Usa ka semana ang milabay, si Nikita Alexandrov, Data Scientist sa Unity Ads, namulong sa among mga social network, diin iyang gipauswag ang mga algorithm sa pagkakabig. Si Nikita karon nagpuyo sa Finland, ug taliwala sa ubang mga butang, naghisgot siya bahin sa kinabuhi sa IT sa nasud.
Gipaambit namo kanimo ang transcript ug pagrekord sa interbyu.
Ang akong ngalan mao si Nikita Aleksandrov, nagdako ko sa Tatarstan ug migraduwar sa eskwelahan didto, ug miapil sa math olympiads. Human niadto, misulod siya sa Faculty of Computer Science sa Higher School of Economics ug nakatapos sa iyang bachelor's degree didto. Sa sinugdanan sa akong 4th year miadto ko sa usa ka exchange study ug migahin og usa ka semester sa Finland. Ganahan ko didto, misulod ko sa master's program sa Aalto University, bisag wala nako makompleto sa bug-os - Nakompleto nako ang tanang kurso ug nagsugod sa pagsulat sa akong thesis, pero nibiya ko aron magtrabaho sa Unity nga wala makadawat sa akong degree. Karon nagtrabaho ko sa Unity data scientist, ang departamento gitawag og Operate Solutions (kaniadto gitawag kini og Monetization); Ang akong team direkta nga naghatud sa advertising. Kana mao, in-game advertising - ang usa nga makita kung magdula ka usa ka mobile nga dula ug kinahanglan nga makakuha usa ka dugang nga kinabuhi, pananglitan. Nagtrabaho ko sa pagpaayo sa pagkakabig sa ad - kana mao, paghimo sa magdudula nga mas lagmit nga mag-klik sa ad.
Giunsa nimo paglihok?
Una, mianhi ko sa Finland aron magtuon alang sa usa ka exchange semester, pagkahuman mibalik ko sa Russia ug gikompleto ang akong diploma. Unya misulod ko sa master's program sa Aalto University sa machine learning / data science. Tungod kay ako usa ka exchange student, wala na ako kinahanglana nga mokuha ug English exam; Dali ra nako nabuhat, kabalo ko sa akong gibuhat. 3 years na ko nagpuyo diri.
Kinahanglan ba ang Finnish?
Kinahanglan kini kung magtuon ka dinhi alang sa usa ka bachelor's degree. Adunay gamay ra nga mga programa sa English alang sa mga bachelor; kinahanglan nimo ang Finnish o Swedish - kini ang ikaduha nga lengguwahe sa estado, ang pipila nga mga unibersidad nagtudlo sa Swedish. Apan sa mga programa sa master ug PhD, kadaghanan sa mga programa naa sa English. Kung maghisgot kita bahin sa adlaw-adlaw nga komunikasyon ug adlaw-adlaw nga kinabuhi, kadaghanan sa mga tawo dinhi nagsulti og English, mga 90%. Ang mga tawo kasagarang nagpuyo sulod sa daghang katuigan sa usa ka panahon (ang akong kauban sa trabaho nagpuyo sulod sa 20 ka tuig) nga walay pinulongang Finnish.
Siyempre, kung gusto nimo magpabilin dinhi, kinahanglan nimo nga masabtan ang Finnish sa lebel sa pagpuno sa mga porma - apelyido, una nga ngalan, ug uban pa.
Ang kalidad ba sa edukasyon lahi sa mga unibersidad sa Russian Federation? Naghatag ba sila sa tanan nga gikinahanglan nga base alang sa usa ka junior device?
Lahi ang kalidad. Para nako nga sa Russia naningkamot sila sa pagtudlo sa daghang mga butang sa usa ka higayon: differential equation, discrete mathematics ug daghan pa. Sa tinuud, kinahanglan nimo nga magkuha dugang nga mga materyales, ingon usa ka kurso o disertasyon, pagkat-on og bag-o sa imong kaugalingon, pagkuha pipila ka mga kurso. Dinhi kini sayon ββalang kanako sa master's program; Daghan kog nahibaw-an sa nahitabo. Sa makausa pa, sa Finland ang usa ka bachelor dili pa usa ka espesyalista; aduna pa'y ingon nga dibisyon. Karon, kung ikaw adunay master's degree, nan mahimo ka nga makakuha usa ka trabaho. Moingon ko nga sa mga programa sa master sa Finland ang sosyal nga mga kahanas importante, importante ang pag-apil, nga mahimong aktibo; adunay mga proyekto sa panukiduki. Kung adunay panukiduki nga makapainteres kanimo, ug gusto nimo nga magkalot og lawom, mahimo nimong makuha ang mga kontak sa propesor, magtrabaho sa kini nga direksyon, ug molambo.
