डेटा विज्ञानले तपाइँलाई विज्ञापन कसरी बेच्छ? एकता ईन्जिनियर संग साक्षात्कार

एक हप्ता अघि, निकिता अलेक्जान्ड्रोभ, एकता विज्ञापनमा डेटा वैज्ञानिक, हाम्रो सामाजिक सञ्जालहरूमा बोल्नुभयो, जहाँ उनले रूपान्तरण एल्गोरिदमहरू सुधार गर्छन्। निकिता अहिले फिनल्याण्डमा बस्छिन्, र अन्य चीजहरू बीच, उनले देशमा आईटी जीवनको बारेमा कुरा गरे।

हामी तपाइँसँग अन्तर्वार्ताको ट्रान्सक्रिप्ट र रेकर्डिङ साझा गर्दछौं।

मेरो नाम निकिता अलेक्सान्ड्रोभ हो, म टाटारस्तानमा हुर्कें र त्यहाँ स्कूलबाट स्नातक गरें, र गणित ओलम्पियाडहरूमा भाग लिएँ। त्यसपछि उनले हायर स्कुल अफ इकोनोमिक्सको कम्प्युटर साइन्स संकायमा प्रवेश गरे र त्यहाँबाट स्नातक तह पूरा गरे। मेरो चौथो वर्षको सुरुमा म एक विनिमय अध्ययनमा गएँ र फिनल्याण्डमा एक सेमेस्टर बिताएँ। मलाई त्यहाँ मन पर्यो, मैले आल्टो विश्वविद्यालयमा मास्टर कार्यक्रममा प्रवेश गरें, यद्यपि मैले यसलाई पूर्ण रूपमा पूरा गरेन - मैले सबै पाठ्यक्रमहरू पूरा गरें र मेरो थीसिस लेख्न थाले, तर मेरो डिग्री प्राप्त नगरी युनिटीमा काम गर्न छोडे। अब म युनिटी डेटा वैज्ञानिकमा काम गर्छु, विभागलाई सञ्चालन समाधान भनिन्छ (पहिले यसलाई मोनेटाइजेशन भनिन्थ्यो); मेरो टोलीले सीधै विज्ञापन दिन्छ। त्यो हो, इन-गेम विज्ञापन - जुन तपाईले मोबाइल गेम खेल्दा देखा पर्दछ र उदाहरणका लागि अतिरिक्त जीवन कमाउन आवश्यक छ। म विज्ञापन रूपान्तरण सुधार गर्न काम गर्दैछु - अर्थात्, खेलाडीलाई विज्ञापनमा क्लिक गर्ने सम्भावना बढाउँदै।

कसरी सर्नु भयो ?

पहिले, म एक्सचेन्ज सेमेस्टरको लागि अध्ययन गर्न फिनल्याण्ड आएँ, त्यसपछि म रूस फर्किए र मेरो डिप्लोमा पूरा गरे। त्यसपछि मैले Aalto विश्वविद्यालयमा मेसिन लर्निङ/डेटा विज्ञानमा स्नातकोत्तर कार्यक्रममा प्रवेश गरें। म एक विनिमय विद्यार्थी भएकोले, मैले अंग्रेजी परीक्षा पनि दिनु परेन; मैले यो सजिलै गरें, मलाई थाहा थियो म के गरिरहेको छु। म यहाँ बसेको ३ वर्ष भयो ।

के फिनिश आवश्यक छ?

यदि तपाईं यहाँ स्नातक डिग्रीको लागि अध्ययन गर्न जाँदै हुनुहुन्छ भने यो आवश्यक छ। त्यहाँ स्नातकहरूको लागि अंग्रेजीमा धेरै कम कार्यक्रमहरू छन्; तपाईंलाई फिनिश वा स्वीडिश चाहिन्छ - यो दोस्रो राज्य भाषा हो, केही विश्वविद्यालयहरूले स्विडिशमा पढाउँछन्। तर मास्टर र पीएचडी कार्यक्रमहरूमा, अधिकांश कार्यक्रमहरू अंग्रेजीमा हुन्छन्। यदि हामी दैनिक सञ्चार र दैनिक जीवनको बारेमा कुरा गर्छौं भने, यहाँ अधिकांश मानिसहरू अंग्रेजी बोल्छन्, लगभग 90%। मानिसहरू सामान्यतया फिनिश भाषा बिना एक पटकमा वर्षौंसम्म बाँच्छन् (मेरो सहकर्मी 20 वर्षसम्म बाँच्छन्)।

निस्सन्देह, यदि तपाईं यहाँ बस्न चाहनुहुन्छ भने, तपाईंले फारमहरू भर्ने स्तरमा कम्तिमा फिनिश बुझ्नुपर्छ - अन्तिम नाम, पहिलो नाम, र यस्तै।

के शिक्षाको गुणस्तर रूसी संघका विश्वविद्यालयहरू भन्दा फरक छ? के तिनीहरूले जुनियर उपकरणको लागि सबै आवश्यक आधार प्रदान गर्छन्?

गुणस्तर फरक छ। मलाई लाग्छ कि रूसमा उनीहरूले एकैचोटि धेरै कुराहरू सिकाउने प्रयास गरिरहेका छन्: विभेदक समीकरणहरू, असन्तुलित गणित र अधिक। वास्तवमा, तपाईंले अतिरिक्त सामग्रीहरू लिन आवश्यक छ, पाठ्यक्रम वा शोध प्रबंधको रूपमा, आफैंमा केहि नयाँ सिक्नुहोस्, केही पाठ्यक्रमहरू लिनुहोस्। यहाँ मास्टर कार्यक्रममा मलाई सजिलो थियो; मलाई के भइरहेको छ भन्ने धेरै थाहा थियो। फेरि, फिनल्याण्डमा, एक स्नातक अझै एक विशेषज्ञ छैन; त्यहाँ अझै पनि यस्तो विभाजन छ। अब, यदि तपाईसँग मास्टर डिग्री छ भने, तपाईले जागिर पाउन सक्नुहुन्छ। म भन्न चाहन्छु कि फिनल्याण्डमा मास्टर कार्यक्रमहरूमा सामाजिक सीपहरू महत्त्वपूर्ण छन्, यो भाग लिन महत्त्वपूर्ण छ, सक्रिय हुन; त्यहाँ अनुसन्धान परियोजनाहरू छन्। यदि त्यहाँ अनुसन्धान छ जुन तपाईंलाई चाखलाग्दो छ, र तपाईं गहिरो खन्न चाहनुहुन्छ भने, त्यसपछि तपाईंले प्रोफेसरको सम्पर्कहरू प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ, यस दिशामा काम गर्न सक्नुहुन्छ, र विकास गर्न सक्नुहुन्छ।

