Всем привет, меня зовут Дима, сейчас я Data Scientist в VK и одновременно заканчиваю MADE. В этой статье я бы хотел рассказать про поступление в Академию:

• кому и зачем стоит поступать в MADE;
• что даёт обучение;
• в чём уникальность образовательной программы.

Надеюсь, что статья даст понимание, как обучение в Академии может повлиять на ваш жизненный путь, будь вы новичок в Data Science, студент, который ищет способы пополнить свой багаж знаний, или программист, который хочет сменить профиль работы. Но обо всём по порядку.
 

Немного обо мне

Как бы я ни хотел быть объективным, нужно понимать, что у меня есть своё видение жизни и роли обучения в ней. Начну с предыстории. Мне 23 года, я только что окончил МГТУ им. Н. Э. Баумана по направлению «автоматизация технологических процессов и производств». На первых двух курсах было много математики, которую преподавали отлично и которую я всегда любил. А вот после этого пошла специализация с преподавателями, которые не всегда ведут те предметы, на которых специализируются. Мы обучались по учебникам тридцатилетней давности с практически полным отсутствием технического оснащения. И я понимал, что «автоматизация» в том виде, в котором она преподавалась, не совсем моё: казалось, достаточно иметь определённый набор навыков и остаток жизни ходить с ним на работу. Это меня сильно расстраивало, и я стал искать варианты приобретения навыков «на стороне»: прошёл курсы «Технопарка» (проект VK Образования в МГТУ) по машинному обучению и изучал другие открытые источники. Решил развиваться в сфере математики: взял год академического отпуска, сдав последнюю сессию и не защитив диплом. Захотел стажироваться или работать и получать новые знания. Тут я услышал об Академии MADE, которая, кажется, могла удовлетворить часть моих запросов.
 

Про Академию

Академия больших данных MADE позиционирует себя как программу, которая даёт возможность людям поменять свободное время на кучу домашек направление своей деятельности, чтобы затем начать работать в Data Science (не люблю это понятие, потому что оно не включает все направления в сфере, но признаю, что оно максимально ёмкое).

Отчасти это действительно так: есть очень большое количество кейсов, когда люди оказались в Академии потому, что захотели сменить специализацию. Вы скажете: наверное, это бывшие бэкенд- или фронтенд-специалисты, которым стало скучно. Из этой статьи Артёма Акопяна вы можете узнать, что такое обучение в MADE после работы на госслужбе. По общению в чате потока могу сказать, что людей, которые перешли сюда из других сфер, достаточно много. Это возможно, и точка. Кроме того, кажется, и возраст значения не имеет: можете поступать, даже если у вас внуки намечаются. Я обычно крутился в обществе студентов, опыт взаимодействия с людьми с разным бэкграундом, разного возраста, из разных стран стал чем-то новым и мотивирующим.

При этом в моём потоке было и достаточно магистров и даже аспирантов. Вероятно, каждый из них имел собственную цель, поступая в MADE, но глобально мне видятся две основные причины:

• смена направления деятельности (сюда можно отнести и меня);
• желание добрать знания из новой для себя сферы для использования в своих проектах.

Вторая причина кажется очень вдохновляющей и в моём случае: сейчас мир быстро развивается, и разные направления начинают взаимодействовать между собой совершенно неожиданно (посмотрите на IoT, например). Кажется, этого «сплава» мне и не хватало в бакалавриате. А Академия больших данных MADE даёт такие знания. Преподаёте высшую математику и хотите найти какие-то другие применения своим знаниям? Вам точно сюда — Эрик Муллагалиев (чьи разборы вступительных по математике я точно не забуду) не даст соврать. Перечислить все индивидуальные кейсы невозможно, но эти мне показались основными.
 

Чем хороша программа

Для себя я видел много преимуществ программы ещё перед поступлением, но в процессе обучения их оказалось больше. Опишу основные.

• Отбор на конкурсной основе и бесплатное обучение. Для меня это всегда показатель качества, потому что проходят обычно самые заряженные и заинтересованные участники, с которыми потом легче, приятнее и интереснее проходить программу.

• Хорошо организованное взаимодействие не только со своим потоком, но и с выпускниками (многие из которых также участвуют в менторских программах и помогают потом преподавателям вести курсы или оценивать домашние задания). Вы точно получите быстрый ответ на любой вопрос, Stack Overflow рядом не стоял ☺

• Широкий набор курсов по DS/ML/DL, охватывающий основные направления: от работы с табличными данными до курсов по NLP (Natural language processing), CV (Computer vision), RL (Reinforcement learning) и многих других. Не во всех вузах вы сможете найти такое разнообразие.
• Уникальный преподавательский состав из МФТИ, ВШЭ, ИТМО, а также опытные практики из сферы. Большинство из них молодые и рассматривают преподавание в MADE как оттачивание своих знаний и умений, поэтому лекции проводятся не «для галочки», а превращаются в бурное обсуждение материала со слушателями Академии.
• Возможность смотреть лекции и семинары где угодно, когда угодно и в удобном для вас темпе. Только не забывайте следить за дедлайнами по домашним заданиям.
• Выдача диплома о профессиональной переподготовке. Да, вы учитесь не просто так — все часы, проведённые за занятиями, пойдут в ваше портфолио. Как по мне, очень важный аспект в современном бюрократизированном мире.
   

Выводы

Подводя итог, хочу отметить следующую мысль: образовательная программа, которую создали в Академии больших данных MADE, уникальна. Да, существуют программы заочного или онлайн-обучения в магистратурах некоторых вузов (в этом поле MADE действительно конкурирует с ними), но они платные, что всегда снижает уровень реальной заинтересованности и готовности сидеть за домашками все выходные выдержать ритм связки full-time работа + обучение. Мне кажется, индустрии образования ещё только предстоит осознать результативность такого подхода в подготовке кадров схожих специальностей. Так что если вы чувствуете в себе силы, желание и интерес разобраться в том, как же можно соединить линейную алгебру, теорию вероятностей и программирование, то вам точно сюда. Увидимся в MADE!