственный интеллект и машинное обучение. Поэтому решил, что обработка данных приблизит меня к пониманию машинного обучения.


Приходилось ли вам напрямую сталкиваться с машинным обучением? 

Пока нет. Это чисто мой интерес, так как считаю что за этой технологией будущее.


Что нового узнали от курса? 

Ой, много чего :) Узнал, что аналитики данных давно расписали всю мою жизнь и аккуратно сложили в базу. И мне это не нравится. Я сам хочу быть "оракулом" и использовать полученную информацию для получения преимущества. Курсы превзошли все мои ожидания. Я не предполагал, но теперь хочу как можно скорее сменить специализацию, чтобы двигаться в этом направлении.


Как на это смотрят ваши работодатели?

С этим мне повезло. Команда современная и готова к экспериментам. Я даже пытаюсь получить задание связанное с аналитикой данных.

"Я сам хочу быть оракулом и использовать полученную информацию для получения преимущества."


Расскажите про задание, которое вы делали на уроке и взяли топ 8%.

Это соревнование с призовым фондом 15.000$. Приз распределяется среди нескольких мест, за первое место 3000$. Суть задания - на основе зашифрованных данных определить, является ли семья бедной или нет.

Делали мы его с группой полтора недели. Но эффективных часов значительно меньше, так как приходится разрываться на работе и дома.

Столкнулся с некоторыми проблемами, которые сильно тормозили меня для достижения цели задания. После того как Динислам (наш преподаватель) помог разрешить его, дело пошло в гору.

Наша модель показывала 99.9% точности. Но на деле оказалось, что модель не так хороша.


Отличный ведь показатель, что пошло не так?

На тренировочных данных все прекрасно выходит. Видимо в тестовых данных есть информация, с которой наша модель ещё не встречалась. До сих пор пытаюсь ее улучшить.


В будущем теперь полностью забросите веб и головой в дату?

Да, скорее всего так и поступлю. Но опыт в веб все равно полезен, я могу самостоятельно создавать сайты и сервисы для своих моделей.

Буду наращивать опыт в портале kaggle, создавать портфолио, а затем плавно переходить в машинное обучение.

"Хочу изучить машинное обучние, так как считаю что за этой технологией будущее. "



Что посоветуете новичкам, которые тоже интересуются дата анализом?

Советую поскорее начать применять знания в практике. Потому что только через практику можно улучшить и закрепить знания, получить новый опыт и двигаться вперед.


А вот эти знания где черпать?

В method :)


Как уже аналитик, как бы вы предсказали будущее нашей страны?

Ууу... Будущее Казахстана... Если менталитет не поменяется, то будущее будет тяжёлым.


Улыбнули. Спасибо за ваше уделенное время!


С этой статьей также читают: Ушел страх, выстроилась структура в голове