Интервью с экспертом в Data Science и Machine Learning – Ренатом Алимбековым

Сегодня делимся мыслями и опытом специалиста по машинному обучению и аналитике данных.

— Какая книга, курс или наставник оказали наибольшее влияние?

Наибольшее влияние оказал открытый курс OpenDataScience. Новичкам советую начать с основ: Python, SQL, статистики и теории вероятностей. А уже после – изучать нейронные сети.

— Какой совет дали бы себе в 18 лет?

Больше рисковать. Возможно, свежие идеи, которые были тогда, сработали бы.

— Как относитесь к провалам?

Я очень толератно отношусь к провалам. Считаю, что из них можно подчекрунть очень много полезных уроков. Например, неудачный проект в FoodTech научил меня быстрее тестировать гипотезы.

— Какие инструменты сейчас важны начинающим?

Если вы уже освоили основы, то сейчас безусловно надо освоить LLM инструменты, а так же хочу подчекрнуть важность глубокого изучения АБ тестирования.

— Что стало решающим фактором в развитии карьеры?

Сложно выделить что-то одно, но я бы наверное обратил внимание на нетворкинг и окружение. Это может очень помочь с вашим профессиональным развитием и трудоустройстом.

— Какой самый сложный вызов удалось преодолеть?

Наверное это задача Passive Liveness Detection – технология в области биометрии, которая определяет, является ли биометрический образец живым, а не поддельным или воспроизведенным. В моем случае это были лица. Сложность состоит в большом разнообразии атак на системы биомертии, сложность получения данных. Думаю главное что дал мне этот проект, это очень хороший уровень рисерча новых задач.

Узнать больше можно в канале Рената Алимбекова Пристанище Дата Сайентиста