Sa ato pa, ang tubag "oo," apan kinahanglan nimo nga mahimong aktibo sa katilingban, pagkupot sa matag oportunidad kung kini anaa. Usa sa akong mga higala miadto sa pagtrabaho sa usa ka pagsugod sa Walog - adunay usa ka programa sa unibersidad nga nangita alang sa angay nga mga pagsugod ug naghikay sa mga interbyu. Abi nakog adto pa siya sa CERN.
Giunsa sa usa ka kompanya sa Finland ang pagdasig sa mga empleyado, unsa ang mga benepisyo?
Gawas sa klaro (suweldo), adunay mga social benefits. Pananglitan, ang kantidad sa maternity leave alang sa mga ginikanan. Adunay health insurance, stocks, mga kapilian. Adunay dili kasagaran nga accrual sa mga adlaw sa bakasyon. Walay espesyal, batakan.
Naa mi sauna sa among opisina, pananglitan.
Adunay usab mga kupon - sa usa ka piho nga kantidad sa salapi alang sa paniudto, alang sa publiko nga transportasyon, alang sa kultural ug sporting mga panghitabo (museum, sports).
Unsa ang marekomenda sa usa ka estudyante sa humanities alang sa pagsulod sa IT?
Balika ang kurso sa eskwelahan ug mosulod sa HSE? Ang mga programmer kanunay adunay background sa matematika/Olympiads...
Gitambagan ko, siyempre, aron mapauswag ang imong matematika. Apan dili kinahanglan nga balikon ang kurso sa eskuylahan. Sa mas tukma, kini kinahanglan nga gisubli lamang kung wala ka mahinumdom sa bisan unsa. Dugang pa, kinahanglan nimo nga magdesisyon kung unsang IT ang gusto nimong adtoon. Aron mahimong usa ka front-end developer, dili nimo kinahanglan nga mahibal-an ang matematika: kinahanglan ka nga mokuha sa mga kurso sa unahan ug magkat-on. Ang akong higala bag-o lang nakahukom nga magpalista sa mga kurso gikan sa Accenture, siya karon nagkat-on sa Scala; Dili siya usa ka humanist, apan wala siyay kasinatian sa programming. Depende kung unsa ang gusto nimo nga programa ug kung unsa, kinahanglan nimo ang lahi nga kantidad sa matematika. Siyempre, ang espesyalidad sa Machine Learning nagkinahanglan sa matematika, sa usa ka paagi o sa lain. Apan, kung gusto nimo nga sulayan, adunay daghang lainlaing mga panudlo, bukas nga kasayuran, mga lugar diin mahimo ka magdula sa usa ka neural network o magtukod niini sa imong kaugalingon, o mag-download sa usa nga andam na, usba ang mga parameter ug tan-awa kung giunsa kini pagbag-o. Kini tanan nagdepende kung unsa ka lig-on ang kadasig.
Kung dili kini sekreto - sweldo, kasinatian, unsa ang imong gisulat?
Nagsulat ako sa Python - kini usa ka unibersal nga lengguwahe alang sa pagkat-on sa makina ug siyensya sa datos. Kasinatian - adunay lain-laing mga kasinatian; Usa ako ka yano nga inhenyero sa daghang mga kompanya, naa ako sa usa ka internship sa daghang mga bulan sa Moscow. Wala'y full-time nga trabaho sa wala pa ang Unity. Nag intern pud ko didto, nag 9months nag intern, then nipahuway, ug karon nag 3500 year na ko. Ang suweldo kompetisyon, labaw sa median sa rehiyon. Ang usa ka beginner specialist mokita gikan sa 3.5 EUR; Nagkalainlain kini sa matag kompanya. Sa kinatibuk-an, ang 4-XNUMX usa ka pagsugod nga suweldo.
Unsa nga mga libro ug mga tutorial ang imong girekomenda?