त्यो हो, जवाफ "हो" हो, तर तपाइँ सामाजिक रूपमा सक्रिय हुन आवश्यक छ, यदि यो अवस्थित छ भने प्रत्येक अवसरमा टाँस्नुहोस्। मेरा एक साथी उपत्यकाको स्टार्टअपमा काम गर्न गएका थिए - त्यहाँ विश्वविद्यालयमा एउटा कार्यक्रम छ जसले उपयुक्त स्टार्टअपहरू खोज्छ र अन्तर्वार्ताको व्यवस्था गर्छ। मलाई लाग्छ कि उनी पछि CERN गए।

फिनल्याण्डको कम्पनीले कसरी कर्मचारीहरूलाई उत्प्रेरित गर्छ, के फाइदाहरू छन्?

स्पष्ट (तलब) बाहेक, त्यहाँ सामाजिक लाभहरू छन्। उदाहरणका लागि, आमाबाबुको लागि मातृत्व बिदाको रकम। त्यहाँ स्वास्थ्य बीमा, स्टक, विकल्पहरू छन्। छुट्टीका दिनहरूको असामान्य संचयहरू छन्। केहि खास छैन, मूलतः।

हाम्रो अफिसमा सौना छ, उदाहरणका लागि।

त्यहाँ पनि कुपनहरू छन् - खाजाको लागि, सार्वजनिक यातायातको लागि, सांस्कृतिक र खेलकुद कार्यक्रमहरू (संग्रहालय, खेलकुद) को लागि निश्चित रकम।

मानविकी विद्यार्थीले IT प्रवेशको लागि के सिफारिस गर्न सक्छ?

स्कूल पाठ्यक्रम दोहोर्याउनुहोस् र HSE मा प्रवेश गर्नुहोस्? प्रोग्रामरहरूसँग प्राय: गणितीय पृष्ठभूमि/ओलम्पियाड हुन्छ...

म सल्लाह दिन्छु, निस्सन्देह, तपाइँको गणित सुधार गर्न। तर विद्यालय पाठ्यक्रम दोहोर्याउन आवश्यक छैन। थप स्पष्ट रूपमा, यो मात्र दोहोर्याउनु पर्छ यदि तपाइँ केहि पनि सम्झनु हुनुहुन्न। थप रूपमा, तपाईंले कुन IT मा जान चाहनुहुन्छ भनेर निर्णय गर्न आवश्यक छ। फ्रन्ट-एन्ड विकासकर्ता हुनको लागि, तपाईंले गणित जान्न आवश्यक छैन: तपाईंले केवल फ्रन्ट-एन्ड पाठ्यक्रमहरू लिन र सिक्नु आवश्यक छ। मेरो साथीले भर्खरै Accenture बाट पाठ्यक्रमहरूमा भर्ना गर्ने निर्णय गर्यो, उनी हाल स्काला सिक्दै छिन्; उनी मानवतावादी होइनन्, तर उनीसँग प्रोग्रामिङको अनुभव थिएन। तपाइँ के प्रोग्राम गर्न चाहानुहुन्छ र केमा निर्भर गर्दछ, तपाइँलाई गणितको फरक मात्रा चाहिन्छ। निस्सन्देह, मेसिन लर्निङ विशेषतालाई गणित चाहिन्छ, कुनै न कुनै रूपमा। तर, यदि तपाइँ मात्र प्रयास गर्न चाहनुहुन्छ भने, त्यहाँ धेरै फरक ट्यूटोरियलहरू छन्, खुला जानकारी, ठाउँहरू जहाँ तपाइँ एक न्यूरल नेटवर्कसँग खेल्न सक्नुहुन्छ वा यसलाई आफैं निर्माण गर्न सक्नुहुन्छ, वा एक रेडिमेड डाउनलोड गर्नुहोस्, प्यारामिटरहरू परिवर्तन गर्नुहोस् र हेर्नुहोस् कि यो कसरी परिवर्तन हुन्छ। यो सबै प्रेरणा कति बलियो छ मा निर्भर गर्दछ।

यदि यो गोप्य छैन भने - तलब, अनुभव, तपाई केमा लेख्नुहुन्छ?

म पाइथनमा लेख्छु - यो मेसिन लर्निङ र डेटा विज्ञानको लागि विश्वव्यापी भाषा हो। अनुभव - विभिन्न अनुभवहरू थिए; म धेरै कम्पनीहरूमा एक साधारण इन्जिनियर थिएँ, म मस्कोमा धेरै महिनाको लागि इन्टर्नशिपमा थिएँ। एकता अघि पूर्ण-समय जागिर थिएन। म पनि त्यहाँ इन्टर्नको रूपमा आएँ, 9 महिना इन्टर्नको रूपमा काम गरें, त्यसपछि विश्राम लिनुभयो, र अहिले म एक वर्षदेखि काम गरिरहेको छु। तलब प्रतिस्पर्धात्मक छ, क्षेत्रीय मध्य माथि। एक शुरुआती विशेषज्ञले 3500 EUR बाट कमाउनेछ; यो कम्पनी अनुसार फरक हुन्छ। सामान्यतया, 3.5-4 एक सुरु तलब हो।

तपाइँ कुन पुस्तक र ट्यूटोरियल सिफारिस गर्नुहुन्छ?

मलाई किताबहरूबाट सिक्न मन पर्दैन - मेरो लागि उडानमा प्रयास गर्नु महत्त्वपूर्ण छ; केहि रेडिमेड डाउनलोड गर्नुहोस् र आफैलाई प्रयास गर्नुहोस्। म आफूलाई एक अधिक प्रयोगकर्ता मान्छु, त्यसैले म किताबहरूमा मद्दत गर्न सक्दिन। तर मैले यहाँ केही अन्तर्वार्ता र प्रत्यक्ष प्रसारण हेरेँ, जहाँ दोस्रो वक्ताले पुस्तकहरूको बारेमा विस्तृत रूपमा कुरा गर्छन्।

त्यहाँ विभिन्न ट्यूटोरियलहरू छन्। यदि तपाइँ एल्गोरिदम प्रयास गर्न चाहनुहुन्छ भने, एल्गोरिदम, विधि, विधि वर्गहरूको नाम लिनुहोस्, र खोजीमा प्रविष्ट गर्नुहोस्। जे पनि पहिलो लिङ्कको रूपमा आउँछ, त्यसपछि हेर्नुहोस्।

कहिले सम्म सफा रहन्छ?

