Data Science без мифов: работа, зарплаты, LLM и путь в профессию
6 мин чтения
В интервью Макс рассказывает о своей работе в Data Science и Machine Learning в компании «Магнит», где алгоритмы помогают выявлять проблемы с наличием товаров и прогнозировать спрос. Он объясняет различия между классическим машинным обучением, NLP, Computer Vision, рекомендательными системами и алгоритмическим трейдингом, а также разбирает, как работают большие языковые модели и чем агенты отличаются от обычных LLM. Отдельные темы разговора — зарплаты и удалённая работа в разных направлениях, роль математики, ограничения университетского образования и необходимость самостоятельного обучения. Макс считает, что для коммерческого Data Science обычно достаточно понимать базовые математические идеи и уметь применять готовые методы, а практические навыки эффективнее получать через реальные задачи и системное самообразование.
Гость: Макс, Специалист по анализу данных и машинному обучению
Работает в компании «Магнит» в сфере Data Science и Machine Learning. В интервью рассказывает о задачах машинного обучения, направлениях Data Science, карьере в отрасли, зарплатах, математике и самостоятельном образовании.
Главные выводы
- Работа в Data Science может включать прогноз спроса, поиск аномалий, кредитный скоринг, рекомендации и анализ текста или изображений.
- Классическое машинное обучение обычно работает с табличными данными и использует математические алгоритмы, отличные от нейронных сетей.
- LLM предсказывают наиболее вероятное продолжение текста; наличие режима рассуждений не означает появления сознания.
- Агенты расширяют возможности LLM за счёт инструментов и самостоятельного выбора действий для выполнения более общей задачи.
- Алгоритмический трейдинг потенциально высокооплачиваем, но отличается высоким порогом входа, небольшим числом вакансий и сложной математикой.
- Для коммерческого Data Science часто достаточно базового понимания матриц, производных и свойств готовых алгоритмов.
- Университет, по мнению Макса, не всегда даёт прикладные навыки, поэтому важны самостоятельное обучение и практика на реальных задачах.
Работа Макса в Data Science
Ведущий: Сегодня у меня в гостях человек, который в 19 лет получил офер на позицию тимлида. Макс, привет.
Макс: Здорово.
Ведущий: Сколько ты сейчас зарабатываешь?
Макс: Чуть больше 300 тысяч рублей на руки.
Ведущий: Чем ты занимаешься?
Макс: Работаю в сфере Data Science и Machine Learning, сейчас — в компании «Магнит». Основная задача — сделать так, чтобы товары на полках действительно были и не терялись.
Ведущий: Что конкретно ты делаешь?
Макс: Мы строим алгоритмы, которые анализируют характеристики товаров, прежде всего их продажи. Если товар долго не продаётся, модель помогает определить, связано ли это с отсутствием спроса или с аномалией. Если обнаружена аномалия, в магазин отправляется сигнал, и сотрудники проверяют товар на месте. Если проблема есть, её устраняют; если нет, сообщают об этом.
Классическое машинное обучение и основные направления
Ведущий: Это и есть весь смысл Data Science?
Макс: Это только одна узкая задача. В целом Data Science связан с тем, чтобы использовать данные компании и строить модели, которые помогают получать пользу или зарабатывать. Например, модель прогнозирует, сколько сыра купят завтра, а компания на основании прогноза решает, сколько товара привезти в конкретный магазин, чтобы избежать дефицита и излишков.
Макс: Описанная задача относится к классическому машинному обучению. В нём используются не нейронные сети, а другие математические алгоритмы, обычно работающие с табличными данными. Пример — кредитный скоринг: по полу, возрасту, доходу, семейному положению и кредитной истории модель оценивает вероятность того, что человек не вернёт кредит.
Макс: Другие важные направления — NLP, то есть обработка естественного языка, и Computer Vision. В NLP текст переводится в числа или векторы, после чего, например, можно определить тональность отзыва на маркетплейсе. Computer Vision работает с изображениями. Также есть рекомендательные системы, которые могут объединять методы классического ML, NLP и анализа изображений.
Как работают LLM и чем агенты отличаются от моделей
Ведущий: Что такое LLM?
Макс: Это модель, обученная на огромном количестве текстов. В базовом смысле она учится предсказывать следующее слово: получает контекст и выдаёт вероятности возможных продолжений. У неё нет сознания и человеческого мышления.
Макс: Так называемые думающие модели, по сути, тоже генерируют последовательность токенов. Им могут добавить инструкцию сначала рассуждать, а затем дать ответ, а внутреннюю часть рассуждения потом скрыть. Это не означает, что модель обрела сознание или начала думать как человек.
Макс: Агент отличается тем, что к языковой модели подключаются инструменты. Например, она может сгенерировать параметры вызова функции, которая выполнит поиск в интернете, а затем получить результаты и использовать их в новом запросе. Агент способен сам выбирать инструменты и выполнять более высокоуровневую задачу — например, прочитать код в репозитории, найти информацию и предложить оптимизацию.
Макс: При этом создание агентов без написания кода через конструкторы — это более высокий прикладной уровень, а не обязательно полноценная работа в Data Science. Само направление сейчас очень востребовано и используется в большом числе AI-стартапов.
Рекомендательные системы и алгоритмический трейдинг
Макс: Рекомендательные системы могут анализировать интересы пользователя, описание товара и его изображение. Когда на маркетплейсе после карточки пылесоса показываются другие похожие пылесосы, это тоже задача Data Science и Machine Learning. В ней могут одновременно использоваться классическое машинное обучение, NLP для текста и Computer Vision для визуальных признаков.
Макс: Ещё одно направление — количественный, или алгоритмический, трейдинг. В нём методы машинного обучения применяются для принятия решений о покупке и продаже активов. Вход в эту сферу очень сложный, вакансий мало, а работа требует серьёзной математики и способности разрабатывать стратегии, которые должны обойти рынок.
Макс: По слухам, базовые зарплаты в алгоритмическом трейдинге могут составлять 8–10 тысяч долларов, а дополнительно специалисты получают процент от результата. Однако стратегия может разрабатываться полгода или год без заметной пользы для компании. Среди минусов — высокий порог входа, небольшое число вакансий, особенно в России, и монотонная работа с математическими методами.
Зарплаты и перспективы разных специализаций
Ведущий: Сколько можно зарабатывать в других направлениях?
Макс: По моим оценкам, медианная зарплата в Data Science по разным направлениям составляет около 250 тысяч рублей на руки. В классическом ML за последний год я не получал оферов меньше 300 тысяч, потому что просил именно такую сумму. Многие сами боятся просить больше и соглашаются на минимальные предложения.
Макс: В NLP вилки в целом похожи, хотя из-за популярности направления туда приходит больше людей из других специализаций. Валютную удалённую работу в классическом ML найти сложнее, поскольку часто приходится работать с чувствительными данными и приезжать в офис или переезжать. В NLP удалённые зарубежные вакансии встречаются чаще, особенно у компаний и стартапов за пределами России.
Макс: В NLP стоит различать классическую работу над моделями и роль AI-инженера. Классический специалист создаёт или дообучает модели, а AI-инженер работает с готовыми LLM, промптами, инструментами и агентами. Исследовательские вакансии, где разрабатывают собственные модели, встречаются главным образом в крупных технологических компаниях и требуют более глубоких знаний.
Макс: Computer Vision — более узкое направление с меньшим числом вакансий. Оно востребовано, например, для обнаружения брака по изображениям деталей. Зарплаты, по моим наблюдениям, примерно сопоставимы с другими направлениями.
Нужна ли математика и чему учиться
Ведущий: В каком направлении нужна математика?
Макс: Для коммерческого Data Science математика обычно не нужна в том объёме, которого многие боятся. В большинстве задач используются готовые методы, поэтому важно понимать свойства алгоритмов: что конкретный метод умеет, где он работает хорошо, а где нет.
Макс: Достаточно базово понимать, что такое матрица и производная. Не обязательно вручную выполнять сложные операции или знать всю теорию. По моей оценке, для многих прикладных задач хватит части первого курса технического университета. Более глубокая математика нужна для исследований и разработки новых моделей.
Ведущий: Учит ли университет Data Science?
Макс: Университетское образование часто не даёт прикладных навыков в нужном темпе. Бакалавриат длится четыре года, хотя для начального специалиста, по моему мнению, можно было бы сосредоточить необходимую программу примерно в одном году. Многие преподаватели сами не имеют коммерческого опыта, а учебные планы медленно адаптируются к изменениям в отрасли.
Макс: Самостоятельное обучение и практика остаются необходимыми. Я хочу создать образовательный проект, где часть материалов будет бесплатной и даст базу для решения реальных рабочих задач. Первый материал посвящён алгоритмическим секциям на IT-собеседованиях: тому, как готовиться, какие задачи решать и как проходить интервью.
Таймкоды
- 00:01Знакомство и работа Макса — Макс рассказывает о своей зарплате, работе в «Магните» и задачах, связанных с наличием товаров.
- 00:37Как Data Science помогает магазинам — Обсуждаются поиск аномалий в продажах и прогнозирование спроса на товары.
