Елена Булыгина предлагает Вам запомнить сайт «Ленусик»
Вы хотите запомнить сайт «Ленусик»?
Да Нет
×
Прогноз погоды

Блог

Что нужно знать IoT-разработчику

«Хаябуса» присылает на Землю капсулу с кусочками астероида. Смартфон продолжает следить за временем даже после выключения. Рой роботизированных пчёл роботизированными лапками опыляет цветочное поле. Все эти события объединяет одна аббревиатура — IoT, или интернет вещей. Какова универсальность, не находите?

Мы решили узнать больше о работе IoT-специалистов и пригласили для этого Сергея Романчука — декана недавно появившегося в GeekBrains факультета интернета вещей. Сергей возглавлял технический отдел в Forly Capital, разрабатывал средства сбора данных в Squilla LLC и даже поработал инженером-исследователем в концерне «Калашников». Сейчас Сергей — разработчик в одной из крупнейших  IT-компаний России.

Послушать 21-й выпуск вы можете на разных платформах:

В этом посте мы собрали интересные цитаты из выпуска.

— В России существует несколько интересных проектов, которые делают сельхозтехнику полностью роботизированную, объединённую в сеть. Даже продумываются схемы алгоритмов роя. Это когда несколько устройств друг с другом взаимодействуют и выполняют одну поставленную задачу без участия оператора. Я точно знаю, что на Хабре была статья разработчиков, которые делают роботизированный уборочный комбайн. Они убирают капусту и какие-то ещё кормовые растения.

— С помощью одного робота, которого отправили на Марс, починили другого, который уже был на Марсе и сломался. И потом они начали вести исследование вдвоём. Насколько я помню,  Curiosity уже превысил срок планируемой службы. Здесь можно порассуждать над инженерным чудом. Это всё IoT, так или иначе.

— Есть горы прикладного софта, которым мы пользуемся, но оно же на чём-то работает. И это что-то кто-то сделал. Есть железка, на которой всё это должно работать. От проектирования платы до подбора компонентов и сочетания этого всего. Мы на факультете планировали и создавали программу таким образом, чтобы дать фундаментальную прикладную базу для того, чтобы человек по окончании факультета смог спроектировать печатную плату, спроектировать устройство, прототипировать его, подобрать компонентную базу и запрограммировать. То есть чтобы цепочка замкнулась.

— В России почему то сложилось мнение, что программисты — это не инженеры. А классически это инженерия. Есть ещё дата-инженеры, инженеры данных. Но они тоже инженеры. Да, здесь ты ближе находишься к железу, находишься в пограничном слое: ты не делаешь высокоуровневую софтину, которая производит анализ данных с нейросетями и кучей дата-сетов. Ты работаешь в рамках одного устройства и делаешь софт, который выполняет одну задачу, но делает её хорошо.

— Мы изучаем старый язык C, который до сих пор жив и будет жить, кто бы что ни думал. Почему его, почему не C++? Мы затронем чуть-чуть C++, но C++ это больше про ООП. С — это более низкий уровень, там даётся больше свободы обращения с памятью и с данными, которые у вас есть, с тактами процессора и микроконтроллера. Но при этом он более легковесный чем C++. C++ умеет всё то же самое, но плюс у него есть объекты, а объекты потребляют память. Так как мы работаем близко к железу, может случиться так, что у нас будет всего 16 Кб памяти. Это даже не один мегабайт, это килобайты. Причем половину вы используете просто чтобы запустить свой код, а всё остальное используется для оперативной части.

— Наверное, многие вспомнят что если вытащить батарейку из старой «нокии», на ней сбросятся часы. Почему так?  [...] Потому что когда он выключен, он не мог считать время. В нём не было предусмотрено дополнительного устройства, часов реального времени, которые в случае отключения питания имели свою независимую батарейку и просто делали одну задачу — считали время.

— Здесь проблематика именно в том ещё, что специалисты стареют. Это касается и технических знаний: вот они сидят у себя на заводе, работают, но они замкнуты в своем технологическом времени и что-то новое они уже меньше изучают, меньше ездят на выставки.

— На старте джуниору со знанием английского будет достаточно просто найти работу и сразу за рубежом. Почему? Во-первых, цена. Наш джун стоит дешевле, чем европейский или американский, и даже китайский. Второе преимущество в том, что если есть английский, ввиду ненасыщенности этого рынка, можно достаточно быстро найти работу, потому что конкуренция ниже. Если ты PHP-разработчик, то у тебя конкуренция высокая, это один из самых популярных языков. А если ты C-разработчик embedded, ты понимаешь, как держать паяльник и умеешь это делать и разрабатывать устройства — пусть у тебя нет багажа опыта, тебя научат на прикладных задачах, упускать такого человека никто не хочет.

— Есть университетские стартапы, когда группа студентов в университете организует стартап, который является их совместной дипломной работой. Их могут заметить на какой-нибудь выставке и дать инвестирование. Есть просто стартапы, которые вырастают условно из гаражей, каких-то частных мастерских или домашних лабораторий. Например, умные часы Pebble. Это проект с кикстартера. Парень у себя дома собрал прототип часов и выложил на кикстартер. Я был одним из фаундеров проекта Oculus Rift на кикстартере, у меня был первый Rift DK1. Они начинали с кикстартера, а ведь это насколько крутая электроника.

Интересно? По ссылкам в начале статьи вы сможете послушать полную версию и подписаться на обновления подкаста ;) Оставайтесь с нами, впереди много классных выпусков!

 


19 фев 21, 14:55
0 0
Статистика 1
Показы: 1 Охват: 0 Прочтений: 0

«Проблема маленьких городов — нет вакансий для джунов»

Денис Горшков из Ярославля по первому образованию — инженер-радиотехник. Всю жизнь ему интересно «железо», но к 25 годам пришло желание создавать ещё и ПО. Сделать программирование профессией удалось с помощью курсов Python-разработки в GeekBrains. С апреля 2019 года Денис работает над сервисами МТС, в мае — окончил курсы и теперь развивается как специалист самостоятельно. Что дала Денису учёба в GeekBrains и что он может посоветовать начинающим разработчикам из небольших городов? Сейчас узнаете.

— Денис, привет! До курсов вы пробовали заниматься программированием самостоятельно? С какими сложностями столкнулись и почему решили обучаться в GB?

— Конечно, пробовал: смотрел всевозможные лекции на YouTube. Основная проблема такого подхода, на мой взгляд, — отсутствие наставника. IT-блогеры и ведущие разовых вебинаров заменяют преподавателя лишь частично: они не дают персональной обратной связи, далеко не всегда им вообще можно задать вопросы. 

С онлайн-курсами типа GeekBrains проще: преподаватели и наставники всегда подскажут, ответят на вопросы, проверят практическое задание. Кстати, его наличие сильно влияет на учебный процесс, потому что ты получаешь персональную оценку и обратную связь. Ты можешь узнать все плюсы и минусы своего решения, которое бывает нестандартным. Это действительно важно и очень полезно, особенно в начале пути!

