Истории студенток, которые закончили и ШАД, и ШМЯ

Было вдвойне сложно, и им понравилось

Истории студенток, которые закончили и ШАД, и ШМЯ

Анализ данных

Девиз Школы анализа данных: «Будет сложно, вам понравится». Но некоторым студентам этого недостаточно, и они берутся не за одну программу, а за две. Выпускницы, которые прошли через Школу анализа данных и Школу менеджеров Яндекса, рассказали, как не сдаться и всё-таки поступить с четвёртого раза, зачем учиться в обеих школах и как совмещать дополнительное образование с университетским.

Что такое ШАД и ШМЯ?

Школа анализа данных — это двухгодичные вечерние курсы для студентов и выпускников вузов, которые хотят стать специалистами по data science. На них преподают машинное обучение, компьютерное зрение, анализ текстов и другие компьютерные науки.

Школа менеджеров Яндекса — это лекции и семинары для тех, кто начинает свой путь в области создания IT-продуктов и управления ими. Двухмесячная школа объединяет менеджеров, маркетологов и аналитиков в работе над продуктами Яндекса.

Из ШАДа в ШМЯ: Алина Денисова, аналитик в Яндекс.Картах

alt

В средней школе я участвовала в олимпиадах по математике и программированию, потом поступила в СУНЦ МГУ, а потом, как и большая часть моих одноклассников, пошла на факультет вычислительной математики и кибернетики в МГУ.

Я пыталась поступить в Школу анализа данных начиная с первого курса. Первые три раза я отсеивалась на заключительном этапе — на собеседовании. Иногда это было очень неожиданно и даже забавно. Один раз на письменном испытании я не решила задачи по линейной алгебре (которую плохо знала), но всё равно прошла и выдохнула с облегчением. А потом на собеседовании их мне всё-таки дал интервьюер, чтобы проверить знания.

Когда я готовилась к отбору в последний раз, я сосредоточилась именно на прохождении собеседования, повторила злосчастную линейную алгебру по учебникам ВМК и прорешала задачи прошлых лет на Хабре. В итоге всё прошло успешно, и письменный этап я тоже решила лучше, чем в первые разы.

В учёбе в ШАДе мне тяжелее всего давались дедлайны в девять утра. У меня складывалось ощущение, что ещё вся ночь впереди и задания можно начать делать попозже

Я ложилась в лучшем случае в шесть в надежде, что модель успеет досчитаться за три часа. Потом вставала ровно в восемь пятьдесят и отправляла результат.

ШАД помог мне научиться лучше планировать своё время. Бывало такое, что проходило две-три недели без дедлайнов, а потом друг на друга накладывались задания сразу нескольких курсов. Нужно было мотивировать себя выполнять работы заранее, чтобы не случалось авралов.

Часть дисциплин Школы пересекались с университетскими: параллельно с ШАДом я поступила в магистратуру по анализу данных ВШЭ и смогла зачесть несколько курсов. Диплом я писала уже с руководителем из Яндекса.

Из программ Школы мне больше всего понравился курс про большие данные: на нём мы делились на команды и реализовывали собственные проекты. Наш назывался Sad Russians. Его идея была в том, чтобы делать все весёлые лица на фотографиях грустными — как в стереотипе о том, что русские не улыбаются. Но нейронная сеть училась очень плохо, и мы решили, наоборот, делать людей счастливее: это проще, потому что тогда нужно вставлять на картинку зубы, а не сжимать и опускать уголки губ.

Между первым и вторым годом обучения я стажировалась в офисе Google в Цюрихе. Думаю, моих знаний хватило бы, чтобы пойти на эту стажировку и раньше, но именно ШАД дал мне уверенность в том, что всё получится.

Я считала, что хочу быть разработчицей, но на стажировке поняла, что мне не очень нравится выполнять задачи, которые приносит кто-то другой

Так я решила попробовать себя в аналитике и пошла на позицию продуктового аналитика в команду Яндекс.Карт.

А о менеджменте я впервые задумалась, учась в Школе дизайнеров бюро Горбунова: хотела узнать побольше про UX и UI. Правда, из бюро мне пришлось уйти в академ: пытаться совмещать учёбу в ШАДе, работу и ещё одну школу — всё равно, что стрелять себе в ногу. Но в школе дизайна я успела пройти курсы по управлению и понять, что мне это интересно.

Мои коллеги — продакты из Яндекс.Карт — посоветовали мне поступать в Школу менеджеров. Тестовое и собеседование прошли проще, чем в ШАДе: думаю, потому что я уже натренировалась проходить такой отбор.