Dili ko ganahan nga magkat-on gikan sa mga libro - importante para nako nga sulayan dayon; i-download ang usa ka butang nga andam ug sulayi kini sa imong kaugalingon. Giisip nako ang akong kaugalingon nga usa ka eksperimento, mao nga dili ako makatabang sa mga libro. Apan nagtan-aw ako sa pipila ka mga interbyu ug mga live broadcast dinhi, diin ang ikaduhang mamumulong naghisgot sa detalye bahin sa mga libro.
Adunay lain-laing mga tutorial. Kung gusto nimong sulayan ang usa ka algorithm, kuhaa ang ngalan sa algorithm, pamaagi, mga klase sa pamaagi, ug isulod kini sa pagpangita. Bisan unsa ang moabut ingon nga una nga link, unya tan-awa.
Unsa ka dugay kini magpabilin nga limpyo?
Human sa buhis - kinahanglan ka nga mokuha ug buhis plus 8% (nga dili buhis, apan buhis) - 2/3 sa suweldo nagpabilin. Ang rate mao ang dinamiko - ang labaw nga imong kinitaan, mas taas ang buhis.
Unsang mga kompanya ang nag-aplay alang sa advertising?
Kinahanglan nimong masabtan nga ang Unity / Unity Ads nakigbahin sa mga dula sa mobile advertising. Kana mao, kami adunay usa ka niche, kami batid kaayo sa mga dula sa mobile, mahimo nimo kini buhaton sa Unity. Kung nakasulat ka na ug dula, gusto nimo nga makakwarta gikan niini, ug ang pag-monetization usa ka paagi.
Ang bisan unsang kompanya mahimong mag-aplay alang sa advertising - mga tindahan sa online, lainlaing mga aplikasyon sa pinansyal. Ang tanan nagkinahanglan og advertising. Sa piho, ang among mga nag-unang kliyente mao ang mga developer sa mobile game.
Unsa nga mga proyekto ang labing maayo nga buhaton aron mapauswag ang imong kahanas?
Maayong pangutana. Kung naghisgot kami bahin sa siyensya sa datos, kinahanglan nimo nga i-upgrade ang imong kaugalingon pinaagi sa usa ka online nga kurso (pananglitan, ang Stanford adunay usa) o usa ka online nga unibersidad. Adunay lainlaing mga platform nga kinahanglan nimong bayran - pananglitan, Udacity. Adunay homework, video, mentoring, apan ang kalipay dili barato.
Ang mas pig-ot ang imong mga interes (pananglitan, usa ka matang sa reinforcement nga pagkat-on), mas lisud ang pagpangita og mga proyekto. Mahimo nimong sulayan ang pag-apil sa mga kompetisyon sa kaggle: adto sa kaggle.com, adunay daghang lainlaing mga kompetisyon sa pagkat-on sa makina didto. Gikuha nimo ang usa ka butang nga adunay usa ka matang sa baseline nga gilakip niini; download ug magsugod sa pagbuhat niini. Sa ato pa, adunay daghang mga paagi: mahimo ka magtuon sa imong kaugalingon, mahimo ka magkuha usa ka online nga kurso - libre o bayad, mahimo ka makaapil sa mga kompetisyon. Kung gusto nimo mangita usa ka trabaho sa Facebook, Google, ug uban pa, kinahanglan nimo mahibal-an kung giunsa pagsulbad ang mga problema sa algorithm - kana, kinahanglan nimo nga moadto sa LeetCode, kuhaa ang imong kahanas didto aron makapasar sa mga interbyu.
Ihulagway ang usa ka mubo nga roadmap alang sa pagbansay sa Machine Learning?
Isulti ko kanimo nga labing maayo, nga dili magpakaaron-ingnon nga unibersal. Nagkuha ka una ug mga kurso sa matematika sa uni, kinahanglan nimo ang kahibalo ug pagsabot sa linear algebra, probability ug statistics. Pagkahuman niana, adunay nagsulti kanimo bahin sa ML; kung nagpuyo ka sa usa ka mayor nga lungsod, kinahanglan adunay mga eskuylahan nga nagtanyag mga kurso sa ML. Ang labing inila mao ang SHAD, Yandex School of Data Analysis. Kung makapasar ka ug makatuon ka sulod sa duha ka tuig, makuha nimo ang tibuok base sa ML. Kinahanglan nimong pauswagon pa ang imong kahanas sa panukiduki ug trabaho.
