Success Story – SQL.ua Data Academy https://academy.sql.ua Advanced Data Teaching and Learning Fri, 29 Oct 2021 10:09:12 +0000 uk hourly 1 https://wordpress.org/?v=5.5.15 https://academy.sql.ua/wp-content/uploads/2020/04/cropped-SQLua_Data-Academy_Logo-1-32x32.jpg Success Story – SQL.ua Data Academy https://academy.sql.ua 32 32 Переможці та топ-10 кращих проєктів марафону «Introduction to SQL» https://academy.sql.ua/2020/10/30/introduction-to-sql-marathon-projects-and-winners/ Fri, 30 Oct 2020 06:33:00 +0000 https://academy.sql.ua/?p=12175 У фіналі безкоштовного 4-тижневого марафону «Introduction to SQL» відбувся захист проєктів, які команди учасників готували майже протягом 5 тижнів. Вітаємо та дякуємо 10-ти командам, яким вистачило сил довести свої проєкти…

Запис Переможці та топ-10 кращих проєктів марафону «Introduction to SQL» спершу з'явиться на SQL.ua Data Academy.

]]>

У фіналі безкоштовного 4-тижневого марафону «Introduction to SQL» відбувся захист проєктів, які команди учасників готували майже протягом 5 тижнів. Вітаємо та дякуємо 10-ти командам, яким вистачило сил довести свої проєкти до захисту і представити їх публічно перед журі. Вітаємо команду-переможця – Команду #18 «La Comanda» та її ментора – Тарас Озарків! Щиро дякуємо топовим професіоналам галузі ІТ – нашим менторам, спікерам та учасникам журі за Ваш час та досвід!

Команди планують продовжити роботу над проєктами. А ми запрошуємо зацікавлених професіоналів та компанії підтримати команди у розробці та впровадженні їхніх ідей.

ОНЛАЙН-ЗАХИСТ. ЧАСТИНА 1

Переглянути 1-шу частину захисту проєктів можна на нашому YouTubeканалі SQL ua тут (команди: #15, #5, #11, #28, #33). 

РЕЙТИНГ КОМАНД

КРИТЕРІЇ ОЦІНКИ (0-10 балів по кожному) та їх ВАГА у СУМІ БАЛІВ: 

 Презентація (20%)
 Технічна реалізація (30%)
 Новизна / інноваційність (15%)
 Вирішення проблеми / потенціал (20%)
 Може бути “монетизований” (15%)

КОСМІЧНІ КОТЯТА

Команда # 15 – «Космічні котята» (Space Kittens), проєкт «Інформаційна система Mosaik»

Учасники Команди: Тарас, Люба, Аліна, Роман та Марічка. Студенти 2-го та 3-го курсу Національного університету «Львівська політехніка» Інституту підприємництва та перспективних технологій.

Ментор: Тарас Глушко, BI Developer у Skelia Ukraine.

Створили бот, який пропонує користувачу історичну інформацію про мозаїки міста Львова за вказаною адресою. Також можна переглянути детальні координати та розташування історичних пам’яток на мапі і здійснити пошук у радіусі 2 км.

Рішення покликане провести користувача через історичну епоху Львова. Тут в одному боті збережені всі мозаїки – зображення та детальний опис. Також створили дата-сети з історичними віхами мозаїк.

Під час захисту у команді розповіли, що на даний момент у Львові біля 80-ти мозаїк, третина з них датується 15 століттям і внесена до архітектурної спадщини міста. Деякі з мозаїк ми вже не зможемо побачити у всій їх красі. «Давайте врятуємо архітектурну спадщину міста! Давайте збережемо історію для наших дітей та їхніх дітей!», –  закликає нас команда Space Kittens. – Щиро дякуємо за Ваш проєкт та участь у марафоні!

Щиро дякуємо ментору – Тарас Глушко за Ваш час та досвід!

JUDGEMENT DAY

Команда # 5 – Judgement Day, проєкт аналітичного дашборду про суддів України

Учасники Команди: Андрій (капітан команди, презентував проєкт), відмітимо учасників: Юлія (за ідею), Надія (за тестування), Оля (за бот), Макс (за дашборд).

Ментор: працювали самостійно, без ментора.

Створили дашборд, на якому відображається інформація про суддів України. Показує, наприклад, в яких областях та регіонах працюють судді, які справи позакривали. Також можна подивитися деталі судових справ у розрізі регіонів та ін.

Проєкт вирішує задачу швидкого та зручного отримання достовірної аналітичної інформації.

Judgement Day – Щиро дякуємо за Ваш проєкт та участь у марафоні! Окрема подяка капітану команди – Андрій Батраков за активність під час марафону та підтримку інших учасників у чаті troubleshooting!

ПЕРШЕ ТРАВНЯ!

Команда # 11 – «Перше травня!», проєкт дашборду, де поєднані дані про випускників з даними про відкриті вакансії.

Учасники Команди: Євген, Анастасія, Назар, Євген та Маргарита.

Ментор: Данило Анцибор, Software Engineer у DataRobot.

Чому така тема проєкту? Максимальна кількість інформації, яку можна зібрати з відкритих джерел даних і цікаво їх проаналізувати – це ринок праці. Багато хто вже аналізував цей ринок, але з тієї точки зору, як команда – мало хто.

Уявімо, що Ви студент останнього курсу. І пора задуматися про пошук роботи і, бажано, по спеціальності. Є, до прикладу, сайт work.ua (та інші сайти), де можна піти і «спитати» (у пошуку), в яких компаніях є робота по певних спеціальностях. Але що ми при цьому не будемо бачити, так це – скільки у Вас є конкурентів на те саме місце.

Щоб дізнатися це, нам необхідно мати дані про всіх випускників всіх ВНЗ України. У команді створили дашборд, на якому поєднали дані міносвіти (МОН) про випускників по різних спеціальностях та дані про всі відкриті вакансії з сайту пошуку роботи work.ua.

За допомогою рішення команди, випускник міг би отримати інформацію про актуальні вакансії у бажаному регіоні та приблизну заробітну плату. Тобто, відповідь на своє питання: на що варто розраховувати та яка конкуренція (скільки ще людей може претендувати на цю вакансію серед тих, хто випускається з ВНЗ України по певній спеціальності).

«Перше травня!» – Щиро дякуємо за Ваш проєкт та участь у марафоні!

Щиро дякуємо ментору – Данило Анцибор за Ваш час та досвід!

TERRA INCOGNITA

Команда # 28 – Terra Incognita, проєкт «Портал нормативно-грошової оцінки  земельної ділянки з урахуванням коефіцієнта індексації» (сайт та Telegram-бот)

Учасники Команди: Олександра, Артем, Любов та Олена.

Ментор: Іван Герасимчук, Independent Software Developer Multi Room Audio Player, Fullstack dev in WhiteTown S.R.O.

Девіз команди – «Дайте нам дані і ми надамо їм життя» (Take DATA and make it alive).

Проєкт покликаний вирішити проблему невідомої вартості землі – одним кліком користувач рішення визначає ринкову вартість земельної ділянки.

Команда навіть встигла створити та запустити сайт свого проєкту: http://terraincognita.herokuapp.com/.

Проєкт може бути корисний у наступних напрямах: як самостійний додаток для приватних землевпорядників; як база клієнтів для рієлторських фірм; як площадка для функціональної реклами (реклама, яка приносить користь).

Terra Incognita – Щиро дякуємо за Ваш проєкт та участь у марафоні!

Щиро дякуємо ментору та спікеру – Іван Герасимчук за Ваш час та досвід!

NANITO

Команда # 33 – NANITO, проєкт «DiplomDE», оцінка відповідності диплому українського ВНЗ системі освіти у Німеччині

Учасники: подружжя Микола та Наталія.

Ментор: Євген Недашківський, DBA/Developer в AllStars-IT Ukraine.

Мета проєкту – оцінити, наскільки диплом ВНЗ України відповідає системі освіти ФРН (або євростандартам).

Проблематика проєкту: кожен студент несе витрати на навчання (час та кошти). Чи виправдані ці витрати? Чи той документ, який отримає випускник ВНЗ буде затребуваний за кордонами нашої країни? – З допомогою рішення команди можна перевірити свій диплом на «європейськість».

Друга причина, чому команда взялася за вирішення цієї задачі – якщо використовувати для пошуку та співставлення дипломів німецьку базу даних («ANABIN»), то там назви вишів вказані таким чином, що знайти свій ВНЗ дуже складно (як мінімум, потрібно, володіти базовими знаннями німецької мови). Проєкт вирішує цю задачу пошуку.

Команда створила базову вебсторінку свого проєкту: www.arrayblack.org/diplomde.

Потенційна аудиторія – студенти, абітурієнти, дипломовані спеціалісти.

Інтегруємо все! – Девіз команди «NANITO». – Щиро дякуємо за Ваш проєкт та участь у марафоні!

Щиро дякуємо ментору та спікеру – Євген Недашківський за Ваш час та досвід!

ОНЛАЙН-ЗАХИСТ. ЧАСТИНА 2

У другій частині захисту проєктів перед журі виступили команди: #16, #44, #13, #6 та #18. Переглянути відеозапис можна на YouTube-каналі “SQL ua” за посиланням: https://youtu.be/OPdGxOgTphU.