К началу занятий в ШМЯ я уже успела выпуститься из ШАДа. Но во время учёбы мне пригодились знания в области анализа данных: например, когда нужно было посчитать юнит-экономику проекта, я парсила данные из Excel. Это можно было бы делать и руками, но так получалось эффективнее.

По сравнению с ШАДом в ШМЯ, конечно же, меньше нагрузка. Но при этом Школа менеджеров выделяется харизматичными спикерами: на лекциях преподаватели не только рассказывали материал, но и делились своим опытом и любопытными фактами из разных областей.

Я выпустилась из Школы менеджеров и пока что отдыхаю и не учусь, но зимой думаю продолжить изучать дизайн.

Из ШМЯ в ШАД: Настя Павловская, студентка ШАДа

alt

До яндексовых школ я прошла через МФТИ: в бакалавриате училась на факультете управления и прикладной математики, а сейчас заканчиваю магистратуру по инновациям и высоким технологиям. Больше всего меня увлекали теория вероятностей, случайные процессы и статистика. Кроме того, мне нравилось программировать, но знаний, полученных в университете, не хватало. Из этих двух увлечений и возник интерес к анализу данных, как к сочетанию красивых математических идей и кода.

Поступать в ШАД я решила, когда поняла, что хочу получить системные и глубокие знания по работе с данными. Кроме того, многие из моих знакомых к тому моменту уже успели пройти через Школу и взахлёб рассказывали о сильных преподавателях, большом количестве практики и крутой атмосфере.

В МФТИ я занималась организацией внеучебных активностей, таких как дни открытых дверей или студенческие выезды. Мне был интересен менеджмент, но я понимала, что ведение проекта в IT сильно отличается от подготовки мероприятий. Тогда мне захотелось попробовать себя в каком-нибудь учебном проекте, а ШМЯ идеально для этого подходила.

Поступление в обе школы я отложила до четвёртого курса, чтобы оно не накладывалось на интенсивную учёбу в университете. Весна моего выпускного года была занята не только дипломом, но и отбором в ШАД и ШМЯ, и я совсем не пожалела о приложенных усилиях.

Школа менеджеров проходит летом, а учеба в ШАДе начинается в сентябре, так что у меня был двухнедельный перерыв, я успела выдохнуть и набраться сил.

В ШМЯ больше всего внимания уделяют аналитике, прототипированию и дизайну, а также рассказывают о технической составляющей продуктов. К сожалению, мне не хватило курсов по развитию гибких навыков, таких как управление стрессом или обучение командной работе.

Фокус ШМЯ и ШАДа направлен на разные сферы: на менеджмент и на анализ данных соответственно. Однако это не единственное отличие: ШМЯ лучше подходит для знакомства с областью, для расширения кругозора и получения начального опыта в менеджменте. А двухлетняя программа ШАДа нацелена на приобретение студентами фундаментальных знаний.

При этом у них много общего, например, и в ШМЯ, и в ШАДе уделяют большое внимание практическим навыкам. Ещё школы похожи по атмосфере: в них преподают и учатся увлечённые люди, от которых сложно не заразиться энтузиазмом.

Я почти не применяю для учёбы в ШАДе знания, полученные в Школе менеджеров. Однако меня здорово выручают полученные там навыки: организации эффективной работы и управления временем. Помогает и умение общаться, ведь большую ценность ШАДа представляют преподаватели и студенты, с которыми ты учишься. Мне удалось гораздо глубже разобраться в предметах благодаря разговорам на кофе-пойнте и обсуждению пройденных тем и домашних заданий с однокурсниками.

Больше по теме

Анализ данных

Трансферное обучение: почему deep learning стал доступнее

Что помогает стартапам использовать методы глубинного обучения в своих проектах?

Анализ данных, Разработка, Яндекс в вузах

Как развивается онлайн-образование в МФТИ

Андрей Райгородский: «Мне очень хочется, чтобы к нам поступали люди не только из Москвы»

Анализ данных

«Задача начинающего предпринимателя — быстро совершать ошибки»

Автор курса ШАДа «Как запустить MVP» о технической стороне создания стартапов

Анализ данных, Разработка

Как устроена работа голосовых помощников

От распознавания звуков до человечных ответов на вопросы

Анализ данных

Чем занимаются лауреаты премии имени Ильи Сегаловича 2019

Исследования в сфере компьютерного зрения, распознавание эмоций и применение машинного обучения для развития Нижегородской области

Анализ данных

Зачем специалисту по data science нужна экономика?

Разработчик deep learning в Яндекс.Такси о своём переходе из экономики в науки о данных

Анализ данных, Разработка

Чем занимается разработчик инфраструктуры и как им стать

«Для нас все остальные разработчики Яндекса — пользователи»