Привет всем, кто думает о том, чтобы начать свой путь в ML, но сомневается! Меня зовут Надежда Кондратьева, я магистрантка AI Talent Hub— крупнейшей программы по искусственному интеллекту от ITMO и @NapoleonIT. Прошел год, как я сменила специальность и поступила в магистратуру. Хочу поделиться своей историей и рассказать, что мне это дало.  Но начну я с конца. Мои выводы спустя первый год обучения в магистратуре AI Talent Hub: Устойчивость к фрустрации и толерантность к неопределенности — два столпа, которые помогут легче перенести работу в этой сфере, да и жизнь в целом. Ошибки будут всегда, всегда будет что-то падать, но стойкость — наше всё. Ежедневная практика. Технические курсы на данной программе магистратуры нацелены только на практику. Никаких тестов, рефератов, пустой писанины — только реальные задачи, код, код и еще раз код. Я сама на протяжении нескольких лет не раз видела, как, благодаря ежедневной терапии и грамотно построенной программе вмешательства, дети, которые не говорили годами, начинали говорить первые слова, а затем и предложения. Так какие сомнения и отговорки могут быть у вас насчет того, сможете ли вы осилить техническую сторону ML? Практика, и все получится. Особенно в сообществе AI Talent Hub! Софты. Кто бы что под ними ни понимал, софты очень важны в сфере IT, поэтому не стоит их недооценивать. Большой упор в магистратуре для заинтересованных в этом делается на навыки управления проектами и командой. Для себя целью я ставила прокачать технические навыки, поэтому в моем случае они проявились немного другим образом. Благодаря софтам, я попала в AI Talent Hub, закончила второй семестр на «отлично» (хотя на первом  мечтала просто не вылететь,одногруппники созванивались со мной и иногда часами объясняли какие-то сложные мне моменты),  нашла проект, подтянула туда опытных одногруппников и реализовала его с ними. В моей прошлой специализации при работе с детьми с РАС акцент ставился на навыках “Learning how to learn skills”. Это тот перечень умений, которые я бы поставила во главу рейтинга навыков, которыми должен обладать хороший специалист в IT в общем, и в ML в частности. Учиться и изучать новое приходится постоянно, даже тем одногруппникам, кто не первый год работает в ML. Поэтому, если вам постоянно неймется и всегда хочется изучить что-то новое, AI Talent Hub для вас! И не важно, на какой ступени профессионального развития вы сейчас. Желание быть лучше — вот то, что действительно важно на длинной дистанции. Занудный пункт про теорию обучения, но не могу его не написать :) Человек, как вид, очень подвержен влиянию людей вокруг. Например, одной из причин такого сильного отставания в навыках у детей с аутизмом является отсутствие потребности в социальном подкреплении, следствием чего становится нарушение имитации — критически важного навыка на ранних этапах развития младенца. Но важность имитации не уменьшается с годами — это то, что позволяет нам быстро адаптироваться в незнакомой среде и осваивать новые навыки. Поэтому самое лучшее, что вы можете сделать для себя — это поместить себя в среду умных, увлеченных своим делом,  замотивированных людей. Все остальное, как говорится, приложится со временем и под влиянием среды. AI Talent Hub — именно то место, куда стоит себя поместить ❤️ Пару недель назад одногруппники организовали встречу с Анатолием Карповым. Каково было мое удивление, когда я узнала, что в свое время он ушел из аспирантуры факультета психологии СПбГУ. С другой стороны, смог бы он организовать свои курсы, если бы не его предыдущий опыт?! На нашем потоке много тех, кто по первой специальности работал далеко не в IT: медицина, промышленная инженерия, строительство, работа в химической лаборатории, нефтянка, консалтинг  и многое другое! И наша первая специализация — наше преимущество. Потому что не существует ML-проектов в вакууме, они все имплементированы в какой-то бизнес, который существует в определенной сфере и окружен конкретными людьми. Инсайдерская информация: прочитайте книгу «Никаких правил. Уникальная культура Netflix», если хотите прочувствовать один из пластов ценностей, на которых строится проект AI Talent Hub. Дмитрий Ботов — руководитель проекта — очень советовал эту книгу (и не только ее) в рамках своего курса «Управление проектами в Data Science» . И она, с моей точки зрения, довольно неплохо описывает часть из того, что действительно есть в этой магистратуре. ML — это не узкая специализация. Перед поступлением у меня было представление, что ML Engineer — это тот, кто ковыряется в гугл-колабе или кагле, разбирается в математике и применяет различные алгоритмы и модели к данным, умеет в SQL. Оказалось, я очень ошибалась. Нужно уметь примерно все: кодить, знать теорию классического ML, работать с БД, деплоить модель в прод, быстренько прикрутить апишечку, логировать все в ClearML или что-то аналогичное, заворачивать в Doker, уверенно владеть гитом, писать СI/CD, шарить в DL, конечно же знать основы статистики и тервера, линейной алгебры и матана, ну, и еще питчить проекты, узнавать потребности пользователей и кое-что еще, что я наверняка упустила. В далеком 2007 году я участвовала в городской олимпиаде по информатике и заняла 2 место (позже, в том же году, сдав экзамены в 9 классе, я получила корочку «Оператор ЭВМ» от гимназии, в которой училась). 1 место на ней занял парнишка, который позже основал успешную компанию по разработке ПО в Москве 😀  Мой путь от той олимпиады до IT оказался гораздо более извилистым. В старшей школе жизненные обстоятельства заставили меня сменить фокус моих интересов и нацелиться на подготовку к учебе по специальности «Клиническая психология». Поэтому описанные выше достижения так и остались единственными в сфере IT к 2020 году, когда я решилась уйти из психологии. До сих пор помню, что один из вопросов на олимпиаде был про объем дискеты. Актуальность имеющихся у меня знаний к 20-м годам ХХI века, мягко говоря, была немного утеряна 😂 После этого был факультет психологии в НГУ, развитие практического центра на базе университета, написание научных статей и участие в конференциях, продвижение благотворительных проектов, работа с детьми с РАС в Азии с ежемесячными командировками в Гонконг, первое дистанционное обучение в вузе США, аспирантура в СПбГУ и много других прекрасных моментов. Но сейчас не об этом. В 2011 или 2012 году я с моим хорошим другом, который обучался на соц.работе в другом вузе Новосибирска, оказались на подготовке площадки к Зиланткону в Казани. На протяжении суток мы лазали по всему ДК и занимались прокладыванием проводов и обжиманием витых пар. Это второй эпизод моего взаимодействия с около IT сферой. В начале 2020 года я созвонилась с этим другом — он к тому моменту уже работал в шведской ИТ компании — и поделилась своими метаниями о дальнейшей профессиональной деятельности и размышлениями о переходе в IT. Он горячо меня поддержал и сказал, что у меня-то точно получится. Так, параллельно с аспирантурой, работой в клинике с детьми с РАС и подкрадывающимся локдауном я купила курс по Python на Udemy и начала активно его проходить. Я прощелкала его как семечки, но к лету в голове от него осталась дырка от бублика. Я поняла, что онлайн-курсы — не для меня. К концу лета я призналась себе, что готова бросить аспирантуру, о которой грезила долгие годы, но я не могла себе позволить уйти в пустоту. Я поступила на дистанционный бакалавриат по специализации «Программная инженерия» в один из государственных университетов. Этот шаг можно было бы спокойно пропустить… но зато теперь я очень хорошо понимаю тех, кто говорит, что образование в сфере IT в заурядном вузе необязательно. Где-то через полтора года я поняла, что это совсем не то, что мне нужно. Я перешла на ускоренное обучение, к концу второго года успела поверхностно попробовать разные сферы ИТ и понять, что многое меня вообще не торкает. Но (!) у нас была очень классная преподавательница по курсу «Методы оптимизации», и именно в рамках ее курса я сделала курсовую, где впервые столкнулась с ML. И меня просто прошибло током. Это был июнь 2022 года.  Через неделю я начала шерстить информацию о магистратурах по ML, изучала программы в текущем вузе. Но благодаря прошлому опыту учебы в крутых вузах РФ и работе в научной сфере, я понимала, что это меня не пробустит так сильно, как мне хотелось бы. И вот в Вконтакте мне попалась контекстная реклама магистратуры в ИТМО. Я до дыр затерла сайт ИТМО в тот день и поняла, что это именно то, что мне нужно. Но также голоса и здравый смысл в моей голове говорили: «Какое ML, ты о нем услышала-то впервые две недели назад!» 