Наша цель — ваше трудоустройство
Наши ученики трудоустроились в компании:
Получите программу курса на email
Посмотрите, как будет строиться учебный процесс

Проектно-ориентированное обучение
Мы учим на практике и разрабатываем программы совместно со специалистами из компаний-лидеров рынка. Вы решите 6 проектных задач по работе с данными и примените полученные навыки на практике. Полтора года обучения в GeekUniversity = полтора года реального опыта работы с большими данными для вашего резюме.
Наставник
В течение всего обучения у вас будет личный помощник-куратор. С ним вы сможете быстро разобраться со всеми проблемами, на которые в ином случае ушли бы недели. Работа с наставником удваивает скорость и качество обучения.


Основательная математическая подготовка
Профессионализм в Big Data — это на 50% умение строить математические модели и еще на 50% — работать с данными. GeekUniversity прокачает ваши знания в математике, которые обязательно проверят на собеседовании в любой серьезной компании.
Истории успеха

За время изучения Python в GeekUniversity Максим Столпасов успел пройти практику в Австрии и трудоустроиться. Рассылать резюме не пришлось — на стажировку, а затем и постоянную работу его пригласил преподаватель курса Django. Своей историей, впечатлениями от учебы и рекомендациями новичкам Максим поделился в интервью.
— Привет! Расскажи, пожалуйста, чем ты занимался до GU? Был ли опыт с Python и почему решил изучать Django?
— До GeekUniversity я 10 лет занимался автоматизацией: внедрял ERP-систему и поддерживал ее работоспособность на предприятии клиента.
Функции системы можно было расширять с помощью внутреннего языка программирования, но обычно настройка сводилась к расстановке галочек в интерфейсе.
Когда в 2008 году я устраивался в ту компанию, не знал ни одного ЯП. Но в среде хороших специалистов программирование меня быстро увлекло. Я начал заниматься самостоятельно, плюс выдергивал коллег после работы и готов был с ними часами говорить о коде.
В 2012 году понадобилось создать для нашего продукта среду разработки. Мы взяли текстовый редактор Sublime и стали писать к нему плагины. Так я познакомился с Python. Тут же влюбился в этот язык — гибкий, понятный, с близким мне подходом к программированию.
Шесть лет я изучал Python самостоятельно. В 2018 решил сменить работу и подобрать что-то связанное с «питоном». Достаточного опыта не было, фундаментальной теоретической подготовки тоже, а без этого никуда не брали.
Один друг показал мне тесты по Python на сайте GeekBrains. Я знаком с темой подготовки учебных материалов и мог оценить качество тестов. Оно мне очень понравилось. Подумал: если так составлены тесты, учебная программа должна соответствовать. И не ошибся.
— Что показали тесты?
— Начальный уровень я прошел без ошибок, а из среднего не знал ничего. Представил, насколько круто будет, если со временем я смогу с легкостью ответить на все эти вопросы. Захотелось развиваться, и я купил обучение в GeekUniversity.
— Как тебе учеба?
— За первые два месяца мы освоили все, что я до этого учил шесть лет! Для меня это был шок.
Занимался я всерьез: выполнял все домашние задания, читал методички и дополнительные материалы, старался сделать чуть больше, чем требовалось для оценки «отлично».
Курс Django 1 у нас вел Максим Данилов — очень рекомендую его как преподавателя! Мы общались не только на занятиях, но и в WhatsApp. Обсуждали домашние задания, подходы к решению задач. По окончании курса Максим предложил пройти практику в его фирме в Австрии. Надо было выйти из зоны комфорта: на месяц уехать в другую страну от семьи, детей. Со старой работы я тогда еще не уволился, пришлось договариваться. Но в итоге ради практики я смог все уладить и поехал.
— Учебу на это время пришлось прервать?
— Нет. Практика совпала с периодом командной разработки в GU. Мои одногруппники делали очень классный проект: систему тестирования EasyTest. Я за ним следил, анализировал рекомендации преподавателей. Максим тоже шел навстречу — выделял мне время для учебы.
По возвращении я отчитался преподавателю по командной разработке — Сергею Кручинину, — что я делал, как взаимодействовал с коллегами и применял полученные в GU знания. Этот опыт мне засчитали за командный проект.
— Над чем ты работал во время практики? Насколько хватало знаний, чему удалось научиться?
— Пригодились общие знания Python и все, что мы изучали на курсе Django. Особенно полезным оказалось умение сокращать объем потребляемой памяти в Python и работать с классами Django.
Максим Данилов — кладезь знаний, и мы с ним по вечерам обсуждали вещи за рамками учебного плана. Ведь программа занятий GeekUniversity не резиновая — всего туда не впихнешь.