- 02:57Классическое ML, NLP и компьютерное зрение — Макс объясняет основные направления Data Science и приводит примеры кредитного скоринга и анализа отзывов.
- 05:30LLM, рассуждения и AI-агенты — Разбирается принцип предсказания следующего слова и отличие агентов, подключённых к инструментам, от обычных LLM.
- 11:24Рекомендательные системы и алгоритмический трейдинг — Обсуждаются рекомендации на маркетплейсах, количественный трейдинг, доходы и барьеры входа.
- 15:06Зарплаты и карьерные направления — Сравниваются классическое ML, NLP, AI-инженерия и Computer Vision, включая удалённую работу.
- 21:20Математика в Data Science — Макс объясняет, какая математическая база нужна для прикладных задач и когда требуется более глубокая теория.
- 24:39Университет, самообразование и обучение — В разговоре критикуется разрыв между университетской программой и требованиями рынка, а также анонсируется образовательный проект Макса.
Полный транскриптПоказать транскриптСкрыть транскрипт
00:01Если ты добавляешь прописку к своей Если ты добавляешь прописку к своей компании AI, у тебя сразу несколько компании AI, у тебя сразу несколько компании AI, у тебя сразу несколько нулей в инвестициях появляется. МКА нулей в инвестициях появляется. МКА нулей в инвестициях появляется. МКА >> по поводу того, чем отличается днимчика, >> по поводу того, чем отличается днимчика, >> по поводу того, чем отличается днимчика, но пока что ограничиваемся на этом и но пока что ограничиваемся на этом и но пока что ограничиваемся на этом и всё. всё. всё. >> Да. А единственное, что по ним можно >> Да. А единственное, что по ним можно
00:15>> Да. А единственное, что по ним можно сказать - это не нейронные сети, это сказать - это не нейронные сети, это сказать - это не нейронные сети, это другие математические алгоритмы. Смотри, другие математические алгоритмы. Смотри, другие математические алгоритмы. Смотри, ты упомянул то, что там можно ты упомянул то, что там можно ты упомянул то, что там можно зарабатывать от 8 до 10.000 долларов. А зарабатывать от 8 до 10.000 долларов. А зарабатывать от 8 до 10.000 долларов. А что можно зарабатывать в других что можно зарабатывать в других что можно зарабатывать в других направлениях? В классика Mail, ну, за направлениях? В классика Mail, ну, за
00:25направлениях? В классика Mail, ну, за последний год я не получал оферов меньше последний год я не получал оферов меньше последний год я не получал оферов меньше 300 на руки и вообще ни одного. О'кей, 300 на руки и вообще ни одного. О'кей, 300 на руки и вообще ни одного. О'кей, ты упомянул про универ. Как ты думаешь, ты упомянул про универ. Как ты думаешь, ты упомянул про универ. Как ты думаешь, учит ли его в универе застане? учит ли его в универе застане? учит ли его в универе застане? >> Сегодня у меня в гостях человек, который >> Сегодня у меня в гостях человек, который >> Сегодня у меня в гостях человек, который в 19 лет получил офер на Тимлида. Макс,
00:37в 19 лет получил офер на Тимлида. Макс, в 19 лет получил офер на Тимлида. Макс, привет. привет. привет. >> Здорово, >> Здорово, >> Здорово, >> Макс. Сколько ты сейчас зарабатываешь? >> Макс. Сколько ты сейчас зарабатываешь? >> Макс. Сколько ты сейчас зарабатываешь? >> Чуть больше 300 на Арти. >> Чуть больше 300 на Арти. >> Чуть больше 300 на Арти. >> Чем ты вообще занимаешь? >> Чем ты вообще занимаешь? >> Чем ты вообще занимаешь? >> Так, понемногу веду мир к захвату Скайна >> Так, понемногу веду мир к захвату Скайна >> Так, понемногу веду мир к захвату Скайна там и всё. там и всё. там и всё. >> А поподробней? >> А поподробней? >> А поподробней? >> Поподробней. Ну, вообще работаю в сфере
00:50>> Поподробней. Ну, вообще работаю в сфере >> Поподробней. Ну, вообще работаю в сфере data science/ machine learning. Там, data science/ machine learning. Там, data science/ machine learning. Там, конечно, есть куча всяких споров по конечно, есть куча всяких споров по конечно, есть куча всяких споров по поводу того, чем отличается днимчика, но поводу того, чем отличается днимчика, но поводу того, чем отличается днимчика, но пока что ограничимся на этом. А, пока что ограничимся на этом. А, пока что ограничимся на этом. А, собственно, работаю я сейчас в компании собственно, работаю я сейчас в компании собственно, работаю я сейчас в компании Магнит. И главное, чем я занимаюсь, это
01:03Магнит. И главное, чем я занимаюсь, это Магнит. И главное, чем я занимаюсь, это делаю так, чтобы продукты на вашей делаю так, чтобы продукты на вашей делаю так, чтобы продукты на вашей полке, когда вы приходите в Магнит, полке, когда вы приходите в Магнит, полке, когда вы приходите в Магнит, чтобы они там реально были и никуда не чтобы они там реально были и никуда не чтобы они там реально были и никуда не терялись. терялись. терялись. >> А можешь поподробнее рассказать, вот что >> А можешь поподробнее рассказать, вот что >> А можешь поподробнее рассказать, вот что что конкретно, что ты делаешь? что конкретно, что ты делаешь?
01:11что конкретно, что ты делаешь? >> Вся суть нашей работы сводится к тому, >> Вся суть нашей работы сводится к тому, >> Вся суть нашей работы сводится к тому, что мы строим какие-либо алгоритмы, что мы строим какие-либо алгоритмы, что мы строим какие-либо алгоритмы, которые смотрят на всякие характеристики которые смотрят на всякие характеристики которые смотрят на всякие характеристики товаров. В основном это на их продажи. И товаров. В основном это на их продажи. И товаров. В основном это на их продажи. И главное, что мы делаем - это определяем, главное, что мы делаем - это определяем, главное, что мы делаем - это определяем, что если товар долго не продаётся, это
01:25что если товар долго не продаётся, это что если товар долго не продаётся, это потому, что его просто не покупают или потому, что его просто не покупают или потому, что его просто не покупают или это аномалия? Если это какая-то это аномалия? Если это какая-то это аномалия? Если это какая-то аномалия, то мы буквально отправляем аномалия, то мы буквально отправляем аномалия, то мы буквально отправляем сигнал в магазингу, сигнал в магазингу, сигнал в магазингу, >> и работники физически идут и по этому >> и работники физически идут и по этому >> и работники физически идут и по этому сигналу проверяют товар на наличие сигналу проверяют товар на наличие
01:37сигналу проверяют товар на наличие какой-либо проблемы. Ну и если проблема какой-либо проблемы. Ну и если проблема какой-либо проблемы. Ну и если проблема есть, то они её как-то решают, если нет, есть, то они её как-то решают, если нет, есть, то они её как-то решают, если нет, то они нам как бы пишут, что проблемы то они нам как бы пишут, что проблемы то они нам как бы пишут, что проблемы нету. нету. нету. >> То есть это есть весь смысл дата >> То есть это есть весь смысл дата >> То есть это есть весь смысл дата science, да? science, да? science, да? >> Ну это одна очень узкая задача в Data >> Ну это одна очень узкая задача в Data
01:49>> Ну это одна очень узкая задача в Data Science. В целом эта сфера завязана на Science. В целом эта сфера завязана на Science. В целом эта сфера завязана на создании чего угодно связанного с якобы создании чего угодно связанного с якобы создании чего угодно связанного с якобы искусственным интеллектом. То есть, ээ, искусственным интеллектом. То есть, ээ, искусственным интеллектом. То есть, ээ, если ещё больше обобщить, то компания, если ещё больше обобщить, то компания, если ещё больше обобщить, то компания, любая компания, у неё есть там какая-то любая компания, у неё есть там какая-то любая компания, у неё есть там какая-то своя база данных и есть миллиард своя база данных и есть миллиард
02:03своя база данных и есть миллиард каких-то данных вообще любых. И вся наша каких-то данных вообще любых. И вся наша каких-то данных вообще любых. И вся наша задача - сделать так, чтобы на этих задача - сделать так, чтобы на этих задача - сделать так, чтобы на этих данных мы могли как-то заработать. То данных мы могли как-то заработать. То данных мы могли как-то заработать. То есть мы строим какую какие-либо модели есть мы строим какую какие-либо модели есть мы строим какую какие-либо модели искусственного интеллекта. Допустим, это искусственного интеллекта. Допустим, это искусственного интеллекта. Допустим, это какой-либо чёрный ящик. И мы в этот какой-либо чёрный ящик. И мы в этот
02:16какой-либо чёрный ящик. И мы в этот чёрный ящик запихиваем какие-то данные. чёрный ящик запихиваем какие-то данные. чёрный ящик запихиваем какие-то данные. Допустим, одна из таких базовых задач - Допустим, одна из таких базовых задач - Допустим, одна из таких базовых задач - это прогноз спроса на какие-либо товары. это прогноз спроса на какие-либо товары. это прогноз спроса на какие-либо товары. допустим, сколько там сыра купят завтра. допустим, сколько там сыра купят завтра. допустим, сколько там сыра купят завтра. И компаниям необходимо вот продуктовым, И компаниям необходимо вот продуктовым, И компаниям необходимо вот продуктовым, чтобы был заранее известен ээ количество