HIGH FIVE

Команда # 16 – High Five, проєкт «Вишеграм» для допомоги з інформацією про ВНЗ України

Учасники Команди: Кирило, Влад, Юра, Юрко та Богдан – студенти 2-го та 3-го курсу Національного університету «Львівська політехніка» Інституту підприємництва та перспективних технологій.

Ментор: Петро Харчишин, Senior Software Engineer у GlobalLogic.

Мета проєкту – створити зручну платформу для пошуку інформації вишів та допомогти студентам, науковцям і батькам обрати найкращий університет.

High Five – Щиро дякуємо за Ваш проєкт та участь у марафоні!

Щиро дякуємо ментору – Петро Харчишин за Ваш час та досвід!

SCIENCE SQLBOT

Команда # 44 Science sqlBot, проєкт єдиної платформи для пошуку наукової інформації (telegram-бот та сайт)

Учасники Команди: Анна та Артем.

Ментор: Микола Побийвовк, Tech Lead – Data Engineering в Ciklum, співорганізатор UDCK.

Команда вирішувала проблему пошуку наукової інформації у сучасному світі. «Публікуватися не лише в одному журналі» – проєкт дозволяє здійснювати зручний пошук видань, які можуть бути джерелами для наукових робіт студентів та аспірантів, а також в яких вони зможуть публікувати свої статті.

«Науково-популярні ресурси, що створюються спеціалістами» – в наш час в інтернеті доступно багато інформації і не завжди вона достовірна. Звичайно, є перевірені ресурси, проте вони не надто популярні, бо у науковців не вистачає коштів для розкрутки. Команда хоче з цим допомогти!

Для цього створили прототип Telegram-бот та планують створити сайт, аудиторія яких – студенти, аспіранти, науковці та всі, хто цікавиться наукою.

«Не давайте своїм ідеям припадати пилом на поличках, про них мають знати», –  говорять у команді. Наразі створено прототип бота, в планах – презентація платформи (сайту) для Science Community та нарощування кількості активних користувачів.

«Робимо науку доступною» – девіз команди Science sqlBot. – Щиро дякуємо за Ваш проєкт та участь у марафоні!

Щиро дякуємо ментору – Микола Побийвовк за Ваш час та досвід!

LUCKY TEAM

Команда # 13 – Lucky Team, проєкт інформаційного вебдодатку про скомпрометованих (звільнених та оштрафованих) суддів України «Compromised judges DATA»

Учасники Команди: Оксана, Юрій, Віталій та Олена. Географія команди: Дніпро – Запоріжжя – Львів – Одеса.  

Ментор: Микола Побийвовк, Tech Lead – Data Engineering в Ciklum, співорганізатор UDCK.

Проблема, яку вирішує сервіс – люди отримують достовірну інформацію про суддів, які будуть виносити вирок по конкретній справі, та дізнаються, яка репутація у конкретного судді.

Цільова аудиторія веб-додатку – адвокат, який веде справу; масс-медіа; громадські активісти; позивачі/підсудні.

Lucky Team – Щиро дякуємо за Ваш проєкт та участь у марафоні!

Щиро дякуємо ментору – Микола Побийвовк за Ваш час та досвід!

404

Команда # 6 – «404», проєкт додатку для пошуку інформації про викрадені/втрачені/недійсні паспорти громадян України для виїзду за кордон

Учасники Команди: Катя, Валентин, Святослав, Олег та Катерина.

Ментор: Євген Недашківський, DBA/Developer в AllStars-IT Ukraine.

Цілі та місія проєкту – мінімізація та викорінення окремих видів шахрайства з використанням підроблених паспортів. Викрадені закордонні паспорти можуть бути використані у незаконних схемах: прокат/оренда обладнання та інструментів, у взаємовідносинах оренди житла, тощо.

Рішення, яке створює команда, покликане знизити кількість шахрайств через зручний та швидкий пошук інформації.

Команда «404» – Щиро дякуємо за Ваш проєкт та участь у марафоні!

Щиро дякуємо ментору та спікеру – Євген Недашківський за Ваш час та досвід!

ПЕРЕМОЖЦІ: LA COMANDA

Команда # 18 – La Comanda, проєкт сервісу для пошуку ліків по назві (реалізовано через Telegramбот)

Учасники Команди: Олеся, Світлана, Сергій, Лілія та Назар. 

Ментор: Тарас Озарків, Tech Lead, Senior DWBI developer у SoftServe, Leader у Lviv Data Platform User Group, Co-founder у Power BI On AIR.

Ідея проєкту – створити сервіс для користувачів (реалізовано через чат-бот), який за пошуком по назві ліків може самостійно знайти загальну інформацію про ліки: чи діє термін реєстрації препарату, найближчий аналог, тощо, а також переглянути інструкцію.

Сервіс заплановано із потенціалом перерости у більш масштабний проєкт «Домашньої аптечки».

La Comanda – Щиро дякуємо за Ваш проєкт та участь у марафоні! Вітаємо із перемогою!

Щиро дякуємо ментору – Тарас Озарків за Ваш час та досвід!

Переглянути відеозаписи двох частин захисту проєктів:

Онлайн-захист проєктів перед журі. Раунд #1 від 13.10. Команди: #15, #5, #11, #28, #33.

Онлайн-захист проєктів перед журі. Раунд #1 від 21.10. Команди: #15, #5, #11, #28, #33.

Дякуємо Спікерам, Менторам та Учасникам журі:

Тарас Кльоба, СЕО SQL.ua, DataMatrix CTO у EveryMatrix, Засновник SQL.ua Data Academy. Дякуємо!

Павло Голуб, Senior PostgreSQL Expert та Developer в CYBERTEC. Дякуємо!

Тарас Федорук, Senior Project Manager, Ops Lead у wearereasonablepeople. Дякуємо!

Антой Бойко, Microsoft Regional Director, Microsoft Azure MVP, Founder of Ukrainian Azure Community, Solution Architect. Дякуємо!

Євген Недашківський, DBA/Developer в AllStars-IT Ukraine, Microsoft Data Platform MVP. Дякуємо!

Володимир Соколовський, Founder at NFED – Сenter of non-formal education, Communications Specialist at ELEKS, Author of the «TRAINER’s GUIDE» book. Дякуємо!

Микола Побийвовк, Tech Lead – Data Engineering в Ciklum, співорганізатор UDCK. Дякуємо!

Данило Анцибор, Software Engineer у DataRobot. Дякуємо!

Іван Герасимчук, Independent Software Developer Multi Room Audio Player, Fullstack dev in WhiteTown S.R.O. Дякуємо!

Тарас Озарків, Tech Lead, Senior DWBI developer у SoftServe. Leader of Lviv Data Platform User Group, Co-founder at Power BI On AIR. Дякуємо!

Олександра Клусенко, Database Developer у Luxoft. Дякуємо!

Петро Харчишин, Senior Software Engineer у GlobalLogic. Дякуємо!

Олег Алєксєєв, Microsoft Certified Solutions Expert: Data Platform (MS SQL). Дякуємо!

Тарас Глушко, BI Developer у Skelia Ukraine. Дякуємо!

 

Це був чудовий – цікавий, драйвовий, насичений та, сподіваємося, корисний марафон! Щиро дякуємо всім 450 людям, хто взяв участь!

 

#SQLua_DataAcademy

Advanced Data Teaching and Learning!

Запис Переможці та топ-10 кращих проєктів марафону «Introduction to SQL» спершу з'явиться на SQL.ua Data Academy.

]]>
Тарас Кльоба: Захотів бути у команді PostgreSQL, коли зустрів ключових розробників https://academy.sql.ua/2020/08/23/taras-kloba-personal-story-in-it/ Sun, 23 Aug 2020 13:34:40 +0000 https://academy.sql.ua/?p=11364 Завжди запитує у інших як модератор, цього разу – розказав свою власну історію в ІТ! Читайте про Засновника SQL.ua Data Academy – Тараса Кльобу (CEO SQL.ua та Head of Data…

Запис Тарас Кльоба: Захотів бути у команді PostgreSQL, коли зустрів ключових розробників спершу з'явиться на SQL.ua Data Academy.

]]>

Завжди запитує у інших як модератор, цього разу – розказав свою власну історію в ІТ! Читайте про Засновника SQL.ua Data Academy – Тараса Кльобу (CEO SQL.ua та Head of Data Center of Excellence у компанії Intellias). За висновками вебінару Data Talks #8 (відео), присвяченого презентації топ-10 кращих навчальних Data-програм у 2020 році.

Тарас Кльоба: як відбувався introduction до ІТ?

Комп’ютер з’явився вдома, коли Тарасу було 5 років. І це було справжнє дитяче захоплення. Розпочав одразу із навчання. Батьки (коли це помітили – ред.) віддали Тараса на комп’ютерні курси при Дрогобицькому економічному ліцеї (щось типу «як користуватися персональним комп’ютером»). Тарас був у групі самий молодший – неповних 6 років.

 

Роботу із комп’ютером почав із загрузки програми Paint та малювання там картинок. Потім перейшов до офісного пакету – перенабирав тексти книжок із домашньої бібліотеки. Створив документ Excel, в якому вів облік усіх книжок, що були вдома. Додатково фіксував перелік відеокасет, які сім’я або у сім’ї позичили.