Kung adunay ubang mga kapilian: pananglitan, ang Tinkov adunay mga kurso sa pagkat-on sa makina nga adunay oportunidad nga makakuha usa ka trabaho sa Tinkoff pagkahuman sa gradwasyon. Kung kini sayon ββββalang kanimo, pag-sign up alang niini nga mga kurso. Adunay lainlaing mga sukaranan sa pagsulod: pananglitan, ang ShAD adunay mga pagsulay sa pagsulod.
Kung dili nimo gusto nga mokuha ug regular nga mga kurso, mahimo ka magsugod sa mga kurso sa online, diin adunay daghan pa. Kini nagdepende kanimo; kung maayo ka English, maayo, dali ra pangitaon. Kung dili, nan tingali adunay usa usab didto. Ang parehas nga mga lektyur sa ShAD magamit sa publiko.
Human makadawat usa ka teoretikal nga sukaranan, mahimo ka nga magpadayon - alang sa mga internship, panukiduki, ug uban pa.
Posible ba nga makat-on sa pagkat-on sa makina sa imong kaugalingon? Nakahimamat ka ba sa ingon nga programmer?
Sa akong hunahuna oo. Kinahanglan lang nga adunay lig-on nga kadasig. Ang usa ka tawo makakat-on sa English sa ilang kaugalingon, pananglitan, apan adunay usa nga kinahanglan nga mokuha og mga kurso, ug mao ra kana ang paagi nga kini nga tawo makakat-on. Parehas ra sa ML. Bisan tuod wala ako makaila sa usa ka programmer nga nakakat-on sa tanan sa iyang kaugalingon, tingali wala akoy daghang mga kaila; ang tanan nakong mga higala nakakat-on lang sa naandan nga paagi. Wala ko maghunahuna nga isulti nga kinahanglan nimo nga magtuon sa 100% niining paagiha: ang panguna nga butang mao ang imong tinguha, imong oras. Siyempre, kung wala ka usa ka pundasyon sa matematika, kinahanglan nimo nga mogahin og daghang oras aron mapalambo kini.
Dugang pa sa pagsabot kung unsa ang gipasabut sa usa ka data scientist: Wala ako magbuhat sa data sci sa akong kaugalingon.
ence isip research. Ang among kompanya dili usa ka laboratoryo diin nagpalambo kami mga pamaagi samtang nag-lock sa among kaugalingon sa laboratoryo sulod sa unom ka bulan. Direkta ko nga nagtrabaho sa produksiyon, ug kinahanglan nako ang mga kahanas sa engineering; Kinahanglan kong magsulat og code ug adunay kahanas sa engineering aron masabtan kung unsa ang molihok. Ang mga tawo kanunay nga walaβy kini nga mga bahin kung maghisgot bahin sa siyensya sa datos. Adunay daghang mga istorya sa mga tawo nga adunay mga PhD nga nagsulat nga dili mabasa, makalilisang, dili istruktura nga code ug adunay daghang mga problema pagkahuman sila nakahukom nga moadto sa industriya. Kana mao, inubanan sa Pagkat-on sa Machine, dili kinahanglan kalimtan ang bahin sa kahanas sa engineering.
Ang siyensya sa datos usa ka posisyon nga wala maghisgot bahin sa kaugalingon. Makakuha ka og trabaho sa usa ka kompanya nga naghisgot sa siyensya sa datos, ug imong isulat ang mga pangutana sa SQL, o adunay yano nga logistic regression. Sa prinsipyo, kini usab ang pagkat-on sa makina, apan ang matag kompanya adunay kaugalingon nga pagsabut kung unsa ang siyensya sa datos. Pananglitan, ang akong higala sa Facebook miingon nga ang siyensya sa datos kung ang mga tawo nagpadagan lang sa mga eksperimento sa istatistika: pag-klik sa mga buton, kolektaha ang mga resulta ug dayon ipresentar kini. Sa samang higayon, ako mismo nagpalambo sa mga pamaagi sa pagkakabig ug mga algorithm; sa ubang mga kompanya kini nga espesyalidad mahimong tawgon nga machine learning engineer. Ang mga butang mahimong lahi sa lainlaing mga kompanya.
Unsa nga mga librarya ang imong gigamit?
