Волнительные моменты первого выпуска Alfa Data School

28 июня на втором этаже офиса Альфа-Банка прошло награждение выпускников первого потока школы Alfa Data School. Блюскрин.кз неоднократно говорил о растущем в казахстанском финтехе спросе на качественную аналитику данных, поэтому инициатива международного банка пришлась очень кстати.

На протяжении трёх месяцев 30 целеустремленных ребятпостигали непростую науку DS/ML, а 5 лучшим из них посчастливилось влиться вбольшую семью Альфа-Банка. 

Лица выпускников, дипломы, сертификаты и официальныеприглашения на работу… — волнительная атмосфера постепенно охватила обширноепространство банка.

Второй поток, кстати говоря, начался буквально вчера – 1 июля, следовательно, через три месяца финансовый рынок получит новое интеллектуальное подкрепление.

В чем уникальность Alfa Data School?  

Школа представляет из себя курсы по 3 основнымнаправлениям:

• Introduction to Data Analysis — это вводныйфундамент для построения понимания и знаний анализа данных с упором напрактику;

• Machine Learning — инженерная дисциплина, изучающаяметоды построения самообучающихся алгоритмов;

• Data Engineering — процесс сбора и очистки данных изразных источников, их передача в удобном виде аналитикам.

Что же, приятная суета и аплодисменты смолкли, и мы расспросили пятерых лучших студентов об их новом опыте. Хотелось узнать об особенностях Alfa Data School, по каким критериям известный своим демократическим подходом банк отбирал себе в команду лучших кандидатов?

Ислам Имрахунов обучался machine learning, получил диплом с отличием и оффер БУДиОД (блок по управлению данными и операционной деятельностью) на позицию аналитика на RTDM (real-time decision management).

О курсах AlfaData School узнал от одногруппника. Признаюсь, это сильно повлияло на меня:появилась возможность найти свою первую работу, начать двигаться в определенномнаправлении. Обучение в начале давалось сложно, так как было много высшейматематики, которую, честно говоря, успел подзабыть.

Приходилосьподтягивать знания и параллельно учить Python, чтобы выполнить конечный проект.Мы занимались раз в неделю по два часа. После экскурса на какую-либо темуучились самостоятельно. Жаль, что 3 месяцев недостаточно, чтобы полностьюизучить направление. 

Райса Нагимова получила диплом с отличием и оффер BIBP (бизнес-партнёр блока по управлению данными).

Я училась понаправлению data engineering. Лично для меня входные тесты оказались не такимиуж и сложными: 5 объемных заданий в формате Excel.

Курс прошел интересно, и это была кропотливая работа. Начинали с самых азов, пробовали самостоятельно создавать базы данных.

Итоговоезадание было очень большое. Требовалось создать 8 500 строк и связать их, витоге “вытаскивая” больше 10 запросов. Мне кажется, за три месяца я научиласьтому, что годами преподают в университете.

Махмут Сыздыкбаев учился по направлению machinelearning, получил диплом с отличием и оффер BI BP (аналитик управления бизнесаналитики БУДиОД).

Поначалу былотрудновато, нужны были базовые знания. Но учитель оказался очень классный, затри месяца я понял многое.  

Мерей Жанахметова закончила курс Introduction to DataAnalysis, особенно отличилась в подготовке сложной дипломной работы, получиластажировку.

— Яхотела узнать побольше о своей профессии, что и привело меня в Alfa DataSchool. Проходной тест был не очень сложным, так как я заранее готовилась.Научилась многим вещам, могу теперь сказать, что погрузилась в сферу dataanalysis.

Итоговаядипломная работа заключалась в том, чтобы составить 2 портрета клиента: подоходности и по использованию интернет-банкинга, а также найти наиболеепривлекательную сферу для банка.  

Инкар Толепбергенова закончила курс Introduction toData Analysis на диплом с отличием, получила оффер БМБ (Блок МассовыйБизнес). 

Я очень радаобучению в Alfa Data School, именно здесь начала изучать язык программированияR. Хотела бы отметить своего учителя – Никиту. Он всегда помогал и тщательноготовился к урокам (R – язык программирования, используемый в статистике. –Прим. ред.).

