1 added
1 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-02-21
1
<p><a>#истории</a></p>
1
<p><a>#истории</a></p>
2
<ul><li>24 дек 2021</li>
2
<ul><li>24 дек 2021</li>
3
<li>0</li>
3
<li>0</li>
4
</ul><p>Когда надоело программирование, Жираслан занялся Data Science. Работая в крупном банке, он ставит себе целью стать гуру в новой профессии.</p>
4
</ul><p>Когда надоело программирование, Жираслан занялся Data Science. Работая в крупном банке, он ставит себе целью стать гуру в новой профессии.</p>
5
<p>Фото: личный архив Жираслана Шеджема</p>
5
<p>Фото: личный архив Жираслана Шеджема</p>
6
<p>Разговаривает со студентами и экспертами Skillbox. Интересуется проблемами бизнеса и социума. Своей стихией считает интервью.</p>
6
<p>Разговаривает со студентами и экспертами Skillbox. Интересуется проблемами бизнеса и социума. Своей стихией считает интервью.</p>
7
<p>Россия, Москва</p>
7
<p>Россия, Москва</p>
8
<p><strong>Достижения</strong></p>
8
<p><strong>Достижения</strong></p>
9
<p>Прошёл курс Skillbox, стажировался в "ВТБ Капитал", работает аналитиком данных в "Тинькофф Банке".</p>
9
<p>Прошёл курс Skillbox, стажировался в "ВТБ Капитал", работает аналитиком данных в "Тинькофф Банке".</p>
10
<p>Жираслан рассказал:</p>
10
<p>Жираслан рассказал:</p>
11
<ul><li>кто такие<a>аналитики-универсалы</a>и почему они нужны компаниям;</li>
11
<ul><li>кто такие<a>аналитики-универсалы</a>и почему они нужны компаниям;</li>
12
<li>что дата-сайентист обсуждает с <a>заказчиком</a>перед выполнением проекта;</li>
12
<li>что дата-сайентист обсуждает с <a>заказчиком</a>перед выполнением проекта;</li>
13
<li>сложно ли новичку<a>найти работу</a>в Data Science (спойлер - нет);</li>
13
<li>сложно ли новичку<a>найти работу</a>в Data Science (спойлер - нет);</li>
14
<li>как нечестные исследования<a>вредят</a>бизнесу;</li>
14
<li>как нечестные исследования<a>вредят</a>бизнесу;</li>
15
<li>что он думает о <a>нейросетях</a>, которые пишут книги.</li>
15
<li>что он думает о <a>нейросетях</a>, которые пишут книги.</li>
16
</ul><p><strong>- Жираслан, почему ты выбрал Data Science?</strong></p>
16
</ul><p><strong>- Жираслан, почему ты выбрал Data Science?</strong></p>
17
<p>- Я неплох в математике, мне нравится кодить. А ещё совсем недавно я увлёкся экономикой и ведением бизнеса. Математиком, программистом или экономистом себя не вижу, но зато я понимаю, как применять знания из этих областей в аналитике данных. Data Science - это синтез моих интересов.</p>
17
<p>- Я неплох в математике, мне нравится кодить. А ещё совсем недавно я увлёкся экономикой и ведением бизнеса. Математиком, программистом или экономистом себя не вижу, но зато я понимаю, как применять знания из этих областей в аналитике данных. Data Science - это синтез моих интересов.</p>
18
<p><strong>- А ты пробовал программировать?</strong></p>
18
<p><strong>- А ты пробовал программировать?</strong></p>
19
<p>- Да, я учился на инженера-программиста. Но интересно было только первые два года, пока нам преподавали математику и физику. А когда началась разработка мобильных и веб-приложений, работа с серверной частью и изучение новых программ, мне всё жутко наскучило, я понял, что инженера из меня не выйдет, да и программиста, постоянно сидящего за компьютером в офисе, тоже. Бросать универ не хотел - до конца учёбы оставалось полтора года, а идти в армию было бы очень некстати. Решил доучиться и параллельно учиться новой профессии<a>дата-сайентиста</a>в Skillbox.</p>
19
<p>- Да, я учился на инженера-программиста. Но интересно было только первые два года, пока нам преподавали математику и физику. А когда началась разработка мобильных и веб-приложений, работа с серверной частью и изучение новых программ, мне всё жутко наскучило, я понял, что инженера из меня не выйдет, да и программиста, постоянно сидящего за компьютером в офисе, тоже. Бросать универ не хотел - до конца учёбы оставалось полтора года, а идти в армию было бы очень некстати. Решил доучиться и параллельно учиться новой профессии<a>дата-сайентиста</a>в Skillbox.</p>
20
<p><strong>- Как удавалось совмещать учёбу в двух местах?</strong></p>
20
<p><strong>- Как удавалось совмещать учёбу в двух местах?</strong></p>
21