Gigamit namon ang Keras ug TensorFlow. Posible usab ang PyTorch - dili kini hinungdanon, gitugotan ka nga buhaton ang tanan nga parehas nga mga butang - apan sa usa ka punto nakahukom nga gamiton kini. Uban sa kasamtangan nga produksyon lisud nga usbon.
Ang panaghiusa dili lamang adunay mga siyentipiko sa datos nga nag-optimize sa mga algorithm sa pagkakabig, apan ang GameTune usab usa ka butang diin imong gipaayo ang mga sukatan sa mga termino sa ganansya o pagpadayon gamit ang lainlaing mga panudlo. Ingnon ta nga adunay usa nga nagdula sa dula ug miingon: Wala ako makasabut, dili ako interesado - gibiyaan niya kini; Sayon ra kaayo alang sa uban, apan sa kasukwahi, siya usab mihunong. Mao nga gikinahanglan ang GameTune - usa ka inisyatibo nga nagpahaum sa kalisud sa mga dula base sa abilidad sa usa ka gamer, o kasaysayan sa pagdula, o kung unsa ka subsob sila mopalit og butang nga in-app.
Adunay usab Unity Labs - mahimo nimo i-google kana. Adunay usa ka video diin nagkuha ka usa ka kahon sa cereal, ug sa likod niini adunay mga dula sama sa mga maze - apan kini nahiuyon sa gipadako nga kamatuoran, ug mahimo nimong makontrol ang tawo sa karton. Nindot kaayo tan-awon.
Mahimo kang direktang maghisgot bahin sa Unity Ads. Kung magdesisyon ka nga magsulat usa ka dula, ug magdesisyon nga imantala kini ug makakwarta, kinahanglan nimo nga sulbaron ang pipila ka lisud nga mga problema.
Magsugod ko sa usa ka pananglitan: Gipahibalo sa Apple ang paglansad sa iOS 14. Niini, ang usa ka potensyal nga magdudula mahimong moadto sa aplikasyon ug moingon nga dili niya gusto nga ipaambit ang iyang Device-ID sa bisan kinsa. Bisan pa, siya miuyon nga ang kalidad sa advertising mograbe. Apan sa samang higayon, kini usa ka hagit alang kanamo tungod kay kung dili kami makaila kanimo, nan dili kami makakolekta sa pipila ka mga sukatan, ug kami adunay gamay nga kasayuran bahin kanimo. Mas lisud alang sa usa ka data scientist nga ma-optimize ang trabaho sa usa ka kalibutan nga labi ka pasalig sa pagkapribado ug pagpanalipod sa datos - adunay gamay ug gamay nga datos, ingon man ang magamit nga mga pamaagi.
Gawas pa sa Unity, adunay mga higante sama sa Facebook ug Google - ug, ingon og, ngano nga kinahanglan naton ang Unity Ads? Apan kinahanglan nimong masabtan nga kini nga mga network sa advertising mahimoβg lainlain ang pagtrabaho sa lainlaing mga nasud. Sa relatibo nga pagsulti, adunay mga Tier 1 nga mga nasud (Amerika, Canada, Australia); Adunay Tier 2 nga mga nasud (Asia), adunay Tier 2 nga mga nasud (India, Brazil). Ang mga network sa pag-advertise mahimo nga lahi sa pagtrabaho niini. Importante usab ang matang sa advertising nga gigamit. Kini ba ang naandan nga tipo, o "magantihan" nga pag-anunsyo - kung, pananglitan, aron makapadayon gikan sa parehas nga lugar pagkahuman sa dula, kinahanglan nimo nga tan-awon ang usa ka ad. Lainlaing matang sa advertising, lain-laing mga tawo. Sa pipila ka mga nasud, ang usa ka network sa advertising mas maayo, sa uban, lain. Ug isip dugang nga nota, nakadungog ko nga ang AdMob integration sa Google mas komplikado kaysa Unity.