कर पछि - तपाईंले करहरू थप 8% लिनु पर्छ (जुन कर होइन, तर कर हो) - तलबको 2/3 बाँकी छ। दर गतिशील छ - तपाईले जति धेरै कमाउनुहुन्छ, उच्च कर।

कुन कम्पनीहरूले विज्ञापनको लागि आवेदन दिन्छन्?

तपाईले बुझ्नु आवश्यक छ कि एकता / एकता विज्ञापनहरू मोबाइल गेमहरूको विज्ञापनमा संलग्न छन्। त्यो हो, हामीसँग एक आला छ, हामी मोबाइल गेमहरूमा धेरै राम्रोसँग जान्दछौं, तपाइँ तिनीहरूलाई एकतामा सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ। एकचोटि तपाईंले खेल लेख्नुभएपछि, तपाईं यसबाट पैसा कमाउन चाहनुहुन्छ, र मुद्रीकरण एउटा तरिका हो।
कुनै पनि कम्पनीले विज्ञापनको लागि आवेदन दिन सक्छ - अनलाइन स्टोरहरू, विभिन्न वित्तीय अनुप्रयोगहरू। सबैलाई विज्ञापन चाहिन्छ। विशेष रूपमा, हाम्रा मुख्य ग्राहकहरू मोबाइल खेल विकासकर्ताहरू हुन्।

तपाइँको सीप सुधार गर्न को लागी सबै भन्दा राम्रो परियोजनाहरु के हो?

राम्रो प्रश्न। यदि हामी डेटा विज्ञानको बारेमा कुरा गर्दैछौं भने, तपाईंले आफैलाई अनलाइन पाठ्यक्रम (उदाहरणका लागि, स्ट्यानफोर्ड एउटा छ) वा अनलाइन विश्वविद्यालय मार्फत अपग्रेड गर्न आवश्यक छ। त्यहाँ विभिन्न प्लेटफर्महरू छन् जसको लागि तपाईंले भुक्तान गर्न आवश्यक छ - उदाहरणका लागि, Udacity। त्यहाँ गृहकार्य, भिडियोहरू, सल्लाहहरू छन्, तर आनन्द सस्तो छैन।

तपाईंको रुचिहरू जति साँघुरो हुन्छ (उदाहरणका लागि, केही प्रकारको सुदृढीकरण सिकाइ), परियोजनाहरू फेला पार्न त्यति नै गाह्रो हुन्छ। तपाईं kaggle प्रतियोगिताहरूमा भाग लिन प्रयास गर्न सक्नुहुन्छ: kaggle.com मा जानुहोस्, त्यहाँ धेरै फरक मेसिन लर्निङ प्रतियोगिताहरू छन्। तपाइँ केहि लिनु हुन्छ जुन पहिले नै केहि प्रकारको आधार रेखा संग जोडिएको छ; डाउनलोड गर्नुहोस् र यो गर्न सुरु गर्नुहोस्। त्यो हो, त्यहाँ धेरै तरिकाहरू छन्: तपाईं आफैं अध्ययन गर्न सक्नुहुन्छ, तपाईं अनलाइन पाठ्यक्रम लिन सक्नुहुन्छ - नि: शुल्क वा सशुल्क, तपाईं प्रतियोगिताहरूमा भाग लिन सक्नुहुन्छ। यदि तपाइँ फेसबुक, गुगल र यस्तै अन्य मा काम खोज्न चाहनुहुन्छ भने, तपाइँले एल्गोरिदमिक समस्याहरू कसरी समाधान गर्ने भनेर सिक्नु आवश्यक छ - अर्थात्, तपाइँ LeetCode मा जानु पर्छ, अन्तर्वार्ता पास गर्नको लागि त्यहाँ तपाइँको सीपहरू प्राप्त गर्न आवश्यक छ।

मेसिन लर्निङ तालिमको छोटो रोडम्याप वर्णन गर्नुहोस्?

म तपाईंलाई आदर्श रूपमा बताउनेछु, विश्वव्यापी भएको बहाना नगरी। तपाईंले पहिले युनिमा गणित पाठ्यक्रमहरू लिनुहुन्छ, तपाईंलाई रैखिक बीजगणित, सम्भाव्यता र तथ्याङ्कको ज्ञान र बुझाइ चाहिन्छ। त्यस पछि, कसैले तपाईंलाई एमएलको बारेमा बताउँछ; यदि तपाईं प्रमुख शहरमा बस्नुहुन्छ भने, त्यहाँ ML पाठ्यक्रमहरू प्रस्ताव गर्ने विद्यालयहरू हुनुपर्छ। सबैभन्दा प्रसिद्ध SHAD, Yandex School of Data Analysis हो। यदि तपाईंले पास गर्नुभयो र तपाईंले दुई वर्षसम्म अध्ययन गर्न सक्नुहुन्छ भने, तपाईंले सम्पूर्ण ML आधार पाउनुहुनेछ। तपाईंले अनुसन्धान र काममा आफ्नो सीपलाई थप सुधार गर्न आवश्यक हुनेछ।

यदि त्यहाँ अन्य विकल्पहरू छन् भने: उदाहरणका लागि, टिन्कोभसँग मेसिन लर्निङमा पाठ्यक्रमहरू छन् जसमा स्नातक पछि टिङ्कफमा जागिर पाउने अवसर छ। यदि यो तपाईंको लागि सुविधाजनक छ भने, यी पाठ्यक्रमहरूको लागि साइन अप गर्नुहोस्। त्यहाँ विभिन्न प्रवेश थ्रेसहोल्डहरू छन्: उदाहरणका लागि, SAD मा प्रवेश परीक्षाहरू छन्।
यदि तपाइँ नियमित पाठ्यक्रमहरू लिन चाहनुहुन्न भने, तपाइँ अनलाइन पाठ्यक्रमहरू सुरु गर्न सक्नुहुन्छ, जसमध्ये पर्याप्त भन्दा बढी छन्। यो तपाईं मा निर्भर गर्दछ; यदि तपाइँसँग राम्रो अंग्रेजी छ, राम्रो छ, यो फेला पार्न सजिलो हुनेछ। यदि होइन भने, सायद त्यहाँ पनि केहि छ। उही SAD लेक्चरहरू सार्वजनिक रूपमा उपलब्ध छन्।
एक सैद्धान्तिक आधार प्राप्त गरेपछि, तपाईं अगाडि बढ्न सक्नुहुन्छ - इन्टर्नशिप, अनुसन्धान, र यस्तै।

के मेसिन लर्निङ आफैं सिक्न सम्भव छ? के तपाईंले त्यस्तो प्रोग्रामरलाई भेट्नुभयो?