😂 Коротко про мою курсовую, чтобы описать всю картину целиком: это был гугл-колаб с кодом, который скачивал один из самых популярных датасетов (Breast Cancer Data Set) и с помощью алгоритма Random Forest проводил классификацию.  Тем не менее, желание влиться в ML было сильнее страха опозориться, и я начала готовиться сразу к нескольким направлениям по DS и ML. Я повесила себе календарь, где было отмечено сколько дней у меня осталось до ближайшего экзамена. Параллельно с этим мне попалась в руки книга «Универсалы. Как талантливые дилетанты становятся победителями по жизни» Дэвида Эпштейна, которая описывает научные исследования в сфере профессиональных, личных и спортивных достижений людей с разной степенью диверсифицированности навыков. Советую тем, кому недостает опыта в IT и веры в себя, но есть опыт в других сферах. Вторая книга, которая значительно повлияла на меня в профессиональном плане в свое время и продолжает влиять, будет актуальна для людей до 30 — «Важные годы» Мэг Джей. Так как никаких проектов у меня не было, да и дело уже было к середине июля — экзамен был единственным вариантом для поступления. Я рассматривала несколько направлений, поэтому скачала себе несколько списков вопросов и ознакомилась с требованиями для поступления. Я прекрасно понимала, что за такой короткий срок наработать практику не получится, максимум — освоить теорию. Когда в лекциях, по которым я готовилась, начали проскальзывать слова «функан», я впала в отчаяние. Ок, я была морально готова к теории по линейной алгебре, матану, теории вероятности и мат.статистике, но функан…  Выучить билет я смогла бы, но глубокого понимания я бы точно от этого не приобрела. А в том, что в ИТМО оценивают умение мыслить, а не запоминать, сомнений у меня не было.  На фоне всех направлений магистратура AI Talent Hub выделялась тем, что вступительный экзамен состоял не из устного ответа на один из вытянутых билетов, а из теста и интервью. Предварительно нужно было прислать CV и мотивационное письмо. Тест был неравномерным для меня, потому что какие-то разделы были мне знакомы благодаря бакалавриату, но часть про ML — была практически сплошным темным лесом, где Random Forest был единственной освещенной полянкой, о которой никто так и не спросил. Интервью прошло в очень приятной атмосфере. Я села ждать результаты.  Сразу скажу, что это был хэппи энд только благодаря счастливому стечению обстоятельств. Так как магистратура дистанционная, то желающих поступить на нее было со всей России и не только — и это не играло мне на руку. Но по той же причине в магистратуру были добавлены дополнительные места в самом конце приемной кампании, благодаря чему мне удалось проскочить на бюджет. К слову, в 2023 году количество мест увеличено почти вдвое, так что вперед! 😀 Несмотря на то, что всю свою жизнь я училась практически на одни пятерки, всегда купалась в похвале учителей и преподавателей, благодарности работодателей, я была просто безмерно счастлива поступить в магистратуру на таких непривычных для себя условиях. Сразу после учебного хакатона (да-да, магистратура начинается не с пар в лекционных аудиториях, а с хакатона с реальными заказчиками и экспертами из индустрии) я с моим мужем занялись релокацией в Азию. Это затянулось на пару месяцев, и заниматься учебой было крайне проблематично. Но я еще раз убедилась, что выбор дистанционной магистратуры был для меня очень кстати. Скажу сразу — было сложно. Сложнее всего — учиться просить помощи у одногруппников, потому что раньше в своей жизни я чаще всего занимала другую роль. Только позже я поняла, что многие одногруппники готовы говорить про ML часами и сами с удовольствием закидают тебя разъяснениями или ссылками на подходящие онлайн-курсы :)  Одной из главных задач, помимо успешного освоения обязательных и выборных курсов, является защита проекта на проектном семинаре. В начале каждого семестра специалисты из разных организаций презентуют проекты, в которые готовы набрать студентов-участников. Я