 

З «вбивання» інформації у файли та моделювання табличок і почалося знайомство з даними. Звісно, тоді ще не було реляційної структури, були просто окремі вкладки. Але вже в той час у Тараса було уявлення, що можна якось об’єднати різні набори даних з різних дата-сетів.

 

Згодом зацікавився програмуванням. Сестра Тараса принесла додому книжку про Паскаль. І в тій книжці в додатках був роздрукований код. (Тоді ще не було інтернету, і не було звідки взяти цікаві дані по програмуванню, потрібно було навчатися з паперових книжок).

 

Тарас як зараз пам’ятає, що на останніх сторінках було роздруковано код редактору графічних зображень, і можна було в Паскалі його перенабрати і самому запустити аплікацію.

 

Так витратив декілька днів, щоб перенабрати той код, віддебажити, знайти, чому воно не запускається. Але все ж таки в консольній аплікації Тарасу вдалося створити міні-програму, в якій можна було би малювати прямокутники, кружечки…

 

На основі свого захоплення вирішив навчатися у закладі, де можна було отримати освіту, пов’язану з інформатикою. У ВНЗ більше познайомився з веб-програмуванням. Створив сайт цілого інституту (сайт на той момент існував, але не було студентського осередку).

 

Створений Тарасом проєкт мав зародки соціальних мереж. На той час ще не були поширені Facebook, ВКонтакте…, але в інституті вдалося створити форум, де можна було спілкуватися з однокурсниками та студентами інших спеціальностей.

Перші серйозні розробки

В той момент Тараса зауважили хлопці зі старших курсів, які мали ідею запустити власний інтернет-магазин, що тоді було дуже трендовою річчю. Команда хотіла не просто створити інтернет-магазин, а мати власну платформу (подібно до того, що зараз є Prom.ua), щоб розмістити в інтернеті товари усіх ринків, які є на території України. «Ідея була така – дати людям можливість розміщувати всі товари, які вони хочуть, на нашій площадці. Все це вилилося в проект, який спочатку називався Dobro.ua, потім його перейменували в Возик.com, але в якийсь момент команда розпалася», – згадує Спікер.

Перший доменний досвід у банкінгу та fin-tech

Тарас пішов працювати в банки. Спершу в VS Bank, далі – в Idea Bank був керівником розробки всього програмного забезпечення. Там разом із командою створили багато хороших речей, які до сих пір працюють. І з цікавого – Idea Bank зараз видає кредити, використовуючи мережу інших банків. Ви приходите у відділення іншого банку, Вам набирають заявку, і якщо цей банк по якійсь причині не може видати кредит, то інформація потрапляє у Idea Bank.

 

Потім поїхав у Польщу, працював у BNP Paribas Group. Займався міграцією банків, які скуповувала група, для того, щоб їх об’єднати.

 

Більше трьох років тому повернувся разом із сім’єю в Україну і почав працювати в одній із топ-ІТ компаній – Intellias. Зараз Тарас Кльба очолює структуру, яка називається «Data Center of Excellence» і об’єднує всі компетенції по роботі з даними, щоб залучати нові проекти, вести існуючі, проводити апсейли…

 

Має власні проекти, серед яких: SQL.ua – команда віддалених адміністраторів, яка забезпечує підтримку баз даних для enterprise компаній по всьому світі. Одним із важливих для Тараса аспектів є саме навчання – SQL.ua Data Academy, онлайн-платформа, де топ професіонали Data-галузі навчають людей різним аспектам роботи з даними та пов’язаними технологіями (в межах академії і проходять вебінари Data Talks та інші корисні безкоштовні навчальні заходи).

Чому обрав PostgreSQL? Як потрапив у ком’юніті?

З точки зору пошуку власної ніші, ми можемо побачити, що такі ніші спеціалістів як, наприклад, MS SQL або Oracle в Україні вже зайняті. Десь з такої точки зору, Тарас і почав звертати увагу на ніші, які ще в Україні були вільні. І в першу чергу зупинився на базі даних Постгрес, адже вона за рейтингом DB-Engines Ranking (найбільш популярний сайт, який займається оцінкою різних ядер баз даних) входить у топ-4.

 

Технологія PostgreSQL є open-source, у неї є хороше ком’юніті, і є можливість самому глянути й розібратися, як працюють конкретні алгоритми, як була імплементована конкретна фіча, поспілкуватися з іншими розробниками. Для Тараса це стало ключовим – використовувати продукт, до якого можна доторкнутися самому, а не бути лише його користувачем.

 

Якщо Ви працюєте з пропрієтарною базою, то ніколи, до моменту поки не станете працівником цієї компанії, не зможете вплинути на хід її розвитку, розібратися достеменно, в чому є її особливості. З PostgreSQL Ви завжди можете його побачити.

 

Другий ключовий фактор, який вплинув на вибір на користь саме Постгресу – більше 3-х років тому Тарас Кльоба відвідав PGСonf (найбільшу конференцію в Європі, яка організовується навколо Постгресу). Там і познайомився з core командою:

 

«Побачив цих людей особисто, поспілкувався з ними, зрозумів, що хотів би бути частинкою цієї команди, цього дружнього колективу. Зараз, коли я маю складності, то завжди можу звернутися до цих людей, запитати, чому воно є так, а не інакше. Можливо, і дати якусь рекомендацію – я бачу це так. Для мене це дуже близький світ, з хорошими людьми, з якими завжди можна поспілкуватися».

Про власні звички у навчанні

До вивчення нових тем Тарас Кльоба підходить фундаментально. Якщо бачить якусь тему, в якій хоче розібратися, використовує класичний підхід – прочитати 2-3 книги з цієї теми. Досить уважно підходить до вибору книжок, допомагають рекомендації в інтернеті. «Перечитавши 2-3 грубих книжки по напрямку, який Вас цікавить, загалом Ви покриєте для себе величезний пласт інформації», – говорить Тарас.

 

Дуже часто під той напрямок, що є цікавий, Тарас старається підібрати пет-проєкт, який буде реалізовувати. Це робиться, щоб засвоювати нові знання. І тут, як правило, з’являються додаткові потреби. Починаєш робити пет-проект, бачиш, чого не вистачає, і починаєш збирати.

 

Дуже добре для Тараса працює спілкування з іншими людьми, які мають досвід в тій чи іншій сфері. Зажди може знайти людей, у яких можна запитати допомоги, поради, як рухатися в тому напрямку, як вони підходять до розв’язання задач… За власними словами, до спілкування з людьми Тарас прийшов через конференції, публічні виступи, мітапи. Збирати інформацію з різних джерел завжди довше.

 

Про нові напрямки та технології інформацію черпає з конференцій. Українські та зарубіжні, до яких зараз можна безкоштовно приєднатися, побачити тренди, куди рухаються технології, які цікавлять, і отримати хоча би натяки, що буде у майбутньому, що буде цікавити і тоді вже поглибитися в тему далі.

 

«Мені досить часто на прісейлах чи на інших активностях доводиться розбиратися з дуже великою кількістю технологій. Не завжди я копаю дуже сильно в глибину, але якщо мені потрібно дуже скоро отримати якесь overview по якійсь технології або напрямку, для мене ще дуже добре працюють онлайн-курси», – поділився Тарас.

Де брати мотивацію до навчання?

Тарас Кльоба дуже цінує свій час. Якщо підписався на курс, почав проходити, та бачить, що курс є невідповідний, якість матеріалу недостатня, і дуже поверхневі речі розказуються, і вони подвоюються…, закриває курс і не буде його проходити.  

 

Щодо мотивації, добре працює, коли ставиш собі якісь комітменти, наприклад, зробити сертифікацію. Сертифікація має під собою якісь курси, які потрібно пройти… Ще дуже добре працює підготовка до конференцій.

 

«Для мене значними ривками в кар’єрі ставали співбесіди. Була одна дуже неуспішна співбесіда, яку я провалив, але вона стала тригером», – поділився Тарас. Зараз співбесіди проходить рідко, але радить завжди після співбесід робити для себе «ретро» – які питання були, на які Ви не змогли відповісти… І старатися в тому розібратися.

 

Скільки в день виділяти на навчання? – Достатньо в день виділяти до 2-х годин. Але зробити це рутинним процесом. Створити якийсь ранковий ритуал, який буде для Вас тригером, що зараз Ви маєте приділити час навчанню…

Щиро дякуємо Тарасу Кльобі за час та досвід!

#SQLua_DataAcademy

Advanced Data Teaching and Learning! 💎

Запис Тарас Кльоба: Захотів бути у команді PostgreSQL, коли зустрів ключових розробників спершу з'явиться на SQL.ua Data Academy.

]]>
Ihar Rubanau: «Намагався вирватися з Data Science та не вийшло!» https://academy.sql.ua/2020/07/16/ihar-rubanau-on-data-talks-data-science-webinar/ Thu, 16 Jul 2020 11:46:16 +0000 https://academy.sql.ua/?p=10536 Ігор Рубанов (Ihar Rabanau), Singularist, Data Scientist у N-iX – бере участь у цікавих технологічних проєктах, використовує мультидисциплінарний підхід, вірить у симбіоз «Human-Machine» як майбутнє для застосування Data Science. На…

Запис Ihar Rubanau: «Намагався вирватися з Data Science та не вийшло!» спершу з'явиться на SQL.ua Data Academy.