मेरो बिचारमा हो। तपाईंसँग मात्र बलियो प्रेरणा हुनुपर्छ। उदाहरणका लागि, कसैले आफैले अंग्रेजी सिक्न सक्छ, तर कसैले पाठ्यक्रमहरू लिन आवश्यक छ, र यो व्यक्तिले सिक्न सक्ने एक मात्र तरिका हो। एमालेको पनि त्यस्तै हो । यद्यपि म एक प्रोग्रामरलाई चिन्दिन जसले आफैंले सबै कुरा सिकेको छ, सायद मसँग धेरै परिचितहरू छैनन्; मेरा सबै साथीहरूले सामान्य तरिकामा मात्र सिके। मैले यसरी 100% अध्ययन गर्न आवश्यक छ भनी अनुमान गर्दिन: मुख्य कुरा तपाईको इच्छा, तपाईको समय हो। निस्सन्देह, यदि तपाईंसँग गणितीय आधार छैन भने, तपाईंले यसलाई विकास गर्न धेरै समय खर्च गर्नुपर्नेछ।
डेटा वैज्ञानिक हुनुको अर्थ के हो भनेर बुझ्नुको अतिरिक्त: म आफैं डाटा विज्ञान गर्दैन।
अनुसन्धानको रूपमा। हाम्रो कम्पनी प्रयोगशाला होइन जहाँ हामीले छ महिनासम्म प्रयोगशालामा लक गरेर विधिहरू विकास गर्छौं। म उत्पादन संग सीधा काम गर्छु, र मलाई ईन्जिनियरिङ् कौशल चाहिन्छ; मैले कोड लेख्नु पर्छ र के काम गर्छ भनेर बुझ्नको लागि ईन्जिनियरिङ् सीपहरू हुनुपर्छ। डेटा विज्ञानको बारेमा कुरा गर्दा मानिसहरू प्रायः यी सुविधाहरू छोड्छन्। पीएचडी गरेका मानिसहरूले पढ्न नसकिने, डरलाग्दो, अव्यवस्थित कोड लेख्ने र उद्योगमा जाने निर्णय गरेपछि ठूला समस्याहरू भएका धेरै कथाहरू छन्। त्यो हो, मेसिन लर्निङको संयोजनमा, एकले इन्जिनियरिङ सीपहरू बिर्सनु हुँदैन।

डाटा विज्ञान एक स्थिति हो जुन आफ्नो बारेमा बोल्दैन। तपाईले डाटा विज्ञानसँग सम्बन्धित कम्पनीमा जागिर पाउन सक्नुहुन्छ, र तपाईले SQL क्वेरीहरू लेख्नुहुनेछ, वा त्यहाँ साधारण लजिस्टिक रिग्रेसन हुनेछ। सिद्धान्तमा, यो मेसिन लर्निङ पनि हो, तर प्रत्येक कम्पनीको डेटा विज्ञान भनेको के हो भन्ने बारे आफ्नै बुझाइ हुन्छ। उदाहरणका लागि, मेरो फेसबुक साथीले भने कि डेटा विज्ञान भनेको मानिसहरूले केवल सांख्यिकीय प्रयोगहरू चलाउँदा: बटनहरूमा क्लिक गर्नुहोस्, परिणामहरू सङ्कलन गर्नुहोस् र त्यसपछि तिनीहरूलाई प्रस्तुत गर्नुहोस्। एकै समयमा, म आफैं रूपान्तरण विधि र एल्गोरिदम सुधार गर्छु; केही अन्य कम्पनीहरूमा यो विशेषतालाई मेसिन लर्निङ इन्जिनियर भनिन्छ। विभिन्न कम्पनीहरूमा चीजहरू फरक हुन सक्छ।

तपाईं कुन पुस्तकालयहरू प्रयोग गर्नुहुन्छ?

हामी Keras र TensorFlow प्रयोग गर्छौं। PyTorch पनि सम्भव छ - यो महत्त्वपूर्ण छैन, यसले तपाईंलाई सबै समान चीजहरू गर्न अनुमति दिन्छ - तर केहि बिन्दुमा यो तिनीहरूलाई प्रयोग गर्ने निर्णय गरियो। विद्यमान उत्पादनको साथ यो परिवर्तन गर्न गाह्रो छ।

Unity मा डेटा वैज्ञानिकहरू मात्र छैनन् जसले रूपान्तरण एल्गोरिदमहरू अप्टिमाइज गर्दछ, तर GameTune एउटा चीज हो जहाँ तपाईंले विभिन्न ट्यूटोरियलहरू प्रयोग गरेर नाफा वा अवधारणको सन्दर्भमा मेट्रिक्स सुधार गर्नुहुन्छ। मानौं कसैले खेल खेल्यो र भन्यो: मैले बुझिन, मलाई चासो छैन - उसले यसलाई छोड्यो; कसैको लागि यो धेरै सजिलो छ, तर यसको विपरित, उहाँले पनि छोड्नुभयो। यसैले GameTune आवश्यक छ - एक पहल जसले गेमरको क्षमता, वा गेमिङ इतिहास, वा कति पटक तिनीहरूले इन-एप खरिद गर्छन् भन्ने आधारमा खेलहरूको कठिनाइलाई टेलर गर्दछ।

त्यहाँ एकता प्रयोगशालाहरू पनि छन् - तपाईं त्यो पनि गुगल गर्न सक्नुहुन्छ। त्यहाँ एउटा भिडियो छ जहाँ तपाइँ अनाजको बक्स लिनुहुन्छ, र यसको पछाडि मेज जस्ता खेलहरू छन् - तर तिनीहरू संवर्धित वास्तविकतासँग उपयुक्त छन्, र तपाइँ कार्डबोर्डमा व्यक्तिलाई नियन्त्रण गर्न सक्नुहुन्छ। धेरै राम्रो देखिन्छ।