Приходилось узнавать на ходу и лучшие практики, которые мы еще не успели разобрать в GU. Максим показывал мне их на реальных примерах: хороших и плохих. Причем он объяснял, почему здравая на первый взгляд идея на деле плохо работает. Было очень интересно.
— А что за продукт вы делали и в чем была твоя роль?
— Продукт называется winePad Der Digitale Sommelier — это система автоматизации продаж вин. В приложении не нужно заводить номенклатуру — в него встроена одна из лучших баз данных по винам Европы, с фото и описаниями.
Теперь о задачах. Продукт использовал библиотеку, которая перестала обновляться, и от нее нужно было избавиться. Для этого предстояло написать модуль с похожими функциями.
В частности, надо было реализовать проверку формата загружаемых пользователем картинок. Бывает, люди вместо конвертации файла просто переименовывают его. И в файле с расширением .png на деле оказывается, допустим, GIF-изображение.
Мне поручили написать код, который определял бы реальный формат по сигнатуре файла и при необходимости автоматически менял расширение на правильное. Все это должно происходить во время загрузки картинки на сервер.
Я нашел библиотеку, которая обеспечивала похожие функции, но она была написана на Python 3. Мне пришлось править ее для совместимости с Python 2.7.
— Ты говоришь, что учился взаимодействию с коллегами. Команда большая, интернациональная?
— Небольшая, но из русских в ней — только мы с Максимом. Большинство составляют австрийцы, немцы, итальянцы. Без хорошего английского было тяжко местами, но я все равно участвовал в совещаниях и благодаря поддержке Максима ориентировался в происходящем.
— Где именно в Австрии находился офис? И насколько жизнь компании отличалась от того, к чему ты привык в России?
— Я жил в городе Ландек в Тироле. Что сильно отличалось — это корпоративы. В российских компаниях, где я работал, при организации корпоративов ставка делалась на развлечение. Кроме застолья всегда были встречи со знаменитостями, разные выступления. В Австрии я впервые попал на корпоратив, полностью нацеленный на удовольствие от еды! Меня впечатлил подбор вин и угощений.
В компании невозможно вести «сухой» образ жизни, то есть совсем не пить. Практически каждый вечер мы участвовали в дегустации вин. И еще я попал на два торжественных мероприятия: открытие нового офиса с участием мэра города и рождественский корпоратив.
Один из совладельцев бизнеса — сомелье мирового уровня — раскрывал нам секреты вин. Я не большой их любитель, но был ошеломлен.
Нам наливают вино, сомелье о нем рассказывает (Максим мне переводит), затем предлагает понюхать и попробовать. Что ж, хорошее вкусное вино. «Поставьте его на пять минут», — говорит он и опять рассказывает. Через пять минут вино продышалось, пробуем снова — вкус абсолютно другой. Оставляем еще на пять минут — вкус третий. И так шесть раз! Плюс были всякие интересные закуски.
Если говорить о рабочем процессе, больших отличий я не заметил — тот же Agile. Но в компании принято работать стоя! Компьютеры — на специальных столах с регулируемой высотой. Сначала было непривычно, но через неделю я уже мог спокойно стоять весь день. По моим ощущениям, это было даже полезно.
Работа строилась так. Утром Максим подходил ко мне обсудить текущие задачи. В течение дня он спрашивал, не нужна ли помощь, а в конце я отчитывался о своем прогрессе.
Для меня все это было ожидаемо: примерно так, как нам рассказывали на курсе командной разработки GU.
— В этом курсе помимо практики дают теорию?
— На первом этапе. Сначала нас организовали в команды, рассказали, как выбрать, что мы будем разрабатывать. Когда студенты определились с проектом, надо было рассчитать его целевую аудиторию. Во всем этом я участвовал, и только практическую часть выполнял отдельно.
Еще нам объясняли, как работает распределенная команда, как правильно относиться к задачам и взаимодействовать. Рекомендации я брал на вооружение, польза их подтвердилась.
— Сейчас ты продолжаешь работать у Максима, но уже удаленно?
— Да. Когда я ехал в Австрию, не рассчитывал на последующее трудоустройство. Моей целью было погрузиться в практическую разработку на Python и Django, получить месяц опыта.
Я наслаждался процессом, и впервые ничто не отвлекало. Вечером после работы я читал о задачах, которыми занимался: какие есть варианты решений и библиотеки. Утром бежал обратно на работу, чтобы скорей опробовать подходы, о которых прочел. И так весь месяц без остановки!
Я был поглощен делом и не ждал большего. Но под католическое Рождество (25 декабря) Максим предложил сотрудничать на удаленной основе. Два раза в год я должен приезжать на месяц в Австрию, чтобы скорректировать планы на полугодие.
По перспективам, деньгам, удобству и всему остальному это предложение было идеальным — просто рождественская сказка!