Kana mao, kung naghimo ka usa ka dula sa Unity, unya awtomatiko ka nga na-integrate sa Unity Ads. Ang kalainan mao ang kadali sa paghiusa. Unsa ang akong irekomendar: adunay usa ka butang sama sa pagpataliwala; kini adunay lain-laing mga posisyon: mahimo nimong ibutang ang mga posisyon sa "waterfall" alang sa mga pagbutang sa advertising. Mahimo nimong isulti, pananglitan, kini: Gusto nako nga ipakita una ang Facebook, dayon ang Google, dayon ang Unity. Ug, kung ang Facebook ug Google modesisyon nga dili magpakita og mga ad, unya ang Unity. Ang daghang mga network sa advertising nga naa nimo, mas maayo. Mahimo kining isipon nga usa ka pamuhunan, apan namuhunan ka sa lainlaing gidaghanon sa mga network sa ad sa usa ka higayon.
Mahimo ka usab maghisgot kung unsa ang hinungdanon alang sa kalampusan sa usa ka kampanya sa advertising. Sa tinuud, walaβy espesyal dinhi: kinahanglan nimo nga sigurohon nga ang advertising adunay kalabotan sa sulud sa imong aplikasyon. Mahimo nimo, pananglitan, pangitaa ang YouTube alang sa "app ads mafia" ug tan-awa kung giunsa ang pag-anunsyo dili katumbas sa sulud. Adunay usab usa ka app nga gitawag og Homescapes (o Gardenscapes?). Mahimong igsapayan kung husto ba ang pag-set up sa kampanya: aron ang pag-anunsyo sa English mapakita sa usa ka mamiminaw nga nagsultig English, ug sa Russian sa usa ka tigpaminaw nga nagsultig Ruso. Kasagaran adunay mga sayup niini: ang mga tawo wala makasabut niini, gi-install nila kini nga random.
Kinahanglan ka nga maghimo lainlaing mga cool nga video, hunahunaa ang format, hunahunaa kung unsa ka sagad i-update kini. Sa dagkong mga kompanya, ang mga espesyal nga tawo ang nagbuhat niini - mga tagdumala sa pagkuha sa gumagamit. Kung ikaw usa ka developer, nan dili nimo kinahanglan kini, o kinahanglan nimo kini pagkahuman makab-ot ang usa ka piho nga pagtubo.
Unsa ang imong umaabot nga mga plano?
Nagtrabaho gihapon kung asa ko karon. Tingali makuha nako ang pagkalungsoranon sa Finnish - posible kini pagkahuman sa 5 ka tuig nga pagpuyo (kung walaβy 30 ka tuig, kinahanglan usab nimo nga mag-alagad, kung wala kini nahimo sa tawo sa laing nasud).
Nganong mibalhin ka sa Finland?
Oo, dili kini usa ka sikat nga nasud nga balhinan sa usa ka espesyalista sa IT. Daghang mga tawo ang mobalhin uban sa mga pamilya tungod kay adunay maayo nga sosyal nga mga benepisyo dinhi - mga kindergarten, nursery, ug maternity leave alang sa bisan kinsa nga ginikanan. Nganong gibalhin man nako akong kaugalingon? Mahimong ganahan ko niini bisan asa, apan ang Finland suod kaayo sa kultural nga mentalidad; Adunay mga kalainan sa Russia, siyempre, apan adunay mga pagkaparehas usab. Gamay siya, luwas, ug dili gyud maapil sa bisan unsang dagkong kasamok. Dili kini usa ka conventional America, diin makakuha ka usa ka presidente nga dili gusto, ug adunay magsugod tungod niini; ug dili ang Great Britain, nga kalit nga gusto nga mobiya sa EU, ug adunay mga problema usab. Adunay 5 milyon lamang nga mga tawo dinhi. Bisan sa epidemya sa coronavirus, ang Finland maayo nga nakasagubang kung itandi sa ubang mga nasud.
Nagplano ka ba nga mobalik sa Russia?
Dili pa ko moadto. Walay makapugong kanako sa pagbuhat niini, apan komportable ako dinhi. Dugang pa, kon magtrabaho ko sa Russia, kinahanglang magparehistro ko sa militar, ug basin ma-draft ko.
Mahitungod sa mga programa sa master sa Finland
Walay espesyal. Kung maghisgot kita bahin sa sulud sa mga lektyur, kini usa lamang ka hugpong sa mga slide; adunay teoretikal nga materyal, usa ka seminar nga adunay praktis, diin kini nga teoriya gibansay, unya usa ka eksamin sa tanan niini nga mga materyales (teorya ug mga buluhaton).