02:33чтобы был заранее известен ээ количество чтобы был заранее известен ээ количество спроса на какой-либо товар. И мы спроса на какой-либо товар. И мы спроса на какой-либо товар. И мы запихиваем историю продаж этого товара в запихиваем историю продаж этого товара в запихиваем историю продаж этого товара в модель, а модель говорит, сколько купят модель, а модель говорит, сколько купят модель, а модель говорит, сколько купят сыра завтра. И на основании этого сыра завтра. И на основании этого сыра завтра. И на основании этого компания уже выбирает, сколько сыра компания уже выбирает, сколько сыра компания уже выбирает, сколько сыра привести в конкретно этот магазин, чтобы
02:45привести в конкретно этот магазин, чтобы привести в конкретно этот магазин, чтобы там было, грубо говоря, ровно столько, там было, грубо говоря, ровно столько, там было, грубо говоря, ровно столько, сколько надо, чтобы его купили, и чтобы сколько надо, чтобы его купили, и чтобы сколько надо, чтобы его купили, и чтобы не было избытка, потому что сыр там не было избытка, потому что сыр там не было избытка, потому что сыр там может испортиться, и тогда они потеряют может испортиться, и тогда они потеряют может испортиться, и тогда они потеряют деньги. А это какое-то конкретное деньги. А это какое-то конкретное деньги. А это какое-то конкретное направление в ДС? А то, что я описал,
02:57направление в ДС? А то, что я описал, направление в ДС? А то, что я описал, это больше относится к классическому это больше относится к классическому это больше относится к классическому машинному обучению. А вообще SН делится машинному обучению. А вообще SН делится машинному обучению. А вообще SН делится на довольно-таки много направлений. И на довольно-таки много направлений. И на довольно-таки много направлений. И самое базовое и самое, с которого в самое базовое и самое, с которого в самое базовое и самое, с которого в целом D Science и начался - это целом D Science и начался - это целом D Science и начался - это классическое машинное обучение. Оно классическое машинное обучение. Оно
03:11классическое машинное обучение. Оно завязано на классических алгоритмов, но завязано на классических алгоритмов, но завязано на классических алгоритмов, но в них уже углубляться не будем. в них уже углубляться не будем. в них уже углубляться не будем. Единственное, что по ним можно сказать - Единственное, что по ним можно сказать - Единственное, что по ним можно сказать - это не нейронные сети, это другие это не нейронные сети, это другие это не нейронные сети, это другие математические алгоритмы. И в математические алгоритмы. И в математические алгоритмы. И в классическом машином обучении у тебя всё классическом машином обучении у тебя всё
03:22классическом машином обучении у тебя всё идёт на каких-либо табличных данных. То идёт на каких-либо табличных данных. То идёт на каких-либо табличных данных. То есть можно ещё привести в пример задачу есть можно ещё привести в пример задачу есть можно ещё привести в пример задачу какого-нибудь кредитного скоринга. Это какого-нибудь кредитного скоринга. Это какого-нибудь кредитного скоринга. Это когда вот в банк приходит человек и когда вот в банк приходит человек и когда вот в банк приходит человек и хочет взять кредит там на телевизор, и у хочет взять кредит там на телевизор, и у хочет взять кредит там на телевизор, и у человека есть какие-либо характеристики.
03:35человека есть какие-либо характеристики. человека есть какие-либо характеристики. Грубо говоря, это вот буквальная Грубо говоря, это вот буквальная Грубо говоря, это вот буквальная табличка, где одна строка - это один табличка, где одна строка - это один табличка, где одна строка - это один человек, а столбцы - это его человек, а столбцы - это его человек, а столбцы - это его характеристики. То есть, например, его характеристики. То есть, например, его характеристики. То есть, например, его пол, возраст, его уровень дохода, его пол, возраст, его уровень дохода, его пол, возраст, его уровень дохода, его там семейное положение, были ли у него там семейное положение, были ли у него
03:49там семейное положение, были ли у него кредиты в других банках, были ли у него кредиты в других банках, были ли у него кредиты в других банках, были ли у него просрочки по этим кредитам и так далее, просрочки по этим кредитам и так далее, просрочки по этим кредитам и так далее, и так далее, и так далее. Этих признаков и так далее, и так далее. Этих признаков и так далее, и так далее. Этих признаков может быть сотни. И мы по этим признакам может быть сотни. И мы по этим признакам может быть сотни. И мы по этим признакам выдаём вероятность того, что человек нам выдаём вероятность того, что человек нам выдаём вероятность того, что человек нам кредит не вернёт. И по этой вероятности
04:04кредит не вернёт. И по этой вероятности кредит не вернёт. И по этой вероятности просто определяем, как каким людям просто определяем, как каким людям просто определяем, как каким людям выдавать кредит, а каким людям не выдавать кредит, а каким людям не выдавать кредит, а каким людям не выдавать кредит. Это вот по выдавать кредит. Это вот по выдавать кредит. Это вот по классическому машинному обучению. Также классическому машинному обучению. Также классическому машинному обучению. Также сейчас самое популярное направление NLP. сейчас самое популярное направление NLP. сейчас самое популярное направление NLP. Думаю, все люди вообще уже на свете Думаю, все люди вообще уже на свете
04:16Думаю, все люди вообще уже на свете знают, что такое вот именно в общем знают, что такое вот именно в общем знают, что такое вот именно в общем понимании искусственный интеллект, понимании искусственный интеллект, понимании искусственный интеллект, всякие чат GPT, мини, всякие другие всякие чат GPT, мини, всякие другие всякие чат GPT, мини, всякие другие лмки, большие языковые модели. Вот NLP лмки, большие языковые модели. Вот NLP лмки, большие языковые модели. Вот NLP занимается всем, что связано с занимается всем, что связано с занимается всем, что связано с обработкой естественного языка. И оно обработкой естественного языка. И оно
04:30обработкой естественного языка. И оно как бы и расшифровывается как Natural как бы и расшифровывается как Natural как бы и расшифровывается как Natural Language processing. Это обработка Language processing. Это обработка Language processing. Это обработка естественного языка. И в NLP, э, это естественного языка. И в NLP, э, это естественного языка. И в NLP, э, это тоже очень обширная сфера. Там CV тоже тоже очень обширная сфера. Там CV тоже тоже очень обширная сфера. Там CV тоже разделяется на миллиард своих сфер и разделяется на миллиард своих сфер и разделяется на миллиард своих сфер и NLP. Но про NLP поговорить поинтереснее, NLP. Но про NLP поговорить поинтереснее,
04:42NLP. Но про NLP поговорить поинтереснее, потому что оно касается больше каждого потому что оно касается больше каждого потому что оно касается больше каждого из нас, и это более хайповая сейчас из из нас, и это более хайповая сейчас из из нас, и это более хайповая сейчас из всех направлений. А началось оно всё с всех направлений. А началось оно всё с всех направлений. А началось оно всё с самых каких-то базовых задачек, когда, самых каких-то базовых задачек, когда, самых каких-то базовых задачек, когда, грубо говоря, чтобы машина, то есть грубо говоря, чтобы машина, то есть грубо говоря, чтобы машина, то есть компьютер, понял текст, этот текст нужно компьютер, понял текст, этот текст нужно
04:56компьютер, понял текст, этот текст нужно перевести в какие-то какие-либо числа. И перевести в какие-то какие-либо числа. И перевести в какие-то какие-либо числа. И для этого создавались разные алгоритмы для этого создавались разные алгоритмы для этого создавались разные алгоритмы для перевода в числа. И получи для перевода в числа. И получи для перевода в числа. И получи получались какие-либо вектора вместо получались какие-либо вектора вместо получались какие-либо вектора вместо слов. И, например, самая простая задача слов. И, например, самая простая задача слов. И, например, самая простая задача NLP может быть определение тональности NLP может быть определение тональности
05:12NLP может быть определение тональности отзыва. Вот, допустим, на каком-нибудь отзыва. Вот, допустим, на каком-нибудь отзыва. Вот, допустим, на каком-нибудь там ВБ или Озоне или любом другом там ВБ или Озоне или любом другом там ВБ или Озоне или любом другом маркетплейсе ты заказал какой-либо товар маркетплейсе ты заказал какой-либо товар маркетплейсе ты заказал какой-либо товар и оставил там текстом отзыв типа круто и оставил там текстом отзыв типа круто и оставил там текстом отзыв типа круто понравилось или не полная Вот. И понравилось или не полная Вот. И понравилось или не полная Вот. И вот этот твой отзыв, он э вот этот твой отзыв, он э