]]>

Ігор Рубанов (Ihar Rabanau), Singularist, Data Scientist у N-iX – бере участь у цікавих технологічних проєктах, використовує мультидисциплінарний підхід, вірить у симбіоз «Human-Machine» як майбутнє для застосування Data Science. На вебінарі Data Talks #6 Ігор поділився досвідом та порадив, куди рухатися, щоб бути актуальними у світі, де всі працюють з даними. Переглянути подію у записі можна тут.

Як Ігор потрапив у Data Science та які проєкти виконував?

На відміну від інших Спікерів (Data Talks #6), не «прийшов у Data Science», а навпаки, за словами самого Ігоря, намагався з неї вирватися. І не вийшло. (Тому нам пощастило сьогодні дізнаватися про цікаві проєкти та неординарні думки – ред.)).

 

Ігор вчився на автоматизовані системи обробки інформації. По суті, це є прототип Data Science. Весь час (15 років в науці про дані та 10+ в ІТ) проєкти були пов’язані із prediction та рекомендаційними системами. Спікер відмітив, що за останні років 5 напрям дата-саєнсу сильно змінився. Професійний профіль Ihar Rubanau.

 

Серед цікавих проєктів – участь у рішенні для dating (індустрія організації побачень). Ігор поділився, що більшість людей, коли приходять на сайт знайомств, не ведуть себе звичайним чином. Всі намагаються знайти кращий варіант. Тому було цікаво моделювати поведінкові ситуації, дізнатися «внутрішню кухню» домену dating. Ігор розповів, що дейтінг мало чим відрізняється від будь-якого іншого еко-місця (як кава-шоп або магазин квітів). В принципі, таку модель можна замовляти як франшизу.

 

Більшість стартапів, які починали в 2000-х, все робили «на колінках», щось писали в Excel. Потім, коли проєкт розростався, і задачі «виходили за рівень калькулятора», то всі вже хотіли (і стало модно) розвивати data science, AI (штучний інтелект)…

 

Сьогодні більша частина проєктів у Data Science – це про побудувати робочу pipeline, щоб дані збиралися, щоб модель працювала, візуалізувалася і до менеджменту доходили результати, і все це разом працювало.

Що потрібно вивчити для кар’єри у Data Science?

Якщо Ви – джуніор, Ігор би рекомендував спочатку вивчити R (хоча інші Спікери того ж вебінару були за Python). Зараз для R з’явилися можливості для початківців спробувати багато речей, простішим способом.

 

В цілому, початок руху у напрямі Data Science буде сильно залежати від того, який у людини бекграунд. Неможливо вивчити все на 100% – ні математику, ні програмування, ні бізнес-процеси.

 

Ігор Рубанов вважає, що у реальному світі треба підходити до всього у «Lego-стилі», намагатися вчити якісь блоки з різних тем (збирати свій потрібний конструктор).

 

«Я не знаю, кому зараз потрібна pure (чиста) Data Science. Всі хочуть, щоб їм вирішили бізнес-проблему. А як це буде зроблено – замовнику все одно, який Ви будете застосовувати алгоритм… Бізнес, за рідким виключенням, це не цікавить».

 

Якщо хочеш себе гарно «продати», то треба показати, що ти smart та готовий/готова вчитися. Що ти розумієш концепт, структуру, як працює весь проєкт – де замовник, де дата-інженери, де дані, тобто весь цикл проєкту. І тоді джуніор може вчитися від мідлів та сіньйорів, вони допоможуть у складних моментах.

 

Тоді можна вибудовувати свою спеціалізацію – що тобі більше подобається: ETL (Extract, Transform, Load – процес, який використовується у базах та сховищах даних), або більше працювати з даними, тримати якийсь лот…, або робити моделі, чи візуалізувати і «витончено» представляти дані, працювати з ВІ. Раніше це було єдине ціле, зараз можна вибрати ті задачі з Data Science, які найбільше подобаються.

Про сингулярність та улюблені пет-проєкти Ігоря

Ред.: Сингулярність (технологічна, Wikipedia) – гіпотетичне вибухоподібне зростання швидкості науково-технічного прогресу, яке ймовірно послідує за створенням artificial intelligence і машин, здатних до самовідтворення, інтеграції людини з обчислювальними машинами або значного збільшення можливостей людського мозку за рахунок біотехнологій. Як писали вище, Ігор Рубанов вірить у «Human-Machine» симбіоз та на вебінарі поділився прикладами технологій по темі.

 

Один із пет-проєктів розпочався на продовження навчання. Приблизно у 2010 році, коли Ігор вже вивчав теорію хаосу та «передивися всю математику», з’явилися самі прості «100-доларові» девайси, які дозволяють зчитувати електроенцефалограму (графік електричної активності головного мозку) на рівні пікселів – чи людина радіє, або ні, медитує…  Виявилося, що на стан можна впливати, тому що мозок – теж високоадаптивна мережа. Його можна швидко навчати. Виникла ідея по аналогії з комп’ютерною мишкою – використовуючи ті самі два індекси, можна впливати на «програму» і без мишки. 

 

Маючи інноваційну ідею та розуміння технології, подалися на стартап у Чилі. Та були прийняті! Ігор так розповідає про проєкт:

 

«Нас взяли в інший світ! Доречи, Чилі якраз під Україною знаходиться. І хоча проєкт не вдалося комерціалізувати, відлуння є до сих пір».

 

Людям, які займаються brain-фітнесом, створені в рамках проєкту девайси допомагають медитувати. Також вони є корисні для боротьби із синдромом дефіциту уваги.

 

До гаджету також намагалися підключити VR (віртуальна реальність). Але з цим виявилося складніше. Навіть великі бренди, як Google та Facebook, до сих пір так і не підключили VR.

 

«Ми намагалися зробити ВР-окуляри. І це був чудовий момент! Коли ти силою думки можеш, до прикладу, переключати музику».

 

Інший приклад технологій, про які говорив Спікер – міні-роботи, у яких є камера, звук і простенька нейронна мережа. З одного боку, це проста іграшка, з іншого – якщо ти під’єднуєшся до нього через якийсь інтерфейс, то виходить extended Human-Machine симбіоз.

Про AutoML рішення, де є готові моделі для доменів

Коли Ігор випускався у 2003-му, то сам писав нейронну мережу на С#, тому що її ніде не було. А зараз можна зробити, що завгодно у «три строчки».

 

У AutoML гарний маркетинг, але в реальності треба розуміти, що вони напівпорожні. Це не (повністю) автоматизоване рішення. У поганих руках – це цеглина, у гарних – це швейцарський ніж.

 

До того ж, щоб працювати з такими рішеннями, потрібно знати багато деталей. Ігор навів приклад Azure, вивчення якого сам робив «у три підходи».

 

Всі моделі, починаючи від лінійної регресії до самої складної нейронної мережі все одно вимагають від аналітика, від людини вибрати певний параметр на основі її досвіду. Завжди. До прикладу, у кластеризації ти повинен обрати кількість кластерів і т.д.

 

«У сучасному світі буде з’являтися все більше таких систем. Але я би ставив на HumanMachine симбіоз».

 

Чим далі, бізнес все гірше розуміє, що робить Data Science. Вони все більше віддалені, вони чують весь цей хайп, а потім купують AutoML системи, і виявляється, що система хороша, але вона для інших задач. Просто вони не розібралися до кінця.

 

Також важливо розуміти, що не всі задачі потребують використання АІ (штучного інтелекту). Деякі вимагають просто автоматизованого розрахунку показників.

З чого розпочати у Data Science зараз?

Інновації будуть у всіх сферах. Нещодавно Ігор знову підписався на новини нанотехнологій. Говорить:  «Ви не повірите, скільки всього вони кожного дня відкривають. Те саме стосується медицини, aerospace та інших».

 

Ігор Рубанов впевнений, що у найближчому майбутньому всі будуть операторами ЕОМ. Data Science буде у кожній сфері. І ті, хто не буде діяти у цьому напрямі, просто загубляться. Сьогодні, на думку Спікера, треба вчити все підряд.

 

Якщо Ви математик – вчіть програмування. Якщо програміст – зверніть увагу на математику. Якщо і те, і те знаєте – ідіть прямо у Data Science.

 

«Якщо Ви власник кава-шопу або квіткового магазину – я Вам теж рекомендую знайти свою нішу. Люди змінюються, як і їх поведінка. Якщо Ви будете перші, хто їх зрозуміє, то зможете досягти успіху. А якщо ти не розумієш, що відбувається, то скоро загубишся в цьому світі».

 

 

Хочете дізнатися більше? – Запрошуємо переглянути повне відео події на каналі SQL.ua Data Academy.

Щиро дякуємо Ігорю Рубанову за час та досвід!

SQL.ua Data Academy

Advanced Data Teaching and Learning! 💎

Запис Ihar Rubanau: «Намагався вирватися з Data Science та не вийшло!» спершу з'явиться на SQL.ua Data Academy.