तपाईं एकता विज्ञापनहरूको बारेमा सीधा कुरा गर्न सक्नुहुन्छ। यदि तपाइँ खेल लेख्ने निर्णय गर्नुहुन्छ, र यसलाई प्रकाशित गर्ने र पैसा कमाउने निर्णय गर्नुहुन्छ भने, तपाइँले केहि कठिन समस्याहरू समाधान गर्नुपर्नेछ।

म एउटा उदाहरणको साथ सुरु गर्नेछु: एप्पलले iOS 14 को सुरुवातको घोषणा गर्‍यो। यसमा, एक सम्भावित गेमर अनुप्रयोगमा जान सक्छ र उसले आफ्नो यन्त्र-आईडी कसैसँग साझेदारी गर्न चाहँदैन भनेर भन्न सक्छ। तर, विज्ञापनको गुणस्तर खस्किने उनको भनाइ छ । तर एकै समयमा, यो हाम्रा लागि चुनौती हो किनभने यदि हामीले तपाईंलाई पहिचान गर्न सक्दैनौं भने, हामी निश्चित मेट्रिकहरू सङ्कलन गर्न सक्षम हुने छैनौं, र हामीसँग तपाईंको बारेमा कम जानकारी हुनेछ। गोपनीयता र डेटा सुरक्षाको लागि बढी प्रतिबद्ध भएको संसारमा डेटा वैज्ञानिकलाई कामलाई अनुकूलन गर्न यो बढ्दो गाह्रो छ - त्यहाँ कम र कम डाटा, साथै उपलब्ध विधिहरू छन्।

युनिटी बाहेक, त्यहाँ फेसबुक र गुगल जस्ता दिग्गजहरू छन् - र, यस्तो देखिन्छ, हामीलाई एकता विज्ञापनहरू किन चाहिन्छ? तर तपाईले बुझ्नु आवश्यक छ कि यी विज्ञापन नेटवर्कहरू विभिन्न देशहरूमा फरक तरिकाले काम गर्न सक्छन्। तुलनात्मक रूपमा, त्यहाँ टियर 1 देशहरू छन् (अमेरिका, क्यानडा, अष्ट्रेलिया); त्यहाँ टियर 2 देशहरू (एसिया), त्यहाँ टियर 2 देशहरू (भारत, ब्राजिल) छन्। विज्ञापन नेटवर्कहरू तिनीहरूमा फरक तरिकाले काम गर्न सक्छन्। प्रयोग गरिएको विज्ञापनको प्रकार पनि महत्त्वपूर्ण छ। के यो सामान्य प्रकारको हो, वा "पुरस्कारयोग्य" विज्ञापन - जब, उदाहरणका लागि, खेल सकिएपछि उही ठाउँबाट जारी राख्नको लागि, तपाईंले विज्ञापन हेर्नुपर्छ। विभिन्न प्रकारका विज्ञापनहरू, फरक व्यक्तिहरू। केही देशहरूमा, एउटा विज्ञापन नेटवर्कले राम्रो काम गर्छ, अरूमा, अर्को। र थप नोटको रूपमा, मैले सुनेको छु कि गुगलको AdMob एकीकरण Unity को भन्दा धेरै जटिल छ।

त्यो हो, यदि तपाईंले एकतामा खेल सिर्जना गर्नुभयो भने, त्यसपछि तपाईं स्वचालित रूपमा एकता विज्ञापनहरूमा एकीकृत हुनुहुन्छ। भिन्नता भनेको एकीकरणको सहजता हो। म के सिफारिस गर्न सक्छु: त्यहाँ मध्यस्थता जस्तै चीज छ; यसको विभिन्न स्थानहरू छन्: तपाईंले विज्ञापन प्लेसमेन्टहरूको लागि "झरना" मा स्थानहरू सेट गर्न सक्नुहुन्छ। तपाईले भन्न सक्नुहुन्छ, उदाहरणका लागि, यो: म चाहान्छु कि फेसबुक पहिले देखाइयोस्, त्यसपछि गुगल, त्यसपछि एकता। र, यदि फेसबुक र गुगलले विज्ञापनहरू नदेखाउने निर्णय गरे भने, युनिटीले गर्नेछ। तपाईंसँग जति धेरै विज्ञापन नेटवर्कहरू छन्, उति राम्रो। यो एक लगानी मान्न सकिन्छ, तर तपाईं एकैचोटि विज्ञापन नेटवर्क को एक फरक संख्या मा लगानी गर्दै हुनुहुन्छ।
तपाइँ पनि एक विज्ञापन अभियान को सफलता को लागी महत्वपूर्ण कुराहरु को बारे मा कुरा गर्न सक्नुहुन्छ। वास्तवमा, यहाँ केहि विशेष छैन: तपाईंले यो सुनिश्चित गर्न आवश्यक छ कि विज्ञापन तपाईंको आवेदनको सामग्रीसँग सान्दर्भिक छ। उदाहरणका लागि, तपाईंले "एप विज्ञापन माफिया" को लागि YouTube खोज्न सक्नुहुन्छ र कसरी विज्ञापन सामग्रीसँग मेल खाँदैन भनेर हेर्न सक्नुहुन्छ। त्यहाँ Homescapes (वा Gardenscapes?) नामक एप पनि छ। अभियान ठीकसँग सेटअप गरिएको छ कि छैन यसले फरक पार्न सक्छ: ताकि अंग्रेजीमा विज्ञापन अंग्रेजी बोल्ने दर्शकहरूलाई देखाइन्छ, र रूसी भाषा बोल्ने दर्शकहरूलाई रूसीमा देखाइन्छ। धेरै पटक यसमा गल्तीहरू छन्: मानिसहरूले यसलाई बुझ्दैनन्, तिनीहरूले यसलाई अनियमित रूपमा स्थापना गर्छन्।
तपाईंले विभिन्न सुन्दर भिडियोहरू सिर्जना गर्न आवश्यक छ, ढाँचाको बारेमा सोच्नुहोस्, तिनीहरूलाई कति पटक अद्यावधिक गर्ने बारे सोच्नुहोस्। ठूला कम्पनीहरूमा, विशेष व्यक्तिहरूले यो गर्छन् - प्रयोगकर्ता अधिग्रहण प्रबन्धकहरू। यदि तपाइँ एकल विकासकर्ता हुनुहुन्छ भने, तपाइँलाई यो आवश्यक पर्दैन, वा तपाइँ एक निश्चित वृद्धि हासिल गरे पछि यो आवश्यक छ।

तपाईको भावी योजनाहरु के छन् ?