Feature: dili sila papahawaon sa programa sa master. Kung dili ka makapasar sa eksaminasyon, kinahanglan nimo nga kuhaon kini nga kurso sa sunod nga semestre. Adunay limitasyon lamang sa kinatibuk-ang oras sa pagtuon: alang sa bachelor's degree - dili molapas sa 7 ka tuig, alang sa master's degree - 4 ka tuig. Dali nimong makompleto ang tanan sulod sa duha ka tuig, gawas sa usa ka kurso, ug i-stretch kini sulod sa 2 ka tuig, o kuhaon ang mga akademiko.
Ang trabaho ba sa Moscow ug sa Finland lahi kaayo?
Dili ko moingon. Parehas nga mga kompanya sa IT, parehas nga buluhaton. Sa kultura ug adlaw-adlaw nga termino, kini sayon, ang trabaho duol ra, ang siyudad gamay. Usa ka minuto ang grocery gikan kanako, tulo ang gym, baynte singko ang trabaho, pultahan sa pultahan. Ganahan ko sa mga gidak-on; Wala pa ako nagpuyo sa ingon ka komportable nga mga lungsod kaniadto, diin ang tanan hapit na. Nindot nga kinaiyahan, duol ang baybayon.
Pero in terms of work, I think tanan, plus or minus, pareha ra. Mahitungod sa merkado sa pamuo sa IT sa Finland, bahin sa pagkat-on sa makina, namatikdan sa pipila nga alang sa mga espesyalista nga may kalabotan sa ML, gikinahanglan ang usa ka PhD o labing menos usa ka degree sa master. Nagtuo ko nga kini mausab sa umaabot nga umaabot. Adunay gihapon usa ka pagpihig dinhi: kung ikaw adunay usa ka bachelor's degree, nan dili ka mahimong usa ka nabansay nga espesyalista, apan kung ikaw adunay usa ka master's degree, ikaw adunay usa ka espesyalista ug mahimo ka nga magtrabaho. Ug kung ikaw adunay usa ka PhD, nan ang tanan hingpit nga cool, ug mahimo nimo ang panukiduki sa IT. Bisan pa, sa akong tan-aw, bisan ang mga tawo nga nakatapos sa ilang PhD mahimong dili hingpit nga mahiusa sa industriya, ug mahimong dili makasabut nga ang industriya dili lamang mga algorithm ug pamaagi, apan negosyo usab. Kung dili nimo masabtan ang negosyo, nan wala ko mahibal-an kung giunsa nimo pagtubo ang usa ka kompanya ug masabtan kung giunsa kini nga tibuuk nga sistema sa meta.
Mao nga ang ideya sa pagbalhin sa graduate school ug pagpangita dayon og trabaho lisud kaayo; kung mobalhin ka sa Finland nga adunay bachelor's degree, dili ka ngalan. Kinahanglan nimo nga adunay pipila ka kasinatian sa trabaho aron isulti: Nagtrabaho ko sa Yandex, Mail, Kaspersky Lab, ug uban pa.
Giunsa ang pagkinabuhi sa 500 EUR sa Finland?
Mabuhi ka. Kung ikaw usa ka estudyante, kinahanglan nimong masabtan nga dili ka makadawat usa ka scholarship; Ang EU makahatag ug kwarta, pero para lang sa exchange students. Kung mosulod ka sa usa ka unibersidad sa Finland, kinahanglan nimo nga masabtan kung giunsa nimo pagkinabuhi. Adunay daghang mga kapilian; kung nagpalista ka sa usa ka master's program nga adunay usa ka PhD track (kana mao, dungan nga sa usa ka master's program ug usa ka PhD), unya gikan sa unang tuig maghimo ka ug research work ug makadawat og kwarta alang niini.
Gamay, apan kini igo na alang sa estudyante. Ang ikaduha nga kapilian mao ang usa ka part-time nga trabaho; pananglitan, Ako usa ka katabang sa pagtudlo sa usa ka kurso ug nakakuha ug 400 EUR matag bulan.
Pinaagi sa dalan, ang Finland adunay maayong mga benepisyo sa estudyante. Mahimo ka nga mobalhin sa usa ka dorm alang sa 300 o 200 EUR matag kwarto, mahimo ka mokaon sa mga canteen sa mga estudyante nga adunay piho nga presyo (ang tanan nga imong ibutang sa imong plato 2.60 EUR). Ang uban mosulay sa pamahaw, paniudto ug panihapon sa kan-anan sa 2.60; kung buhaton nimo kini, mahimo kang mabuhi sa 500 EUR. Apan kini ang labing gamay.