Раньше мне приходилось каждый день ездить на работу через всю Москву: с севера области на юг. На дорогу в одну сторону уходило в среднем 2–2,5 часа. Сейчас я снял себе коворкинг и работаю в двадцати минутах от дома. Зарплата чуть выше прежней. И главное — перспективы. Компания оплатила мне курсы английского, чтобы я мог лучше взаимодействовать с командой.
Работа мечты, по-другому назвать не могу!
— И ее не пришлось искать.
— Кстати, когда я записывался в GeekUniversity, обратил внимание на гарантию трудоустройства. При высоком качестве обучения это вполне реально, а увиденные тесты и вебинары внушали доверие.
В итоге получилось еще проще: я полностью сконцентрировался на занятиях, а работа нашлась сама в процессе обучения.
— Какие проекты ты реализовал в GU?
— Пока я продолжаю учиться и за плечами один «сквозной» проект, который мы дорабатывали в ходе каждого учебного курса — это интернет-магазин на Django. Мы начинали с верстки (курс HTML & CSS), затем нам показали, как увязать сайт с базой данных и фреймворком Django.
Мы научились выносить повторяющуюся информацию в контексты и выводить данные из базы. Дальше — оптимизировали хранение данных, разобрались, как строятся индексы в базе, как правильно спроектировать модель магазина, исходя из реляционной структуры БД. Попутно научились работать с системой контроля версий — все изменения фиксировались в git.
Мы привязали к сайту систему перевода страниц на другие языки. Дальше начался более продвинутый курс Django 2, по итогам которого мы реализовали для магазина авторизацию через соцсети.
Мы также научились пользоваться встроенными в Django тестами: провели нагрузочное, функциональное и unit-тестирование.
Прелесть «сквозного» проекта в том, что теперь я умею делать и frontend, и backend — все, кроме дизайна. Полноценный интернет-магазин уже есть, его можно дорабатывать. У меня появились идеи, как прикрутить к нему telegram-бота.
— Зачастую в GU и GB фронтендеры кооперируются с бэкендерами и делают курсовые проекты вместе. А вы, получается, — мастера на все руки.
— Нас готовят как Middle fullstack-разработчиков, поэтому учат всему.
Кстати, неожиданно Frontend меня очень зацепил! Этот курс у нас вел Алексей Кадочников — шикарный преподаватель. Он так заинтересовал нас этим HTML: я ночами не спал — изучал дальше. Потом Алексей посоветовал мне, в какие темы углубиться дополнительно.
— Что из проектов у тебя впереди по учебному плану?
— В середине марта у нас начинается разработка мессенджера на Python. После этого научимся использовать PyQt для взаимодействия с базой данных.
— Сейчас ты занимаешься вебом, но в принципе ты ведь «питонист широкого профиля». Есть планы освоить новые направления Python-разработки?
— Машинное обучение — обязательно. За ним будущее! Я заинтересовался этой темой в первые же месяцы учебы в GU.
Тогда, еще на старой моей работе, надо было оптимизировать распределение задач в отделе. Для начала их нужно было классифицировать, и вот на этом примере я впервые «пощупал» machine learning. Разобрался, как построить вектор по заголовку и описанию задачи. Удалось довести правильность распределения задач до 90 %.
Дальше все это нужно было интегрировать с системой контроля доступа, которая фиксировала отпуска, больничные и т.д. Мне на это не выделили достаточно времени, и пришлось доработку свернуть. Но интерес остался, и я жду возможности развиваться в данном направлении.
Мы уже обсуждали с Максимом возможность прикрутить машинное обучение к проекту WinePad. Выяснились интересные моменты. Я раньше не представлял, как модель обучения может взаимодействовать с Django.
— Вроде бы, готовую модель можно использовать не только с Python, но и с кодом на других языках программирования.
— Прикольно. Я пока в этом не разобрался, нужно будет вникнуть.
— В завершение беседы поделись, пожалуйста, опытом. Что ты посоветуешь поступающим на ту же специальность?
— Мой совет: помните, что в программе обучения GU нет ничего лишнего. Вам дают самый необходимый минимум, который обязательно пригодится в работе. Берите этот объем знаний целиком. Домашние задания — наше всё! Смотрите занятия онлайн, пересматривайте, читайте методички, в ДЗ обязательно делайте все задачи со звездочками и еще что-нибудь сверху. Вы оцените результат.
Когда Максим приходит ко мне с новой задачей, я думаю: «Где-то такое уже было!» — и сразу вспоминаю, в какую методичку смотреть и какой код поднимать.
— При твоей увлеченности и мотивации, что тебе задачи со звездочками... :) Думаю, секрет в этом.
— Не всегда. Мотивация — штука непостоянная! То она пропадает, то объективно времени нет и приходится сидеть ночами. Надо себя заставлять и не сдаваться! Домашнее задание — оно маленькое, примерно на два часа. Это время надо по-честному полностью уделять занятиям.
— Максим, огромное тебе спасибо за разговор. Пусть карьера и дальше складывается так же удачно, ты многое для этого делаешь. А от читателей ждем комментариев и вопросов.