अहिले जहाँ छु, त्यहीँ काम गरिरहेको छु । हुनसक्छ म फिनिश नागरिकता प्राप्त गर्नेछु - यो 5 वर्षको निवास पछि सम्भव छ (यदि 30 वर्ष भन्दा कम छ भने, तपाईले पनि सेवा गर्न आवश्यक छ, यदि व्यक्तिले अर्को देशमा यो गरेको छैन)।

फिनल्याण्ड किन सर्नु भयो ?

हो, यो आईटी विशेषज्ञका लागि धेरै लोकप्रिय देश होइन। धेरै मानिसहरू परिवारसँग सर्छन् किनभने यहाँ राम्रो सामाजिक फाइदाहरू छन् - किन्डरगार्टेन, नर्सरीहरू, र आमाबाबुको लागि प्रसूति बिदा। म आफैलाई किन सारें? मलाई यो यहाँ मन पर्यो। मलाई यो कतै मन पर्न सक्छ, तर फिनल्याण्ड सांस्कृतिक मानसिकतामा एकदम नजिक छ; रूस संग भिन्नताहरू छन्, अवश्य पनि, तर त्यहाँ समानताहरू पनि छन्। उनी सानो छिन्, सुरक्षित छिन्, र कुनै पनि ठूलो समस्यामा कहिल्यै संलग्न हुनेछैनन्। यो परम्परागत अमेरिका होइन, जहाँ तपाईले मन नपर्ने राष्ट्रपति पाउन सक्नुहुन्छ, र यसको कारणले केहि सुरु हुनेछ; र ग्रेट ब्रिटेन होइन, जो अचानक EU छोड्न चाहन्छ, र त्यहाँ पनि समस्या हुनेछ। यहाँ ५० लाख मानिस मात्रै छन् । कोरोनाभाइरस महामारीको साथ पनि, फिनल्याण्डले अन्य देशहरूको तुलनामा राम्रोसँग सामना गर्‍यो।

के तपाई रूस फर्कने योजनामा ​​हुनुहुन्छ?

म अझै जाँदै छैन। मलाई यो गर्नबाट कुनै पनि कुराले रोक्दैन, तर म यहाँ सहज महसुस गर्छु। यसबाहेक, यदि म रूसमा काम गर्छु भने, मैले सेनामा दर्ता गर्नुपर्नेछ, र मलाई ड्राफ्ट गर्न सकिन्छ।

फिनल्याण्ड मा मास्टर कार्यक्रम को बारे मा

खासै केई हैन। यदि हामी व्याख्यानको सामग्रीको बारेमा कुरा गर्छौं भने, यो केवल स्लाइडहरूको सेट हो; त्यहाँ सैद्धान्तिक सामग्री छ, अभ्यास संग एक सेमिनार, जहाँ यो सिद्धान्त सम्मानित छ, त्यसपछि यी सबै सामग्री (सिद्धान्त र कार्यहरू) मा एक परीक्षा।

सुविधा: उनीहरूलाई मास्टरको कार्यक्रमबाट निष्कासित गरिने छैन। यदि तपाइँ परीक्षा पास गर्नुहुन्न भने, तपाइँले अर्को सेमेस्टरमा यो पाठ्यक्रम लिनु पर्नेछ। त्यहाँ अध्ययनको कुल समयको मात्र सीमा छ: स्नातक डिग्रीको लागि - 7 वर्ष भन्दा बढी, मास्टर डिग्रीको लागि - 4 वर्ष। तपाईं सजिलैसँग दुई वर्षमा सबै कुरा पूरा गर्न सक्नुहुन्छ, एउटा पाठ्यक्रम बाहेक, र यसलाई 2 वर्षमा विस्तार गर्नुहोस्, वा शिक्षाविद्हरू लिन सक्नुहुन्छ।

के मस्को र फिनल्याण्ड मा काम धेरै फरक छ?

म भन्दिन। उस्तै आईटी कम्पनीहरू, उस्तै कार्यहरू। सांस्कृतिक र दैनिक सर्तहरूमा, यो सुविधाजनक छ, काम नजिकै छ, शहर सानो छ। किराना पसल मबाट एक मिनेटमा, जिम तीन छ, काम पच्चीस छ, ढोका ढोका। मलाई आकार मनपर्छ; म यस्तो आरामदायक शहरहरूमा पहिले कहिल्यै बसेको छैन, जहाँ सबै कुरा हातमा छ। सुन्दर प्रकृति, समुद्र तट नजिकै छ।

तर कामको सन्दर्भमा, मलाई लाग्छ कि सबै, प्लस वा माइनस, समान छ। फिनल्याण्डको आईटी श्रम बजारको सन्दर्भमा, मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, केहि नोट गर्नुहोस् कि एमएलसँग सम्बन्धित विशेषताहरूको लागि, पीएचडी वा कम्तिमा मास्टर डिग्री आवश्यक छ। मलाई विश्वास छ कि यो निकट भविष्यमा परिवर्तन हुनेछ। यहाँ अझै पनि पूर्वाग्रह छ: यदि तपाईंसँग स्नातक डिग्री छ भने, तपाईं प्रशिक्षित विशेषज्ञ हुन सक्नुहुन्न, तर यदि तपाईंसँग मास्टर डिग्री छ भने, तपाईंसँग विशेषज्ञता छ र तपाईं काम गर्न सक्नुहुन्छ। र यदि तपाइँसँग पीएचडी छ भने, त्यसपछि सबै कुरा पूर्ण रूपमा राम्रो छ, र तपाइँ आईटी अनुसन्धान गर्न सक्नुहुन्छ। यद्यपि, मलाई लाग्छ, पीएचडी पूरा गरेका व्यक्तिहरू पनि उद्योगमा पूर्ण रूपमा एकीकृत नहुन सक्छन्, र उद्योग भनेको एल्गोरिदम र विधिहरू मात्र होइन, व्यवसाय पनि हो भनेर बुझ्न सक्दैनन्। यदि तपाइँ व्यवसाय बुझ्नुहुन्न भने, तब मलाई थाहा छैन तपाइँ कसरी एक कम्पनी बढाउन सक्नुहुन्छ र यो सम्पूर्ण मेटा-प्रणाली कसरी काम गर्दछ भनेर बुझ्न सक्नुहुन्छ।

