Новогодние каникулы – хорошее время не только для отдыха, но и для самообразования. Можно отвлечься от повседневных задач и посвятить несколько дней тому, чтобы научиться чему-нибудь новому, что будет помогать вам весь год (а может и не один). Поэтому мы решили в эти выходные опубликовать серию постов с лекциями курсов первого семестра Школы анализа данных.

Сегодня — о самом важном. Современный анализ данных без него представить невозможно. В рамках курса рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Отдельные теоремы приводятся с доказательствами.



Читает курс лекций Константин Вячеславович Воронцов, старший научный сотрудник Вычислительного центра РАН. Заместитель директора по науке ЗАО «Форексис». Заместитель заведующего кафедрой «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ. Доцент кафедры «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ. Эксперт компании «Яндекс». Доктор физико-математических наук.

Истории успеха любят все. И на хабре их достаточно много.

«Как я получил работу с зарплатой 300 000 долларов в Кремниевой долине»
«Как я получил работу в Google»
«Как я заработал 200 000 $ в 16 лет»
«Как я попал в Топ AppStore с простым приложением курса валют»
«Как я …» и еще тысяча и одна подобная история.

Это же здорово, что человек добился успеха и решил об этом рассказать! Читаешь и радуешься за него. Но большинство таких историй объединяет одно: ты не можешь повторить путь автора! Либо ты живешь не в то время, либо не в том месте, либо ты родился мальчиком, либо…

Я думаю, что истории неуспеха в этом плане часто бывают полезней. Тебе просто не нужно делать то, что сделал автор. А это, согласитесь, гораздо проще, чем пытаться повторить чей-то опыт. Просто такими историями люди обычно не хотят делиться. А я расскажу.

Вступление

Не так давно, а именно двенадцать месяцев назад, начался мой последний год аспирантуры на физическом факультете ВУЗа под названием University of California, Davis. Вставал законный вопрос — что делать дальше? За преподаванием, движением науки и прочими развлечениями год пройдёт очень быстро. Решать надо было заранее. Основной план был найти позицию постдока, причем где-нибудь в Токио, Рио де Жанейро или Сингапуре, так что вроде как и путешествуешь, а вроде как и работаешь. И по идее под это дело у меня всё было подготовлено: и статьи, и знакомые, и знаний в определённых областях физики конденсированных сред — на троих. Я начал активно гуглить сайты разных вузов, в интересующих меня географически частях мира, написал научно ориентированный CV, подписался на рассылки где публикуются вакансии постдоков, намекнул всем знакомым, что если что — то мне надо сказать в первую очередь. Я даже по скайпу с какими то профессорами общался на тему работы в их научных группах. В общем всё куда-то катилось.

Примерно в то же время к нам в городок заехал один мой знакомый, который в свое время тоже выпустился с нашего доблестного факультета, но на пару лет раньше. Последние пару лет он мыкался и тыкался в разные конторы и вот наконец нашёл работу на позицию под названием Data Scientist. Посидели в баре, потрепались — то, чем он занимается, особенно не зацепило (когда каждый день пытаешься разобраться что и куда квантовать, чтобы описать свойства наноматериалов, рассказы о том, как в некой базе данных что-то куда-то аггрегируется и почему это важно для каких-то продаж офисных принадлежностей, вообще не цепляет), но зацепила зарплата. Для справки, в США грязными, то есть до вычета налогов:

1. Аспирант — $27k
2. Постдок — $45k
3. Профессор — $117k