Путь от студента до преподавателя: выпускница рассказывает, как начала карьеру в Data Science
Юлия Аллаярова окончила онлайн-магистратуру "Master of Data Science" в 2023 году. Сейчас Юлия работает преподавателем курса «Прикладная статистика» на магистратуре, из которой она выпустилась в прошлом году. В своем интервью выпускница рассказала о своих студенческих годах, исследовательской деятельности и любви к предмету, который она преподает.
.jpg "Путь от студента до преподавателя: выпускница рассказывает, как начала карьеру в Data Science")
– Расскажите о себе. Чем вы занимались до “Master of Data Science”?
Мое первое образование — международные отношения, которое никак не связано с Data Science. Когда-то я писала дипломную работу про миграционную политику во Франции. Прошло ровно 10 лет между выпуском из специалитета в Челябинске и выпуском из магистратуры. Начала карьеру в PR, руководила отделом до октября прошлого года. Работа в PR привела меня в США. Когда вернулась в Россию, поняла: если я возвращаюсь в США, то на английском языке в коммуникациях работать можно, но далеко не уйти. Как бы мы прекрасно его ни знали, он не станет таким же, как родной язык.
– Как вы оказались на программе “Master of Data Science”?
Я искала программу, которая станет преимуществом при поиске работы в США. У меня под окнами находился Челябинский государственный университет. Но с 2019 года я работала удаленно — с таким большим стажем удалённой работы я не хотела ходить даже в университет у себя под окнами. Думала: как было бы прекрасно учиться, не выходя из дома. Потом мы случайно нашли эту программу.
На тот момент я уже руководила отделом. Нельзя отпроситься у своего руководителя и пойти учиться, так как ты и есть руководитель. Это большая ответственность. А онлайн-программа дает возможность никуда не ходить. Нет привязки к городу. По объему часов, которые предполагалось затрачивать на изучение программы, тоже казалось, что это можно сделать.
— Как готовились к вступительным экзаменам и поступлению?
Я готовилась к вступительному экзамену по математике пару месяцев: решала варианты, смотрела подготовительные вебинары от программы. Удобно, что можно сдавать экзамен удаленно, не нужно никуда ехать.
Я была в отпуске в Питере, когда пришли списки поступивших, где нашла себя. Очень помог тот факт, что я получила скидку. Это было одним из плюсов, почему в итоге мы с мужем решили вложить деньги. С нашей стороны, это была конкретная инвестиция — вложить большую сумму в обучение, чтобы впоследствии она окупилась после моего переезда в США. Отдельное достоинство, что программа на английском — удобно, что потом не нужно все переводить в своей голове, когда переедешь.
— Про что ваш магистерский диплом?
Моя дипломная работа в магистратуре обратно меня вернула на migration track, который ранее в моей жизни присутствовал. Со своим научным руководителем мы искали разные базы данных для использования в дипломной работе. В конечном счете, я нашла их в Международной организации по миграции, которая с 2014 года собирает данные тех, кто потерялся, пропал без вести, погиб во время миграции, преимущественно, по пути из Африки через Средиземное море в Европу. В итоге, я писала дипломную работу о том, как применять машинное обучение в гуманитарном направлении. У меня был реальный дата-сет, реальный проект, который существует и много значит в международном мире гуманитарной поддержки.
— Какой предмет запомнился больше остальных?
Неожиданно мне понравилась статистика, хотя все вокруг ругаются, что статистика — это ужасно скучно и трудно. У меня не было такого предмета на первой специальности, так что для меня всё ново. У нас еще был классный преподаватель —Илья Щуров.
В июне мы защитились и закончили магистратуру. В августе я вернулась из отпуска и начала заниматься статистикой. Пока мы учились, я совмещала учебу с работой, постоянно была в командировках и не было времени учиться серьезно: читать учебники, дополнительно заниматься, — делать всё, что за пределами необходимого. Полгода чтения учебников с коротким перерывом на то, чтобы собрать вещи и переехать на другой континент, привели к тому, что в декабре я вспомнила про опцию «преподавать на программе». Обычно у нас в рассылках об этом пишут. Я думала об этом еще раньше, но переезд захватил все мое внимание на несколько месяцев.
Мне очень нравится преподавать. У меня педагогические гены в семье: мама преподавала в школе, сестра работала с детьми— у всех получается это естественно. Я преподавала иностранные языки взрослым много лет: английский, французский, испанский.
— Еще вы преподаете прикладную статистику
Оказалось, что нужен преподаватель как раз на предмет «Прикладная статистика» и как раз преподаватель, который не просто преподаватель, а которому очень надо, который очень хочет. Я тот — человек, который очень хочет.
Так нашлась работа мечты: я всегда хотела преподавать в университете. Думала, что нужно будет получить кандидатскую степень, прежде, чем появится такая возможность. Но мечта сбылась гораздо быстрее, чем я ожидала. Пару месяцев готовилась к этому курсу, прошла снова его сама, как мы проходили его студентами, пересмотрела все видео, пересмотрела множество других материалов.
Я уже провела весь курс. Конечно, очень любопытно, что потом напишут студенты, какое у них будет впечатление. Но это очень классный, интересный опыт. Как всегда, когда мы кого-то учим, мы лучше узнаем материал. Интересно, когда есть сложные, эмоционально настроенные студенты, у которых что-то не получается. Но здесь мне помогает мой многолетний опыт работы в коммуникациях, потому что я могу договориться, если не обо всем, то очень о многом.