<p>- Поначалу с трудом. Я всегда ответственно относился к учёбе на курсах, поэтому, когда в универе накопились первые долги, у меня появился стресс. С одной стороны, я получал кайф от того, что наконец-то нашёл себя в новом деле. А с другой - я не был морально готов к отчислению. Но со временем привык - расставил приоритеты, научился относиться к учебным долгам как к издержкам и уже в последний год не особо переживал по этому поводу.</p>
21
<p>- Поначалу с трудом. Я всегда ответственно относился к учёбе на курсах, поэтому, когда в универе накопились первые долги, у меня появился стресс. С одной стороны, я получал кайф от того, что наконец-то нашёл себя в новом деле. А с другой - я не был морально готов к отчислению. Но со временем привык - расставил приоритеты, научился относиться к учебным долгам как к издержкам и уже в последний год не особо переживал по этому поводу.</p>
22
<p><strong>- Ты сказал, что заинтересовался экономикой и ведением бизнеса. Почему это вдруг?</strong></p>
22
<p><strong>- Ты сказал, что заинтересовался экономикой и ведением бизнеса. Почему это вдруг?</strong></p>
23
<p>- Мне всегда казалось, что технарей недооценивают. Гениальные изобретения, работа инженеров и учёных не слишком обсуждаемы в обществе. А новости экономики, бизнеса и юриспруденции всегда на первых полосах. В вузах эти направления были популярными всегда, и у меня сформировалось ощущение, что я что-то упускаю.</p>
23
<p>- Мне всегда казалось, что технарей недооценивают. Гениальные изобретения, работа инженеров и учёных не слишком обсуждаемы в обществе. А новости экономики, бизнеса и юриспруденции всегда на первых полосах. В вузах эти направления были популярными всегда, и у меня сформировалось ощущение, что я что-то упускаю.</p>
24
<p>Поэтому сейчас, когда я окончил бакалавриат и нашёл работу в Data Science, я наконец-то решил утолить свой интерес к экономике и бизнесу. Я пошёл в магистратуру, чтобы лучше разбираться в предметной области и погрузиться в сферу финансов.</p>
24
<p>Поэтому сейчас, когда я окончил бакалавриат и нашёл работу в Data Science, я наконец-то решил утолить свой интерес к экономике и бизнесу. Я пошёл в магистратуру, чтобы лучше разбираться в предметной области и погрузиться в сферу финансов.</p>
25
Жираслан (справа) с другом. Фото: личный архив Жираслана Шеджема<p><strong>- Ты постоянно учишься! Откуда у тебя такая потребность?</strong></p>
25
Жираслан (справа) с другом. Фото: личный архив Жираслана Шеджема<p><strong>- Ты постоянно учишься! Откуда у тебя такая потребность?</strong></p>
26
<p>- Считаю, это нужно делать, чтобы повышать свою ценность на рынке труда. Особенно если ты выбрал сферу Data Science. Я мечтаю стать аналитиком-универсалом. Такие специалисты совершают открытия, полностью переворачивая IT-индустрию. Главное - компании нуждаются в специалистах, которые на высоком уровне разбираются в разных аспектах Data Science. Чтобы стать таким профессионалом, я много учусь и практикуюсь.</p>
26
<p>- Считаю, это нужно делать, чтобы повышать свою ценность на рынке труда. Особенно если ты выбрал сферу Data Science. Я мечтаю стать аналитиком-универсалом. Такие специалисты совершают открытия, полностью переворачивая IT-индустрию. Главное - компании нуждаются в специалистах, которые на высоком уровне разбираются в разных аспектах Data Science. Чтобы стать таким профессионалом, я много учусь и практикуюсь.</p>
27
<p><strong>- До интервью ты поделился со мной, что проходил стажировку в "ВТБ Капитал". Как это было?</strong></p>
27
<p><strong>- До интервью ты поделился со мной, что проходил стажировку в "ВТБ Капитал". Как это было?</strong></p>
28
<p>- Это было круто! Я начал стажироваться там через полгода после начала обучения в Skillbox. Чтобы попасть на стажировку, я прошёл много тестов на логику, восприятие графиков, чисел, диаграмм, а также собеседование на английском. Было непросто, но я отлично справился со всеми вступительными испытаниями. На стажировке я писал запросы в базы данных и составлял в итоге отчёт, который рассылал потом по почте сотрудникам компании.</p>
28