]]>
Андрій Босий: «Потрібно просунути людство на дюйм вперед» https://academy.sql.ua/2020/06/27/andriy-bosyi-personal-story-and-projects/ Sat, 27 Jun 2020 19:39:56 +0000 https://academy.sql.ua/?p=9841 Andy Bosyi, Founder та CEO у MindCraft.ai – про власну історію в аналітиці даних, про улюблений пет-проєкт, про менторство, навчання, філософію розвитку… – Тези Андрія з Data Talks #4. «Artificial…

Запис Андрій Босий: «Потрібно просунути людство на дюйм вперед» спершу з'явиться на SQL.ua Data Academy.

]]>

Andy Bosyi, Founder та CEO у MindCraft.ai – про власну історію в аналітиці даних, про улюблений пет-проєкт, про менторство, навчання, філософію розвитку… – Тези Андрія з Data Talks #4. «Artificial Intelligence and Machine Learning». Дивіться відеозапис: YouTube – SQL ua.

Коли і як Андрій Босий потрапив в ІТ:

  • Сьогодні Андрій є засновником та Tech Lead компанії, яка поставила собі за мету займатися виключно питаннями аналітики даних.
  • Шлях у галузі штучного інтелекту та аналітиці почав в дитинстві, коли читав книжки про математику, які давав батько. Разом робили цікаві експерименти, і геометричні, і математичні, вирішували задачі.
  • Потім з’явився калькулятор, програмування на калькуляторі, великі ЕО машини, де можна було писати ігри, маленькі програми та курсові, що «було важливо для лінивих заочників», і на чому можна було непогано заробити в той час.
  • Коли Андрій закінчував школу і почав писати віруси, з’явилися складніші комерційні проєкти в галузі ІТ.
  • Artificial Intelligence, думки про те, що можна змоделювати думку, зробити хоч якусь когнітивну систему – завжди займали Андрія. Приблизно років в 16 Андрій відчув, що це є його місія.
  • І відтоді у всіх software проєктах, у яких брав участь і як девелопер, і як РМ, техлід, R&D і навіть як sales – намагався обрати для себе ті, які стосувалися аналітики даних. «Crazy проєкти», які були неможливі.
  • 10 років тому практичніше познайомився із технологіями AІ та ML.
  • 5 років тому вирішив змінити діяльність – перейти від галузі розробки ПО до аналітики даних.

Проєкт, у якому «все, що можна, було зроблено неправильно»:

В ролі архітектора або виконавця бачив сотні проєктів. Для розповіді на Data Talks обрав такий проєкт, щоб людям було цікаво. Проєкт, який не вдався, і де все, що можна було зробити неправильно, було зроблено неправильно:

 

10 років тому був потенційний клієнт, який захотів робити досить багато Google-аналітики, і робити це, використовуючи Google Analytics Engine. Але для цього треба було мати дуже багато людей… І клієнт вирішив зробити пет-проєкт. І я вирішив за нього взятися. І вирішили ми зламати капчу, спосіб введення в гуглі цих хитрих буквочок.

 

Помилка №1 була в тому, що ми взагалі вирішили цим зайнятися. Помилка №2 – ми не розуміли, як це робити, у нас був просто ентузіазм. Засновуючись на інтуїції, вирішили придумати ML-фреймворк. Стало зрозуміло, що треба якимось чином створити якийсь фреймворк, який дозволить зробити оптимізацію, застосувати машинне навчання. Щоб цим займатися, треба мати хоч якийсь алгоритм, який буде вирішувати задачу.

 

Ми робили координатний спуск. Це є стохастичний підхід, коли ви пробуєте оптимізувати якийсь один параметр, і якщо добре йде, то можете оптимізувати його далі. Це робилося хорошим програмістом… В результаті, ми створили симплекс метод, створили фреймворк, який дозволяв застосовувати цей метод для будь-яких даних. Створили пайплайн… Створивши це все, ми зрозуміли, що здолаємо задачу капчі, але на кожну букву довелося потратити 15 хвилин.

 

Із позитивного про проєкт. – В результаті, коли я почав вивчати тему далі, мені було дуже приємно, що довелося вивчати лише нові назви, бо все це ми вже проробили на практиці самі.

«Ідеальний проєкт». Який пет-проєкт Андрій Босий робить з 2002 року?

Мій лозунг – потрібно просунути людство на дюйм вперед.

 

Те, що ти професійно вмієш і вмієш, як хобі – може разом скласти дуже цікаві комбінації, коли ти можеш зробити досить цікаву річ. При цьому зламається правило, що серйозні речі робляться тільки спільним зусиллям. Можна зробити і одному. А двоє-троє ще допоможуть. Рухаючись у цьому напрямі, я маю пет-проєкт, який роблю з 2002 року.

 

Я пробую зробити акомпаніатор музичних інструментів. Уявіть собі, що є система, яка по тому, як Ви співаєте або граєте на музичному інструменті, може спрогнозувати те, що Ви будете грати через одну секунду. Вона може забезпечити, що навіть на відстані, незважаючи на затримку в часі, те, що Ви будете співати, почують синхронно.

 

Коли я почав працювати зі своїм пет-проєктом, то спробував перевинайти розклад Фур’є (з математики, Ряд Фур’є – спосіб представлення довільної складної функції сумою простіших, – ред.), тому що він не влаштував абсолютно.

 

Коли Ви чуєте звук, як певну ноту, який має певний домінуючий тон, то він може бути закодований двома тонами, які йдуть паралельно. Наприклад, людське вухо чує ноту Сі, а насправді Вам Фур’є «розкаже» про дві інші ноти. Разом вони будуть накладатися так, що складуть те, що потім почується Вам. Тобто наш мозок дуже часто домислює те, чого він не чує, і чого насправді не існує. Так само, наше око домальовує те, чого насправді не існує. Є такі експерименти.

 

Я пробував створити більш правильний спосіб вилучення елементарних частинок звуку, земулювавши людське вухо (емуляція, emulation – відтворення програмними засобами інших пристроїв, в даному випадку – людського вуха, ред.). Створивши ряд звукових маятників, які будуть розгойдуватися, коли вони чують звук. І певні маятники будуть входити в резонанс. Так дуже примітивно емулюється людське вухо з його молоточками… І воно в деяких випадках дало мені кращий результат, ніж розклад Фур’є. Сам не знаю, чому, але експериментально це було так.

Чи зможе штучний інтелект створювати музику на рівні людини?

Будь-яку річ (музикальний твір – ред.) потрібно слухати багато разів. Кожна річ відкривається шар за шаром. Це стосується будь-якого твору людини. Тому що гарний твір мистецтва людини відкривається шарами. Ви спочатку чуєте один шар, потім другий…

 

В мене є таке переконання, що штучний інтелект не здатен створити такого багатошарового глибокого контенту. Напевно, він зможе усереднити і дати щось гарне, що легко сподобається швидко, але щоб воно було глибоке, щоб я захотів це послухати завтра і післязавтра… – я сумніваюся.

 

Це (музика, що створюється штучним інтелектом, – ред.) посередність. Likelihood. Звичайно, є системи генеративні, які можуть створити щось нове. Але щоб з’явилася творчість, спочатку потрібно, щоб був хаос.

Про освіту:

Андрія три рази виганяли з університету. Вчився сумарно 12 років і закінчив заочно. За словами Спікера, йому було не цікаво, скучно. На той момент Андрій вже працював, мав сім’ю. І було зовсім не цікаво слухати викладачів, які конкретно в тій темі знали менше, ніж Андрій. Зараз вважає, що базову освіту необхідно мати.

 

«Настав час, коли треба вчитися заново. Основний здобуток зараз – вміння вчитися постійно. Завести себе в режим постійних змін. Це, власне, як ми обираємо людей у компанію. Ми їх дуже довго перевіряємо.

 

Це як катер з пробитим дном. В нього спереду здоровенна діра, і якщо він не рухається, то тоне. Він мусить постійно летіти вперед, до фінішу.

 

Стосовно класичної освіти. Вона у нас, здається, ще від Пруссії. Це така кліпова освіта, коли нам дають фрагменти, та ми навіть не можемо зв’язати їх докупи. Все це треба трансформувати.

 

Вчитися потрібно на всьому, що можна – книжках, сайтах, Coursera, Andrew Ng, кому що ближче. Але головне – просто завести себе в режим. Дорога з’явиться перед тим, хто буде по ній йти, сама».

Про Менторство:

Ментор – це не обов’язково той, хто дає знання. Часто це той, хто мотивує і є прикладом. Можна не знати все до кінця, щоб це викласти, але можна заразити людей бажанням прожовувати далі самим. 

Які задачі дають на співбесіді для Data Scientist або ML Engineer:

Це точно практична задача, чітко детермінована. Але зробити потрібно буде від початку до кінця – пройти стадії: бізнес-аналізу, побудови, імплементації, тестування, евалюації, викладення результатів, аналіз даних… – показати це як скомпонований документ, вміти його виразити та представити.

Про книги:

Читайте книги. Якщо Ви прочитаєте першу книгу, вона дасть Вам шлях, яку читати другу. І так буде вічно.

Щиро дякуємо Андрію за час та досвід!

