Илья Дриго
Где вы обучались ранее и на каком направлении?
Я закончил кафедру океанологии географического факультета МГУ им. М.В.Ломоносова, выпустился в 2018 году.
Почему решили поступать в магистратуру ИТМО и выбрали это направление?
На 3 и 4 курсах бакалавриата в рамках научной работы я увлекся обработкой океанологических данных и работой с численными гидродинамическими моделями циркуляции океана. Однако, в какой-то момент понял, что мне не хватает «технических» знаний и умений для подобной работы. Поэтому стал искать возможности развиваться именно в направлении анализа больших данных. Выбрал именно специализацию «большие данные и машинное обучение» в магистратуре ИТМО среди прочих вариантов по нескольким причинам.
Первая – актуальная программа, что называется, на острие технологий. В бурно развивающемся мире современных методов работы с большими данными знание современных методов – это ключевой навык. Одновременно, образовательная программа предоставляет широкие возможности по изучению фундаментальной математической основы методов машинного обучения и статистики, что, безусловно, не менее важно.
Вторая причина – одно из направлений научной деятельности в рамках специализации это моделирование природных процессов, то есть как раз область на пересечении наук о Земле и компьютерных наук.
Есть ли у вас университетские достижения, которыми бы особенно гордились?
В первую очередь горжусь тем, что смог поступить и успешно освоить сложную программу, не имея базового образования в области прикладной математики и информатики. Было непросто, однако, это безусловно развивающий опыт.
О чем ваша сфера деятельности? Насколько она перспективна?
В рамках работы над магистерской диссертацией мы разработали систему на основе моделей на данных, позволяющую повысить точность моделирования морского льда в Арктике. Это стало возможным благодаря объединению нескольких областей знания: теоретической океанологии, методов численного математического моделирования и методов машинного обучения. Сегодня к глобальным природным системам вообще и к Арктике в частности приковано значительное внимание общественности в свете глобального изменения климата и добычи полезных ископаемых. Поэтому, разработка и применение новых, более точных и удобных, методов моделирования природных систем – это важнейшее направление развития науки о больших данных.
Какие университетские навыки, на ваш взгляд, могут оказаться самыми полезными в работе?
Кроме фактических знаний, университет дает важнейший навык работы с информацией. В процессе выполнения лабораторных работ, подготовки к экзаменам и работы над диссертацией приходится анализировать и структурировать огромное количество сложной научной и практической информации из различных источников. Именно этот навык позволяет успешно справляться с самыми разнообразными учебными и профессиональными задачами.
Куда вы планируете трудоустроиться? Если вы уже работаете, помогают ли вам полученные знания?
Я работаю в мобильном приложении прогноза погоды windy.app. Отвечаю за качество и достоверность тех данных, которые мы предоставляем пользователям, а также за развитие новых направлений в области метеорологии. На работе я ежедневно пользуюсь теми знаниями и навыками, которые получил как в бакалавриате, так и в магистратуре, потому что сегодня прогноз погоды немыслим как без понимания теоретической основы, так и без знаний современных компьютерных технологий и моделей.
Какие советы можете дать обучающимся?
Стремитесь узнавать новое – не только на лекциях и семинарах, но и на конференциях, дополнительных курсах, хакатонах. Будьте инициативны и интересуйтесь, не бойтесь лишний раз спросить и переспросить – вам всегда готовы помочь. Смотрите по сторонам и не закрывайтесь в рамках узкого направления. И не забывайте отдыхать, ведь студенчество – отличная пора!