Asa ka moadto kung gusto nimo mahimong usa ka programmer?
Mahimo kang magpalista sa Faculty of Computer Science sa Higher School of Economics, Moscow Institute of Physics and Technology - FIVT ug FUPM, o pananglitan sa Computer Science and Computing Committee sa Moscow State University. Makita usab nimo ang usa ka butang sa St. Petersburg. Apan wala ko kahibalo sa eksaktong sitwasyon sa pagkat-on sa makina, sulayi ang pag-googling niini nga hilisgutan.
Gusto nakong isulti nga aron mahimong usa ka programmer, ang pagbansay lamang dili igo. Importante nga mahimong sosyal nga tawo, makapahimuot nga makig-istorya, aron makahimo og mga kontak sa labing madali nga panahon. Makahukom ang mga kontak. Ang mga personal nga rekomendasyon sa usa ka kompanya naghatag usa ka mahikap nga bentaha sa ubang mga aplikante; mahimo nimong laktawan ang screening sa recruiter.
Siyempre, ang kinabuhi sa Finland dili kaayo talagsaon - mibalhin ko, ug ang tanan nahimong cool. Bisan kinsang migrante makasugat gihapon og culture shock. Lain-laing mga nasud adunay lain-laing mga tawo, lain-laing mga mentalidad, lain-laing mga balaod. Pananglitan, dinhi kinahanglan nimo nga atimanon ang mga buhis sa imong kaugalingon - pun-a ang tax card sa imong kaugalingon; pagpalit og sakyanan, pag-abang og balayβdaghang mga butang nga lahi ang trabaho. Lisud kaayo kung magdesisyon ka nga mobalhin. Ang mga tawo dinhi dili kaayo sosyal, ang panahon sama sa St. Petersburg - sa Nobyembre-Disyembre mahimong adunay 1-2 sunny nga mga adlaw. Ang uban naguol pa gani dinhi; sila moabut uban sa pagsalig nga sila gikinahanglan kaayo dinhi, apan kini turns nga dili mao ang kaso, ug sila kinahanglan nga mokita salapi pinaagi sa pagdula sa mga lagda sa uban. Kanunay kini nga peligro. Naa gyuy possibility nga mubalik ka kay di ka muangay.
Unsang tambag ang imong ihatag sa mga aspiring programmer?
Gitambagan ko ikaw nga sulayan kutob sa mahimo, aron masabtan kung unsa gyud ang nakapainteres kanimo. Sulayi nga dili ma-stuck sa usa ka lugar: sulayi ang Android development, frontend/backend, Java, Javascript, ML, ug uban pang mga butang. Ug, sa ako nang giingon, kinahanglan ka nga aktibo, makontak, mahimong interesado sa kung unsa ang nanghitabo; unsa ang gibuhat sa mga higala, kauban, kaila. Pag-adto sa mga workshop, seminar, lecture, pakighimamat sa mga tawo. Ang mas daghang mga koneksyon nga imong nabatonan, mas sayon ββββnga masabtan kung unsa nga makapaikag nga mga butang ang nahitabo.
Asa pa gigamit ang Unity gawas sa mga dula?
Ang panaghiusa naningkamot sa paghunong nga usa ka putli nga makina sa dula. Pananglitan, gigamit kini sa paghubad sa mga CGI nga mga video: kung nag-develop ka usa ka awto, pananglitan, ug gusto nga maghimo usa ka ad, siyempre, gusto nimo nga maghimo usa ka maayong video. Nakadungog ko nga ang Unity gigamit usab sa pagplano sa arkitektura. Sa ato pa, bisan asa gikinahanglan ang visualization, magamit ang Unity. Kung mag-google ka, makit-an nimo ang makapaikag nga mga pananglitan.
Kung gusto ka mangutana, palihug pangitaa ako sa tanan nga mga social network.
Ang nahitabo kaniadto
- Sania Galimova, tigpamaligya sa RUVDS - kung giunsa ang pagkinabuhi ug pagtrabaho sa usa ka psychiatric diagnosis. . .
- .
- .
Source: www.habr.com