<p>- Это было круто! Я начал стажироваться там через полгода после начала обучения в Skillbox. Чтобы попасть на стажировку, я прошёл много тестов на логику, восприятие графиков, чисел, диаграмм, а также собеседование на английском. Было непросто, но я отлично справился со всеми вступительными испытаниями. На стажировке я писал запросы в базы данных и составлял в итоге отчёт, который рассылал потом по почте сотрудникам компании.</p>
29
<p>В целом мне понравилось. Я увидел работу аналитика изнутри, да и прокачался в общении с людьми - понял, что дата-сайентисту необходимо уметь правильно разговаривать с заказчиками.</p>
29
<p>В целом мне понравилось. Я увидел работу аналитика изнутри, да и прокачался в общении с людьми - понял, что дата-сайентисту необходимо уметь правильно разговаривать с заказчиками.</p>
30
<p><strong>- Правильно - это как?</strong></p>
30
<p><strong>- Правильно - это как?</strong></p>
31
<p>- Бывает так, что заказчик объясняет задачу, плохо представляя конечный результат. Например, он просит дата-сайентиста узнать, как метрики отражают "экономику" компании, не поясняя, что он подразумевает под "экономикой". И тут мы начинаем додумывать: "Экономика - это суммарная выручка или средний чек покупки? А может, заказчик хотел, чтобы я нашёл информацию о стоимости привлечения одного нового клиента?"</p>
31
<p>- Бывает так, что заказчик объясняет задачу, плохо представляя конечный результат. Например, он просит дата-сайентиста узнать, как метрики отражают "экономику" компании, не поясняя, что он подразумевает под "экономикой". И тут мы начинаем додумывать: "Экономика - это суммарная выручка или средний чек покупки? А может, заказчик хотел, чтобы я нашёл информацию о стоимости привлечения одного нового клиента?"</p>
32
<p>У меня несколько раз случались такие конфузы, прежде чем я понял: чтобы не гадать и потом не переделывать свою работу по несколько раз, грамотный аналитик данных должен уточнить, что именно заказчик ожидает от проекта.</p>
32
<p>У меня несколько раз случались такие конфузы, прежде чем я понял: чтобы не гадать и потом не переделывать свою работу по несколько раз, грамотный аналитик данных должен уточнить, что именно заказчик ожидает от проекта.</p>
33
<p><strong>- Что было после стажировки в ВТБ?</strong></p>
33
<p><strong>- Что было после стажировки в ВТБ?</strong></p>
34
<p>- Ещё полгода я учился и узнавал новое по профессии, а потом решил, что набрался достаточно опыта для полноценной работы дата-сайентистом. Я нашёл вакансию аналитика данных в "Тинькофф Банке" и решил к ним попасть.</p>
34
<p>- Ещё полгода я учился и узнавал новое по профессии, а потом решил, что набрался достаточно опыта для полноценной работы дата-сайентистом. Я нашёл вакансию аналитика данных в "Тинькофф Банке" и решил к ним попасть.</p>
35
<p><strong>- Сложно ли junior-специалисту найти работу в Data Science?</strong></p>
35
<p><strong>- Сложно ли junior-специалисту найти работу в Data Science?</strong></p>
36
<p>- Я бы так не сказал. Считаю, что работодатели в Data Science уделяют внимание не столько опыту, сколько скиллам и знаниям. Конечно, специалисты бывают разные: у кого-то больше опыта и знаний, у кого-то меньше - джун джуну рознь :) Но я думаю, что прошедшим профильные курсы и умеющим применять свои знания на практике найти работу не составит труда.</p>
36
<p>- Я бы так не сказал. Считаю, что работодатели в Data Science уделяют внимание не столько опыту, сколько скиллам и знаниям. Конечно, специалисты бывают разные: у кого-то больше опыта и знаний, у кого-то меньше - джун джуну рознь :) Но я думаю, что прошедшим профильные курсы и умеющим применять свои знания на практике найти работу не составит труда.</p>
37
<p><strong>- Чем занимаешься в "Тинькофф"?</strong></p>
37
<p><strong>- Чем занимаешься в "Тинькофф"?</strong></p>
38
<p>- Я аналитик в отделе контроля качества. Слежу за доступностью банковских сервисов и составляю отчёты с графиками и статистикой о том, насколько стабильно они работают. Эти отчёты нужны сотням людей, начиная от моих коллег по отделу и заканчивая топ-менеджментом, таким образом они могут оценить работу банка.</p>
38
<p>- Я аналитик в отделе контроля качества. Слежу за доступностью банковских сервисов и составляю отчёты с графиками и статистикой о том, насколько стабильно они работают. Эти отчёты нужны сотням людей, начиная от моих коллег по отделу и заканчивая топ-менеджментом, таким образом они могут оценить работу банка.</p>