— Насколько оправдались ваши ожидания от учёбы? Удалось ли за это время сделать какой-нибудь интересный проект?

— Ожидания оправдались на сто процентов: я получил даже чуть больше, чем рассчитывал, и благодарен вашим курсам! Хочу отметить отзывчивость преподавателей в целом: ни один мой вопрос не остался без ответа.

Я рад, что познакомился с отличным преподавателем Django, Иваном Макеевым, который даже пригласил меня в свой проект «Скорочтец». Это онлайн-сервис, где люди учатся меньше отвлекаться от текста, чтобы не только читать быстрее, но и лучше усваивать информацию. Тут мне впервые удалось посмотреть, что представляет собой бэкенд «боевого» приложения. Я даже смог реализовать новую функциональность на стороне сервера — систему перехода по главам книги — не без помощи Ивана, конечно. В силу занятости стажировался я недолго, но это был полезный опыт. Надеюсь, нам с Иваном ещё представится возможность поработать вместе.

— Как и когда вы нашли работу в МТС? Насколько сложно было туда попасть и долго ли вы ждали оффера? Запомнились какие-нибудь интересные вопросы или задачи с собеседования?

— Работу в МТС я нашёл на hh.ru в апреле 2019 года, ещё во время обучения на вашем портале. Отозвался на их вакансию — меня пригласили на собеседование, после которого дали два задания на понимание принципов работы с базами данных. Надо было на любом языке написать скрипт, который мог бы получать данные из БД и структурировать их для дальнейшей записи в файл. Я всё выполнил, отправил и через два дня получил оффер. Это была моя первая удачная попытка, которой предшествовали три провальных: проблема была в отсутствии опыта. Компании мне отказывали несмотря на выполненное тестовое задание.

Вакансия подразумевала, что я буду заниматься разработкой на Python. Но сейчас команда, в которую я попал, сменила курс и использует язык Java. Мне это не нравится — хочу развиваться как Python-разработчик, — но это моя первая работа в IT и любой опыт для меня сейчас очень важен.

— Над чем вы работаете, хотя бы в общих чертах? Какого типа продукт пишете, какие технологии используете?

— На данный момент я занимаюсь интеграционными сервисами. Например, последнее, что разрабатывал, — интеграционный сервис таск-трекера Redmine с системой учёта времени TimeSheet. МТС этот сервис необходим для внутренних нужд. А написан он на Java с использованием фреймворка Apache Camel.

МТС — первая моя работа в IT, но точно не последняя! Мне нравится эта сфера: тут много интересных и очень умных людей.

— Легко ли было адаптироваться на работе? Что приходилось учить с нуля в дополнение к тому, что вы уже знали? Насколько изменилось ваше восприятие профессии и Python с тех пор, как вы начали работать по новой специальности?

— Было непросто. На самом деле и сейчас нелегко, потому что приходится изучать новый язык. Однако Python я не забыл и активно использую в домашних проектах. Например, сейчас пишу бэкенд для системы управления умным домом. У меня уже есть небольшой парк IoT-устройств:

  • лампа, которая передаёт и принимает данные по протоколу Wi-Fi;
  • лампа с ZigBee-подключением;
  • датчик температуры и влажности с ZigBee;
  • обогреватель с Wi-Fi и самодельным блоком управления;
  • настенный выключатель со связью по ZigBee.

Пока я реализовал две базовые функции: контроль освещения и температуры воздуха. Выключатель управляет лампой по Wi-Fi. Обогреватель получает информацию с датчика и автоматически поддерживает заданную пользователем температуру. Сервером для всего этого служит Raspberry Pi. На нём запущено приложение, которое я написал с использованием микрофреймворка Flask.

В перспективе хочу реализовать автополив цветов и сделать автономного робота-оператора, который будет ездить по квартире с камерой, наблюдать, что происходит, и транслировать видео. 

Мне всегда больше нравилось заниматься схемотехникой — разработкой «железа», а в программирование особо не тянуло, пока я не начал изучать Python. По моему мнению, вся прелесть языка в его дружелюбии к новичкам. Сейчас мне хватает знаний, чтобы создавать разные электронные устройства и писать для них прошивку на Python. На этом и строится мой проект умного дома.

— Как любите отдыхать от кода и восстанавливать силы? Что поддерживало в начале пути и сейчас помогает выходить из тупика, когда что-то не получается?

— Люблю читать интересные статьи и смотреть видеолекции по программированию. В случае каких-то «затыков» стараюсь не сдаваться и ищу решение до победного.

Сейчас для меня каждый новый шаг — это маленькая победа, но гордиться собой некогда. После решения задачи, которая вызывала проблемы, я просто ставлю перед собой новую — более сложную — и стараюсь решить.

— Хватает ли в Ярославле работы для программистов и, в частности, питонистов? Есть ли специфика у местного IT-рынка?

— В Ярославле очень плохо с работой по IT-специальностям. Здесь не так много работодателей, и питонисту найти что-то сложно. Могу посоветовать или пробиваться в филиалы крупных компаний, или работать удалённо, или переезжать. Сейчас в нашем городе из интересных работодателей:

  • «Тензор» — разрабатывает и поддерживает свои продукты в сфере электронного документооборота и электронной отчётности;
  • «Электроника» — создаёт ПО для охранных систем, а также внедряет, настраивает и обслуживает такие системы и ПО;
  • «РТ Лабс» — дочерняя компания Ростелекома, которая занимается разработкой портала госуслуг.

Пожалуй, других крупных компаний с громкими названиями в Ярославле я не встречал.

Проблема всех маленьких городов — отсутствие вакансий на позиции Junior. Из-за этого начинающим трудно пробиться в коммерческий проект и начать развиваться в полную силу. Правда, если с переездом и удалёнкой совсем никак, можно ещё попробовать брать простые задания на площадках аутсорсинга. Но вряд ли такой поиск будет простым и быстрым.

Я стараюсь подготовить себя к переезду в другой город, например, Санкт-Петербург — он мне очень нравится и, думаю, там я смогу найти занятие по душе.

— Вы осваиваете веб-направление. Что дальше? Какие видите перспективы для себя в Python?

— Мне нравится бэкенд-разработка. Это интересное и, главное, очень востребованное направление, потому что интернет всё больше входит в нашу жизнь. Однако в дальнейшем я бы очень хотел изучить машинное обучение: меня всегда привлекали системы автоматизации, а с помощью алгоритмов machine learning можно строить более совершенные и умные системы.

Учиться продолжаю каждый день — это в IT обязательно для каждого, вне зависимости от опыта и уровня знаний.

Хотите узнать больше о выпускниках Python-факультета GeekUniversity? Вот их истории:

 


20 янв 20, 12:44
0 0
Статистика 1
Показы: 1 Охват: 0 Прочтений: 0

«Компьютеры всегда для меня были какой-то магией»

Меня зовут Георгий, мне 31 год, я работаю системным аналитиком в GeekBrains. 