— Вы работаете сетевым инженером в «Альфа-Банке». Почему решили сменить профессию, ведь вы уже в IT?
— Изначально эта работа была действительно интересной. Постоянно добавлялись новые задачи и обязанности. Но теперь обслуживание специфического сетевого оборудования превратилась для меня в рутину.
Более того, после мониторинга рынка я осознал, что мои нынешние знания и опыт не особо помогут продвинуться в профессии. Фактически я оказался в тупике развития. Это я осознал примерно через четыре года работы в компании.
Все остальное нравится: адекватное руководство, отличный коллектив. Но я считаю, что в IT главное — развиваться.
— C вашей специальностью совсем не получилось бы продвигаться?
— Подобные вакансии есть и в других компаниях, но обязанности похожи везде. Уровень зарплаты тоже примерно равный. Если бы я перешел в другую компанию, делал бы то же самое и получал бы столько же.
— Почему вы решили изучать Python?
— Все решилось само собой. Мне понадобилось написать скрипт для выгрузки данных. А знаний для этого практически не было, так как последние занятия по программированию у меня были еще в вузе. Но я слышал и читал, что для таких задач идеально подходит Python.
Огромный плюс этого языка для меня — относительная простота в освоении. Я не хотел тратить месяцы на обучение, чтобы написать скрипт. Ну а поскольку Python используется также в других аспектах веб-разработки и для аналитики, то мой выбор был очевидным.
GeekBrains я выбрал потому, что двое моих друзей учились здесь. Я поступил на курс «Программист Python».
— Что дало вам обучение?
— Меня увлек мир разработки. Очень радовало, когда обычные строки кода превращались в рабочую программу, которая делала то, что я задумал. Программирование — это творчество, и я решил продолжать свой путь.
Кстати, тот самый скрипт, о котором шла речь выше, я написал и получил за это повышенную премию.
— Как планируете развиваться?
— Решил продолжать работу с Python и смежными сферами. Недавно поступил в Geek University на факультет аналитики Big Data. Сложновато совмещать работу и учебу, и с маленькой дочкой тоже хочется проводить время. Но я справляюсь.
— А что с работой, уже нашли новое место?
— Пока нет, но и к поискам приступил недавно. Ищу работу по специальности «аналитик Big Data» или Data Scientist. Это очень востребованное направление: спрос на таких специалистов велик, как и спектр задач, которые они решают.
Активно начну искать новое место после того, как закончу обучение. Помимо курсов в GU еще изучаю машинное обучение и анализ данных на Coursera. Подтягиваю математику и алгоритмы. Не хватает реальной практики — хотя и будет выпускной проект, который объединит все полученные знания в одну задачу.
Мне хотелось бы найти работу в крупной технокорпорации, которая специализируется на разработке и аналитике. Например, в Mail.ru или Яндексе. Хочу принимать участие в разработке проектов, которые будут полезны миллионам пользователей. Именно эта цель заставляет меня идти вперед, даже когда устал.
— Вы живете в Москве. Как считаете, подходит ли столица для представителей IT-сферы?
— Да, конечно, здесь множество IT-компаний, которым практически всегда нужны сотрудники в штат и на удаленку. Для себя я выбрал работу в офисе, другие форматы пока не интересуют. Кстати, часто сталкиваюсь с тем, что зарплата штатных сотрудников выше, чем у удаленщиков.
— Как считаете, чего обычно боятся те, кто только планирует уйти в IT или сменить специальность?
— У меня много раз при смене работы появлялись мысли вроде «А вдруг на новом месте будет не так комфортно, как здесь?». Но в итоге все оказывалось хорошо и я понимал, что не стоило переживать. Главное — верить в свои силы. Лично мне здорово помогала мысль «Если кто-то смог, то почему я не смогу?». И медведей учат на мотоцикле кататься.
Смена сферы деятельности может многих отпугнуть тем, что все как бы приходится начинать с нуля. Но это не совсем верно. Если вы для смены работы закончили хорошие курсы, то при выпуске у вас есть рабочие проекты, юзкейсы, а не просто набор теоретических знаний.

