Напрямок великих даних є трендовим по всьому світу, а спеціалісти в цій області затребувані на ринку. Саме тому Український Католицький Університет (УКУ) запустив сертифікаційний курс з великих даних. В якості викладачів та менторів курсу університет запросив доєднатись досвідчених фахівців з провідних українських ІТ-компаній. Sigma Software University вже багато років є партнером УКУ, а Sigma Software має значну експертизу в Big Data, тому ми радо приєднались до ініціативи. Мар’ян Фарина, Big Data Competence Lead у Sigma Software, став одним із викладачів курсу. У цьому інтерв’ю він ділиться інсайтами та враженнями.
Мар’яне, розкажи трохи про себе.
Я маю понад 10 років досвіду в ІТ-індустрії. Як Big Data Competence Lead я допомагаю клієнтам керувати великими об’ємами даних та створювати аналітичні платформи, використовуючи сучасний технологічний стек. Працюю із замовниками в різних бізнес доменах – це і розробка ігор, і охорона здоров’я, і банківська справа та інші. Крім того, я допомагаю розвивати Big Data компетенцію в компанії та час від часу беру участь як спікер та ментор в різних заходах.
Що являє собою програма «Інженерія даних» від УКУ, в якій ти взяв участь у якості викладача?
Український Католицький Університет – це дуже прогресивний виш, а ця сертифікаційна програма взагалі є першою в Україні, яка пропонує повний сегмент знань та навичок необхідних для професії Data Engineer. Сертифікаційні програми – це окремий напрямок освіти, що пропонує УКУ. В рамках таких програм студенти вишу та взагалі всі бажаючі можуть отримати більш вузьку спеціальність. Ідея зробити курс з інженерії даних з’явилась років зо два тому, за той час була розроблена програма та зібраний пул спікерів та менторів. Курс розрахований на 10 місяців та проходить онлайн. Згенерований він таким чином, що до нього можуть долучитися як початківці у галузі, так і досвідчені інженери. Подати заявку може кожнен, жорстких вимог немає, хоча досвід на комерційному проєкті є великим плюсом.
Особливість та цікавинка курсу – активний нетворкінг як важливий елемент навчання. Після кожного модулю, студенти та викладачі мають можливість спілкування та взаємодії у “живому” форматі.
На що можуть розраховувати слухачі після проходження курсу?
Курс дуже насичений та дає гарний багаж знань, як теоретичних, так і практичних, а отже успішне проходження програми дозволить випускникам працевлаштуватися як Data Engineer, що наразі є дуже затребуваною позицією в ІТ-індустрії. Ті, хто вже має досвід в галузі, мають змогу заглибитись в напрямок Data Engineering.
Як вважаєш, чому саме цей напрямок обрали для курсу?
Перш за все тому, що інженерія даних – то зростаючий тренд, інудстрія демонструє постійне зростання, особливо після початку COVID пандемії, бо бізнеси по всьому світу почали активний процес діджиталізації. Як наслідок, значно збільшилась потреба в таких спеціалістах, як Data Analyst та Data Scientist.
По-друге, в УКУ вже успішно йшла програма з напрямку Data Science, і університет бачив великий попит на цей напрямок, як з боку студентів та фахівців, так і з боку компаній, що шукають спеціалістів по роботі з даними до своїх команд.
Реєструйся на курси Data Science від Sigma Software University.
Згідно останніх досліджень ринку, запит на інженерів даних навіть вищий, відтак рішення зробити нову програму саме з напрямку Data Engineering було досить логічним. Нарешті, мало хто з українських вишів і освітніх майданчиків ІТ-компаній наразі має програми з цього напрямку.
Як побудований курс?
Курс складається із 12 модулів, кожен з яких налічує 12 лекцій, крім того є практичні заняття, а також домашні завдання, які ментор має перевірити, а також надати зворотний зв’язок щодо них. Через те, що менторами є фахівці ІТ-компаній, які крім того мають свої проєкти та щоденні задачі, викладачі, як правило, ведуть лише один модуль.
Я доєднався до проєкту майже випадково. Минулого року один з викладачів не міг продовжувати роботу над курсом, тож УКУ шукали когось на заміну. Мені запропонували взяти для пропрацювання модуль з машинного навчання (ML for Data Engineers). Разом з моїми колегами з компанії, фахівцями з машинного навчання, ми розробили з нуля програму та наповнення модуля. Крім лекційних та практичних занять, ми також проводили зустрічі, де детально розбирали кейси з досвіду компанії, для того, щоб матеріал краще засвоївся та щоб була можливість побачити, як набуті знання та навички можуть знадобитись на реальних проєктах.
Курс з інженерії даних припав на початок війни. Як це вплинуло на розклад, на учасників?
З початком війни на деякий час курс призупинився з цілком зрозумілих причин. Але досить швидко заняття відновились, бо і в учасників, і в менторів, і у керівництва вишу було бажання продовжувати. Мій модуль розпочався вже після початку війни, відтак турбулентностей із розкладом в нас не було.
Крім того, сам курс є досить гнучким. По-перше, приходити на лекції не обов’язково. Якщо є причина, з якої студент не може бути присутнім, він чи вона завжди може подивитись запис трансляції в YouTube-каналі. Запис робиться з прямого включення, питання можна задавати в чаті. Крім того, учасники мають можливість сконтактувати викладача в Slack каналі, створеному спеціально під цей конкретний модуль.
Що тебе мотивувало до участі у цьому курсі?
Через партнерство з ВНЗ та участь у навчальних програмах, компанія та я, як Lead напрямку, маємо можливість познайомитись із талантовитою молоддю, допомогти їм підготуватись до позиції інженера даних та запросити в нашу команду тих, чиї цінності та погляди збігаються з нашими, таким чином підсилюючи компетенцію Data Engineering в Sigma Software.
Зі свого боку, я мав можливість ще більше заглибитись у тему в процесі підготовки матеріалів курсу, додатково прокачати навички публічних виступів тощо. Набутий досвід та контент може буде корисним і для створення навчальних програм для внутрішнього використання та професійного зростання моїх колег в компанії.
Які подальші плани?
Поки що плани не фіналізовані. Як викладач, я отримав непоганий зворотний зв’язок від студентів, отже мене запросили доєднатись до майбутніх курсів. Думаю, що наступного року я знову буду викладати, але, вже іншу тему, а саме Data Governance.
Дякуємо, Мар’яне. Бажаємо тобі успіхів і у викладанні, і в розвитку професійного ком’юніті.