О пути в профессию

Мой путь в профессию был необычным и случайным. Я работал менеджером в X5 Retail Group, когда они решили взрастить технические кадры из внутренних сотрудников. Я прошёл отбор и начал учиться. В итоге эта сфера мне понравилась, я продолжил развиваться и перешёл в Сбер. Сейчас, оглядываясь назад, понимаю, что я делал много чего неправильно, но в целом я рад, что со мной это произошло. Это был переломный момент. 

Случайность в том, что до того, как я стал системным аналитиком, моей любимой фразой всегда было: «Да я в этих компьютерах не разбираюсь». У меня экономическое образование, и компьютеры всегда были для меня какой-то магией. Со временем я понял, что это всего лишь вычислительная машина и там всё достаточно понятно.

И всё же магия там есть. Она выражается в том, что человек так сильно вырос в технологическом плане, что использует сложную технику, не задумываясь, как это работает.

О том, как рассказать ребёнку, чем ты занимаешься

Я сам объяснять не буду, а отведу ребёнка в какой-нибудь кружок, где его к этому приобщат, покажут и помогут. Мой сын уже ходил на робототехнику и понимает, что такое программа.

О достижениях

На предыдущем месте работы в прошлом году я самостоятельно разработал и внедрил приложение: сначала спроектировал решение, а после этого сам его реализовал. Получается, сделал end-to-end-продукт. Это было реально круто и удивительно. Я считаю это достижением.

О первой зарплате

Мы с супругой недавно вспоминали, что, когда мы познакомились, я получал 17 тысяч рублей. У меня в трудовом договоре было 17 тысяч, а мне платили 25 тысяч с премией, но всё равно это была стартовая точка.

О доходах

Мои доходы растут на 20–30% каждые полгода. Я поставил измеримые цели на год. Я понимаю, что хочу достичь конкретной цели, и знаю, как я должен этому соответствовать. 

О планах на первый миллион

Когда заработаю первый миллион? Сложно сказать. Это очень амбициозная цель. Когда-нибудь заработаю… У меня есть близкие друзья, которые зарабатывают такие суммы, для меня это определённый маяк. У меня есть очень близкий друг, он топ-менеджер, я на него равняюсь и пока за ним бегу. 

О мире через 20 лет

Сложно прогнозировать. Очень сложно. Технологии суперкруто развиваются. Я очень хочу посмотреть на мир через 20 лет. 

О себе через 20 лет

Думаю, я продолжу заниматься любимым делом. Может быть, в другой роли или в другой стране — неважно. Заниматься тем, что тебе нравится, — это круто. 

О людях, которые повлияли

Во-первых, моя супруга — она меня поддерживала. Весь этот путь мы прошли вместе. Она была со мной на протяжении этого пути и сейчас вдохновляет.

Во-вторых, моя мама. Она для меня пример того, как нужно реагировать на сложности: встречать с открытым забралом и просто делать то, что надо.

У кого ты учишься сейчас?

У меня есть индивидуальный план развития. По нему я прохожу ряд курсов в GeekBrains и Skillbox. Это мы говорим про hard skills. Про soft skills — пока я целенаправленно обучение не прохожу, но мне намекают, что пора бы за это взяться. 

О коллегах

Мне очень повезло с коллегами. Атмосфера, которая создана в GeekBrains, уникальна. Мне есть с чем сравнивать. Я много раз менял проекты и команды по разным причинам. Обычно это было: всё, вот здесь я завершил свой путь и иду дальше. В GeekBrains создана такая крутая атмосфера, что мне очень приятно работать с коллегами. Это не только про уровень комфорта и уюта, но и про профессионализм. Это дорогого стоит. 

О наследии

Я думал об этом, когда размышлял о будущем своего ребёнка. Чему я могу научить сына сейчас, чтобы быть спокойным за его будущее? На мой взгляд, нужно дать ему определённые маяки и передать определённые ценности. Научить справляться со сложностями и искать возможности. 

О мотивации

Я приношу пользу и могу увидеть её достаточно скоро. В каждом бизнесе должна быть своя ценность, и я помогаю её создать. Это мотивирует. 

Совет новичкам в IT

IT — это достаточно широкая сфера: есть системные аналитики, разработчики, тестировщики, проектировщики, UX-дизайнеры и архитекторы. Есть разные пути, чтобы начать. Нужно помнить: начинать что-то новое всегда сложно. Нужно проявить волю. Взять и сделать. Понимая, что тяжело. Всем тяжело начинать что-то новое, но главное — вопрос результата, твоего желания и мотивации.

С какими ощущениями ты идёшь на работу? 

Мне нравится ходить на работу, даже в условиях коронавируса. Обычно я выхожу из метро на остановку раньше и иду на работу разными маршрутами. Люблю пройтись и о чём-то подумать.

А ещё я люблю немного опаздывать. В GeekBrains созданы такие условия, что ты можешь опоздать, если предупредил коллег и руководителя. Мне очень нравится, что я не стрессую, прихожу на работу с удовольствием и по своему маршруту.

Не каждый работодатель может этим похвастаться. Когда я работал в другой компании, у меня был очень строгий и принципиальный руководитель. Если я опаздывал на минуту, он подходил ко мне и говорил: «Ты задерживаешься на час». Поход на работу был для меня стрессом. А здесь иначе. Это круто.


У вас тоже получится

Разработчик — первая Программа обучения для осознанного выбора специальности и карьерной траектории в сфере информационных технологий от GeekBrains при участии Skillbox.

Получите востребованную профессию или откройте бизнес в сфере информационных технологий.

 


19 авг 21, 16:52
0 0
Статистика 1
Показы: 1 Охват: 0 Прочтений: 0

Айдентика: создание сочетающихся фирменных фишек бренда

Перевод статьи Creating a Consistent Visual Hook от иллюстратора и продакт-дизайнера под псевдонимом Al Power.

Фишкой бренда может стать запоминающийся элемент фирменного стиля — цвет, логотип, иллюстрация. «Визуальный крючок» Apple — надкушенное яблоко, Coca-Cola ассоциируется с красным цветом, а Nesquik, шины Michelin и M&M’s запомнились персонажами из рекламы. Фирменной фишкой может быть и типографика — шрифт Helvetica стал бренд-атрибутом знаменитых компаний вроде Jeep, а Times New Roman у студентов ассоциируется с программой Word.

Стартаперы приходят ко мне с одной и той же просьбой: «Нам нужно несколько иллюстрации для сайта. Поможешь?» Просьба простая, но если копнуть глубже, становится очевидно, что им нужна не просто пара иллюстраций (подразумеваются логотипы). Быстрого взгляда на сайт или продукт достаточно, чтобы увидеть его неоднородность. Заказчикам нужен визуальный язык, который сделает продукт уникальным. Им нужна айдентика, в которой элементы будут сочетаться, даже когда проект станет масштабнее.