Приєднуйтеся! 🔥

 

#SQLua_DataAcademy

Advanced Data Teaching and Learning! 💎

Запис Андрій Босий: «Потрібно просунути людство на дюйм вперед» спершу з'явиться на SQL.ua Data Academy.

]]>
Олександр Гурбич: «Я би хотів бути прикладом» https://academy.sql.ua/2020/06/27/oleksandr-gurbych-personal-story-and-projects/ Sat, 27 Jun 2020 18:08:00 +0000 https://academy.sql.ua/?p=9832 Олександр Гурбич, Research Lead у SoftServe – відверто про власну історію в ІТ, «ідеальний проєкт», освіту та менторство. Тези участі Олександра у «Data Talks #4. Artificial Intelligence and Machine Learning».…

Запис Олександр Гурбич: «Я би хотів бути прикладом» спершу з'явиться на SQL.ua Data Academy.

]]>

Олександр Гурбич, Research Lead у SoftServe – відверто про власну історію в ІТ, «ідеальний проєкт», освіту та менторство. Тези участі Олександра у «Data Talks #4. Artificial Intelligence and Machine Learning». Подивитися повне відео можна тут: YouTube – SQL ua.

Олександр Гурбич – як потрапив в індустрію:

  • Завжди мріяв бути вченим. Має дві вищі освіти. Ні одна з них не в програмуванні – біологія з хімією та фізика з математикою.
  • Був відмінником та олімпіадником.
  • Навчався в аспірантурі, захистив дисертацію по темі квантової хімії. Має ступень PhD.
  • Зараз до класичної вищої освіти ставиться скептично. Говорить, що якби повернувся назад, то не ходив би в університет. Вважає, що людина може бути прекрасним спеціалістом і прекрасним науковцем, коли пробує все на практиці.
  • В аспірантурі зрозумів, що рухається «не туди», і майбутнє не дуже подобається. Тому по завершенні за 2-3 місяці вивчив Java і влаштувався розробником. (Можливо, навіть дописав собі в резюме 1 рік стажу, щоб отримати першу роботу)).

 

Якийсь час працював звичайним розробником, але це Олександру було не дуже цікаво. Шукав для себе наукові задачі. Рухався в тому напрямку інтуїтивно, ніякого плану не було. Пройшов через багато компанії (Ciklum, Luxoft…) і опинився у SoftServe. Виявилося, що тут є відділ R&D, в якому якраз такими питанням займаються, досвід Олександра буде корисний, і можна буде розвиватися в цьому напрямку.

Проєкти Life Science. Генетика (проєкт про COVID):

Олександр Гурбич в сфері роботи із штучним інтелектом та машинним навчанням – 5 років. Ключова спеціалізація – Life Science. На запитання модератора (Олександра Краковецького) розказав про один із проєктів, що стосується генетики:

«Прямо зараз ми робимо проєкт з генетики. Аналітику геномів, секвенування (від лат. Sequentum – послідовність, записується у лінійному вигляді, – ред.). Ви здаєте свій біо-матеріал і отримуєте свою послідовність ДНК. Якщо зібрати цю ДНК у людей, які хворіють ковідом (COVID), які не хворіють ковідом, і які хворіли ковідом, то можна дізнатися –  які зміни в нашому геномі робить ця хвороба, та чи робить взагалі, чи є у нас резистивність (опір, як здатність організму – ред.), чи по-різному хвороба впливає на різні вікові групи, різні статі та різні етнічності.

У чому складність такого проєкту? – Уявіть собі, що ми вже розшифрували ДНК. ДНК – це подвійна нитка, яка складається з комплементарних пар нуклеотидів, і один нуклеотид ми називаємо однією літерою. Отож, з точки зору програмування наше ДНК представляє собою дуже довге слово з мільярдів (3,5 мільярда) літер. Один такий файл займає 100 МБ. Є проміжні файли, вони ще більші. Є проблема їхнього зберігання та ефективної аналітики, якраз та, яку ми вирішували: 1) Потрібно ці дані кудись завантажити і якось робити їхній аналіз. 2) Потрібно інтерпретувати результати.

Які вже є результати проєкту? – Зараз вже є багато результатів, і я закликаю Вас почитати наукові статті. Наведу один – якщо людина перехворіла ковідом, він залишається у її геномі назавжди. Наразі схожа поведінка є у герпесу.

Про специфіку вірусів. – Всі ми є інформація. Однією з ознак життя є здатність відтворити себе. Але вірус – це інформація, яка не може сама себе відтворити. Віруси не є клітинною формою життя. Вони не вважаються живим організмом. Це є окреме царство, особливістю якого є те, що вони не можуть самі себе відтворити. Тому їм потрібен хазяїн – клітина, яка займеться їхньою репродукцією. Це і є мета існування вірусу – відтворити себе. Вірус не лише відтворюється, він відтворюється з помилками, які вносять туди наші системи.

На момент вебінару проєкт триває 3 місяці, у команді зайнято близько 10 людей. Олександр Гурбич відповідає за наукову складову. У проєкті є і чисто інженерні задачі – розгорнути фронт-енд, бек-енд, сервіси на хмарах…, які покриваються класичними інженерними компетенціями.

«Ідеальний проєкт». Чим би хотів займатися Олександр Гурбич?

У біологів є жарт, що життя – це спосіб самовідтворення нуклеїнових кислот, а не те, що багато хто про нього думає)). Якщо більш глибоко подивитися в основи живого, то Ви побачите, що це безкінечне циклювання нуклеїнових кислот і білків. Нуклеїнові кислоти кодують білки, білки роблять нуклеїнові кислоти, і так без кінця. Але абсолютно очевидно, що це є програма. Як і будь-якому програмісту, мені цікаво розібратися, як вона працює, змінити її, написати самому.

Мій ідеальний проєкт – це створення, редагування, тобто програмування живого. Наразі це вже частково реалізовано. Наприклад, коли ми користуємося будь-якими ліками, то вони зв’язуються з певними рецепторами, що зумовлює їхню дію. Є ліки, які зв’язуються з білковими рецепторами, а є – які з ДНК, РНК, впливають на реплікацію нашого геному.

За допомогою таких механізмів регуляції можливо робити багато дуже цікавих штук. В ідеалі – створення живих організмів з бажаними властивостями, а також редагування вже існуючих, внесення бажаних поправок. Ми вже це маємо, наприклад, у вигляді апельсинів, які не гниють, і картоплі, яку не їсть колорадський жук. Це вже відредаговані нижчі організми, рослини. Бактерії ми редагуємо вже дуже давно. Наприклад, антибіотики частіше за все синтезуються не в лабораторії, а в кишковій паличці.

Організми редагуються, значить – це можна робити. А от тепер уявіть собі, що ми редагуємо людей. І ви живете 120 років і при цьому не хворієте, не старієте.

Старіння – це запрограмований процес на рівні нашого ДНК. Уявіть собі, що ми його «відмінили».

Чи були у Олександра ментори? Чи Олександр є ментором для інших?

У мене не було менторів, але це через нюанси характеру. Я не люблю менторів, і не люблю, коли мене чомусь вчать, тому що думаю, що можу розібратися і сам. І так роблю все своє життя. Через це роблю забагато помилок. Більше, ніж я думав, що я міг би робити. Але з іншого боку, я знаю, що сам прийняв це рішення, я за нього відповідаю, і мені немає кого звинуватити.

 

Олександр був ментором. Викладав в університеті, викладав на курсах. Але зараз радше хотів би бути прикладом:  

 

«Як говорив один святий (Серафім Саровський – ред.): «Спасися сам і навколо тебе спасуться тисячі». Коли ви будете ходити і спасати людей, особливо, якщо вони про це не просили, то толку з цього не буде. Є така одну неможлива річ – змінити іншу людину. Єдине, що ви можете зробити – стати прикладом. Щоб люди, дивлячись на Вас, хотіли самі змінитися і це робили. От в це я вірю».

 

Про майбутнє освіти. – В ідеальному випадку, освіта має перейти в онлайн. Очна освіта має закінчуватися після середньої школи. Середня освіта має бути сильною, загальною. І далі людина визначається, що робити. Починає робити, і розуміє, які знання їй потрібні. І повинна мати можливість добирати ці знання все своє життя.

Щиро дякуємо Олександру Гурбичу за час та досвід!

#SQLua_DataAcademy

Advanced Data Teaching and Learning! 💎

Запис Олександр Гурбич: «Я би хотів бути прикладом» спершу з'явиться на SQL.ua Data Academy.

]]>
Project Manager vs. Architect: Хто кого «менеджерить»? Як працювати з проєктами? https://academy.sql.ua/2020/06/17/project-manager-vs-architect-battle-key-ideas/ Wed, 17 Jun 2020 12:24:58 +0000 https://academy.sql.ua/?p=9148 Ділимося висновками конфліктної гри – онлайн-батлу «Project Manager vs Architect», що відбувся на каналі SQL.ua Data Academy. Учасники батлу – Тарас Федорук (РМ) та Дмитро Лавріненко (Архітектор). Модератор, який зіграв…

Запис Project Manager vs. Architect: Хто кого «менеджерить»? Як працювати з проєктами? спершу з'явиться на SQL.ua Data Academy.