05:25вот этот твой отзыв, он э векторизировался, превращался в векторизировался, превращался в векторизировался, превращался в какой-либо из наборов чисел. И после какой-либо из наборов чисел. И после какой-либо из наборов чисел. И после этого этого этого уже классифицировалось, то есть уже классифицировалось, то есть уже классифицировалось, то есть отдавался ему класс один положительный отдавался ему класс один положительный отдавался ему класс один положительный или класс ноль негативный. Это такая или класс ноль негативный. Это такая или класс ноль негативный. Это такая самая базовая задачка NLP. Создание LM самая базовая задачка NLP. Создание LM
05:40самая базовая задачка NLP. Создание LM также относится к самой сфере NLP. И также относится к самой сфере NLP. И также относится к самой сфере NLP. И далее уже у нас идут всякие агентные, далее уже у нас идут всякие агентные, далее уже у нас идут всякие агентные, мультиагентные архитектуры. Я думаю, мультиагентные архитектуры. Я думаю, мультиагентные архитектуры. Я думаю, кто-то уже, особенно из людей, которые кто-то уже, особенно из людей, которые кто-то уже, особенно из людей, которые очень часто смотрели в интернете, как очень часто смотрели в интернете, как очень часто смотрели в интернете, как видосы по типу как заработать онлайн или видосы по типу как заработать онлайн или
05:55видосы по типу как заработать онлайн или как выйти на онлайн-доход, они по-любому как выйти на онлайн-доход, они по-любому как выйти на онлайн-доход, они по-любому уже видели миллиард уже видели миллиард уже видели миллиард >> всяких гайдов, курсов и так далее по >> всяких гайдов, курсов и так далее по >> всяких гайдов, курсов и так далее по созданию автоматизации или всяких созданию автоматизации или всяких созданию автоматизации или всяких отдельных систем через N и подобные отдельных систем через N и подобные отдельных систем через N и подобные системы. Вот. Это уже относится к разным системы. Вот. Это уже относится к разным
06:08системы. Вот. Это уже относится к разным агентам и так далее, но это очень агентам и так далее, но это очень агентам и так далее, но это очень верхнеуровневое, и это в целом до верхнеуровневое, и это в целом до верхнеуровневое, и это в целом до Science особого отношения не имеет, Science особого отношения не имеет, Science особого отношения не имеет, потому что а ты это делаешь вообще без потому что а ты это делаешь вообще без потому что а ты это делаешь вообще без написания кода на каких-то написания кода на каких-то написания кода на каких-то конструкторах. Это то же самое, что конструкторах. Это то же самое, что конструкторах. Это то же самое, что сказать, что ты фронтендер, но ты все
06:22сказать, что ты фронтендер, но ты все сказать, что ты фронтендер, но ты все сайты на тильде пилишь и вообще кода в сайты на тильде пилишь и вообще кода в сайты на тильде пилишь и вообще кода в глаза не видел. Это вот на таком уровне. глаза не видел. Это вот на таком уровне. глаза не видел. Это вот на таком уровне. Но вообще все эти агенты - это очень Но вообще все эти агенты - это очень Но вообще все эти агенты - это очень навороченная и крутая тема в современном навороченная и крутая тема в современном навороченная и крутая тема в современном мире, которая больше всего хайпует, как мире, которая больше всего хайпует, как
06:32мире, которая больше всего хайпует, как там в Силиконовой долине и во всяких там там в Силиконовой долине и во всяких там там в Силиконовой долине и во всяких там Yкомбинатор и так далее. Если ты Yкомбинатор и так далее. Если ты Yкомбинатор и так далее. Если ты добавляешь приписку к своей компании AI, добавляешь приписку к своей компании AI, добавляешь приписку к своей компании AI, у тебя сразу несколько нулей в у тебя сразу несколько нулей в у тебя сразу несколько нулей в инвестициях появляется. И вот большая инвестициях появляется. И вот большая инвестициях появляется. И вот большая часть из всех этих компаний, они как раз часть из всех этих компаний, они как раз
06:44часть из всех этих компаний, они как раз сейчас построены на мультиагент. сейчас построены на мультиагент. сейчас построены на мультиагент. >> Что такое лмка? >> Что такое лмка? >> Что такое лмка? >> LлM - это какой-то, грубо говоря, робот, >> LлM - это какой-то, грубо говоря, робот, >> LлM - это какой-то, грубо говоря, робот, которого запихнули просто килотону, весь которого запихнули просто килотону, весь которого запихнули просто килотону, весь интернет, весь текст, который в интернет, весь текст, который в интернет, весь текст, который в интернете есть. Угу. интернете есть. Угу. интернете есть. Угу. >> И он на нём обучался. Чему он конкретно >> И он на нём обучался. Чему он конкретно
06:57>> И он на нём обучался. Чему он конкретно обучался? Он просто в тупую учится обучался? Он просто в тупую учится обучался? Он просто в тупую учится предсказывать, какое будет следующее предсказывать, какое будет следующее предсказывать, какое будет следующее слово. То есть, ээ, он видит в обучении слово. То есть, ээ, он видит в обучении слово. То есть, ээ, он видит в обучении приложения первый человек в мире приложения первый человек в мире приложения первый человек в мире полетевший на Луну. Это и там, допустим, полетевший на Луну. Это и там, допустим, полетевший на Луну. Это и там, допустим, Сиксак Гигарин. И потом, если написать в Сиксак Гигарин. И потом, если написать в
07:14Сиксак Гигарин. И потом, если написать в ЛМ то же самое, вот это начальное ЛМ то же самое, вот это начальное ЛМ то же самое, вот это начальное предложение, то оно просто, грубо предложение, то оно просто, грубо предложение, то оно просто, грубо говоря, выдаст вероятность всем словам, говоря, выдаст вероятность всем словам, говоря, выдаст вероятность всем словам, которые она только знает. И у слова которые она только знает. И у слова которые она только знает. И у слова Гагарин будет наибольшая вероятность. Гагарин будет наибольшая вероятность. Гагарин будет наибольшая вероятность. Это абсолютно всё, что делают большие Это абсолютно всё, что делают большие
07:25Это абсолютно всё, что делают большие языковые модели. А на этом в целом по языковые модели. А на этом в целом по языковые модели. А на этом в целом по ним, я думаю, можно вопрос закрыть, ним, я думаю, можно вопрос закрыть, ним, я думаю, можно вопрос закрыть, потому что у них нету никакого сознания. потому что у них нету никакого сознания. потому что у них нету никакого сознания. У LЛM не умеет думать. Они никогда не У LЛM не умеет думать. Они никогда не У LЛM не умеет думать. Они никогда не думают, у них нет сознания. И даже думают, у них нет сознания. И даже думают, у них нет сознания. И даже несмотря на то, что они есть там несмотря на то, что они есть там
07:39несмотря на то, что они есть там думающие reasoning thinking модели, а думающие reasoning thinking модели, а думающие reasoning thinking модели, а это не значит абсолютно практически это не значит абсолютно практически это не значит абсолютно практически ничего, потому что всё, что в них ничего, потому что всё, что в них ничего, потому что всё, что в них меняется, это меняется, это меняется, это когда ты пишешь, э, допустим, когда ты пишешь, э, допустим, когда ты пишешь, э, допустим, проанализируя этот кусок кода и проанализируя этот кусок кода и проанализируя этот кусок кода и выбираешь недумующую модельку, то ей на выбираешь недумующую модельку, то ей на
07:56выбираешь недумующую модельку, то ей на вход подаётся проанализировать следующий вход подаётся проанализировать следующий вход подаётся проанализировать следующий кусок кода и твой кусок кода. кусок кода и твой кусок кода. кусок кода и твой кусок кода. >> Угу. И она выдаёт ответ не потому, что >> Угу. И она выдаёт ответ не потому, что >> Угу. И она выдаёт ответ не потому, что она поняла твой текст, а потому, что по она поняла твой текст, а потому, что по она поняла твой текст, а потому, что по статистике на всех текстах, которые она статистике на всех текстах, которые она статистике на всех текстах, которые она обучалась, в том числе и на всём обучалась, в том числе и на всём
08:08обучалась, в том числе и на всём Детхабе, далее был анализ вот конкретно Детхабе, далее был анализ вот конкретно Детхабе, далее был анализ вот конкретно по такому порядку в таких пунктах твоего по такому порядку в таких пунктах твоего по такому порядку в таких пунктах твоего кода, а сама она думать не умеет. Когда кода, а сама она думать не умеет. Когда кода, а сама она думать не умеет. Когда же ты выбираешь думающую модельку, то же ты выбираешь думающую модельку, то же ты выбираешь думающую модельку, то просто в конец твоего промта, а то есть просто в конец твоего промта, а то есть просто в конец твоего промта, а то есть твоего сообщения, которое ты отправил
08:23твоего сообщения, которое ты отправил твоего сообщения, которое ты отправил про анализирую кусок кода и так далее, про анализирую кусок кода и так далее, про анализирую кусок кода и так далее, добавляется. добавляется. добавляется. >> Перед этим внимательно подумай, не >> Перед этим внимательно подумай, не >> Перед этим внимательно подумай, не спеши. вначале порассуждаю и только спеши. вначале порассуждаю и только спеши. вначале порассуждаю и только потом дай ответ. И ко всему этому потом дай ответ. И ко всему этому потом дай ответ. И ко всему этому зашивается, что, э, когда модель зашивается, что, э, когда модель зашивается, что, э, когда модель обучается, там дополнительные всякие