Дело в том, что заказчики не рассматривают проблему глобально. Обычно они думают: «Нарисуем четыре иллюстрации для лендинга, и он будет выглядеть шикарно». Это так не работает. Айдентика — нечто большее, чем логотип или набор иллюстраций. Это связанные системы элементов, каждая из которых работает на главную цель — сделать продукт уникальным.

Окей, пока это звучит как претенциозная дизайнерская чушь. Попытаюсь объяснить, как это работает.

Создание айдентики с точки зрения бизнеса

Первое, что вы должны сделать, если хотите создать стабильный бренд, — пройти бренд-спринт от Google Ventures. Он займет три часа, но отдача будет колоссальной: в конце мероприятия вы получите документ, в котором описаны основные ценности бизнеса и особенности продукта. Это поможет понять, какой визуальный язык подойдет вашему бренду, и облегчит взаимодействие с дизайнером при создании айдентики.

Создание айдентики с точки зрения дизайнера

Узнайте больше о бизнесе, с которым будете работать, на том же спринте от Google Ventures. Без четкого понимания ценностей компании, без взгляда на проект с точки зрения заказчика невозможно создать для него индивидуальный стиль.

Основы айдентики

Элементы, из которых состоит фирменный стиль:

  1. Логотип.
  2. Цветовая палитра.
  3. Типографика.
  4. TOV (тональность коммуникации).
  5. Иконки и иллюстрации.
  6. Дизайн картинок и фотографий.
  7. Гайдлайны.

Разобраться с элементами фирстиля по отдельности легко. Проще всего определиться с цветами и стилями шрифтов. Трудности возникают, когда пытаешься связать «ниточки» проекта и согласовать все элементы. Чтобы сделать продуманный дизайн и избежать факапа, создайте единый стиль, который соответствует всем аспектам айдентики. Хорошо продумайте его, и дизайн не рассыпется, когда проект разрастется.

Я всегда внимательно создаю стиль, который будет соответствовать всем аспектам айдентики. Вот кое-что из того, что я делал раньше

Кое-что из ранних проектов

Проект, для которого я разрабатывал айдентику, называется BrightSpot. Его специализация — подбирать студентам колледж и отправлять на учебу, а позже — находить им работодателей. План заключался в том, чтобы найти фирменные фишки, которые подходят всем разделам проекта. Поэтому я разбил айдентику на четыре части, которые смогу сочетать: цвета, логотип, типографика и иллюстрации.

Цвета

Я проанализировал разделы проекта и назначил каждому цвет. Затем разделил три области на цветовые палитры: оранжевый для школ, красный для колледжей, голубой для работодателей. Так я создал визуальные различия при разделении студентов (оранжевая страница), представителей колледжей (красная страница) и потенциальных работодателей (синяя страница). Позже вы поймете, в чем идея.

Логотип

С учетом выбранной цветовой палитры я взял три одинаковые фигуры и разместил так, чтобы цвета наложились друг на друга и создали уникальный символ. Заказчику я объяснил выбор тем, что смешанные цвета — это разные части продукта. Звучит странно, но для меня это имело смысл. Также я показал, что символ напоминает прописную B. Кажется, это «продало» логотип лучше, чем идея соединения цветов.

Затем я смоделировал символ в контурном и однотонном виде, чтобы сделать его более адаптивным. Это помогло использовать логотип в разных вариантах, и основной лого при этом остался независимым.

Типографика

Я взял за основу круглый стиль логотипа и в дополнение к нему выбрал очень круглый шрифт — Nunito от Google Fonts. Это сочетание удобно использовать в дизайне проекта.

Иллюстрации

Иллюстрации стали основой проекта. Они объясняют, как работает Brightspot, а еще повторяют форму логотипа и соответствуют цветам разделов. Иллюстрации используются, чтобы структурировать информацию о проекте.

Голубые иллюстрации для раздела College

Вывод

Итак, все началось с иллюстраций. В первом разговоре о проекте сразу прозвучала фраза «Нам нужен дизайн иллюстраций». Заказчики также отметили, что хотят логотип, но больше всего нужны иллюстрации, которые помогут объяснить суть продукта. Вопрос был не о согласованном дизайне, элементы которого сочетаются и связаны между собой, — он фокусировался только на одном элементе айдентики. В этом многие ошибаются. Они смотрят на проекты слишком дробно, разрозненно. Если хотите создать связанный, однородный бренд высокого уровня, все элементы рассматривайте как одно целое. Составляющие айдентики должны быть обдуманными и связанными друг с другом. Все в проекте должно быть согласовано.

Оцените, как согласованно смотрятся логотип, цветовая палитра, типографика и иллюстрации

В результате получился проект Stride (переименовали из BrightSpot).

Я использовал этот метод, когда создавал простые иллюстрации и масштабный брендинг для проектов. Вот несколько примеров:

  • TeamHuddl — иллюстрации, логотип, цвета;
  • Qstream — иллюстрации, цвета, иконки;
  • PrivateVPN — иллюстрации, логотип, цвета, иконки;
  • Brightspot — иллюстрации, логотип, цвета;
  • OnSecurity — иллюстрации, цвета, логотип.

Надеюсь, статья оказалась полезной.

Пройти обучение

18 ноя 18, 15:38
0 0
Статистика 1
Показы: 1 Охват: 0 Прочтений: 0

«Получил шикарный оффер от Сбера, собираю вещи в Москву»

Привет, меня зовут Станислав, я из Москвы. Учился в институте РУДН на инженера-строителя. Образование выбрал по принципу крутизны вуза и прибыльности специальности. Саму профессию — исходя из предметов, по которым хорошо успевал: физика, математика и геометрия.

Но институт я не окончил — так и не появился на четвёртом курсе бакалавриата. Даже документы оттуда до сих пор не забрал. Понял в один момент, что это не моё. Плюс были финансовые сложности, надо было зарабатывать.

Я долго работал в рознице, ещё с института. Три года строил карьеру в Adidas. Когда стал пропускать вуз, то уже был заместителем управляющего в магазине.

Потом начал выбирать работу по принципу «где больше денег», потому что их не хватало. В 2018 году сменил три работы, попал в компанию Re:Store консультантом по технике Apple.

Там я познакомился с iOS и влюбился. Захотел разобраться и создавать крутые вещи. 

Первый опыт на GeekBrains

Мне было 25 лет, и я, если честно, сомневался. Смена работы предполагала снижение дохода — менее опытному специалисту меньше платят. Но меня поддерживала жена. Она чуть ли не заставила купить курс! :) Я меньше неё верил в свой успех.

Начал учиться в GeekBrains. Сначала купил маленький курс «Программист iOS». Хотел понять, моё это или нет. Он рассчитан на полгода, но я очень долго его мучал. У меня постоянно не хватало времени, много пропускал, всё очень плохо усваивалось. Без подглядывания в Google не мог написать простейшее приложение, например, to-do с таблицей.

Так происходило оттого, что много времени уходило на работу — от 210 до 240 часов в месяц без учёта дороги. Реально было учиться только на работе. Я в перерыве смотрел видео, а когда не было клиентов, мог что-то почитать.

