Знакомство с первокурсниками: магистрантка Алена Пестова

Среди студентов программы «Машинное обучение и анализ данных» – не только выпускники бакалавриата по математике и программированию, но и других – социальных и гуманитарных направлений. Например, Алена Пестова, магистратка 1 курса, окончила программу «Социология и социальная информатика» Питерской Вышки. Алена рассказала, какие онлайн-курсы помогут подготовиться к поступлению и к чему нужно быть готовым студентам, которые меняют направление обучения.

из личного архива Алены Пестовой

– Почему вы решили поменять свою специализацию и выбрали программу «Машинное обучение и анализ данных»?

 – Университет и город я менять не хотела – все уже знакомо, и в целом сама система Вышки мне нравится. Меня давно привлекал Data Science, и, еще учась в бакалавриате, я старалась брать курсы и проекты, которые будут хоть как-то связаны с этим направлением. А программа «Машинное обучение и анализ данных» – это отличный шанс погрузиться в эту сферу, имея возможность заполнить пробелы в своих знаниях и систематизировать имеющиеся. При этом для поступления не требовалось очень сильных знаний в математике и программировании, что как раз мне подходило. 

– Как вы готовились к поступлению? 

– Я проходила рекомендованные для подготовки курсы на Stepik и дополнительные на Coursera. На самом деле, экзамен и собеседование оказались не супер сложными, что не могу сказать об учебе. Если вы, как и я, не имеете сильного математического бэкграунда, надо быть готовым очень много и долго заниматься и иногда сталкиваться с тем, что каких-то знаний может просто не хватать. Хотя, в основном, на большинстве курсов такой проблемы нет, но выполнение домашних заданий все равно отнимает у меня почти все свободное время.

– Что вас больше всего привлекает в машинном обучении и анализе данных? Какими проектами, направлениями вы планируете углубленно заниматься в магистратуре? 

– Хотела бы заниматься проектами, связанными с Natural Language Processing, потому что эта сфера мне интересна, и я имею некоторый опыт в научных проектах по NLP. Моя дипломная работа была на тему измерения гендерной предвзятости некоторых таких моделей. И я также являюсь стажером в лаборатории ФКН Московской Вышки, которая занимается исследованиями в области NLP, где участвую в исследовательских проектах. 

В магистратуре я бы хотела продолжить развиваться в этой сфере, но для этого сначала хочу пройти основные курсы, чтобы восполнить базу по математике, программированию и машинному обучению, чем и буду заниматься в первом семестре.