39
Фото: личный архив Жираслана Шеджема<p>Честно говоря, я просто кайфую :) В мои задачи входит работа с данными, их предобработка, визуализация, написание запросов к базам данных и программирование на Python. Это круто и в то же время непросто. Я с первого дня понял, что в "Тинькофф" рабочие задачи будут сложнее, чем в "ВТБ Капитал". Но, как я уже сказал раньше, познавать новое - это суть моей профессии.</p>
39
Фото: личный архив Жираслана Шеджема<p>Честно говоря, я просто кайфую :) В мои задачи входит работа с данными, их предобработка, визуализация, написание запросов к базам данных и программирование на Python. Это круто и в то же время непросто. Я с первого дня понял, что в "Тинькофф" рабочие задачи будут сложнее, чем в "ВТБ Капитал". Но, как я уже сказал раньше, познавать новое - это суть моей профессии.</p>
40
<p><strong>- Помимо работы, как ты прокачиваешь свои скиллы в Data Science?</strong></p>
40
<p><strong>- Помимо работы, как ты прокачиваешь свои скиллы в Data Science?</strong></p>
41
<p>- На работе я практически не сталкиваюсь с машинным обучением. И когда я почувствовал, что постепенно забываю теорию в этой области, решил поучаствовать в студенческой олимпиаде "Яндекса" "<a>Я - профессионал</a>". Мне понравилось! Выполняя задачи, я освежил свои знания из курса. Думаю, что на работе или в учёбе я бы не смог так прокачаться. Теперь планирую периодически участвовать в таких олимпиадах и турнирах для дата-сайентистов.</p>
41
<p>- На работе я практически не сталкиваюсь с машинным обучением. И когда я почувствовал, что постепенно забываю теорию в этой области, решил поучаствовать в студенческой олимпиаде "Яндекса" "<a>Я - профессионал</a>". Мне понравилось! Выполняя задачи, я освежил свои знания из курса. Думаю, что на работе или в учёбе я бы не смог так прокачаться. Теперь планирую периодически участвовать в таких олимпиадах и турнирах для дата-сайентистов.</p>
42
<p>И ещё как-то раз я выполнил для саморазвития два pet-проекта. Они прекрасно дополнили моё портфолио.</p>
42
<p>И ещё как-то раз я выполнил для саморазвития два pet-проекта. Они прекрасно дополнили моё портфолио.</p>
43
<p><strong>- Что это за проекты?</strong></p>
43
<p><strong>- Что это за проекты?</strong></p>
44
<p>- В первом я описывал методы разделения электронных писем на спам и не спам. Задача была в том, чтобы я выбрал самый эффективный метод распределения писем в одну из этих двух групп. В ходе своего исследования я изучил элементы естественного языка, его обработку и классические методы машинного обучения.</p>
44
<p>- В первом я описывал методы разделения электронных писем на спам и не спам. Задача была в том, чтобы я выбрал самый эффективный метод распределения писем в одну из этих двух групп. В ходе своего исследования я изучил элементы естественного языка, его обработку и классические методы машинного обучения.</p>
45
<p>Во втором проекте я определял наиболее правдоподобные цены на жильё, исходя из разных параметров: численности населения исследуемого района, близости к метро или к побережью, климата, транспортных схем. На основании этих данных я составлял модель машинного обучения, которая предсказывала примерную стоимость недвижимости. Думаю, это полезно тем, кто ищет жильё, и тем, кто его сдаёт.</p>
45
<p>Во втором проекте я определял наиболее правдоподобные цены на жильё, исходя из разных параметров: численности населения исследуемого района, близости к метро или к побережью, климата, транспортных схем. На основании этих данных я составлял модель машинного обучения, которая предсказывала примерную стоимость недвижимости. Думаю, это полезно тем, кто ищет жильё, и тем, кто его сдаёт.</p>
46
<p><strong>- Что, по-твоему, особенно важно учитывать при работе с данными?</strong></p>
46
<p><strong>- Что, по-твоему, особенно важно учитывать при работе с данными?</strong></p>
47
<p>- Всегда быть честным и непредвзятым. Иногда случается так, что проводимые тесты и исследования дают не те результаты, которые ты ожидал. Тогда у некоторых дата-сайентистов может возникнуть соблазн продлить проверки гипотез, набрать ещё больше данных, хотя их целевое количество уже есть. Тогда есть риск необъективно оценить то, что говорят цифры, искусственно получить желаемое и представить его как действительное.</p>