Только когда переехал в Краснодар (надоели московские морозы!), появилось больше времени на учёбу. Ведь дорога на работу стала занимать меньше времени.

Вид на Краснодар

В конце концов, несмотря на все трудности, я понял, что программирование под iOS — это то, что мне нужно. 

И всё-таки факультет iOS на GeekBrains

Когда окончил курс по профессии «Программист iOS», решил, что надо брать следующий уровень. Не хотелось переходить на факультет, и я решил поискать другие сайты. В итоге нашёл курс на 6 месяцев для продвинутых разработчиков.

За 2 месяца понял, что до продвинутого уровня мне очень далеко, и вернул деньги. И в феврале прошлого года поступил на факультет iOS на GeekBrains. Там смежные темы с iOS-профессией, и я решил ничего не пропускать, чтобы повторить.

Впечатления от GeekBrains

Программа

План учёбы, который предлагает GeekBrains, похож на карту — показывает полезные инструменты и направления, а углубляться надо самостоятельно.

Мне нравится, что на факультете есть единая цель. Например, вся первая четверть основывалась на том, что мы разрабатывали одно приложение. Видишь общий результат работы, а не кусочки. 

Практика

Нравится, что практикуемся на актуальных крупных проектах, например, ВКонтакте. На них пытаемся связать новые знания и постоянно их использовать. 

Преподаватели

У меня было очень много крутых преподавателей: Евгений Елчев, Андрей Андропов, сейчас Дмитрий Маринин очень круто вёл курс. Мне не попадались преподаватели, которые что-то недообъясняли или бросали нас с вопросом. Со многими до сих пор общаюсь — помогают в сложных задачах, несмотря на то, что я уже у них не учусь.

А ещё Андрей и Евгений делали очень крутые разборы домашних заданий — практически каждому студенту давали обратную связь. Андрей обычно выбирал 3 проекта с популярными ошибками для всех проектов. А Евгений даже стримил на YouTube!

Многие преподаватели помимо того, что прописано в курсе, показывают свои проекты. Некоторые даже дают свой код. Особенно в последних курсах это было круто. Мне для проекта нужны были наработки, я спрашивал преподавателя, а он просто давал мне крутое готовое решение.

Одно «но»

Думаю, курс «Основы Swift» надо растянуть по времени и добавить туда информации. Это будет полезно ребятам, которые первый раз видят код. 

Поиск работы

Я начал искать работу, когда окончил первый курс факультета. У меня была задача — поскорее получить коммерческий опыт.

Использовал все способы, которые знал: телеграм-каналы, HeadHunter, даже на Linkedin зарегистрировался. Стучался в стартапы, несколько раз даже попадал в них на бесплатной основе. Успел поучаствовать в нескольких проектах.

Новичку без опыта и суперпроектов, особенно выпущенных в AppStore, трудно. GitHub в резюме — стандарт, но у меня в него заглядывали раза 2–3. Думаю, часто просто не верят — сейчас много утилит, которые могут даже рисовать там коммитами смешные картинки. Да и код может быть просто скопированным. Поэтому я получал много тестовых заданий и кучу отказов.

Было трудно выйти даже на собеседование. Видели, что нет опыта, и всё. Примерная статистика по моему HeadHunter: больше 800 просмотров странички и в итоге 20–30 технических собеседований.

Опыт публичного собеседования

Я даже прошёл публичное собеседование на YouTube-канале «Хекслет». Как-то готовился к интервью, смотрел ролики по теме. И наткнулся на эту штуку, но там встречи были в основном для спецов в вебе, бэкенде. Я нашёл менеджера, который занимается этими собеседованиями, и предложил сделать интервью для iOS-программиста. Примерно через месяц это устроили.

Меня собеседовал руководитель мобильной разработки из Mad Brains. Мы два часа общались в прямом эфире. Сейчас ролик набрал уже больше 10 тысяч просмотров.

Я тогда оканчивал первую четверть. Ну и мне сказали, что взяли бы на среднюю ульяновскую зарплату, только не айтишную :) В общем, рекомендовали получше подготовиться.

Кстати, в поиске работы этот опыт почти не помог, но когда указывал его в резюме, то все говорили, что круто. И ещё получил много поддержки от ребят, которые посмотрели видео. Это меня вдохновляло. Не сдался, продолжил искать и рассылать резюме.

Как нашёл первую работу

Я попал в коммерческую разработку после первой четверти факультета. То есть знаний, которые даёт курс по профессии iOS-разработчика, и первой четверти достаточно, чтобы найти работу.

Так после четырёх месяцев поиска (с небольшими перерывами на отчаяние) в сентябре 2020 года я устроился разработчиком мобильных приложений в компанию «Факт».

Меня заметили в одном из краснодарских карьерных чатов, где я активничал. Сидел там с двумя целями — помочь кому-то и чтобы помогли мне. Так и случилось: меня позвал на собеседование человек, который хорошо знал меня по чату.

Спустя два месяца работы меня назначили ведущим разработчиком. В небольшой команде, но приятно. Поэтому в работе над последним большим приложением — порталом для владельцев домашних животных — я участвовал в роли архитектора и руководителя iOS-разработки.

В «Факте» мне всё нравилось. Были интересные крупные проекты: например, наша команда делала приложение для Негосударственного пенсионного фонда (НПФ). Я работал из дома, заканчивал в пять вечера. Поэтому была куча свободного времени на другие проекты.

Чем ещё занимаюсь

Смузи

Участвую в стартапе, который нашёл в сообществе Mesto, где разные категории людей собираются в команды и делают проекты. Сейчас мы разрабатываем Smuzi — приложение для создания музыкальных клипов. Пошёл в этот проект, потому что здесь есть технологии, с которыми ещё не работал.

Преподавание в GeekBrains

Мне нравится помогать. Поэтому помимо того, что активно помогаю ребятам в нашем чате, иду в сторону преподавания. Пока ничего не веду — нужно сделать ещё один тестовый урок. Уже выбрали тему с Андреем Андроповым, деканом факультета. Вот так: пока сам не окончил обучение, но пытаюсь преподавать :)

Ещё одна из целей преподавания — закреплять свои знания. Ведь на работе ты используешь одни инструменты, а ребята делают непредсказуемые ошибки — и их очень полезно анализировать.

Предложение от Сбера

В «Факте» было круто, но на днях я получил шикарный оффер от Сбера. Теперь собираю вещи обратно в Москву.

Самое интересное, что вакансию мне предложили в нашем GeekBrains-чате. И я решил, а почему бы и не попробовать. Подготовил для них резюме в двух видах (для HR и для техлида).

Обычно крупные компании требуют от двух лет опыта — мне даже сам Mail.ru Group отказал поэтому. А в Сбере для начала предложили пройти тест. Получил несуперский результат, но его хватило, чтобы пройти на второй этап. Далее были вопросы по Objective-C, в котором я плаваю :) Но прошёл. Третий этап — техническое собеседование. Тут мне удалось показать себя с хорошей стороны. На большинство вопросов я знал ответы и отстреливался очень быстро. Темы были от UI до архитектур, многопоточности и диспетчеризации.