त्यसैले ग्रेजुएट स्कूलमा सर्ने र तुरुन्तै जागिर खोज्ने विचार एकदम गाह्रो छ; यदि तपाईं स्नातक डिग्री लिएर फिनल्याण्डमा जानुभयो भने, तपाईं कुनै नाम होइन। तपाईंसँग भन्नको लागि केहि कामको अनुभव हुन आवश्यक छ: मैले Yandex, Mail, Kaspersky Lab, आदि मा काम गरें।

फिनल्याण्डमा 500 EUR मा कसरी बाँच्ने?

तपाईं बाँच्न सक्नुहुन्छ। यदि तपाईं विद्यार्थी हुनुहुन्छ भने, तपाईंले यो बुझ्नु आवश्यक छ कि तपाईंसँग छात्रवृत्ति छैन; EU ले पैसा प्रदान गर्न सक्छ, तर विनिमय विद्यार्थीहरूको लागि मात्र। यदि तपाइँ फिनल्याण्डको विश्वविद्यालयमा प्रवेश गर्दै हुनुहुन्छ भने, तपाइँ कसरी बाँच्नुहुनेछ भनेर बुझ्न आवश्यक छ। त्यहाँ धेरै विकल्पहरू छन्; यदि तपाइँ पीएचडी ट्र्याकको साथ मास्टर कार्यक्रममा भर्ना हुनुभयो (अर्थात, एक साथ मास्टर कार्यक्रम र पीएचडीमा), त्यसपछि पहिलो वर्षबाट तपाइँ अनुसन्धान कार्य गर्नुहुनेछ र यसको लागि पैसा प्राप्त गर्नुहुनेछ।
सानो, तर यो विद्यार्थीको लागि पर्याप्त हुनेछ। दोस्रो विकल्प अंशकालिक काम हो; उदाहरण को लागी, म एक निश्चित पाठ्यक्रम को लागी एक शिक्षण सहायक थिए र प्रति महिना 400 EUR कमाए।

वैसे, फिनल्याण्डमा राम्रो विद्यार्थी फाइदाहरू छन्। तपाईं प्रति कोठा 300 वा 200 EUR मा छात्रावासमा जान सक्नुहुन्छ, तपाईं विद्यार्थी क्यान्टिनहरूमा निश्चित मूल्यमा खान सक्नुहुन्छ (तपाईंले आफ्नो प्लेटमा राख्नु भएको सबै कुरा 2.60 EUR हो)। कसै-कसैले बिहानको खाजा, दिउँसो र बेलुकीको खाना खाने कोठामा २.६० सम्म खाने प्रयास गर्छन्; यदि तपाईंले यो गर्नुभयो भने, तपाईं 2.60 EUR मा बाँच्न सक्नुहुन्छ। तर यो न्युनतम छ।

यदि तपाइँ प्रोग्रामर बन्न चाहनुहुन्छ भने तपाइँ कहाँ जान सक्नुहुन्छ?

तपाईले हायर स्कूल अफ इकोनोमिक्स, मस्को इन्स्टिच्युट अफ फिजिक्स एन्ड टेक्नोलोजी - FIVT र FUPM, वा मस्को स्टेट युनिभर्सिटीको कम्प्युटर विज्ञान र कम्प्युटिङ समितिमा नामांकन गर्न सक्नुहुन्छ। तपाईं सेन्ट पीटर्सबर्ग मा पनि केहि पाउन सक्नुहुन्छ। तर मलाई मेसिन लर्निङको सही अवस्थाबारे थाहा छैन, यो विषय गुगल गर्ने प्रयास गर्नुहोस्।

म भन्न चाहन्छु कि प्रोग्रामर बन्न, प्रशिक्षण मात्र पर्याप्त छैन। यो एक सामाजिक व्यक्ति हुन महत्त्वपूर्ण छ, कुरा गर्न रमाइलो, सकेसम्म चाँडो सम्पर्क बनाउनको लागि। सम्पर्कहरूले निर्णय गर्न सक्छन्। कम्पनीलाई व्यक्तिगत सिफारिसहरूले अन्य आवेदकहरू भन्दा मूर्त लाभ प्रदान गर्दछ; तपाइँ भर्तीकर्ताको स्क्रीनिंग मात्र छोड्न सक्नुहुन्छ।

स्वाभाविक रूपमा, फिनल्याण्डको जीवन पूर्णतया शानदार छैन - म सारियो, र सबै कुरा तुरुन्तै राम्रो भयो। कुनै पनि प्रवासी अझै पनि संस्कृति झटका सामना गर्छन्। फरक-फरक देशहरूमा फरक-फरक मानिस, फरक मानसिकता, फरक-फरक कानुन हुन्छन्। उदाहरणका लागि, यहाँ तपाईंले करहरू आफैंको हेरचाह गर्न आवश्यक छ - कर कार्ड आफैं भर्नुहोस्; कार किन्नु, घर भाडामा लिनु — धेरै कुराहरू फरक तरिकाले काम गर्छन्। यदि तपाइँ सार्न निर्णय गर्नुहुन्छ भने यो धेरै गाह्रो छ। यहाँका मानिसहरू धेरै सामाजिक छैनन्, मौसम सेन्ट पीटर्सबर्गमा जस्तै छ - नोभेम्बर-डिसेम्बरमा त्यहाँ 1-2 घमाइलो दिन हुन सक्छ। कोही यहाँ निराश पनि हुन्छन्; तिनीहरू आत्मविश्वासका साथ आउँछन् कि तिनीहरू यहाँ धेरै आवश्यक छन्, तर यो मामला होइन, र तिनीहरूले अरू कसैको नियमहरू खेलेर पैसा कमाउन आवश्यक छ। यो सधैं एक जोखिम हो। त्यहाँ सधैं सम्भावना छ कि तपाइँ फिर्ता जानु पर्छ किनभने तपाइँ भर्खर फिट हुनुहुन्न।

तपाईं महत्वाकांक्षी प्रोग्रामरहरूलाई के सल्लाह दिनुहुन्छ?