Начать свое дело
Пять лет назад я решил основать собственный бизнес. До этого с момента окончания вуза я работал программистом 1С, прошел путь от рядового сотрудника до руководителя проектов. За несколько лет в этой сфере я изучил подводные течения рынка, проблемы и потребности клиентов. Из-за медлительности исполнителей, лишней функциональности ПО и банальных сбоев системы крупные компании за одну ночь могли лишиться миллионной прибыли. Со временем у меня сформировалась идея, как автоматизировать типовые процессы в финансовом учете. Чтобы заняться этим, надо было перестать быть наемным сотрудником — лоббирование идей часто отнимает больше сил, чем их воплощение.
Я хотел начать собственный бизнес, связанный с 1С, не столько из-за финансов, сколько из желания предоставлять качественные услуги и идти в ногу со временем. Поэтому и получилось развить свое дело, нанять штат специалистов, сотрудничать с крупными клиентами. Этот же подход и высшее образование программиста всегда помогали мне следить за трендами в IT и управлении бизнесом. Я заинтересовался технологиями интеграции машины и человека, мобильными приложениями, интерфейсами и автоматизацией.
Понять, чему учиться дальше
Этот интерес привел меня к тому, что пару лет назад я увлекся разработкой приложений на iOS. Изучая материалы в интернете, наткнулся на портал GeekBrains. Посмотрел несколько вебинаров, изучил блог и описания курсов. В итоге начал обучение по профессии «iOS-разработчик». Вскоре отметил, насколько качественно и быстро сегодня можно получить специальность в IT.
В итоге получилось несколько мобильных приложений для клиентов. Одно из них для сети кофеен — помогает принимать товар с завода через мобильный, быстро отмечать информацию о расхождениях, а также фотографировать брак, данные о котором тут же отправляются в базу завода.
Наша компания специализируется на автоматизации финансового и управленческого учета, бухгалтерском и управленческом аутсорсинге. Поэтому мне хотелось разобраться, куда движется сфера финансов. Основные тренды сводились к оптимизации и автоматизации процессов. Так я погрузился в блокчейн-технологии, а затем и в Data Science.
В стратегию бизнеса на ближайшие пять лет я включил внедрение в делопроизводство машинного обучения. Мне это интересно не только как человеку из IT — я действительно вижу в этом возможность для бизнеса перейти на качественно новый уровень.
Мы занимаемся корпоративным сопровождением — у наших клиентов (каждый — от 20 пользователей) ежедневно возникают вопросы и задачи. И большинство из них — типовые, которые можно легко сортировать и решать без участия человека. Это может здорово сэкономить время и ресурсы, необходимые для расширения клиентской базы, улучшения качества услуг. А в итоге — увеличить прибыль.
Я начал читать книги и статьи. Но в этой области без фундаментального образования не обойтись. А в GeekUniversity как раз стартовал факультет искусственного интеллекта. Я планировал отправить на обучение нескольких сотрудников, но захотелось сначала попробовать самому. Так в апреле 2019 года я снова стал студентом, на этот раз в онлайне.
Просыпаться и заниматься
Имея свой бизнес, невозможно выделять время на обучение каждый вечер. Так что я сдвинул режим сна и стал заниматься по утрам. Теперь ложусь в 23 часа и встаю в 5. Есть очевидный плюс: когда занимаюсь, голова свежая и никто не беспокоит. Вебинары просматриваю на удвоенной скорости — удобно при дефиците времени.
Больших сложностей в обучении нет, мне хватает 4–8 часов в неделю, в том числе на практические задания. Но иногда требуется намного больше — особенно когда берешься за задачи «со звездочкой». Скорее всего, дальше будет сложнее, так как пока мы прошли только вводную часть. Но польза от обучения уже есть. По подаче и актуальности курс мне нравится. Уже думаю над тем, кого из сотрудников наградить поступлением в GeekUniversity.
И сразу использовать знания
Изученные возможности я уже внедряю в бизнес. В компании мы запустили процессы DevOps. Много времени уходит на организацию совместной разработки и загрузки изменений в продакшн у клиента. Особенно когда клиент работает с раннего утра до 23 часов — тогда возможность внести изменения в его базу есть только ночью. Внедрение Git и сопутствующих технологий позволило автоматизировать процесс и разгрузить разработчиков.
На Python пишем нагрузочные тесты для веб-сервисов. Получается хорошо — благодаря простому и удобному синтаксису, а также богатым библиотекам.
По мотивам курса по Linux и облачным вычислениям меняем свою инфраструктуру. Мы разрабатываем свой сервис для корпоративной поддержки клиентов, поэтому задача по организации базы для этого сервиса очень кстати.
Вообще мне кажется, что технологии искусственного интеллекта и машинного обучения рано или поздно проникнут во все сферы и любой бизнес. И это не страшилка о том, что роботы заменят людей, — напротив, спрос на человеческие ресурсы только вырастет.
Но что произойдет точно, так это улучшится качество услуг. В 1С вижу огромный потенциал для развития как на стороне клиентов, так и на нашей — у интегратора. Сейчас много времени тратится на однотипную работу. Внедрение машинного обучения в работу по обращениям пользователей — наш следующий шаг. Далее — онлайн-отслеживание ошибок на стороне клиента.