08:37обучается, там дополнительные всякие обучается, там дополнительные всякие трюки используются, что трюки используются, что трюки используются, что вначале у тебя появляется там типа вначале у тебя появляется там типа вначале у тебя появляется там типа какой-то специальный токен, там, грубо какой-то специальный токен, там, грубо какой-то специальный токен, там, грубо говоря, какая-то команда, и она просто говоря, какая-то команда, и она просто говоря, какая-то команда, и она просто отделяет раздел размышлений lм, хотя это отделяет раздел размышлений lм, хотя это отделяет раздел размышлений lм, хотя это просто тот же самый её ответ, от просто тот же самый её ответ, от
08:51просто тот же самый её ответ, от финального ответа. финального ответа. финального ответа. >> И просто потом он вырезается обычными >> И просто потом он вырезается обычными >> И просто потом он вырезается обычными правилами, и тебе выдаётся только правилами, и тебе выдаётся только правилами, и тебе выдаётся только финальный ответ. Но так она не думала. финальный ответ. Но так она не думала. финальный ответ. Но так она не думала. Она просто её попросили вначале распиши Она просто её попросили вначале распиши Она просто её попросили вначале распиши свои рассуждения и только потом дай свои рассуждения и только потом дай свои рассуждения и только потом дай ответ, а рассуждение потом просто
09:05ответ, а рассуждение потом просто ответ, а рассуждение потом просто вырезали. Это всё отличие думающих от вырезали. Это всё отличие думающих от вырезали. Это всё отличие думающих от недумающих моделей. Но по сути это всё недумающих моделей. Но по сути это всё недумающих моделей. Но по сути это всё то же самое, и они банально, а, выдают то же самое, и они банально, а, выдают то же самое, и они банально, а, выдают наиболее вероятный следующий следующее наиболее вероятный следующий следующее наиболее вероятный следующий следующее слово. На этом заключается всё основное слово. На этом заключается всё основное слово. На этом заключается всё основное устройство современных лмок. До этого я
09:24устройство современных лмок. До этого я устройство современных лмок. До этого я ещё говорил про агентов и чем они вообще ещё говорил про агентов и чем они вообще ещё говорил про агентов и чем они вообще отличаются от ЛМ. в тупую предсказывает отличаются от ЛМ. в тупую предсказывает отличаются от ЛМ. в тупую предсказывает следующее слово, и она в тупую делает следующее слово, и она в тупую делает следующее слово, и она в тупую делает то, что ты ей скажешь. А Гендже он уже то, что ты ей скажешь. А Гендже он уже то, что ты ей скажешь. А Гендже он уже умеет к нему подключаются, во-первых, умеет к нему подключаются, во-первых,
09:35умеет к нему подключаются, во-первых, какие-либо инструменты. Допустим, там какие-либо инструменты. Допустим, там какие-либо инструменты. Допустим, там самое банальное - это поиск в интернете. самое банальное - это поиск в интернете. самое банальное - это поиск в интернете. То есть и тут он также, это не человек, То есть и тут он также, это не человек, То есть и тут он также, это не человек, который идёт и ищет в интернете, он который идёт и ищет в интернете, он который идёт и ищет в интернете, он просто в своём сгенерированном тексте, просто в своём сгенерированном тексте, просто в своём сгенерированном тексте, точно также, как есть блок рассуждений, точно также, как есть блок рассуждений,
09:48точно также, как есть блок рассуждений, вот у него есть блок вызова функций, и вот у него есть блок вызова функций, и вот у него есть блок вызова функций, и он в блок вызова функций просто он в блок вызова функций просто он в блок вызова функций просто генерирует параметры, которые передаются генерирует параметры, которые передаются генерирует параметры, которые передаются потом в какую-то другую программу, потом в какую-то другую программу, потом в какую-то другую программу, которая уже отсылает запрос в интернет и которая уже отсылает запрос в интернет и которая уже отсылает запрос в интернет и потом возвращает ответ этого запроса. И потом возвращает ответ этого запроса. И
10:02потом возвращает ответ этого запроса. И в эту лэмку подаётся уже новый промт с в эту лэмку подаётся уже новый промт с в эту лэмку подаётся уже новый промт с вот этой инфой с интернета. И она уже на вот этой инфой с интернета. И она уже на вот этой инфой с интернета. И она уже на основании этого промта с инфо из основании этого промта с инфо из основании этого промта с инфо из интернета выдаёт свой ответ. А вот это интернета выдаёт свой ответ. А вот это интернета выдаёт свой ответ. А вот это первое отличие агентов от LLM. И там их первое отличие агентов от LLM. И там их первое отличие агентов от LLM. И там их в целом довольно много, но ещё из в целом довольно много, но ещё из
10:19в целом довольно много, но ещё из основных - это то, что агент автономен и основных - это то, что агент автономен и основных - это то, что агент автономен и он умеет сам выбирать, что ему он умеет сам выбирать, что ему он умеет сам выбирать, что ему использовать. То есть ты можешь ему дать использовать. То есть ты можешь ему дать использовать. То есть ты можешь ему дать более верхнеуровневую задачу при более верхнеуровневую задачу при более верхнеуровневую задачу при условии, что к нему подключены всякие условии, что к нему подключены всякие условии, что к нему подключены всякие инструменты. Допустим, там, э, инструменты. Допустим, там, э,
10:30инструменты. Допустим, там, э, использование каких-либо корпоративных использование каких-либо корпоративных использование каких-либо корпоративных ресурсов, допустим, там на конфлюuнс ресурсов, допустим, там на конфлюuнс ресурсов, допустим, там на конфлюuнс залезть, почитать что-нибудь, оттуда залезть, почитать что-нибудь, оттуда залезть, почитать что-нибудь, оттуда достать и так далее, и так далее, и так достать и так далее, и так далее, и так достать и так далее, и так далее, и так далее, вплоть до там подключения к далее, вплоть до там подключения к далее, вплоть до там подключения к твоему GTHub репозиторию сканинга всего твоему GTHub репозиторию сканинга всего
10:40твоему GTHub репозиторию сканинга всего твоего кода и выдача ответа на основе твоего кода и выдача ответа на основе твоего кода и выдача ответа на основе него. И ты ему даёшь какую-то верхнюю него. И ты ему даёшь какую-то верхнюю него. И ты ему даёшь какую-то верхнюю уровенью задачу. Например, ээ придумай, уровенью задачу. Например, ээ придумай, уровенью задачу. Например, ээ придумай, как оптимизировать ээ код, который там в как оптимизировать ээ код, который там в как оптимизировать ээ код, который там в таком-то репозитории находится, и всё. таком-то репозитории находится, и всё. таком-то репозитории находится, и всё. Он сам понимает, что ему надо вызвать
10:58Он сам понимает, что ему надо вызвать Он сам понимает, что ему надо вызвать инструмент, который обращается к этому инструмент, который обращается к этому инструмент, который обращается к этому репозиторию, взять оттуда код, прочитать репозиторию, взять оттуда код, прочитать репозиторию, взять оттуда код, прочитать этот код, при необходимости сделать этот код, при необходимости сделать этот код, при необходимости сделать webсarch, ну, то есть поискать в webсarch, ну, то есть поискать в webсarch, ну, то есть поискать в интернете инфу по каким-либо интернете инфу по каким-либо интернете инфу по каким-либо инструментам оптимизации. И потом он уже инструментам оптимизации. И потом он уже
11:10инструментам оптимизации. И потом он уже сам выдаёт ответ. То есть он сам сам выдаёт ответ. То есть он сам сам выдаёт ответ. То есть он сам выбирает, что делать. Он уже не выбирает, что делать. Он уже не выбирает, что делать. Он уже не исследует твоим инструкциям на 100%. Ты исследует твоим инструкциям на 100%. Ты исследует твоим инструкциям на 100%. Ты ему даёшь более верхнеуровневую ему даёшь более верхнеуровневую ему даёшь более верхнеуровневую постановку задач. То есть агенты - это постановку задач. То есть агенты - это постановку задач. То есть агенты - это просто переход на более высокую просто переход на более высокую просто переход на более высокую абстракцию в сравнении с лмками
11:24абстракцию в сравнении с лмками абстракцию в сравнении с лмками >> и всё. >> и всё. >> и всё. Да, Да, Да, >> всё. >> всё. >> всё. >> А, понятно. Какие ещё есть направления в понятно. Какие ещё есть направления в ДС? ДС? ДС? >> А ещё направление в ДС вот это я >> А ещё направление в ДС вот это я >> А ещё направление в ДС вот это я перечислил три самые наиболее основные. перечислил три самые наиболее основные. перечислил три самые наиболее основные. Это Classic Milan LPSV. Тут, если их ещё Это Classic Milan LPSV. Тут, если их ещё Это Classic Milan LPSV. Тут, если их ещё проградировать по популярности, то на проградировать по популярности, то на