Не обошлось и без задачек. Например, найти недостатки и ошибки в коде — тут тоже хорошо справился. Указал на очевидные, определил цикл сильных ссылок и вместе с интервьюером проложил полную связь цикла. Заодно рассказал, как избегаю этого в своих проектах.

Всего с ребятами из Сбера мы общались около двух часов. Получил обратную связь: уделить внимание CoreData и Objective-С — вещам, знания которых ждуь от соискателей почти все крупные компании. Несмотря на отсутствие глубоких знаний по этим темам, мне удалось убедить будущих коллег, что я способен их быстро восполнить.

Спустя день я получил предложение познакомиться с командами. Мне сделали презентацию и накинули ещё пару задачек. Не успел познакомиться со всеми ребятами и продуктами, но я изначально выразил лояльность основному — приложению Сбера. Туда и попал.

Конечно, ответить на вопрос о зарплате прямо не получится, но это безусловно хорошее предложение. И даже выше ожиданий по анонсам от GeekBrains :)

6 проверенных советов

Повторение — мать учения

Я регулярно повторяю основы: конструкции языка, как работают классы, структуры и так далее. Потом всё остальное проще даётся.

Даже сейчас возрвщвюсь к основам: книжку Усова «Основы разработки приложений под iOS и macOS» несколько раз перечитал. Пересматривал YouTube-канал Скутаренко

Идти нужно в своём темпе 

Не нужно гнаться за тем, чтобы изучить всё за 6 месяцев. Не нужно на кого-то равняться. Лучше подобрать комфортный темп.

Вполне реально найти работу в ходе обучения. Но я бы не советовал ставить цель в духе «3 месяца и погнали». Потому что это может демотивировать в итоге. 

Копать нужно глубоко

Цель — не выполнить все задания. Цель — понять, что вообще происходит. Чем глубже понимаешь, тем лучше. Как делал я? Брал тему, которую проходим, и искал дополнительный материал. Если мы проходим классы и я что-то недопонял, то читаю соответствующие статьи «Хабра», «Медиума», смотрю материалы на raywenderlich.com (там на английском).

Я и сейчас понимаю, что много чего пропустил, хоть в коммерческой разработке чуть больше полугода.

Где найти время, когда его «нет»

Чтобы больше учиться я:

  • перестал играть;
  • сократил развлечения;
  • использовал свободное время (например, в транспорте и за обедом смотрел не мемчики, а обучающие ролики и слушал подкасты: Podlodka Podcast, AppsCast, Mobile People Talk‪s‬).

Моё лицо, когда выпало поделиться мудростью

Откройте мощь эйчаров

Резюме я редактировал около 10 раз. В этом мне помогали эйчары, которые сидят в карьерных чатах. Я искал их там, скидывал резюме и просил подсказать, что с ним не так. То есть если не знаешь, как написать резюме — найди эйчара, который знает. 

Не надо насилия

Если всё надоело, то надо сделать паузу. Чем больше себя заставляешь, тем больше это отталкивает.

Сила чтения

Личное наблюдение: 30 минут чтения — эквивалент двум часам видео. А читаю я со скоростью пятиклассника :)

 


20 май 21, 14:31
0 0
Статистика 1
Показы: 1 Охват: 0 Прочтений: 0

Дополнительные документы при приеме на работу

 


31 янв 23, 17:31
0 0
Статистика 1
Показы: 1 Охват: 0 Прочтений: 0

Разрешение конфликтных ситуаций в совместной работе

 


9 фев 23, 17:49
0 0
Статистика 1
Показы: 1 Охват: 0 Прочтений: 0

«Кайфую от того, что помогаю клиентам зарабатывать»

Алексей Кравченко из Зеленограда начинал менеджером по продажам, а затем освоил профессию интернет-маркетолога в GeekBrains и нашел работу по новой специальности. Каким был этот путь и чем продолжается?

— Алексей, привет! Почему решили сменить работу и заняться интернет-маркетингом? Как нашли GeekBrains? И насколько оправдываются ожидания от смены профессии?

— Я три года работал в продажах — пробовал разные направления: офлайн, онлайн. Последним этапом были продажи в SEO-компании, где я познакомился с интернет-маркетингом и очень увлекся этим направлением. Нужно было продавать услуги агентства: SEO-продвижение, разработку сайтов, техническую поддержку, контекстную рекламу. Проработал там около девяти месяцев и загорелся идеей стать специалистом, а не продажником.

Я начал самостоятельно изучать материалы по маркетингу: около трех месяцев читал тематические книги, собирал информацию в интернете, искал образовательные курсы и наткнулся на проект GeekBrains. Посмотрел бесплатный вебинар и через некоторое время решил купить полный курс «Интернет-маркетинг».

Сначала хотел попробовать применить новые знания на прежней работе, но в компании не оказалось подходящей вакансии. Ждать, пока освободится позиция, я был не готов, поэтому решил параллельно с учебой искать новое место.

Сейчас я специалист по контекстной рекламе в performance-агентстве Alteasy. Ожидания оправдались полностью: получаю огромное удовольствие от работы и кайфую от того, что помогаю клиентам зарабатывать.

— Быстро нашли нынешнюю работу? Что к тому моменту успели записать в резюме? И как все было?

— Работу нашел примерно на третий месяц обучения. Мы как раз закончили курс по контекстной рекламе, который вел Сергей Рыжков.

Забегая вперед, скажу, что этот курс мне особенно пригодился: помог разобраться в основах создания рекламных кампаний. Я узнал, как правильно составлять тексты объявлений, как позиционировать в них бизнес клиента и использовать УТП.

Во второй половине каждого занятия у нас была практическая работа. Мы с нуля создавали рекламные кампании для сайтов предложенной тематики. Учились подбирать ключевые слова и правильно группировать их, в том числе затронули особенности работы в Excel. Преподаватель делился профессиональными приемами и выводами, которые сделал из своего опыта. Домашняя работа тоже состояла из практических задач.

По итогам я внес в резюме «опыт сбора и группировки семантики, написание текстовых объявлений, знание правил размещения в Яндекс.Директ и Google Ads».

Так вот, когда набрал базовые знания и навыки, я решил посмотреть, на какие вакансии могу рассчитывать. Нашел несколько интересных — отправил резюме. Съездил на собеседование — успешно. Это еще больше вдохновило и убедило, что я верно выбрал направление и надо продолжать развиваться в интернет-маркетинге.

— Трудно было на собеседовании? Что по профессии спрашивал работодатель? Каким было тестовое задание?

— На собеседовании не было трудно — наоборот, я чувствовал себя достаточно уверенно. Работодателя, конечно же, интересовал мой опыт и нынешний уровень компетенций. В частности, насколько я знаю базовые метрики: CTR, CPA, ROI, ROMI и другие.