Самое приятное — встречать студентов, которым сильно понравилась статистика. Их немного, но они пишут и спрашивают рекомендации по учебникам. Data Science включает статистику, но обычно студенты интересуются другими направлениями.
Получилось, что я пришла учиться на Data Science, но при этом нашлось что-то внутри программы, что оказалось более классным. Теперь я рассматриваю возможность дальнейшего образования уже в области статистики. Сижу целыми днями, продолжая изучать статистику, когда есть свободное время — огромная масса всего, что можно изучать, например дизайн экспериментов.
У меня чудесная ассистентка на курсе — сокровище для любой компании, которая в последующем ее наймет. Она тоже изучает Data Science на онлайн-магистратуре «Искусственный интеллект». Я руководила разными людьми, но она относится к ассистентству очень ответственно.
— Программа полностью англоязычная, из преподавания были такие кейсы, когда студенты на русском начинали что-то объяснять? Или вопросы задавать?
Нет, никто не говорил по-русски. Если бы студенты говорили по-русски, я бы не поняла, потому что всю математику и статистику я изучала исключительно на английском. Однажды я попробовала пройти собеседование в российскую компанию, где были вопросы по линейной алгебре. Было непривычно, потому что термины на русском языке мне были незнакомы, хотя эти элементарные темы я знала.
— Есть ли запоминающиеся истории из онлайн-студенчества?
У нас была такая дружная группа: мы друг другу помогали понять что угодно. У меня были классные однокурсники, которые могли в час ночи объяснить мне, как настроить какую-то программу, которая у меня не работает, или в субботу утром объяснять какую-то тему, в которой я что-то не поняла. В своё время, я объясняла им статистику. Хотя мы учились полностью дистанционно, я приезжала Вышку посмотреть: университет, Покровку, — потому что невозможно, чтобы тебе не понравилась Покровка. Я приехала на несколько дней в свой отпуск, чтобы заниматься. Для большинства людей такая идея очень глупая: зачем куда-то ехать учиться, когда обучение онлайн. Мне безумно понравился корпус на Покровке. Ребята, которые находились в Москве, тоже приехали, чтобы познакомиться, встретиться, поучиться вместе. Для кого-то поездка в университет — рутина, а для кого-то — целое событие. Университет вкладывается, заботится о студентах и создает все условия: огромная библиотека, кулеры с водой, микроволновки, возможности для обеда, — всё продумано до мелочей. Скучаю по кампусу с другого континента, очень хочется попасть обратно. Я очень надеюсь, что получится приехать в Вышку ещё. Учиться и преподавать удаленно — это очень удобно, но иметь возможность приехать и посмотреть университет добавляет живого опыта.
Когда поступала в университет, на самом деле, не знала, насколько он высок в рейтингах. Стало еще приятнее учиться, узнав, что у программы высокий рейтинг и университет занимает топовые позиции.
Моя бывшая однокурсница, с которой мы учились на этой магистерской программе, живет в Германии, в Берлине. Когда я приезжала в командировку в Берлин, она устроила экскурсию по городу. Это было тоже так прекрасно.
— Когда узнают про полностью онлайн-программу, порой складывается впечатление, что всё индивидуально и ни с кем не поговоришь.
Мне кажется, что на онлайн-программе не нужно сидеть и ждать, что за тебя устроят веселье, познакомят с однокурсниками, помогут и подскажут что-то. Мы организовались сами: мы сделали чат, чтобы делиться полезными ссылками, материалами и помогать друг другу. Иногда ты пишешь код и делаешь очевидную ошибку в синтаксисе. Ты её не видишь, так как смотришь на этот код уже 12 часов подряд, тогда кто-нибудь тебе помогает. Есть две крайности. Первая: если ты платишь за учебу в хорошем вузе, то тебе должны дать всё. Вторая: люди отказываются просить помощи, так как в IT нужно уметь гуглить всё самому. Например, «Пойду-ка посижу 38 часов над задачкой, которую мне бы помогли решить за 5 минут, потому что проблема не во мне». Здесь нужно находить баланс. Мы нашли этот баланс — обратиться к однокурсникам, если ты не смог самостоятельно найти ответ.
Получилось построить комьюнити. Я получила очень классный опыт, хотя было сложно из-за нехватки времени. Но что делать? Сложно будет, в любом случае. Отличается Результат: можно устать, но иметь степень магистра в Data Science через два года, а можно только устать.
— А какое самое любимое направление из Data Science? Помимо статистики?
Здесь только статистика! Я могу сказать, какое самое любимое направление статистики, потому что она большая. Мне очень нравится дизайн экспериментов. Он за пределами программы, так как изучает структуру создания исследования: какие вопросы задавать, как находить респондентов, как получить надежные результаты.
— Напутствие студентам. Как успешнее пройти программу?
Нужно понимать что любая программа, любой курс — это не исчерпывающее знание. Нужно быть готовым искать дополнительную информацию по темам, которые пока не понял или, наоборот, по наиболее интересным тебе темам, не ограничивая себя только той информацией, что дана на курсе.