Идея создания школы

Об истории создания школы нам рассказала МаринаЦымбал, директор Alfa Data School.

Идею нам подал управляющий директор Альфа-Банка Максат Нуриденулы, так как мы столкнулись с проблемой дефицита кадров, – начала свой рассказ Марина. – На рынке либо нет data scientist-ов, либо они совсем “зеленые”.

На самом деле открытие собственной школы — это путь “завоевания” специалистов. Мы сами их бесплатно обучаем и на выходе получаем кадры. 

Конечно, на рынке есть хорошие «профи», но, как правило, у них высокие запросы.

Фильтрация заявок

Изначально мы хотели провести многоступенчатый фильтр. Но вскоре поняли, что это затянется надолго: наших ресурсов может не хватить, так как заявок было очень много.

Для отбора был выбран путь тестирования. И будущие ученики отбирались уже по полученным результатам. Обращали внимание не только на ответы, но и на подход к решениям. Например, приветствовали логику и повествование действий. 

Сложности… 

Мне кажется, обучение было достаточно сложным, не все справились с конечными проектами. Из 500 заявок, в итоге, были отобраны 30 лучших студентов, но до конца дошли только 22. Особенно тяжелым оказалось направление machine learning, там было очень много математики.

Основная проблема — это пробелы в математике, так что многие ребята терялись и не знали, что делать.

Некоторые опрометчиво думают, что достаточно пройти два-три месяца курсов, чтобы всё познать, но это не так.

Главное, в конечном счёте, результат   

Темой дипломных работ послужили общие проекты, но по каждому направлению была поставлена собственная задача. Вот, например, Мерей оказалась единственной, кто решил проект в R.

Работа была очень качественной, со всей визуализацией, даже с лейблами Alfa Data School.

Учитывая, что девушка только закончила 2-й курс, мы предложили ей стажировку, чтобы не мешать учебе. Но будет здорово, если бы она пришла к нам на работу через год. 

Для дипломной работы мы давали реальные кейсы банка. Например, на курсе Machine Learning рассматривалось построение модели “склонность к покупке”.

По сути, результаты такой работы вы видите каждый день, получая рассылки с акциями, распродажами и так далее. Вопрос в том, вовремя ли клиенту придёт сообщение и насколько он будет готов на него отреагировать?

Подбором оптимального предложения для целевых групп клиентов и занимаются data scientist-ы. Конечно, можно решить эту задачу более тривиально, просто разослав всей клиентской базе предложения, но в таком случае вы либо теряете деньги, либо выходите “в ноль”, не принося пользы компании.

Аналитики находят ту самую точку отсечения, которая обеспечивает эффективность маркетинговых кампаний. 

Что там, за горизонтом событий?

Мы собирались развиваться в сторону digital, то есть выходить на дистанционное обучение. Но после решили отказаться от этой идеи, по крайней мере сейчас, так как существует вероятность большой конкуренции.

Школа уникальна тем, что находится на базе банка: у студентов есть возможность протестировать свои знания на зашифрованных датасетах.

Планируем также добавить прикладную математику, так как наблюдаем серьёзные проблемы с этой дисциплиной. С октября наравне с дополнительной математикой также планируется запустить курс “Нейронные сети”.

Так мы сможем дополнить багаж знаний всех поступивших на обучение. В планах есть и проведение регулярных митапов и мастер-классов с приглашениями различных компаний для общения и обмена опытом. 

В заключение хочется подчеркнуть, что Alfa Data School – масштабный, а главное, долгосрочный образовательный проект. Чтобы стать студентом третьего потока, нужно следить за новостями Альфа-Банка в социальных сетях (FB, Instagram) и ждать старта приёма заявок. Ориентировочно, следующий набор студентов будет в сентябре/октябре текущего года. Не упустите свой шанс стать специалистом по Big Data!

Читайте также по ссылке о том, как в Альфа-Банке прошел Demo Day.

Рекомендуем

Пиксель для количества просмотров