Преподаватель курса «Python для автоматизации и анализа данных» о своем пути в индустрии и преподавании
Слушатели программ профессиональной переподготовки — это те, кто рассматривают смену карьерной траектории. Но как пришли в индустрию преподаватели этих программ? Мы задали несколько вопросов Яну Пиле, преподавателю курса «Python для автоматизации и анализа данных» и руководителю группы аналитики в Mail.ru.
Расскажите, пожалуйста, как вы пришли в Data Science?
Учился в МГУ на физфаке. Потом в экономической аспирантуре РЭУ им. Г.В. Плеханова, но защищаться не пошёл. Снова вернулся к физике уже в Вышке :)
В ИТ попал случайно: для прохождения на junior-позицию в Тинькофф оказалось достаточно хорошего знания математики. После этого строил скоринговые модели в банках (Тинькофф, ОТП Банк, UniCredit); в рисках и в маркетинге. Дальше был Яндекс.Маркет, а сейчас я руковожу аналитикой поиска и голосового помощника в Mail.ru.
Почему вы решили преподавать?
С детства хотел преподавать, причем именно в университете. Всегда хотел стать профессором! Надеюсь, стану — дело за опытом, работой и диссертацией. Мне нравится общаться с аудиторией и пытаться что-то интересное/полезное донести.
Какие у вас впечатления от преподавания на программе «Специалист по Data Science»?
Впечатления смешанные, потому что слушатели разные и у всех разная мотивация. Со своей стороны я стараюсь максимально заинтересовать людей :) Некоторые недооценивают сложность, но с сильной мотивацией все возможно.
Что можно посоветовать будущим слушателям?
Во-первых, подумайте, для чего вам все это нужно. Во-вторых, полезно будет заранее выбрать интересный лично для вас проект. На нем можно пробовать новые знания и инструменты — так они гораздо лучше отложатся в памяти.
Точно не надо думать, что «надо быть "технарем" чтобы все это осилить». Мне встречались очень высокомотивированные студенты с совсем другими образованием: например, юристы, врачи или политологи.
Что почитать еще: Выпускник программы «Специалист по Data Science» о своем опыте обучения