— Здравствуйте, Константин. Давайте начнем с классического образования. Где и на кого вы учились после школы?
После школы я поступил в Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики (СибГУТИ) на факультет «Экономика и управление по отраслям». На тот момент казалось, что быть экономистом очень хорошо и перспективно. Ну и родители подсказали.
— С чего началась и как развивалась карьера?
Начинал я менеджером по продажам в компании «Телетрейд». Но быстро понял, что продаю услугу по законному отъему денег у доверчивых людей, и ушел из компании.
Изначально хотелось связать жизнь с финансовыми рынками, числами и красивыми графиками, но в своем городе найти работу мечты не удалось. В итоге устроился менеджером по продажам в компанию «Лабатон», она занималась продажей и сервисным обслуживанием офисной техники. Спустя некоторое время я стал ее директором и учредителем.
— Как она изменилась с тех пор?
Та компания, в которую я устраивался, и текущая — это, как говорится, две большие разницы. Я начал развивать оказание IT-услуг, создание инфраструктурных проектов. Добился высокой степени автоматизации компании, и это сказалось на численности и составе персонала — его стало заметно меньше. Сейчас в компании работает 5 человек.
— Что за IT-проекты, расскажите, что делаете и для кого?
Один из первых наших проектов был для Новосибирского монтажного техникума. Для них была внедрена инфраструктура на базе MS Windows 2008R2: два доменных контроллера, DHCP. Файрвол — Allied Telesis, фильтрация контента — UserGate Web Filter.
Cтуденты техникума — это довольно агрессивная среда в плане информационной безопасности, так что мы реализовали групповые политики, сильно ограничивающие действия студентов. Для разных студентов — разные политики.
Сейчас мы запускаем свой сервис облачного видеонаблюдения с сильной видеоаналитикой. Например, распознаванием лиц и объектов, подсчетом посетителей, распознаванием автомобильных номеров.
Даже продажи многофункциональных печатающих устройств с системами управления документами (доступ к МФУ по карте, квотирование печати, подсчет затрат на печать) становятся иногда емкими ИТ-проектами, потому что включают развертывание инфраструктуры на базе MS Windows Server 2016, MDS и программного обеспечения для автоматического распознавания текста и таблиц.
— Вы сильно изменили профиль компании. Наверное, многому приходилось учиться в процессе?
Да, постоянно приходилось что-то осваивать. Например, я прошел группу курсов Microsoft на получение сертификата MSCA — Microsoft Certified Solutions Associate (этот статус подтверждает наличие основных базовых навыков работы с технологиями Microsoft - прим. ред.).
В 33 года я прошёл курс повышения квалификации в НГТУ «Программист за 1 год». Помимо программистских навыков, в 2015 году получил степень MBA в Московской бизнес-школе, где также прошёл много небольших курсов, в том числе по интернет-маркетингу, HTML и CSS.
— Ваша компания была на «Цифровом прорыве» в Казани. Какой проект там представляли?
Мы показывали там проект для «Газпрома» — прогнозирование ширины стенки трубы нефтепровода, исходя из показаний датчиков дефектоскопа. В финале в Казани мы заняли седьмое место в своей категории, а на региональном этапе до этого были победителями. Для участия построили прогнозную модель аварийности в ЖКХ. Взаимодействие с моделью производилось через web-сервис, созданный нами. И в финале, и на региональном этапе конкурса я был лидером команды и специалистом по машинному обучению.
— Интересный опыт! А какие у вас повседневные рабочие обязанности?
Я директор. Директор – человек, который может компанию вырастить, сделать прибыльной или убить. Чтобы принимать правильные решения, необходимо анализировать рынок, пытаться его прогнозировать. Не все проходит гладко — были две неудачные попытки запустить новое направление на пустом рынке. Последствия были печальны, компания понесла финансовые потери, пришлось распустить персонал.
Также для тестирования тех или иных бизнес-идей необходимо задействовать инструменты интернет-маркетинга. Сайты я делаю сам. Часто и инструменты продвижения выбираю, и настраиваю их самостоятельно. Ну и конечно, на мне управление персоналом: планирование, организация, мотивация, контроль.
— Хм, вас можно назвать профессионально состоявшимся человеком. Зачем тогда вы пошли учиться в GB?
Мне работать до пенсии еще 29 лет. За 29 лет изменится вся наша жизнь — как трудовая, так и личная. Когда я учился в 2000 году на первом курсе, самым современным средством коммуникации был пейджер. А сейчас уже мало кто вспомнит, что это вообще такое.
Я хотел бы возглавить изменения, происходящие в нашей жизни. Мне нужны были знания в области искусственного интеллекта, ведь он будет внедряться в личной и корпоративной жизни все больше и больше. Именно поэтому я выбрал именно это направление для обучения. GeekBrains я предпочел из-за фундаментального подхода к обучению, здесь одинаково хорошо даются азы и продвинутая часть материала.
— Раньше самостоятельно что-то изучали в области искусственного интеллекта?
Я начинал самостоятельно изучать статистику, комбинаторику, теорию вероятностей. Прошел курс Python для Data Science на Coursera. Последний хоть и позиционировался для всех, но математику там давали очень поверхностно, упор делался уже на прикладную часть. Обучение шло долго и не очень результативно. Но статистику я хорошо освоил.
— Что было самым интересным во время обучения в GeekBrains, какие задания нравилось выполнять?
Больше всего нравилось выполнять задания, привязанные к жизни. Например, прогнозирование цены квартиры, исходя из определенных параметров.
— Руководители компаний обычно заняты весь день. Как удавалось совмещать работу и учёбу?
Иногда обучение проходит иногда вечерами, но чаще я просыпался на 1,5 часа раньше и слушал лекции или выполнял задания. Из-за разницы во времени я почти никогда не слушал преподавателей в реальном времени. Только в записи.
— Какие приёмы помогали справляться с нагрузкой?
Самые продуктивные часы – это утренние часы. Старайтесь сложные задания или лекции выполнять именно в часы наивысшей продуктивности. Если задача не решается вообще, оставьте её на день, решение обязательно придет.
— Что и как из новых знаний вы применяете в своей компании?
Сейчас я использую методы машинного обучения в анализе внутренних и внешних данных компании для прогнозирования спроса на продукцию и услуги. Создаю системы для автоматического сбора информации.
У нас небольшая компания, и когда дело касается сбора информации, ее анализа и построения прогноза, я все делаю сам. Собираю информацию, анализирую движение товаров у поставщиков (благо у многих есть API). Соотношу эту информацию с отгрузками в своей компании.
Есть ещё один проект, который пока не реализован в полной мере. Я собираю информацию о продаже коммерческой и некоммерческой недвижимости и обобщаю её. Веду мониторинг количества вакансий в регионе, а также мониторинг экономических показателей региона. Имея всю эту информацию, можно искать зависимости с целью прогнозирования спроса.
Машинное обучение я также использую на финансовых рынках для статистических арбитражных стратегий, прогноза цен активов, исходя из большого количества факторов.
Вообще, при появлении нового бизнес-процесса в компании я в первую очередь думаю, как его реализовать без или с минимальным участием человека. И в этом мне очень помогают инструменты ИИ.

