Журнал / герои

«Чем сложнее, тем интереснее»: история выпускницы Школы анализа данных

Евгения Елистратова окончила Школу анализа данных в 2019 году. Сейчас она занимается разработкой в отделе синтеза речи в Яндексе. Женя рассказала нам, как училась на мехмате МГУ, поступила в ШАД и получила профессию специалиста Data Science

Расскажи, как ты выбирала будущую профессию

«С детства мечтала стать математиком» — это не моя история. У меня не было предпочтений. В 15 лет решила, что хочу поступать на механико-математический факультет МГУ. В то время я жила на Кипре и училась в общеобразовательной школе. Когда начала готовиться к экзаменам, поняла, что не хватает знаний по физике и математике.

С первым предметом мне помогал папа: он учёный, исследует поведение квантовых систем численными методами. Например, моделирует явления из квантовой оптики, физики конденсированного состояния и физики твёрдого тела. Наш формат подготовки напоминал работу с научным руководителем. Папа давал мне 30 задач, а я в них разбиралась, искала информацию, собирала вопросы и отправляла ему. Математику подтягивала с репетитором онлайн.

Искусство задавать вопросы оказалось даже важнее физики. Умение аккумулировать данные из нескольких источников, изучить тему настолько, чтобы грамотно сформулировать вопрос и получить ответ, пригодилось и в университете, и в жизни.

Евгения Елистратова, выпускница ШАД

На мехмате я узнала про программирование. Но студентов не учили кодить. Я столкнулась с тем, что нужно сразу писать программу и составлять алгоритм. Мне было тяжело учиться без физико-математической базы. Я готовилась сама, поэтому знала меньше, чем ребята из профильных школ. Но когда получалось, испытывала огромное удовольствие от процесса.

Про Школу анализа данных я услышала в вузе — и решила поступить, чтобы научиться программировать. Знаний и навыков, которые я получала в университете, мне не хватало. На младших курсах нагрузка была слишком высокой, поэтому я отложила поступление в ШАД до пятого курса.

Круто, а как поступила в ШАД?

Конечно, я хотела готовиться к вступительным испытаниям заранее, но учёба в университете занимала много времени. Я проходила отбор в ШАД на направление Data Science в 2017 году. Мы с однокурсниками нашли на сайте ШАД варианты тестовых заданий предыдущих лет и решали их в коридорах мехмата. Уровень сложности соответствовал математической олимпиаде имени Патнема — это задачи по линейной алгебре, статистике и теории вероятности.

Отбор в школу состоял из трёх этапов:

  1. Простые блиц-задачи — девять штук по математике и две по программированию.
  2. Олимпиадные задачи по математике.
  3. Собеседование с представителем ШАД. На нём я решала задания по математике и алгоритмам, а ещё рассказывала, почему хочу учиться. На мой взгляд, я не очень хорошо выступила на интервью: завалила алгоритмическую задачу. Но решила математическую.

В результате я всё-таки поступила, очень обрадовалась.

А как проходило обучение?

Мы учились в офисе Яндекса в Москве, на «Парке культуры». Обучение длилось два года, занятия проходили в вечернее время. Программа была сложная и интенсивная. Каждый семестр мы изучали по три курса, в среднем у меня уходило 45 часов в неделю на лекции и домашки.

Параллельно я писала диплом на мехмате, на кафедре высшей алгебры. Больше ни на что времени не хватало. Я вкладывалась в обучение, отдавала много времени и сил, старалась по максимуму выполнить все задания. В ШАД не было устных экзаменов и выпускного проекта, главное — вовремя сдавать домашние работы. В итоге я успешно отучилась и получила диплом о профессиональной переподготовке.

ШАД быстро развивается: обновляется программа, появляются новые треки и дополнительные материалы для подготовки к тестовым заданиям. Я даже застала переход на нейросети. Первый год мы изучали классическое машинное обучение, а на второй организаторы ШАД добавили материал про нейронные сети. Можно сказать, я видела, как меняется мир.

Конкурс в ШАД значительно вырос по сравнению с моим потоком. Поэтому я советую ребятам готовиться основательно, особенно если они не из технического университета, где дают хороший бэкграунд.

Бэкграунд — это хорошо. А чем тебе помогла Школа?

Я шла в ШАД за программированием, а получила гораздо больше. Изучила алгоритмы и структуры данных, нейронные сети и то, как они применяются в компьютерном зрении и при обработке естественного языка. Ещё переосмыслила разделы математики, которые на мехмате давали абстрактно, а в ШАД объясняли на прикладных задачах.

Классно, что я узнала много людей и продолжаю знакомиться с интересными специалистами. Сейчас я даже преподаю в Школе и помогаю на курсе по синтезу речи. Недавно написала несколько глав для учебника по машинному обучению. Школа анализа данных — важное место в моей жизни, моя альма-матер.

Во время учёбы главное — кооперироваться с другими студентами и вместе решать домашки. Этот опыт оказался ценной частью образования. Ведь с этими людьми вы, возможно, будете потом работать вместе.

Евгения Елистратова, выпускница ШАД

Как сложилась твоя карьера после выпуска из ШАД?

Я проходила собеседование на стажировку в Яндексе, но не попала на неё. Полгода работала в других компаниях — занималась прогнозированием временных рядов и обучала бота понимать голосовые запросы.

Потом ещё раз попробовала устроиться в Яндекс, получше подготовилась к интервью и попала в штат — на позицию младшего мидл-разработчика в сервис Яндекс Погода. Там я предсказывала движение и поведение осадков методами машинного обучения. Мы даже разработали свою технологию Meteum 2.0, которая строит прогнозы на основе данных с радаров, спутников, метеорологических моделей и сообщений пользователей.

Через два года с помощью ротации перешла в сервис Алисы, в отдел синтеза речи. На всех позициях я работала по специальности, которую получила в ШАД.

У меня не было заранее продуманного пути, мне помогали интуиция, везение и сильная мотивация. Я много выкладывалась на всех этапах: в вузе, в ШАД, на работе. Мне скучно заниматься простыми вещами. Где сложнее, там интереснее: я получаю крутые инсайты и знакомлюсь с удивительными людьми. Радость от открытия или осознания нового окупает все сложности на пути.

В Яндексе меня окружают люди, которые с пониманием относятся друг к другу. Если у сотрудников что-то не получается, менеджеры анализируют процессы и в следующем полугодии корректируют цели. Яндекс — самое человечное место в моей жизни, поэтому мне нравится работать в компании.