Тестовое задание, которое мне предложили, состояло из нескольких частей:

  1. Вопросы на знание метрик и того, что они показывают.
  2. Практические задачи по подбору семантики и написанию объявлений для определенного товара.
  3. Логические задачи на вычисление конкретных показателей. Например: даны три взаимосвязанных метрики — нужно посчитать четвертую.

— Насколько реальная работа в performance-агентстве отличается от того, чему учили в GeekBrains? И насколько быстро вы освоились на новом месте?

— Главное отличие — более конкретный список задач и обязанностей. Сейчас я занимаюсь в первую очередь контекстной, медийной и видеорекламой. Адаптировался довольно быстро благодаря знанию основ и огромному желанию учиться дальше.

Первые три месяца я был на испытательном сроке и совмещал работу с учебой. Но это был скорее плюс — возможность набрать практический опыт, которого не хватало. Я старался по максимуму впитывать новые знания, которыми делились более опытные коллеги, и пробовал применять то, что изучал в GB.

Уже за рамками курса GeekBrains я узнал о сквозной, мультиканальной и омниканальной аналитике. А еще — освоил сервисы автоматизации контекстной рекламы. На курсе мы успели разобрать, какие сервисы существуют, но не погружались глубоко в суть их работы.

В агентстве также узнал о новых для меня методах таргетинга и аудиторных решениях. Освоил медийную и видеорекламу.

— Какие практические задачи, выполненные за время обучения, были для вас самыми сложными?

— Нужно было сделать тестовый сайт — визитку или лендинг — для продажи товаров, но без каталога. Я взял за основу проект знакомого и начал делать сайт по продаже автозапчастей. Кстати, для этого же автосервиса я делал рекламную кампанию в рамках курса по контекстной рекламе.

Поскольку я никогда раньше не занимался веб-разработкой, технических навыков не хватило и полноценного сайта не получилось. В качестве  «тренировочного полигона» использовал известную бесплатную платформу WordPress.

Но применить полученные на курсе знания и навыки в области маркетинга мне все-таки удалось. Вместе с преподавателем мы разобрались, как сделать лендинг привлекательным и продающим. Ко мне пришло понимание, какие элементы страницы использовать и как они должны располагаться, чтобы посетители не сворачивали с пути к заказу.

— Вы изучали интернет-маркетинг не только в GB, но и в вузе, поэтому можете сравнить подходы к обучению. Чем они отличаются?

— В вузе я учился на менеджера, но, после начала учебы в GeekBrains, перевелся на специальность «Интернет-маркетинг».

Отмечу, что изучение интернет-маркетинга в институте сильно отстает от современных тенденций. В рекламных инструментах каждый год происходят изменения, появляются новые подходы, поэтому информация устаревает и материал, преподаваемый в вузе, уже не коррелирует с актуальной ситуацией в мире performance и digital.

Это касается именно профильных предметов, таких как email-маркетинг, SEO-продвижение, контекстная реклама. Фундаментальные предметы, конечно же, остаются актуальными :-)

— Какие вы видите для себя перспективы роста и развития в профессии?

— На работе я осваиваю другие каналы рекламы, помимо контекстной. В будущем вижу себя специалистом по рекламе на большинстве платных маркетинговых каналов и с большой экспертизой в аналитике. Потому что аналитика — самая важная часть нашей работы.

— Спасибо! И успеха вам в выбранном деле!

Посмотреть программу профессии Интернет-маркетолог

Пройти обучение

10 июн 19, 13:57
0 0
Статистика 1
Показы: 1 Охват: 0 Прочтений: 0

Облачные технологии

 


24 июн 22, 09:00
0 0
Статистика 1
Показы: 1 Охват: 0 Прочтений: 0

Аналитика Big Data: о новом факультете GeekUniversity

GeekUniversity запустил факультет аналитики Big Data (больших данных), и мы спешим рассказать о нем.

Наш сегодняшний собеседник — Сергей Ширкин — декан факультета и Data Scientist с опытом работы в таких компаниях, как Сбербанк, Росбанк, бюро кредитной истории Equifax. Он занимался автоматизацией финансовых технологий, строил финансовые модели на основе машинного обучения, прогнозировал просмотры рекламы с применением методов ИИ. Сейчас Сергей работает в компании Dentsu Aegis Network Russia, преподает в GeekBrains, возглавляет факультет искусственного интеллекта и новый факультет аналитики больших данных в GeekUniversity.

Сергей, привет! Расскажи, пожалуйста, почему из направления Data Science в GeekUniversity выделился факультет аналитики Big Data.

— Привет! Дело в том, что крупным компаниям нужны специалисты, которые умеют работать не просто с искусственным интеллектом, но и с большими объемами данных. С объемами, которые не обработаешь на обычном офисном компьютере или сервере: тут требуются другие мощности, а главное — алгоритмы распределенных вычислений.

Следовательно, нужны и специалисты, с такими алгоритмами знакомые.

Системы обработки больших данных — это высоконагруженные системы. Они нуждаются в осторожной грамотной эксплуатации. Не все специалисты, которые работают с искусственным интеллектом, хотят заниматься большими данными и сталкиваться с трудностями на этом пути. Тем более, для многих аналитических задач большие данные не нужны. Миллионы и десятки миллионов наблюдений, зафиксированных в базе, — это еще не Big Data. Здесь мы имеем дело с малыми и средними данными.

Специалист Data Science обычно работает с датасетом в несколько гигабайт. А большие данные измеряются в терабайтах и даже петабайтах. Для их обработки нужны кластеры машин и такие технологии, как Hadoop, Spark.

Насколько разных специалистов готовят факультеты искусственного интеллекта и анализа больших данных?

— У факультетов искусственного интеллекта и аналитики больших данных общий фундамент: и там и тут применяются статистика и машинное обучение. Но, когда у вас очень много данных, нужно знать специализированные библиотеки и технологии, прежде всего — экосферу Hadoop и парадигму MapReduce. Плюс понадобится технология Spark — более новая, чем MapReduce, и предназначенная для распределенных алгоритмов, в том числе для машинного обучения на больших данных.

Учатся на обоих факультетах одинаково по времени?

— Да, по полтора года — три семестра. Но на факультете аналитики Big Data есть дополнительные курсы, на которых студенты знакомятся с инфраструктурой (теми же Hadoop и Spark), узнают особенности работы именно с большими данными.

Получается, на факультете Big Data изучение аналитики глубже, а на Data Science — охват шире?

— Можно и так сказать. На факультете ИИ больше времени уделяется математике, компьютерному зрению, обработке естественного языка. Но, как я уже сказал, база одна.

Приведи примеры задач, которые аналитики больших данных решают в разных сферах: в банках, торговле, IT, телекоме, логистике и транспорте, консалтинге.

— В банках можно в реальном времени анализировать транзакции и тут же строить сложные модели. Малые или средние данные можно было бы сначала агрегировать и обработать, а с большими часто приходится работать в реальном времени: анализировать миллиарды транзакций и реагировать на них.