11:42проградировать по популярности, то на топ- один по количеству аканти топ- один по количеству аканти топ- один по количеству аканти популярности будет NLP, на втором популярности будет NLP, на втором популярности будет NLP, на втором ClassicML и на третьем CV. А, но помимо ClassicML и на третьем CV. А, но помимо ClassicML и на третьем CV. А, но помимо этого есть ещё ещё одно направление, это этого есть ещё ещё одно направление, это этого есть ещё ещё одно направление, это кISС, рекомендационная рекомендательная кISС, рекомендационная рекомендательная кISС, рекомендационная рекомендательная система. система. система. >> А, и оно в себе уже может совмещать вот
12:00>> А, и оно в себе уже может совмещать вот >> А, и оно в себе уже может совмещать вот все эти три направления. Может, где-то все эти три направления. Может, где-то все эти три направления. Может, где-то будет только два направления, где-то будет только два направления, где-то будет только два направления, где-то будет ещё что-то. Гораздо проще где-то будет ещё что-то. Гораздо проще где-то будет ещё что-то. Гораздо проще где-то одним классическим машинам обучения одним классическим машинам обучения одним классическим машинам обучения будет обходиться. Но самое банальное - будет обходиться. Но самое банальное - будет обходиться. Но самое банальное - это на любом маркетплейсе вы заходите на
12:12это на любом маркетплейсе вы заходите на это на любом маркетплейсе вы заходите на какую-либо карточку товара, там, я не какую-либо карточку товара, там, я не какую-либо карточку товара, там, я не знаю, пылесос хотите себе купить, знаю, пылесос хотите себе купить, знаю, пылесос хотите себе купить, тыкаете по первому пылесосу, и у вас тыкаете по первому пылесосу, и у вас тыкаете по первому пылесосу, и у вас ниже есть ещё предложка пылесосов. Вот ниже есть ещё предложка пылесосов. Вот ниже есть ещё предложка пылесосов. Вот они это это также задача data science и они это это также задача data science и они это это также задача data science и машин лернинга. А то есть машин лернинга. А то есть
12:26машин лернинга. А то есть рекомендовать вам какие-то товары на рекомендовать вам какие-то товары на рекомендовать вам какие-то товары на основе ваших интересов. И почему оно основе ваших интересов. И почему оно основе ваших интересов. И почему оно совмещает сразу все три вот эти совмещает сразу все три вот эти совмещает сразу все три вот эти направления? Точнее, может совмещать. А, направления? Точнее, может совмещать. А, направления? Точнее, может совмещать. А, во-первых, потому что из классического во-первых, потому что из классического во-первых, потому что из классического машинного обучения могут использоваться машинного обучения могут использоваться
12:40машинного обучения могут использоваться там те же самые алгоритмы. Там там те же самые алгоритмы. Там там те же самые алгоритмы. Там дополнительно подключаются всякие дополнительно подключаются всякие дополнительно подключаются всякие алгоритмы именно из рекомендательных алгоритмы именно из рекомендательных алгоритмы именно из рекомендательных систем. Но чтобы дать рекомендацию систем. Но чтобы дать рекомендацию систем. Но чтобы дать рекомендацию товара, можно смотреть на описание того товара, можно смотреть на описание того товара, можно смотреть на описание того товара, что ты выбрал. А это какой-либо товара, что ты выбрал. А это какой-либо
12:53товара, что ты выбрал. А это какой-либо текст. Соответственно, обработкой текста текст. Соответственно, обработкой текста текст. Соответственно, обработкой текста занимается NLP и уже сюда подключается занимается NLP и уже сюда подключается занимается NLP и уже сюда подключается NLP. Также есть картинка пылесоса. NLP. Также есть картинка пылесоса. NLP. Также есть картинка пылесоса. Возможно, вам просто визуально пылесос Возможно, вам просто визуально пылесос Возможно, вам просто визуально пылесос какой-то понравился, и вам всё равно, какой-то понравился, и вам всё равно, какой-то понравился, и вам всё равно, какие у него характеристики. какие у него характеристики.
13:04какие у него характеристики. И, соответственно, находятся пылесосы не И, соответственно, находятся пылесосы не И, соответственно, находятся пылесосы не только по там их характеристикам, цене и только по там их характеристикам, цене и только по там их характеристикам, цене и описанию, но ещё и по его визуалу. И, описанию, но ещё и по его визуалу. И, описанию, но ещё и по его визуалу. И, соответственно, поэтому включаются сюда соответственно, поэтому включаются сюда соответственно, поэтому включаются сюда сразу все три направления. сразу все три направления. сразу все три направления. А это по рекомендательным системам. Ещё А это по рекомендательным системам. Ещё
13:19А это по рекомендательным системам. Ещё есть одно такое есть одно такое есть одно такое э как бы злакомое направление - это э как бы злакомое направление - это э как бы злакомое направление - это quantity trading, либо же quantity trading, либо же quantity trading, либо же алгоритмический трейдинг. Ээ, ну и всё, алгоритмический трейдинг. Ээ, ну и всё, алгоритмический трейдинг. Ээ, ну и всё, что связано с спекуляцией какими-либо что связано с спекуляцией какими-либо что связано с спекуляцией какими-либо валютами, только используя уже валютами, только используя уже валютами, только используя уже какие-либо способы из машинного какие-либо способы из машинного
13:36какие-либо способы из машинного обучения. А почему он такой злакомый обучения. А почему он такой злакомый обучения. А почему он такой злакомый кусочек? Потому что там ходят слухи, кусочек? Потому что там ходят слухи, кусочек? Потому что там ходят слухи, потому что по этому направлению очень потому что по этому направлению очень потому что по этому направлению очень мало информации, и с ним, с этого мало информации, и с ним, с этого мало информации, и с ним, с этого направления, вы видел только один направления, вы видел только один направления, вы видел только один адекватный видос у IT красавчика. У адекватный видос у IT красавчика. У
13:54адекватный видос у IT красавчика. У него, по-моему, у него был подкаст с него, по-моему, у него был подкаст с него, по-моему, у него был подкаст с реальным алготрейдером, который по итогу реальным алготрейдером, который по итогу реальным алготрейдером, который по итогу оказался чемпионом Межнара по математике оказался чемпионом Межнара по математике оказался чемпионом Межнара по математике и обучался в каких-то там, я не помню, и обучался в каких-то там, я не помню, и обучался в каких-то там, я не помню, зарубежных крутых школах в Европе. Ну, зарубежных крутых школах в Европе. Ну, зарубежных крутых школах в Европе. Ну, короче, в это направление очень тяжёлый
14:08короче, в это направление очень тяжёлый короче, в это направление очень тяжёлый вход, но, во-первых, у них базовые ЗП вход, но, во-первых, у них базовые ЗП вход, но, во-первых, у них базовые ЗП очень высокие, типа там 8-10.000 очень высокие, типа там 8-10.000 очень высокие, типа там 8-10.000 долларов, как по слухам, а им дают долларов, как по слухам, а им дают долларов, как по слухам, а им дают сразу. Но это далеко не самое крутое, сразу. Но это далеко не самое крутое, сразу. Но это далеко не самое крутое, потому что они первые там могут полгода, потому что они первые там могут полгода, потому что они первые там могут полгода, год вообще никак не приносить пользу
14:22год вообще никак не приносить пользу год вообще никак не приносить пользу компанию, потому что они будут просто компанию, потому что они будут просто компанию, потому что они будут просто пилить какую-то свою стратегию, а, грубо пилить какую-то свою стратегию, а, грубо пилить какую-то свою стратегию, а, грубо говоря, свой искусственный интеллект, говоря, свой искусственный интеллект, говоря, свой искусственный интеллект, который будет выбирать, что купить, что который будет выбирать, что купить, что который будет выбирать, что купить, что продать и когда это сделать. Но когда продать и когда это сделать. Но когда продать и когда это сделать. Но когда они это допиливают и это начинает
14:35они это допиливают и это начинает они это допиливают и это начинает работать, то оно начинает приносить работать, то оно начинает приносить работать, то оно начинает приносить колоссальную прибыль компании, поскольку колоссальную прибыль компании, поскольку колоссальную прибыль компании, поскольку это всё крутится на огромных оборотах это всё крутится на огромных оборотах это всё крутится на огромных оборотах денег, и у этих людей помимо базовой ЗП денег, и у этих людей помимо базовой ЗП денег, и у этих людей помимо базовой ЗП есть процент от этого. У. И вот тогда у есть процент от этого. У. И вот тогда у есть процент от этого. У. И вот тогда у них уже взлетают доходы просто в космос.
