Что за новое пространство Школы анализа данных от «Яндекса»» Сходили в гости!
Кто туда поступает? А главное — зачем?
В июле этого года я попал на открытие «айти-общаги Яндекса», этому посвящён отдельный материал. Если не читали — добро пожаловать.
А сейчас заехал (за 1000 километров) на открытие нового пространства Школы анализа данных в Санкт-Петербурге, где готовят самых хардовых спецов по Machine Learning и Data Science, которых вы только можете встретить. Делюсь впечатлениями!
ШАД, что ты такое»
ШАД открыли в 2007 году, чтобы готовить программистов, которые будут круто разбираться в инструментах и методах Data Science и Machine Learning и смогут двигать айти-индустрию вперёд. С тех пор Школа выпустила почти 1500 спецов.
Программа бесплатная, учиться на ней два года, но попасть в ШАД сложно. В этом году конкурс на очное обучение был 16 человек на место, а на заочку — аж 37. Это очень много, поэтому открыли ещё одно пространство, чтобы больше студентов могли получать качественные знания.
Если пройдёте вступительные испытания — будете учиться и у сильных академических преподавателей, и у опытных IT-спецов «Яндекса», которые много чего дают из реальной практики.
Поступают в ШАД студенты и выпускники вузов, которые шарят в математике. Ещё есть альтернативный трек — туда приходят опытные разработчики, которые давно закончили универ, и для учёбы в Школе им сначала нужно вспомнить матан.
Интересно, что примерно половина поступивших не заканчивает ШАД. Да, тут правда сложно. А пройти все два года обучения без академов смогли пока около 40% студентов. Это мне рассказал руководитель ШАДа Алексей Толстиков, спасибо ему за небольшое интервью. Кстати, вот мы общаемся.
И ведь заканчивать ШАД есть ради чего: выпускников хантят в IT-компании и научные стартапы по всему миру. Работа находит их сама за счёт комбинации фундаментальных знаний и практических скиллов, которые они получают во время учебы.
Что за пространство»
ШАД открылся в питерском бизнес-центре «Феррум» — там же находится и офис «Яндекса». Видимо, эксперты-яндексоиды смогут так успевать обучать студентов — выйти из офиса, зайти в Школу, рассказать что-то на очень умном языке и вернуться к своим проектам. Как-то так я вижу типичный день айтишника, которые ещё и преподаёт.
Школа занимает целое крыло «Феррума». Есть несколько аудиторий для учёбы, в том числе лекторий с огромным экраном и колонками — называется Epochs («эпохи»). Названия других пространств схожи по стилистике: «момент» и «норма». Если кто-то спросит, всегда можно сказать «я в норме» или «я в моменте». Забавно. Прям в стиле «Яндекса» — в башне «Око» нечто похожее, материал тоже есть на сайте.
Мне рассказали, что ШАДовцы проводят за учёбой порядка 30–40 часов в неделю — это очень много. Поэтому пространство сделано так, чтобы было комфортно и учиться, и чиллить.
Есть кофе-поинт с разными вкусностями, коворкинг с библиотекой, настолками, видеоиграми, баланс-бордом и всякими такими штуками. Этими развлекухами мы на открытии и занимались. После открытия, конечно же! Кстати, зацените огромную напольную дженгу:
Всё для того, чтобы ребятам нравилось тут проводить время и общаться друг с другом. Постоянная поддержка и взаимопомощь очень важны в таком сложном учебном треке — решать трудные задачи намного проще и приятнее вместе с единомышленниками.
Неудивительно, что после выпуска студенты и преподаватели продолжают общаться, дружить, а часто и работать вместе над одними проектами. Кто-то приходит на новые курсы, кто-то возвращается в ШАД как куратор или препод. Такое вот коммьюнити.
Новая база для ML-щиков
Из новенького, что тут будет происходить помимо учебы студентов, — ШАД начнёт делать открытые лекции и интенсивы для всех, кто хочет глубже погрузиться в нейросетки и ML. Вести их будут и преподы Школы, и эксперты «Яндекса», о которых упоминал выше. Ещё будет разный движ наподобие хакатонов по разработке, соревнований по ML и алгоритмам.
В потенциале гости вместе со студентами Школы смогут работать над проектами, где нужно внедрять ИИ и строить инфраструктуру «биг даты» под разные научные и бизнес-задачи. Пример такого проекта — реальный кейс для учёных, который ребята из Yandex Сloud сделали вместе с ШАДовцами. Они разработали нейросеть для наблюдения за снежными барсами на Алтае. Нейронку научили находить животных на снимках с фотоловушек, которые установлены по всему Сайлюгемскому национальному парку. Это сильно экономит время исследователей, поскольку раньше они делали всё вручную. А в будущем ИИ сможет даже определять на фото конкретных снежных барсов.
Как раз этот кейс наряду с другими и обсуждали на паблик-токе во время открытия пространства. Разбирались, зачем нужны такие глубокие знания в сфере IT и кому это может пригодиться. Если кратко: у тех, кто освоил компьютерные науки на уровне ШАДа, векторов для развития — десятки. Можно делать крутые проекты где угодно — и в бизнесе, и в науке.
Выпускники ШАДа, например, участвуют в разработке лекарств от различных заболеваний, в том числе от рака. На искусственно выращенных органоидах проверяется эффект разных химических соединений (лекарств). Зная форму заболевания, можно смоделировать, как будет реагировать человек на тот или иной препарат. Компоненты, которые блокируют развитие рака, уже найдены. Но нужно персонализировать эту историю, чтобы лекарство было эффективным для конкретного пациента — эту информацию я тоже выведал у Алексея Толстикова. Вот это и есть те самые открытые вопросы, которые могут решать ШАДовцы. И многие другие, конечно же.
Вспомните ту же «Яндекс Погоду», которую вы открываете перед выходом на улицу — это же терабайтные массивы данных, которые надо обрабатывать, чтобы предсказать движение осадков. Или Yandex GPT, где одна из главных и первых задач разработчиков — собрать качественный датасет для обучения модели. Нейросеть должна увидеть максимально разнообразный язык, потому что только так она сможет генерить текст в разной стилистике. Такими штуками тоже занимаются ШАДовцы в Яндексе. Грузить терминами вас не буду, хотя на открытии я нормально так грузанулся. Ну я гуманитарий (по ситуации).
Короче, без ML-спецов и дата-сайентистов всё это было бы невозможно. Это к вопросу о том, что вы явно будете востребованы после окончания Школы.
Что дальше»
Ещё больше спецов, которые глубоко в теме ML. Тут прям всё заточено под машинное обучение, анализ данных, нейросети — оно и понятно. Это уже не только наше будущее. Это настоящее, которое стало возможным благодаря IT-спецам. Встраивать технологии ИИ в самые разные сферы жизни, высвобождать большое количество ресурсов и времени людей, делегируя ряд задач нейронкам — ценно.
Ближайший набор в ШАД откроют в апреле. Мне рассказали, что питерский филиал примет в следующие два года около 200 человек. Если вы уже решили, что хотите всерьёз и надолго в ML и data science — пробуйте сюда. Как говорят сами ребята: «Будет трудно, но вам понравится».