У кого еще много данных? У операторов связи: они ежедневно получают информацию терабайтами, и для работы с ней нужны специальные инструменты. Мы можем посмотреть, сколько SMS человек отправляет в день, и предложить ему подходящий тариф. Это делается, чтобы не терять клиентов. Пользователей миллионы, они постоянно делают звонки, и в результате у оператора формируется, условно говоря, таблица с миллионами строк. Чтобы это обработать, нужен кластер Hadoop, Spark и так далее.

С банками и операторами связи понятно. А другие примеры?

— В обработке Big Data может нуждаться сеть супермаркетов, которая делает свою рекомендательную систему.

Такая система составляет профиль клиента, где учитывает, какие покупки он делает. С ее помощью можно сообщать пользователю о подходящих акциях и скидках на интересные ему товары.

Получается, аналитик не только обрабатывает данные постфактум, но пишет сценарии реагирования: как система будет отвечать на события?

— Можно и постфактум анализировать, но для работы с большими данными в любом случае нужно хорошо программировать. Потому что ты имеешь дело не с таблицей Excel, а с массивом, к которому без специальных инструментов не подступишься, — для его обработки нужны библиотеки на Python. И уже с их помощью ты можешь формировать отчеты, строить графики или выводить результаты еще в каком-то виде.

Главное — понимать, что у аналитика Big Data нет готового приложения, где можно что-то вычислить и получить результат нажатием одной кнопки.

Python — это сейчас стандарт в области анализа больших данных?

— Да. В принципе, для этих задач можно использовать и Java, но по вакансиям в сфере аналитики данных видно, что работодатели в первую очередь требуют именно знание Python. Потому что под него больше популярных инструментов: библиотек для машинного обучения, просмотра данных и построения графиков.

Есть два подхода к анализу данных. Либо это Ad hoc — когда один раз смотришь нужный показатель на лету. Либо это система, которая работает и мониторит что-то ежедневно. Как правило, сначала аналитик делает множество запросов ad hoc, чтобы представить себе структуру данных и сориентироваться. А дальше он пишет приложение для регулярной работы с данными.

Можно пример, который иллюстрирует эти два подхода?

— Допустим, ты анализируешь сообщения в Twitter. Ты можешь разово найти десять самых популярных твитов месяца и вывести на одну страницу. Либо ты создашь решение, которое будет каждый день анализировать посты и выявлять тенденции: смотреть, как меняется популярность бренда по месяцам, например. Владелец бренда сможет учитывать это при разработке рекламных кампаний.

Результаты анализа больших данных более репрезентативны, чем то, что дает опрос тысячи человек или фокус-группы. И обходится работа аналитика в итоге дешевле, чем регулярное проведение опросов.

А если система работает в режиме реального времени, анализировать данные можно мгновенно, что позволяет быстрее реагировать на ситуацию.

Что такое предиктивная аналитика? Из названия ясно, что она связана с прогнозированием. Но как именно это работает?

— У нас есть данные, на основе которых мы строим прогноз: либо общий (пытаемся уловить тенденции), либо частный.

Пример частного прогноза в финансовой сфере — кредитный скоринг. Банки присваивают каждому клиенту балл «благонадежности»: насколько вероятно, что он вернет кредит. Для этого анализируют его историю поведения: какие кредиты брал, как отдавал, допускал ли просрочки по выплатам. Представь себе число клиентов крупного банка, и по каждому надо проанализировать множество транзакций.

У транспортных и логистических компаний тоже есть большие данные. Какие решения нужны в этой сфере? Прогнозирование дорожной ситуации в конкретное время в конкретном месте?

— Есть сервис «Яндекс.Пробки», да. Он строит прогнозы, в том числе на основе прошлых данных по разным участкам дороги. Но я сейчас другой пример вспомнил.

Вдоль шоссе висят щиты-экраны, на которых можно показывать любые рекламные заставки. И есть программа, которая отслеживает номера телефонов в радиусе ста метров, например. То есть система знает, кто едет по шоссе.

Дальше она анализирует связанную с этими номерами информацию: историю покупок, посещения сайтов и интернет-магазинов. Быстрый подсчет позволяет выводить на щиты рекламу, более актуальную для проезжающей в данный момент аудитории.

А откуда система берет информацию по телефонам, тем более с привязкой к магазинам и сайтам? Для этого нужно работать с какими-то специальными базами, магазинами данных?

— Интернет-сервисы обмениваются обезличенными данными в рамках закона. Системе управления рекламными щитами не нужны ваши имена и фамилии — ей достаточно знать ID, привязанный к SIM-карте. И она может получать от партнерских сервисов информацию по такому абстрактному пользователю. Купит ли владелец сервиса эти данные или обменяет «бартером» — второй вопрос. Это сложная тема, связанная с юридическими моментами, но в принципе организации у нас имеют право обмениваться неперсонифицированными данными.

Как выглядит карьерная лестница аналитика данных? Какие в этой сфере перспективы развития?

— Рядовой аналитик вырастает в тимлида — руководителя отдела или его подразделения. Главу отдела аналитики зачастую называют директором направления R&D (Research and Development) или отдела Data Science.

Можно стать начальником аналитического департамента или управления, если такие подразделения в компании есть. Плюс, естественно, есть градация Junior, Middle, Senior.

Какие проекты сделают студенты за время обучения? На странице факультета программа обучения есть, но интересно, как она будет раскрываться в реальных проектах.

— Из того, что уже утверждено, могу назвать четыре проекта:

  1. Предсказание цены на недвижимость (курс «Python для Data Science», первая четверть).
  2. Прогнозирование оттока клиентов сотового оператора (курс «BigData. Введение в экосистему Hadoop», вторая четверть).
  3. Построение модели кредитного скоринга для банка (курс «Машинное обучение. Часть 1», четвертая четверть).
  4. Рекомендательная система для интернет-магазина (курс «Машинное обучение. Часть 2», четвертая четверть).

— Про модель кредитного скоринга, телеком и рекомендательные системы мы уже говорили, а вот предсказание цены на недвижимость — это как будет выглядеть? Берется массив данных за некий период и постфактум анализируется?

Берем квартиры за определенный период времени. Известны их характеристики: метраж, этажность, количество комнат, местоположение дома, экология в районе и так далее. Строим модель предсказания цен — и после этого для других квартир можем в автоматическом режиме вычислять наиболее вероятную стоимость.

— Для проектов готовые большие данные студентам предоставят?

Да, студенты будут работать с готовыми датасетами.

— Сергей, спасибо, что рассказал о факультете и о работе аналитика Big Data. Я наконец поняла, чем на практике эта специальность отличается от смежных. Надеюсь, читатели тоже теперь лучше представляют себе профессию, о которой мы говорили.

Пройти обучение

15 май 19, 16:26
0 0
Статистика 1
Показы: 1 Охват: 0 Прочтений: 0
Темы с 31 по 40 | всего: 1491

Последние комментарии

нет комментариев
Читать

Поиск по блогу

Люди

7 пользователям нравится сайт lena2018.mirtesen.ru