О неоконченном высшем образовании
Моя история начинается в Красноярске, где в разное время я учился на трех факультетах Сибирского федерального университета. Сначала — на математическом. Там было тяжело, преподаватели строгие, но я здорово продвинулся в интеллектуальном плане и получил первый опыт программирования на С++. Теперь ценю это. К сожалению, из-за высокой нагрузки пришлось перевестись на философский факультет. Я проучился там до ухода в армию, а после возвращения отчислился — нужно было работать.
На этом историю с вузом можно было закончить, но я поддался общему мнению, что без высшего образования карьеру не сделать. Поступил на специальность «менеджмент качества» — быстро осознал, что зря, и ушел. Как показала жизнь, мой путь к хорошей работе и зарплате лежал в другой стороне.
Рекламная аналитика
Затем я стал аналитиком в рекламном агентстве. Нужно было составлять отчеты по рекламе и попутно решать административные задачи. Работа оказалась нервной и слишком «клиентоориентированной»: деньги ставились выше здравого смысла. Где-то через год я понял, что не привыкну.
Несколько раз приходилось видеть, как люди эмоционально выгорали. Их склад ума и психики не подходил для работы в рекламе, где сплошные авралы и дедлайны. И после очередного такого случая я твердо решил искать другое занятие. Чтобы изменить свою жизнь, мне понадобилось два года.
Учеба и первые результаты
В 2017 году один товарищ порекомендовал мне бесплатные экспресс-курсы GeekBrains. Я записался и прошел интенсив по Java, но с покупкой платного курса не спешил — изучал отзывы в сети. Они были противоречивыми, но хороших оказалось больше. И еще я заметил, что авторы самых негативных отзывов не были знакомы с моделью обучения на платных курсах.
Я записался на факультет Java, потому что читал об этом языке как об инструменте «боевого» дата-инжиниринга. Дальше стал изучать Scala, и эта связка помогла мне разобраться в анализе больших данных на уровне начинающего специалиста. Я уже примерно понимал, что мне по силам, а за что пока лучше не браться.
К слову, изучать Java я начал еще во время работы в рекламном агентстве. Тут же стал применять новые знания на практике: автоматизировал свои рабочие процессы, снизил повседневную нагрузку. Результаты порадовали и еще больше убедили развиваться в выбранном направлении.
После курса Java я поступил на факультет BigData и быстро ощутил, как здорово прокачиваю аналитику. Новые знания ложились на каркас практики, который у меня уже был.
А еще я начал понимать исходный код программ, даже если он на другом языке.
Стало ясно, что со знанием концепций программирования осваивать новые языки и инструменты — дело техники.
На простейшем уровне я был знаком с Python и SQL еще до GeekBrains. Но это были фрагментарные знания. Обучение на курсах дает теоретическую и практическую подготовку, с которой можно трудоустроиться.
В Питер — за перспективами
Весной 2018 года я решился на переезд в Санкт-Петербург, где возможностей, конечно, побольше, чем в Красноярске. На тот момент у меня было уже три года опыта в рекламном агентстве. За месяц до отлета я предупредил руководство, что ухожу, подготовил себе замену, разработал должностные инструкции и передал все дела.
В Питере я практически сразу нашел компанию, где я могу стать аналитиком с базовыми навыками программирования. Это было бутиковое рекламное агентство закрытого типа. На собеседовании они смотрели на мои рабочие навыки и на то, как я усваиваю новую информацию и взаимодействую с коллективом. Программирование их интересовало скорее на перспективу. Ведь даже рекламная аналитика — это не только Google Analytics, Яндекс.Метрика и Excel, но и автоматизация. Ожидание оффера затянулось на месяц, но цель была достигнута.
К сожалению, примерно через год компания объявила о скором закрытии. Отдел аналитики распустили, и до середины июня я ходил по собеседованиям. После одного из них меня взяли на испытательный срок.
Знаний Python, SQL и Power BI хватило, чтобы справился с тестовым заданием. Еще были вопросы на рабочую логику — тут пригодился опыт аналитика.
Я увидел, что буду работать с адекватными и спокойными людьми. Руководитель сам в прошлом был рекламным аналитиком в агентстве, и мы отлично поняли друг друга.
Еще понравилось, что со мной не торговались по зарплате. На рынке аналитики, особенно в рекламе, не всегда адекватно оценивают твой труд. Многие пытаются сбивать цену фразами типа «Вы же готовы к даунгрейду в первое время?». Как человек с опытом, я сразу понимаю, что «первое время» затянется. А здесь мне позволили самому доказать, сколько я могу сделать и заработать.
Как я работаю
Сейчас я аналитик в управляющей компании в kassir.ru — зарабатываю в 2,5 раза больше, чем на прошлом месте. Но главное — получаю удовольствие от того, чем занимаюсь.
Я работаю над сайтами экосистемы компании: использую SQL и Python, R (на нем написан legacy-код), PowerBI, MS Azure, Google Analytics. Это единственное, что могу рассказать о своих задачах, так как в компании я подписал NDA. Добавлю только, что опыт в рекламной аналитике пригодился.
Большую часть дня я провожу в офисе, и здесь мне очень нравится атмосфера. Никто не нервничает: рабочие процессы отлажены и даже сложные задачи решаются в разумный срок. Нет давящей корпоративной культуры. Поэтому я спокоен и сконцентрирован на деле, а не на выживании.
Сейчас я на испытательном сроке и активно вникаю в новые для себя сферы. Пока анализирую не столько большие, сколько средние данные. Мне предоставили необходимую свободу и поддержку: никто не стоит над душой, следят только за результатами.
Что касается программирования, я самостоятельно практикуюсь в Java, планирую ближе знакомиться с Clojure и Scala, продолжаю изучать Python и SQL в GeekBrains.
Что я понял на своем опыте
Если боитесь пробовать себя в IT, значит, пока не понимаете, чем предстоит заниматься. По-моему, лучший способ это прояснить — съездить на конференцию и познакомиться с разработчиками. Они расскажут, чем занимаются на практике и какие видят перспективы по своему направлению.
Как проходить собеседования
Я советую ходить на собеседования не по принципу «лишь бы взяли», а смотреть на компанию и всерьез думать, хотите ли вы у них работать. Потому что бывают очень неприятные собеседования в духе «чего приперся?!». Если люди с порога вызывают негатив, не надейтесь, что все наладится. Просто ищите дальше — сбережете время и нервы. Без уважения в команде нормальной работы не бывает.
И не стоит бояться, что вы чего-то не знаете. Даже если накосячите пару раз, получите хороший опыт — и потом, на нужном собеседовании, ответите правильно.
Как адаптироваться на новом месте
Когда выходишь на новую работу, кажется, что вот сейчас возьмешься, за две недели во всем разберешься и покажешь, какой ты крутой специалист. Это иллюзия! Не надо торопиться: если подготовка нового сотрудника рассчитана на квартал — значит, все это время надо будет напряженно учиться.
Чтобы вникнуть в серьезный продукт, нужно минимум два месяца! Это при условии, что у вас адекватное начальство и вас поддерживают коллеги. Плюс по ходу дела придется уточнять очень много деталей и ждать, когда все это осядет в голове.
Как не потерять интерес
На первых порах учеба будет отнимать у вас основную часть времени и жизненных сил. Вы не сможете уделять достаточно внимания семье, друзьям и увлечениям. Но потом многое можно будет наверстать. На мой взгляд, в IT стоит идти хотя бы за тем, чтобы делать жизнь вокруг удобнее и совершеннее. Конечно, здесь и платят неплохо, но деньги — временный мотиватор. Чтобы стать успешным специалистом, надо жить своим делом. Именно это дает силы для постоянного развития.
Кстати, с ноября начинается новый поток факультета аналитики Big Data в GeekUniversity. За полтора года там можно освоить все современные технологии работы с большими данными — а их более двух десятков! Параллельно вы получите множество других навыков, важных для работы в любой IT-компании, — и в результате будете полностью готовы начать новую главу в своей карьере.
GeekUniversity дает полтора года опыта
анализа больших данных для вашего резюме
Для вас откроется в 6 раз больше вакансий!
Статистика по данным сайта hh.ru за 2018 г. по запросу «Аналитик Big Data»
Эксперты отрасли о программе