]]>

Ділимося висновками конфліктної гри – онлайн-батлу «Project Manager vs Architect», що відбувся на каналі SQL.ua Data Academy. Учасники батлу – Тарас Федорук (РМ) та Дмитро Лавріненко (Архітектор). Модератор, який зіграв роль клієнта та ставив провокативні питання – Тарас Кльоба.

SQL.ua Data Academy підготувала кейс клієнта по цифровізації ланцюгів постачання, де у чотири етапи (від прісейлу, першого релізу, через розгортання платформи в Китаї до передачі документації) проєктний менеджер та головний архітектор домовлялися, як будуть вирішувати проблемні моменти, що виникають «з подачі» клієнта.

Практичні поради, гострі моменти та інструменти, які можна впровадити в своїх компаніях та проєктах вже сьогодні! – Запрошуємо подивитися повну версію батлу на Youtube-каналі SQL.ua.

Starring. У головних ролях виступили:

 

Project Manager – Тарас Федорук, Senior Project Manager, Ops Lead у wearereasonablepeople, переможець «Ukrainian IT Awards 2019» у номінації «Project Management». Професійна біографія Тараса Федорука.

Архітектор – Дмитро Лавріненко, Director, Technology у GlobalLogic, переможець «Ukrainian IT Awards 2018» у номінації «Software Architecture». Професійна біографія Дмитра Лавріненка.

Модератор та Клієнт – Тарас Кльоба, CEO SQL.ua, Засновник SQL.ua Data Academy. Head of Data CoE у Intellias, переможець «Ukrainian IT Awards 2019» у номінації «Software Architecture». Професійна біографія Тараса Кльоби.

Представлення учасників:

 

Тарас Федорук: Працює в Нідерландах вже півтора року. Починав як Senior Project Manager в невеликому сервісному агентстві. Зараз вже суміщає роботу Senior РМ та Operation Lead. Відповідає в тому числі за весь потік створення цінності в організації.

Дмитро Лавріненко: На даний момент головна задача в роботі – перетворювати бажання клієнтів на технічну реалізацію. Відповідає за європейських замовників компанії. Серед завдань – налаштувати роботу команди так, щоб всі вимоги клієнтів були виконані.

Архітектор та РМ, за сценарієм, працюють в одній сервісній компанії, до якої звернувся клієнт.

Завдання клієнта:

Створити рішення для відстеження пересування комплектуючих, побудувати оптимальні маршрути. Ринок – Нідерланди.

Вимоги клієнта:  

  • MVP, що працює, в найкоротші терміни (3 місяці);
  • Scalable solution;
  • Висока якість, ефективне управління ризиками та затратами;
  • Висококваліфіковані спеціалісти в команді;
  • Останні технології;
  • Своєчасна доставка ПО клієнту.

Відповідь на вимогу MVP в обмежені терміни:

 

Архітектор (Дмитро Лавріненко): Запросить у команду найкращих людей на ринку. Щоб забезпечити масштабованість рішення та з т.з. «витрати-ризики-якість», обирає розгортання рішення в хмарі. З урахуванням коротких термінів буде використовувати готові клаудні сервіси. Перше питання до MVP буде уточнення функціоналу. Для побудови оптимальних маршрутів хоче дізнатися – ми пишемо власний двигун або будемо партнеритися з локальними сервісами у Нідерландах. Ключовий фокус у короткі терміни – закрити функціональні вимоги.

Project Manager (Тарас Федорук): Архітектор прийняв рішення обрізати функціонал, щоб вкластися в терміни постачання MVP. РМ нагадує про «повний потік цінності», пов’язаний з тим, як правильно скорочувати «функціоналку». Якщо ми не постраждаємо end-to-end по конкретному процесу у рішенні для клієнта, то можна скорочувати. В загальному, відсікання scope – це не завжди тривіальна задача. І дуже часто знайти цих «20%», щоб зекономити час, практично неможливо. РМ повністю погодився з відсіканням нефункціональних вимог на даному етапі.

Якщо все ж таки сталося, що треба відсікти частину функціоналу, щоб виконати дедлайн, РМ вказав на пораду, яка найчастіше зустрічається в літературі – збирати мітинги. При пошуку, що викинути, буде важливо, на якому документальному фундаменті Ви будуєте проєкт. Від цього буде залежати, наприклад, Ви будете обрізати функціонал по фазах або по пакетах.

Якщо ми будуємо процес по фазах, то дуже важливо, щоб послідовність з самого початку була визначена вірно. Якщо по пакетах – який між ними взаємозв’язок. Для визначення зв’язків між пакетами підходить навіть інструмент mind maps. Тут важливо, щоб було «сильне архітекторське плече», на яке можна спиратися. Обов’язково реалізовувати необхідно ті блоки, на які зав’язана найбільша кількість елементів. Від блоків з «вільними кінцями» (в схемі – ред.) можна відмовитися.

Отже, для визначення критичного функціоналу: у Вас є артефакти і певний трейс. Залежно від трейсу у Вас є дані: 1) про взаємозв’язки між роботами; 2) про оцінку цих задач; 3) є експертна думка команди та клієнта.

Чи можна починати набір в команду до того, як буде створена архітектура рішення?

 

Архітектор: Залежно від того, який кейс. Ми можемо використовувати декілька підходів. Якщо клієнт готовий почати платити вже зараз, тоді для певної кількості людей ми знайдемо заняття. Сучасні підходи до створення рішень не дозволяють «скинути» завдання на мікро сервіси. MVP, у більшості випадків, це не про back-end. Тому відповідь Архітектора на питання така: на якісь компоненти – можемо, на інші – ні. І наша з РМ задача – кожного дня це обговорювати.

Project Manager: Відповів з власного досвіду роботи у великих компаніях. Часто за кращих спеціалістів є серйозна конкуренція між проєктами. І іноді ця війна за ресурси дуже жорстока. Тому чекати не є можливим. Іноді, якщо РМ хоче робити проєкт з перевіреними «у боях» співробітниками, то можна їх застафити раніше, ніж того вимагає здоровий глузд. Це є реальність компаній, в яких працюють більше 100 людей.

РМ не погодився, що з самого початку ми ставимо на проєкт сильних людей, а потім їх замінюємо. Рівень спеціалістів – це один із важелів, який РМ повинен використовувати, коли йде обговорення бюджету проєкту з клієнтом.

У заміні команди по ходу виконання проєкту є ряд «підпитань». До прикладу, при старті з Senior, а потім – русі до Junior, виникають процеси та надбудови, які лягають на бюджет компанії-виконавця – knowledge transfer, architect’s review (спайки в бюджеті) та ін.  

… Дивіться, як розгорталася ситуація, які інструменти пропонували тут: ВІДЕО БАТЛУ

Project Manager vs Architect SQLua Data Academy Battle

Про функції РМ та Архітектора:

 

Головна функція Project Manager, яку неможливо делегувати – інтеграція, забезпечення повної прозорості проєкту. Команда в кожний момент часу знає, чим займається, для кого, навіщо… В ідеалі, всі знають, звідки прийшли (3 кроки назад) та куди йдуть (5 кроків вперед).

Архітектор є головним decision maker того, як буде виконаний проєкт. Жартома (або ні), Архітектор відмітив, що повинен навчитися «менеджерити РМ-а».

Зійшлися, що при сильному РМ, Архітектор має можливість сфокусуватися на технічній стороні. Якщо в команді є сильний Tech Lead, то Архітектор фокусується на управлінні. Основа гармонійних відносин – постійний діалог.

To-Do List. На що звернути увагу у Ваших проєктах:


Команда:

  • Максимально рання алокація, але після визначення обсягів робіт;
  • Не давати клієнту втручатися в призначення в команду;
  • Збалансувати склад команди, відповідно до вимог етапів проєкту;
  • Враховувати, що план та алокація диктують один одного, взаємозалежні.

Інструменти:

  • Обов’язковий мінімальний пакет артефактів;
  • Планування циклу проєкту залежить від трикутника «зміст-розклад-затрати» та факторів середовища;
  • Документуйте все, неначе завтра «всі потраплять під автобус».

Обсяг робіт:

  • Початок завжди з «чому?»;
  • Дорожня карта проєкту має оновлюватися шляхом проактивної взаємодії з клієнтом;
  • Прозора комунікація вимог до продукту, включаючи функціональність та технічний борг;
  • Повертайтеся до візії проєкту, щоб прийняти рішення.

Витрати проєкту:

  • Треба будувати і витрати проєкту і модель фінансування (частота та обсяги оплати від клієнта);
  • Конус невизначеності завжди присутній;
  • Закон Паркінсона працює (робота займе весь відведений на неї час або більше).

Мета проєкту:

  • Працювати потрібно і з рівнем якості, і з грейдом (сортом) продукту. MVP взагалі не є рішенням, що можна віднести до production grade.

 

Щиро дякуємо Учасникам батлу – Тарасу Федоруку та Дмитру Лавріненко за час та досвід!


#SQL.ua Data Academy

Advanced Data Teaching and Learning!

Запис Project Manager vs. Architect: Хто кого «менеджерить»? Як працювати з проєктами? спершу з'явиться на SQL.ua Data Academy.