म तपाईंलाई सकेसम्म धेरै प्रयास गर्न सल्लाह दिन्छु, तपाईलाई के चासो छ भनेर बुझ्नको लागि। एउटै क्षेत्रमा अड्किने प्रयास गर्नुहोस्: एन्ड्रोइड विकास, फ्रन्टएन्ड/ब्याकएन्ड, Java, Javascript, ML, र अन्य चीजहरू प्रयास गर्नुहोस्। र, मैले पहिले नै भनेझैं, तपाईं सक्रिय हुन आवश्यक छ, सम्पर्क गर्नुहोस्, के भइरहेको छ मा रुचि राख्नुपर्छ; साथीहरू, सहकर्मीहरू, परिचितहरू के गर्दैछन्। कार्यशालाहरू, सेमिनारहरू, व्याख्यानहरूमा जानुहोस्, मानिसहरूलाई भेट्नुहोस्। तपाईंसँग जति धेरै जडानहरू छन्, के रोचक चीजहरू भइरहेका छन् भनेर बुझ्न त्यति नै सजिलो हुन्छ।

खेल बाहेक एकता कहाँ प्रयोग गरिन्छ?

एकता शुद्ध खेल इन्जिन हुन रोक्न प्रयास गर्दैछ। उदाहरणका लागि, यो CGI भिडियोहरू रेन्डर गर्न प्रयोग गरिन्छ: यदि तपाईं कार विकास गर्दै हुनुहुन्छ, उदाहरणका लागि, र विज्ञापन बनाउन चाहनुहुन्छ भने, तपाईं पक्कै पनि राम्रो भिडियो बनाउन चाहनुहुन्छ। मैले सुनेको छु कि एकता वास्तु योजनाको लागि पनि प्रयोग गरिन्छ। त्यो हो, जहाँ दृश्यावलोकन आवश्यक छ, एकता प्रयोग गर्न सकिन्छ। यदि तपाइँ गुगल गर्नुहुन्छ भने, तपाइँ रोचक उदाहरणहरू फेला पार्न सक्नुहुन्छ।

यदि तपाइँ प्रश्न सोध्न चाहनुहुन्छ भने, मलाई सबै सामाजिक सञ्जालहरूमा फेला पार्न नहिचकिचाउनुहोस्।

पहिले के भयो

1. Ilona Papava, Facebook मा वरिष्ठ सफ्टवेयर इन्जिनियर - कसरी इन्टर्नशिप प्राप्त गर्ने, प्रस्ताव प्राप्त गर्ने र कम्पनीमा काम गर्ने बारे सबै कुरा
2. बोरिस यान्जेल, यान्डेक्समा एमएल इन्जिनियर - यदि तपाईं डाटा वैज्ञानिक हुनुहुन्छ भने कसरी गूंगा विशेषज्ञहरूको श्रेणीमा सामेल हुनुहुन्न।
3. अलेक्जेन्डर कालोशिन, सीईओ LastBackend - कसरी स्टार्टअप सुरु गर्ने, चिनियाँ बजारमा प्रवेश गर्ने र 15 मिलियन लगानीहरू प्राप्त गर्ने।
4. Natalya Teplukhina, Vue.js कोर टोली सदस्य, GoogleDevExpret - कसरी GitLab मा अन्तर्वार्ता पास गर्ने, Vue विकास टोलीमा प्रवेश गर्ने र स्टाफ-इन्जिनियर बन्ने।
5. Ashot Oganesyan, DeviceLock को संस्थापक र प्राविधिक निर्देशक - जसले तपाईंको व्यक्तिगत डेटा चोरेर पैसा कमाउँछ।
6. सानिया गालिमोवा, RUVDS मा मार्केटर - कसरी बाँच्ने र मनोरोग निदानको साथ काम गर्ने। 1 भाग. 2 भाग.
7. Ilya Kashlakov, Yandex.Money को फ्रन्ट-एन्ड विभागको प्रमुख - कसरी फ्रन्ट-एन्ड टोली नेता बन्ने र त्यसपछि कसरी बाँच्ने।
8. भ्लाडा राउ, म्याकिन्से डिजिटल ल्याब्सका वरिष्ठ डिजिटल विश्लेषक - कसरी गुगलमा इन्टर्नशिप प्राप्त गर्ने, परामर्शमा जानुहोस् र लन्डन सर्नुहोस्.
9. रिचर्ड "Levellord" ग्रे, खेल Duke Nukem 3D, SiN, रगत को निर्माता - आफ्नो व्यक्तिगत जीवन, मनपर्ने खेल र मस्को बारेमा.
10. व्याचेस्लाभ ड्रेहर, खेल डिजाइनर र खेल निर्मातासँग १२ वर्षको अनुभव - खेलहरू, तिनीहरूको जीवन चक्र र मुद्रीकरण बारे
11. Andrey, GameAcademy मा प्राविधिक निर्देशक - कसरी भिडियो गेमहरूले तपाईंलाई वास्तविक सीपहरू विकास गर्न र तपाईंको सपनाको काम खोज्न मद्दत गर्दछ।
12. अलेक्जेन्डर Vysotsky, Badoo मा अग्रणी PHP विकासकर्ता - कसरी हाइलोड परियोजनाहरू Badoo मा PHP मा सिर्जना गरिन्छ।
13. एन्ड्री इभ्स्युकोभ, डेपुटी सीटीओ, डिलिवरी क्लबमा - ४३ दिनमा ५० जना वरिष्ठलाई भर्ती गर्ने र कसरी हायरिङ फ्रेमवर्कलाई अप्टिमाइज गर्ने बारे
14. जोन रोमेरो, खेलहरू Doom, Quake र Wolfenstein 3D का निर्माता - DOOM कसरी सिर्जना गरियो भन्ने बारे कथाहरू
15. पाशा झोभनर, ह्याकरहरू फ्लिपर शून्यका लागि Tamagotchi को निर्माता - उनको परियोजना र अन्य गतिविधिहरूको बारेमा
16. Tatyana Lando, Google मा भाषिक विश्लेषक - गुगल सहायकलाई मानव व्यवहार कसरी सिकाउने
17. Sberbank मा जूनियर देखि कार्यकारी निर्देशक को बाटो। Alexey Levanov संग साक्षात्कार

स्रोत: www.habr.com