47
<p>- Всегда быть честным и непредвзятым. Иногда случается так, что проводимые тесты и исследования дают не те результаты, которые ты ожидал. Тогда у некоторых дата-сайентистов может возникнуть соблазн продлить проверки гипотез, набрать ещё больше данных, хотя их целевое количество уже есть. Тогда есть риск необъективно оценить то, что говорят цифры, искусственно получить желаемое и представить его как действительное.</p>
48
<p>Естественно, это сильно вредит бизнесу. Вместо того чтобы получать новую прибыль, компании приходится подсчитывать убытки. Поэтому профессиональный аналитик никогда не будет врать в своих исследованиях. Об этом, кстати, есть очень интересная книга - "<a>Как лгать при помощи статистики</a>" Дарелла Хаффа.</p>
48
<p>Естественно, это сильно вредит бизнесу. Вместо того чтобы получать новую прибыль, компании приходится подсчитывать убытки. Поэтому профессиональный аналитик никогда не будет врать в своих исследованиях. Об этом, кстати, есть очень интересная книга - "<a>Как лгать при помощи статистики</a>" Дарелла Хаффа.</p>
49
<p><strong>- Как ты отдыхаешь от учёбы и работы?</strong></p>
49
<p><strong>- Как ты отдыхаешь от учёбы и работы?</strong></p>
50
<p>- Я без ума от футбола - стараюсь периодически играть с друзьями. Ещё я люблю шахматы. И обожаю художественную литературу о личностях, которые сделали себя сами - "<a>Трилогия желания</a>" Теодора Драйзера, "<a>Мартин Иден</a>" Джека Лондона и "<a>Дело, которому ты служишь</a>" Юрия Германа.</p>
50
<p>- Я без ума от футбола - стараюсь периодически играть с друзьями. Ещё я люблю шахматы. И обожаю художественную литературу о личностях, которые сделали себя сами - "<a>Трилогия желания</a>" Теодора Драйзера, "<a>Мартин Иден</a>" Джека Лондона и "<a>Дело, которому ты служишь</a>" Юрия Германа.</p>
51
<p><strong>- А чем тебе нравятся шахматы?</strong></p>
51
<p><strong>- А чем тебе нравятся шахматы?</strong></p>
52
<p>- Шахматы - гимнастика для мозга. В игре нужно постоянно думать наперёд - это умение бесценно в жизни. К тому же обдумывание ходов и игровой процесс дают возможность прокачивать мозг и становиться лучше.</p>
52
<p>- Шахматы - гимнастика для мозга. В игре нужно постоянно думать наперёд - это умение бесценно в жизни. К тому же обдумывание ходов и игровой процесс дают возможность прокачивать мозг и становиться лучше.</p>
53
<p><strong>- Последний вопрос к тебе, как любителю книг: что думаешь о нейросетях, которые сами пишут литературные произведения?</strong></p>
53
<p><strong>- Последний вопрос к тебе, как любителю книг: что думаешь о нейросетях, которые сами пишут литературные произведения?</strong></p>
54
<p>- С одной стороны, они меня пугают. Я привык читать произведения, написанные человеком, а не машиной. Да и сами NLP-алгоритмы ещё не так развиты, как, например, компьютерное зрение и автопилоты.</p>
54
<p>- С одной стороны, они меня пугают. Я привык читать произведения, написанные человеком, а не машиной. Да и сами NLP-алгоритмы ещё не так развиты, как, например, компьютерное зрение и автопилоты.</p>
55
<p>Но есть и другие примеры: у Илона Маска в первой половине 2021 года вышла новая нейросеть, которая научилась составлять текст и общаться с людьми. Учёным было сложно определить, что с ними разговаривает машина, а не живой человек. Так что вполне возможно, что скоро NLP-алгоритмы станут гораздо популярнее и масштабнее. И это явление очень интересно исследовать.</p>
55
<p>Но есть и другие примеры: у Илона Маска в первой половине 2021 года вышла новая нейросеть, которая научилась составлять текст и общаться с людьми. Учёным было сложно определить, что с ними разговаривает машина, а не живой человек. Так что вполне возможно, что скоро NLP-алгоритмы станут гораздо популярнее и масштабнее. И это явление очень интересно исследовать.</p>
56
-
<a>Научитесь: Профессия Data scientist + ИИ Узнать больше</a>
56
+
<a><b>Бесплатный курс по Python ➞</b>Мини-курс для новичков и для опытных кодеров. 4 крутых проекта в портфолио, живое общение со спикером. Кликните и узнайте, чему можно научиться на курсе. Смотреть программу</a>