тогда была крайне заморочена страхом стать обузой и не справиться с поставленной задачей, поэтому пошла наиболее комфортным для себя путем: я снова позвонила своему человеку из Кемерово знакомому из шведской компании и спросила, есть ли у него идеи, как решить поставленную задачу. У него как раз был проект по распознаванию рукописного текста, который очень хорошо ложился в рамки данного курса. Я пошла на специализацию по CV и к концу первого семестра хорошо представляла, какая задача передо мной стоит и с помощью каких методов ее можно решить. Во втором семестре я решила поступить умнее и пригласила к себе в команду заинтересованных в моей задаче и опытных в ML одногруппников. Это было прекрасно! Работа в команде — это лучшее, что может быть для обучения реальной работе. Впервые с осени 2020 меня покинуло чувство, что я медленно сама с собой схожу с ума. А  возникало оно из-за того, что все время до магистратуры ИТМО я обучалась дистанционно, и у меня не было в окружении людей, которые бы интересовались схожей сферой. Мне не с кем было разделить сложности и радости своего пути. В ИТМО же команда AI Talent Hub создала среду, где мы всегда на связи с одногруппниками и общаемся, даже не смотря на то, что наша география растянулась от Азии до Аргентины.  Вернемся к проекту. В итоге мы запилили работающий сервис по распознаванию рукописного текста с бланка организации, которая предоставляет медицинский сервис в развивающихся странах, где доступ к интернету отсутствует во многих регионах. Это был мой первый опыт участия в реализации от начала и до конца подобного сервиса в команде — мы прошли все этапы вместе: постановка задачи, сбор данных, разметка, выбор подхода и проверка гипотез, перенос данных в хранилище, выбор нескольких моделей и проведение экспериментов с логированием, оценка результатов и выводы, дополнение датасета, повтор предыдущих шагов, реализация первой MVP в виде API-сервиса. Это тот опыт, который возможно получить только при работе над реальным проектом. И я безмерно благодарна  одногруппникам, которые вместе со мной работали над ним, и организаторам, которые сделали мечту о качественном образовании в сфере IT былью. Отдельно хочу отметить, что в магистратуре есть система менторства для тех, кто относительно мало знаком с ML. Всегда есть человек, который готов ответить на твой вопрос. В моем случае потребность в этом ко второму семестру отпала за счет налаживания связей с одногруппниками. Более того, на программе есть возможность получить консультацию у прекрасного психолога по самым разным вопросам: от помощи в построении карьерного трека до «я не вывожу, помогите». Весь второй семестр мы практически каждую неделю собирались в группе тех, кто ничего не успевает и делились своими успехами и провалами.  У нас поощряется и очень поддерживается активность и инициативность. Например, несколько ребят создали группу по тренировке навыков прохождения интервью, где каждый может прийти на встречу, 1 на 1 провести интервью и получить обратную связь. Ведь всем известно, что навык прохождения интервью — это еще один отдельный навык, которым нужно обладать для успешного продвижения по карьерной лестнице. And last but not least все курсы, которые идут по специализации ведут практикующие специалисты из самых разных компаний: OZON, VK, Сбер, МТС Digital, Huawei Noah's Ark, «Татнефть», Mail.ru, Яндекс, Газпром и другие. Они ставят конкретные реальные рабочие задачи, которые ML инженеры прямо сейчас решают на своих рабочих местах. Поэтому сомневаться в актуальности полученных знаний нет ни малейшего основания. Если резюмировать все вышесказанное, то дорогу осилит идущий. А вместе с AI Talent Hub  дорога превращается в увлекательное путешествие. Не лишайте себя удовольствия быть причастным к зарождению абсолютно нового подхода к обучению специалистов в сфере ML и стать частью этого сообщества! P.S. Подавайте заявку на обучение в магистратуре AI Talent Hub на сайте проекта  Поступить на программу можно несколькими способами:  экзамен в формате собеседования с тестом — до 2 августа; конкурс «Портфолио» — до 24 июля; конкурс проектов Junior ML Contest — 10 июля последний день регистрации https://clck.ru/34wXB7