]]>
Сергій Лунякін: Не треба боятися вчитися https://academy.sql.ua/2020/06/17/sergiy-lunyakin-personal-story-in-it/ Wed, 17 Jun 2020 04:41:13 +0000 https://academy.sql.ua/?p=9114 Сергій Лунякін, Big Data Architect у SoftServe (США), розказав свою історію в ІТ та поділився ключовими ідеями по навчанню, роботі з проєктами та технологіями. SQL.ua Data Academy публікує тези виступу…

Запис Сергій Лунякін: Не треба боятися вчитися спершу з'явиться на SQL.ua Data Academy.

]]>

Сергій Лунякін, Big Data Architect у SoftServe (США), розказав свою історію в ІТ та поділився ключовими ідеями по навчанню, роботі з проєктами та технологіями. SQL.ua Data Academy публікує тези виступу Сергія на вебінарі Data Talks #3.

Сергій Лунякін – власний підхід та особиста історія в ІТ:

  • На момент вебінару живе та працює в США, Сіетл (місто в штаті Вашингтон).
  • Завжди хотів в ІТ і потрапив, коли пішов в університет на відповідну спеціальність. Натхнення додало ще і те, що прочитав книжку Білла Гейтса.
  • Робота з даними прийшла сама собою. Вважає, що не важливо, ти – розробник або тестувальник, ти все одно працюєш з даними.
  • Сергію цікаво працювати з даними, т.я. вони показують, як працює бізнес. Впливаючи на дані ти можеш впливати на процеси. Покращувати щось – найцікавіше.
  • Впродовж кар’єри «ким тільки не працював»: і системним адміністратором, і розробником, системним інженером, прісейл інженером. З останнього і потрапив у напрямок, який найбільше цікавив. У цій ролі ти знаходишся між клієнтом та технологіями.
  • Почав розвиватися в прісейлі, потім пішов в ВІ. Далі почав глибше займатися data warehouses, будуванням систем «з нуля», архітектурою.
  • Згодом – Big Data. ВІ цікавий, але там менше технологій і більше бізнесу. Сергію цікава більше технологічна частина, але з боку бізнесу. Архітектура якраз і є тим, що між технологіями та бізнесом. Коли ти знаєш бізнес-проблему та можеш запропонувати технологічне рішення.
  • На питання про сертифікацію відповів, що вона потрібна і є обов’язкова, дозволяє перевірити знання. Більшість людей знає технології, з якими працює, та знає best practice. Але ми не можемо самі себе перевірити. Сертифікація – це більше для себе, зафіксувати позицію – де ти є зараз. Для компанії це теж добре. Сертифіковані спеціалісти потрібні для partnership. Вендори, якщо людина пройшла їх сертифікацію, гарантують певний рівень спеціаліста, що він знає технологію.
  • Найважливіше – здати перший екзамен. Ти вже знаєш, які є типи питань, і є стратегія як себе поводити. Усюди повинна бути стратегія. І на екзамені теж.
  • На істипі важливо пройти всі питання за першу годину. Тоді ти вже знаєш, які є питання, та можеш повернутися до них, маєш час подумати.
  • Найголовніше в підготовці до іспиту – це практика.
  • Коли вчиш щось нове, головне – робити флеш-бек на те, що ти вже знаєш. Тоді інформація краще засвоюється. І ти можеш тримати в голові лише те, чим технології відрізняються.
  • Немає жодного іспиту (сертифікації), яку би Сергій не здав.
  • Щоб здати, потрібно запланувати час, поставити ціль. Зазвичай, Сергій бере на підготовку до іспиту два місяці. Важливо не просто запланувати здачу іспиту, а забронювати та оплатити програму.
  • Найскладніший екзамен серед подібних – AWS.
  • Вважає, що технології розвиваються, але не так швидко, як нам показують. Більшість системи ще «сирі», вони працюють, але на базовому рівні. На наш час вистачить (роботи). Коли технологія recognition почне відрізняти огірок від цукіні, тоді можна турбуватися.

 

Професійна біографія Сергія Лунякіна

 

 

Про технології для бізнесу:

 

Немає сенсу переконувати клієнта з точки зору технологій. Краще пояснити з т.з. бізнес-драйверів. Ми використовуємо підхід до software development, що був розроблений Carnegie Mellon University (cmu.edu) – збирати вимоги, і на базі них потім будувати архітектуру. Там є концепція «архітектурні драйвери» – ключові business requirements та вимоги до системи, які ти можеш потім транслювати в технологію. Наприклад: як швидко я хочу побачити дані, як багато даних я хочу зберігати, як швидко я повинен записати/зчитати результати… Скільки людей, скільки дата-центрів треба, щоб це підтримувати. Скільки це повинно коштувати. Тоді простіше пояснити менеджерам бізнесу, чому саме ти пропонуєш саме ці технології. Головне – це драйвери та обмежити scope проєкту.

 

Чому виїхав в США, та які відмінності у роботі:

 

З дитинства хотів жити в Америці. Подобалося, що бачив в фільмах. Коли почав працювати з клієнтами з США, побачив, що там більші масштаби і цікавіші проєкти. В США є два типи клієнтів: «республіканці», які не хочуть міняти технології (працює і працює). Це має сенс, наприклад, у банках або healthcare. А є клієнти, навпаки, «демократи». Вони хочуть пробувати нові технології.

В мене було бажання переїхати не абикуди, а в Сіетл, ближче до Редмонда (місто в штаті Вашингтон, 27 км. від Сієтла, тут знаходиться штаб-квартира Microsoft – ред.). Тут цікаво, тому що саме тут знаходиться девелопмент Microsoft, Amazon та Google. Необмежені можливості розвиватися.

Цікаві також міграційні проєкти. Люди можуть переходити з однієї клауд-платформи на іншу кожен рік. Ти бачиш, які є відмінності між різними клаудами, які є бенефіти для бізнесу в кожному. Це розвиває навичку швидко вчитися, переключатися на іншу технологію. 

 

Щиро дякуємо Сергію за час та досвід!

 

Про що ще говорили на Data Talks #3 за участі Сергія.

 

SQL.ua Data Academy

Advanced Data Teaching and Learning!

Запис Сергій Лунякін: Не треба боятися вчитися спершу з'явиться на SQL.ua Data Academy.

]]>
Микола Побийвовк: Самоконтроль, самодисципліна і любити свою справу https://academy.sql.ua/2020/06/16/mykola-pobyivovk-personal-story-in-it/ Tue, 16 Jun 2020 14:07:17 +0000 https://academy.sql.ua/?p=9100 Mykola Pobyivovk, Tech Lead – Data Engineering в Ciklum, поділився з глядачами вебінару Data Talks подробицями персональної історії в ІТ. SQL.ua Data Academy публікує ключові факти.   Микола Побийвовк:  …

Запис Микола Побийвовк: Самоконтроль, самодисципліна і любити свою справу спершу з'явиться на SQL.ua Data Academy.

]]>

Mykola Pobyivovk, Tech Lead – Data Engineering в Ciklum, поділився з глядачами вебінару Data Talks подробицями персональної історії в ІТ. SQL.ua Data Academy публікує ключові факти.

 

Микола Побийвовк:

 

  • В ІТ потрапив «випадково» ще в 9-му класі. Готував себе до чогось із області «біо» – стати агрономом, як дідусь, або лікарем, як мама.
  • Але якось (це був кінець 1990-х або початок 2000-х) з технікуму прийшла «агітбригада» і сказали, що в них є спеціальність «програмування» і є комп’ютери. У Миколи загорілися очі і вирішив спробувати. Залишив школу та пішов у технікум, чим сильно всіх здивував.
  • Закінчив інститут по програмуванню. Але не підозрював, що буде займатися базами даних. Під час навчання пішов працювати адміном, там і познайомився з базами даних. Це був SQL Server 2005. 
  • Друзі старшої сестри вже працювали в Києві програмістами. І Микола готував себе до роботи в столиці.
  • Перша робота була пов’язана з тестуванням. Загалом, пройшов тернистий шлях. В перший рік Миколу тричі «виганяли з роботи», тому що тестування це «не його».
  • Скориставшись досвідом та набивши «шишок», знайшов роботу програмістом.
  • Любить допомагати людям. Якщо розібрався в темі, поділиться в форматі доповіді.
  • Вважає, що в технологіях краще розвиватися в глибину, ніж в ширину. Порівнює це з хірургом – до кого би пацієнт швидше ліг на операційний стіл – до лікаря, який знає все і потрошку, або до того, хто добре знає свою справу.
  • Навик майбутнього – всім потрібно навчитися швидко вчитися і переключатися.
  • Як порада молодим спеціалістам: “Основний навик – вміння вчитися. Самоконтроль, самодисципліна і любити свою справу. Вчіть англійську, математику. Вчіть SQL, він розвиває логіку“. 
 
Читайте також – про що говорили на Data Talks #3 за участі Миколи. 
 
 
 

Щиро дякуємо Миколі за час та досвід! 

 
SQL.ua Data Academy
Advanced Data Teaching and Learning!

Запис Микола Побийвовк: Самоконтроль, самодисципліна і любити свою справу спершу з'явиться на SQL.ua Data Academy.

]]>