14:48них уже взлетают доходы просто в космос. них уже взлетают доходы просто в космос. Но почти в космос. В космос они Но почти в космос. В космос они Но почти в космос. В космос они взлетают, когда они вот пару лет так взлетают, когда они вот пару лет так взлетают, когда они вот пару лет так поработают, а потом просто в момент поработают, а потом просто в момент поработают, а потом просто в момент сольются и заберут свой алгоритм и сольются и заберут свой алгоритм и сольются и заберут свой алгоритм и откроют свой такой же фонд, привлекут откроют свой такой же фонд, привлекут откроют свой такой же фонд, привлекут себе инвестиции и начнут всё это делать себе инвестиции и начнут всё это делать
15:00себе инвестиции и начнут всё это делать на себя, получая уже не проценты, а full на себя, получая уже не проценты, а full на себя, получая уже не проценты, а full прайс. Запретный плод, но, как известно, прайс. Запретный плод, но, как известно, прайс. Запретный плод, но, как известно, у запретного плода он вкусный и манит, у запретного плода он вкусный и манит, у запретного плода он вкусный и манит, но у него есть всякие минусы, что ты за но у него есть всякие минусы, что ты за но у него есть всякие минусы, что ты за него потом ему поплатишься. него потом ему поплатишься. него потом ему поплатишься. И, во-первых, первая плата за это - это И, во-первых, первая плата за это - это
15:13И, во-первых, первая плата за это - это то, что туда просто катастрофически то, что туда просто катастрофически то, что туда просто катастрофически тяжёлый порог входа. Второе, то, что у тяжёлый порог входа. Второе, то, что у тяжёлый порог входа. Второе, то, что у тебя очень мало вакансий на эту тему. И тебя очень мало вакансий на эту тему. И тебя очень мало вакансий на эту тему. И в основном они только зарубежные, потому в основном они только зарубежные, потому в основном они только зарубежные, потому что в России всяких таких инвестиций и что в России всяких таких инвестиций и что в России всяких таких инвестиций и трейдинговых штук трейдинговых штук
15:27трейдинговых штук довольно мало, но вообще есть, но их довольно мало, но вообще есть, но их довольно мало, но вообще есть, но их просто сильно меньше. И третье - это просто сильно меньше. И третье - это просто сильно меньше. И третье - это довольно монотонная работа. Тут у тебя довольно монотонная работа. Тут у тебя довольно монотонная работа. Тут у тебя не будет чего-то мегауникального, не будет чего-то мегауникального, не будет чего-то мегауникального, интересного. Ты просто сидишь и интересного. Ты просто сидишь и интересного. Ты просто сидишь и изучаешь, грубо говоря, какие-то изучаешь, грубо говоря, какие-то изучаешь, грубо говоря, какие-то математические методы. Это вот прямо
15:43математические методы. Это вот прямо математические методы. Это вот прямо душная математика будет. И не будет душная математика будет. И не будет душная математика будет. И не будет такого, что ты прямо сидишь там, ничего такого, что ты прямо сидишь там, ничего такого, что ты прямо сидишь там, ничего не делаешь, задачки вжире закрываешь и не делаешь, задачки вжире закрываешь и не делаешь, задачки вжире закрываешь и всё. Тут тебе нужно будет прямо реально всё. Тут тебе нужно будет прямо реально всё. Тут тебе нужно будет прямо реально что-то жёстко думать, придумывать, чтобы что-то жёстко думать, придумывать, чтобы что-то жёстко думать, придумывать, чтобы потому что тебе нужно придумать такой
15:55потому что тебе нужно придумать такой потому что тебе нужно придумать такой алгоритм, который обходит все другие алгоритм, который обходит все другие алгоритм, который обходит все другие алгоритмы. А, и тебе нужно буквально алгоритмы. А, и тебе нужно буквально алгоритмы. А, и тебе нужно буквально переиграть рынок. Поэтому это довольно переиграть рынок. Поэтому это довольно переиграть рынок. Поэтому это довольно тяжёлое направление, но в перспективе тяжёлое направление, но в перспективе тяжёлое направление, но в перспективе оно будет очень жёстко окупаться. оно будет очень жёстко окупаться. оно будет очень жёстко окупаться. Смотри, ты упомянул то, что там можно
16:06Смотри, ты упомянул то, что там можно Смотри, ты упомянул то, что там можно зарабатывать от 8 до 10.000 долларов. А зарабатывать от 8 до 10.000 долларов. А зарабатывать от 8 до 10.000 долларов. А что можно зарабатывать в других что можно зарабатывать в других что можно зарабатывать в других направлениях? направлениях? направлениях? >> А в других направлениях, ну, на ф рынке, >> А в других направлениях, ну, на ф рынке, >> А в других направлениях, ну, на ф рынке, по-моему, ЗП особо не отличаются. Типа по-моему, ЗП особо не отличаются. Типа по-моему, ЗП особо не отличаются. Типа самая медианая вDF по всем направлениям самая медианая вDF по всем направлениям
16:18самая медианая вDF по всем направлениям - это около 250 на руки. - это около 250 на руки. - это около 250 на руки. >> Давай про каждый пройдёмся. Классика. >> Давай про каждый пройдёмся. Классика. >> Давай про каждый пройдёмся. Классика. Что там Что там Что там >> в классика? Ну, за последний год я не >> в классика? Ну, за последний год я не >> в классика? Ну, за последний год я не получал оферов меньше 300 на руки вообще получал оферов меньше 300 на руки вообще получал оферов меньше 300 на руки вообще ни одного. А, но при этом я как бы и ни одного. А, но при этом я как бы и ни одного. А, но при этом я как бы и просил просто столько, сколько я хотел. просил просто столько, сколько я хотел.
16:33просил просто столько, сколько я хотел. Многие люди почему-то боятся просить Многие люди почему-то боятся просить Многие люди почему-то боятся просить больше, и они просят там минималку, либо больше, и они просят там минималку, либо больше, и они просят там минималку, либо соглашаются сразу на минималку. И соглашаются сразу на минималку. И соглашаются сразу на минималку. И поэтому из вот по моим знакомым самые поэтому из вот по моим знакомым самые поэтому из вот по моим знакомым самые частые оферы, которые дают - это 250 аа частые оферы, которые дают - это 250 аа частые оферы, которые дают - это 250 аа на руки. В NLP то же самое. В целом на руки. В NLP то же самое. В целом
16:51на руки. В NLP то же самое. В целом возможно иногда я видел, что в NLP даже возможно иногда я видел, что в NLP даже возможно иногда я видел, что в NLP даже чуть-чуть поменьше, но, по-моему, там чуть-чуть поменьше, но, по-моему, там чуть-чуть поменьше, но, по-моему, там поменьше, просто потому что на это поменьше, просто потому что на это поменьше, просто потому что на это направление больше хайп. Туда люди из направление больше хайп. Туда люди из направление больше хайп. Туда люди из других направлений перекатываются, других направлений перекатываются, других направлений перекатываются, как-то пытаются внутри компании перейти как-то пытаются внутри компании перейти
17:03как-то пытаются внутри компании перейти и потом уже в другую компанию уходить и и потом уже в другую компанию уходить и и потом уже в другую компанию уходить и так далее. А, но там вилки в целом не так далее. А, но там вилки в целом не так далее. А, но там вилки в целом не отличаются. Разве что отличаются. Разве что отличаются. Разве что вот если говорить про вот эти два вот если говорить про вот эти два вот если говорить про вот эти два направления и брать валютные удалёнки, направления и брать валютные удалёнки, направления и брать валютные удалёнки, то в классикамелях, во-первых, нету, то в классикамелях, во-первых, нету,
17:20то в классикамелях, во-первых, нету, потому что, ну, практически нету. Это потому что, ну, практически нету. Это потому что, ну, практически нету. Это катастрофически тяжело их найти, потому катастрофически тяжело их найти, потому катастрофически тяжело их найти, потому что зачастую, если они даже и будут, что зачастую, если они даже и будут, что зачастую, если они даже и будут, во-первых, их самих по себе меньше, во-первых, их самих по себе меньше, во-первых, их самих по себе меньше, во-вторых, если они есть, то тебя во-вторых, если они есть, то тебя во-вторых, если они есть, то тебя потребуют поехать в офис и потребуют поехать в офис и
17:32потребуют поехать в офис и релацироваться в другую страну. Потому релацироваться в другую страну. Потому релацироваться в другую страну. Потому что, работая в классика, ты часто что, работая в классика, ты часто что, работая в классика, ты часто работаешь с очень чувствительными работаешь с очень чувствительными работаешь с очень чувствительными данными, то есть всякие данными, то есть всякие данными, то есть всякие конфиденциальные, и поэтому тебе не дают конфиденциальные, и поэтому тебе не дают конфиденциальные, и поэтому тебе не дают просто так работать из другой страны. просто так работать из другой страны. просто так работать из другой страны. Поэтому найти там удалёнку валютную
