セルゲイゼメルキン、Sberbank、応用データセンター、プロジェクトディレクター：
「私にとって、このプログラムはテストでした。 私は職場でプログラミングを使用しませんでしたが、python、spark、Hadoopなどが何であるかを理解するには程遠いものでした。 かつて私は大学でパスカルプログラミングが得意でしたが、それはコースプログラムをマスターする可能性の希望でした。
プログラムはすぐに私の自由時間のほとんどすべてをキャプチャし、最後まで手放しませんでした。 私にとって新しいトピックがすぐに抜け落ち、陰湿な実験室の仕事が脳を加速させました。 私は新しい知識を身につけた気持ちがいいと感じました。
知識に加えて、このコースは仕事でビッグデータ分析を実践している教師と会う素晴らしい機会を与えてくれました。 そのうちのいくつかは、現在プロジェクトに取り組んでいます。
興味深い人々の素晴らしいクラスも私たちのコースに集まりました。 いくつかで、共通のテーマを見つけました。 一部と友好関係を維持しています。 コース後、私はあなたがこのビッグデータの世界で一人ではなく、同僚の助けをいつでも頼りにすることができるという素晴らしい感覚を得ました。
現在、私はSberbankで銀行のデータを収益化する新しいユニットで働いています。 銀行にとって興味深い新しいタスクを解決しました。もちろん、New Professions Labは、Sberbankに来た良い理由の1つでした。
Kristina Fedorenko、Mail.Ru Group、プログラマー：
「newprolabの前に、BigDataで十分なトレーニングを受けていました。 したがって、それは退屈で役に立たないという懸念がありました。 彼らは実現しませんでした。 コース終了後、hadoopインフラストラクチャがどのように機能するかを理解し始めました。 hbaseでのデータの保存方法、pig、hiveの仕組み、hdfsの仕組み。 私は自然言語の処理というトピックに魅了されましたが、その理由の1つとして、後に転職しました。 ピーター・エルマコフ、アレクサンダー・ペトロフ、ウラジミール・レスニチェンコの講義がとても気に入りました。ありがとうございました。 コースの後半は、アドバイザリーシステムに専念しました。 彼女の印象はあまり良くありません。 たぶん、新年のtle騒が彼らに完全に突入することを許可しなかったからです。 しかし、私の頭にはほとんど何も残っていませんでした。 newprolabを作成するすべての人は、あなたの仕事に感謝したいと思います。 開発し、新しい高みに到達します。」
E-Contenta、データエンジニアArtyom Moskvin：
「このプログラムに満足しています。 今日、これはおそらく私の職業上の重要な瞬間です。 卒業後、IT部門で約4年間働いていました。 しかし、私はビジネス教育を受けたので、私は主に企業でビジネスの部分に従事していました。 しかし、この間ずっと私はエンジニアリング側に引き付けられました。 あなたのキャリアを広げることはそれほど簡単ではないことがわかりました。 そもそも、ウェブ、モバイル、その他の開発の方向を選択することさえできませんでした。 その結果、私はさまざまなオンラインコースを試してみるようになりました。 次に、リソースの1つで、いわゆるナノディグリーを見ました。その中にデータ分析の方向がありました。 ビッグデータという用語はすでに流行語になっていたので、興味を持ち、試してみることにしました。 最初のレッスンから、私はこの方向に夢中になりました。 判明したように、私には良い背景がありました：私は数学が得意であるようにHSEを卒業し、以前に持っていたコースの1つはPythonだけでした。 一気に、私はコースを次々と通って行き、突然、NewProLabの募集に関するFacebookのニュースを見ました。 そのような機会を逃すことはできませんでした。
私の自由時間がすべてNewProLabで勉強し始めたので、私はUdacityでナノ学位を取得しませんでした。 講義、宿題、研究室...私はそれがとても好きで、コードを書いたり、技術的な問題を解決したりすることでバズを直接キャッチしました。
プログラムの終わりに、休暇を計画していたので、プログラムをリモートで終了しました。 その時までに、私たちはすでにSlackで完全に連絡を取り合っていたため、通信の問題はありませんでした。 しかし、休暇中に最後の2つのラボが落ちました...バリ島でのコワーキングに費やされた息苦しい日や眠れぬ夜を忘れることはありません。新しい仕事での私の基本的なツールの。
Sasha Petrov（現在のE-ContentaのSTO）は、いずれかのケースでのE-Contentaの欠員について話しました。 私はすぐに応答することにしました。 スタートアップのテーマは精神的に非常に似ており、私は本当に企業に参入したくはないことを実感しました。 私たちは、他の創業者であるゾーイとコリヤと話をし、お互いを気に入って、テスト作業をすることにしました。 バリ島でのラボの終了直後に開始しました、つまり、もう1週間、コワーキングに参加しました。 サーシャは出発の3日前に私からこの割り当てを受けました。 その結果、私の休暇の半分をコワーキングに費やした後、私は完全に幸せな人として戻ってきました。 私の前に新しいキャリアとサンクトペテルブルクへの移動がありました。
私はE-Contentaで9ヶ月間働いています。 パーソナライズされた広告、推奨システム、パーソナライズされたメーリングリストなど、マーケティングファンネルのすべての段階でパーソナライズを行っています。 この間、Spark Streamingに実装されたリアルタイムレコメンダーエンジンの開発に参加し、実稼働環境でDSPを作成および実行しました。 しかし、私にとって最大の報酬は、NewProLabのスピーカーとしての招待でした。 最初から処理速度に興味があったので、ストリーム処理のトピックにかなり興味を持っていました。 彼女については、私に続いてNewProLabの学生の2番目の募集にこのケースを伝えています。 私の意見では、知識の共有は非常にクールで非常に重要です！
NewProLabプログラムの主催者と参加者に感謝します。 それがあなたのためでなければ、私は今どこにいるかさえ知りません。 自分からは、将来のすべてのセットを願うことができます。あなたがしていることを愛し、あなたが愛していることをします。
そして今、いくつかの数字：
卒業生を対象に小規模な調査を実施し、プログラムで最も有用なものを見つけました。
実験室の作業は1位-卒業生の87.5％がそれらを示し、2位はそれぞれ講義とセミナーで共有-58.3％と62.5％、3番目はスピーカーとのコミュニケーションで、回答者の54.2％はこのオプションを選択しました。
仕事で学んだことやプログラムから学んだことを仕事に使っていますか？
この問題では、機械学習の明確なチャンピオンシップ（58％）、さらに推奨システムに関する知識（29％）、Webログの分析と収集（25％）、自然言語処理（25％）、Hadoop（25％）が役立ちました。 。
そして最後に、どのカテゴリーの専門家にプログラムを勧めますか？
私たちの卒業生は、トレーニングはアナリストや開発者にとってはより有用であり、管理者にとってはそれほどではないと考えています。 実際、各セットには約10％のマネージャーと企業幹部がいます。トレーニングの結果、エグゼキューターのタスクを明確に設定し、データを収益化する方法を理解し、一般的な有効性を考慮することができます。
プログラムへの入学は本格的です。さらに、卒業生の推薦を受けた場合は、15％の割引を受けられます。
ご清聴ありがとうございました。ご質問にお答えさせていただきます。