Борис Добродеев
Любая крупная IT-компания испытывает постоянную потребность в квалифицированных разработчиках. Поэтому проект GeekUniversity важен как для начинающих программистов, так и для работодателей IT-индустрии. Главное преимущество, на мой взгляд, заключается в получении практических навыков программирования. В GeekUniversity происходит погружение студентов в сферу разработки через общение с экспертами Mail.ru Group и других IT-компаний, а также совместную работу над реальными проектами.
Преподаватели
Профессиональные практикующие специалисты и сотрудники крупных компаний, каждый из которых обладает профильным образованием и длительным стажем работы.
Сергей Ширкин
Data Scientist, применял технологии машинного обучения и искусственного интеллекта в Сбербанке и Росбанке, компании Equifax и Dentsu Aegis Network Russia.

Константин Измайлов
Data Scientist в DeliveryClub. Kaggle Master. Преподаватель проекта Техносфера (ВМК МГУ).

Екатерина Колпакова
Ведущий системный аналитик в DWH Рекламных технологий Mail.Ru Group. Преподаватель открытого курса "Проектирование хранилищ больших объемов данных" в Технопарке Mail.Ru при МГТУ им. Баумана. По образованию - математик, системный программист.

Константин Севастьянов
BI Lead Ситимобил. В прошлом - офицер аналитического подразделения ФСО, Full Stack аналитик в онлайн-кинотеатре tvzavr.ru.

Леонид Орлов
Python Developer. Создавал BI-системы для правительства РФ и ФСБ. Работал в международной компании «Prognoz» и «Эр-Телеком Холдинг». Эксперт в области баз данных.

Михаил Гунин
Senior BI Analyst в Ситимобил. Руководил отделом маркетинга и аналитики в онлайн-кинотеатре tvzavr.ru, внедрял с нуля BI-аналитику в крупнейшей площадке на рынке госзакупок - roseltorg.ru.

Алексей Петренко
Python developer. Разрабатывает IT-решения по автоматизации процессов учёта наличия и движения людей и технических средств для Министерства обороны РФ. За 20 лет в IT писал программы на более чем 30 языках программирования.

Сергей Кручинин
Разработчик военных систем связи. Преподает компьютерные сети и введение в GNU/Linux. По образованию — математик, системный программист. По профессии — инженер-программист, старший научный сотрудник, менеджер проектов, педагог.

Виктор Щупоченко
Участвовал в разработке корпоративной системы управления проектами для американской компании oDesk и немецкой VNC, работал над приложением по проведению ICO криптовалют.

Дмитрий Кирьянов
Руководитель математического направления в консалтинговой компании «Продуктивные технологические системы» и математик в ОАО РТИ, создатель EdTech-проекта (сервис динамических курсов Нерепетитор.ру).
Через полтора года практического обучения вы
Освоите современные технологии аналитики больших данных























Приобретете компетенции, необходимые для работы в крупной IT-компании
- Навыки программирования на Python
- Знание алгоритмов и структур данных
- Умение работать в Linux и операционных системах
- Умение писать «чистый» код
- Опыт построения ETL-процессов
- Опыт построения скоринговых моделей
- Опыт построения рекомендательных систем
- Опыт построения моделей прогнозирования цен и спроса
- Опыт сегментации, кластеризации и классификации клиентской базы
- Опыт формирования отчетов анализа данных
- Опыт работы с BI-системами
- Знание методов машинного обучения
- Знание библиотек для машинного обучения (Scikit-learn, XGBoost, Vowpal Wabbit, Apache MLlib)
- Владение методами прикладной статистики, теории вероятностей
- Умение работать с технологиями для обработки больших данных
- Знание алгоритмов для работы с большими данными (Hadoop, Hive, Spark, Hue, HBase, Kafka, Spark Streaming)
- Умение работать с SQL и NoSQL СУБД
- Опыт выступлений в соревнованиях по Data Mining (Kaggle)
- Опыт разработки дашбордов в QlikView
Получите свидетельство установленного образца и сертификат
Мы проводим обучение на основании государственной лицензии № 038188. По результатам успешного завершения обучения выдаем выпускникам свидетельство установленного образца о завершении курсов и именной электронный сертификат на портале GeekBrains.


Покупайте обучение – получайте подарки
Мы дарим подарки всем студентам

- 8 лет на рынке обучения английском языку онлайн.
- 14 курсов уровня от Elementary до Advanced.
- Более 10 000 студентов.
- Индивидуальные уроки по Skype.
- Разговорные клубы онлайн.
- Онлайн-курсы для самостоятельного обучения.
- Приложения для тренировки грамматики и словарного запаса.
- Изучение английского в игровой форме по готовой программе.
- Программы для начинающих и продвинутых, а также спецкурсы:
• английский для IT;
• английский для собеседования;
• бизнес-английский и другие. - Курсы можно проходить в браузере и приложении для смартфона.
- При самостоятельном изучении языка предоставляется 3 месяца премиум-подписки на курсы.
- Финальное тестирование.
- Сертификат, подтверждающий знания.
- 1 месяц подписки без лимитов по посещениям.
- Возможность прокачивать навыки устного общения в удобное время.
- Возможность выбора темы общения.
- Онлайн-занятия с преподавателем в малых группах. Преподаватель исправляет ошибки и направляет обсуждение в рамки темы.
Бонус предоставляется всем новым студентам EnglishDom.
Бонусом можно воспользоваться, если студент не активировал другой промокод по этому продукту раньше. Например, если был использован бонусный доступ к онлайн-курсам, в дальнейшем бонусами можно оплатить индивидуальные занятия по английскому или разговорный клуб.
Вы научитесь
- проходить собеседования и писать CV;
- обсуждать проекты и проводить переговоры;
- переписываться в чате, составлять техзадания и писать деловые письма;
- понимать носителей языка и читать зарубежные блоги.
Программа курса
Урок 1. IT resume sample
Составляем резюме на английском.
Урок 2. Job interview: questions and answers
Проходим собеседование на английском.
Урок 3. Effective teams
Говорим о командной работе и процессах на английском.
Урок 4. Workplace communication
Английский для общения по телефону и Skype.
Урок 5. Business e-mails
Ведем переписку на английском.
Урок 6. Requirement specifications (SRS)
Читаем и составляем техническое задание на английском.
Урок 7. Stand-up meetings
Становимся идеальным спикером.
Урок 8. Deadline
Выполняем работу в срок и по-английски.
Урок 9. Challenge
Описываем и решаем проблемы по-английски.
Урок 10. Start up
Рассказываем о своем проекте и представляем команду на английском.