17:46Поэтому найти там удалёнку валютную Поэтому найти там удалёнку валютную очень тяжело. В NLP же сильно проще. очень тяжело. В NLP же сильно проще. очень тяжело. В NLP же сильно проще. По-моему, это чуть ли не лучшее По-моему, это чуть ли не лучшее По-моему, это чуть ли не лучшее направление для ву среди всего Деса направление для ву среди всего Деса направление для ву среди всего Деса Scienceса, потому что, во-первых, оно Scienceса, потому что, во-первых, оно Scienceса, потому что, во-первых, оно самое хайповое, во-вторых, за рубежом, самое хайповое, во-вторых, за рубежом, самое хайповое, во-вторых, за рубежом, ну, как бы в России всё доходит за ну, как бы в России всё доходит за
18:00ну, как бы в России всё доходит за позданием там примерно в год, а и даже в позданием там примерно в год, а и даже в позданием там примерно в год, а и даже в России эта тема уже очень сильно России эта тема уже очень сильно России эта тема уже очень сильно хайпует, а на зарубеже, там в Европе, в хайпует, а на зарубеже, там в Европе, в хайпует, а на зарубеже, там в Европе, в США и так далее это направление уже США и так далее это направление уже США и так далее это направление уже очень жёстко разбилось. И там, особенно очень жёстко разбилось. И там, особенно очень жёстко разбилось. И там, особенно в США, просто миллиард стартапов всяких, в США, просто миллиард стартапов всяких,
18:14в США, просто миллиард стартапов всяких, которые готовы тебе десятку платить за которые готовы тебе десятку платить за которые готовы тебе десятку платить за то, что ты будешь просто какие-то пишки то, что ты будешь просто какие-то пишки то, что ты будешь просто какие-то пишки писать, которые обращаются к Open AI и писать, которые обращаются к Open AI и писать, которые обращаются к Open AI и всё. Аэ, ну ещё тут хотел бы добавить, всё. Аэ, ну ещё тут хотел бы добавить, всё. Аэ, ну ещё тут хотел бы добавить, что в NLP есть, вот в моём понимании что в NLP есть, вот в моём понимании что в NLP есть, вот в моём понимании более классическая NLP, когда ты именно
18:29более классическая NLP, когда ты именно более классическая NLP, когда ты именно создаёшь какие-то свои модели, либо создаёшь какие-то свои модели, либо создаёшь какие-то свои модели, либо дообучаешь свои модели. А есть такое дообучаешь свои модели. А есть такое дообучаешь свои модели. А есть такое поднаправление, как AI инженер. Это поднаправление, как AI инженер. Это поднаправление, как AI инженер. Это когда ты уже модели никак не меняешь. Ты когда ты уже модели никак не меняешь. Ты когда ты уже модели никак не меняешь. Ты просто меняешь, грубо говоря, промты, просто меняешь, грубо говоря, промты, просто меняешь, грубо говоря, промты, которые к ним отправляются, которые к ним отправляются,
18:45которые к ним отправляются, >> и добавляешь вот всякие инструменты, >> и добавляешь вот всякие инструменты, >> и добавляешь вот всякие инструменты, делаешь агентов и так далее. В общем, ты делаешь агентов и так далее. В общем, ты делаешь агентов и так далее. В общем, ты уже делаешь всякие надстройки над уже делаешь всякие надстройки над уже делаешь всякие надстройки над обычными лмками. И это уже в моём обычными лмками. И это уже в моём обычными лмками. И это уже в моём понимании это я инженер, а не НЛпишник. понимании это я инженер, а не НЛпишник. понимании это я инженер, а не НЛпишник. именно чистыхников их крайне мало, именно чистыхников их крайне мало,
19:01именно чистыхников их крайне мало, которые именно пилят свои модели. И в которые именно пилят свои модели. И в которые именно пилят свои модели. И в России это будут типа исключительные России это будут типа исключительные России это будут типа исключительные компании, как в Яндексе есть в Сбере, в компании, как в Яндексе есть в Сбере, в компании, как в Яндексе есть в Сбере, в точке, в Магните. точке, в Магните. точке, в Магните. И, ну, про остальные компании. Может там И, ну, про остальные компании. Может там И, ну, про остальные компании. Может там где-то есть внутренние элмки, но я точно где-то есть внутренние элмки, но я точно
19:15где-то есть внутренние элмки, но я точно не знаю. Аа, и для этого требуется не знаю. Аа, и для этого требуется не знаю. Аа, и для этого требуется гораздо больше знаний, типа там ты гораздо больше знаний, типа там ты гораздо больше знаний, типа там ты буквально каждый день будешь сидеть на буквально каждый день будешь сидеть на буквально каждый день будешь сидеть на архиве. Это такой сайт с кучей статей по архиве. Это такой сайт с кучей статей по архиве. Это такой сайт с кучей статей по всяким новомодным архитектурам и так всяким новомодным архитектурам и так всяким новомодным архитектурам и так далее по созданию лмок. И это такое далее по созданию лмок. И это такое
19:31далее по созданию лмок. И это такое более тяжёлое направление. И оно больше более тяжёлое направление. И оно больше более тяжёлое направление. И оно больше в уходит в resarch в ренде отдел. А в уходит в resarch в ренде отдел. А в уходит в resarch в ренде отдел. А такие отделы могут себе позволить только такие отделы могут себе позволить только такие отделы могут себе позволить только всякие бигтехи, крупные компании, у всякие бигтехи, крупные компании, у всякие бигтехи, крупные компании, у которых просто денег, и поэтому которых просто денег, и поэтому которых просто денег, и поэтому они готовы вот выделить там энную сумму они готовы вот выделить там энную сумму
19:45они готовы вот выделить там энную сумму денег за то, чтобы бы нанять себе денег за то, чтобы бы нанять себе денег за то, чтобы бы нанять себе несколько типов. Они будут сидеть просто несколько типов. Они будут сидеть просто несколько типов. Они будут сидеть просто что-то делать в стол, а в надежде на то, что-то делать в стол, а в надежде на то, что-то делать в стол, а в надежде на то, что они придумают что-то крутое и это им что они придумают что-то крутое и это им что они придумают что-то крутое и это им понадобится. понадобится. понадобится. А вот поэтому таких вакансий сильно А вот поэтому таких вакансий сильно А вот поэтому таких вакансий сильно меньше и на них повыше порог входа.
20:00меньше и на них повыше порог входа. меньше и на них повыше порог входа. >> А от AI инженера же требуется сильно >> А от AI инженера же требуется сильно >> А от AI инженера же требуется сильно меньше. Во-первых, это очень новое меньше. Во-первых, это очень новое меньше. Во-первых, это очень новое направление. Я пару раз на такое направление. Я пару раз на такое направление. Я пару раз на такое бесился, и там реально спрашивают прямо бесился, и там реально спрашивают прямо бесился, и там реально спрашивают прямо какую-то лофу жесточайшую, потому что какую-то лофу жесточайшую, потому что какую-то лофу жесточайшую, потому что оно только появилось и люди сами не
20:13оно только появилось и люди сами не оно только появилось и люди сами не знают, что спрашивать. Типа там, если ты знают, что спрашивать. Типа там, если ты знают, что спрашивать. Типа там, если ты недельку просто прочитаешь Twitter недельку просто прочитаешь Twitter недельку просто прочитаешь Twitter просто популярных типов каких-то, даже просто популярных типов каких-то, даже просто популярных типов каких-то, даже даже если ты просто прочитаешь там за даже если ты просто прочитаешь там за даже если ты просто прочитаешь там за день всего весь Twitter Карпатова, то у день всего весь Twitter Карпатова, то у день всего весь Twitter Карпатова, то у тебя может быть знаний уже больше, чем у
20:27тебя может быть знаний уже больше, чем у тебя может быть знаний уже больше, чем у среднего собеседующего, потому что среднего собеседующего, потому что среднего собеседующего, потому что просто просто просто AGты очень хайповая тема, и из-за этого AGты очень хайповая тема, и из-за этого AGты очень хайповая тема, и из-за этого все компании, многие компании пытаются все компании, многие компании пытаются все компании, многие компании пытаются просто нам всё равно, что это, но нам просто нам всё равно, что это, но нам просто нам всё равно, что это, но нам это надо, мы AI ориентированная компания это надо, мы AI ориентированная компания
20:40это надо, мы AI ориентированная компания теперь. А, а эта фраза очень нравится теперь. А, а эта фраза очень нравится теперь. А, а эта фраза очень нравится инвесторам. этих компаний, потому что AI инвесторам. этих компаний, потому что AI инвесторам. этих компаний, потому что AI и для них на хайпе, но никто не не знает и для них на хайпе, но никто не не знает и для них на хайпе, но никто не не знает абсолютно, что это такое. И поэтому все абсолютно, что это такое. И поэтому все абсолютно, что это такое. И поэтому все пытаются это себе внедрять, не думая, пытаются это себе внедрять, не думая, пытаются это себе внедрять, не думая, надо это им или нет. Они вначале надо это им или нет. Они вначале
20:56надо это им или нет. Они вначале нанимают тебе команду, а-э, нанимают тебе команду, а-э, нанимают тебе команду, а-э, планируют, что будут внедрять, и только планируют, что будут внедрять, и только планируют, что будут внедрять, и только после этого думают, а зачем им это после этого думают, а зачем им это после этого думают, а зачем им это внедрять. Хотя вначале нужно думать, внедрять. Хотя вначале нужно думать, внедрять. Хотя вначале нужно думать, есть ли у них задача, которая вот не есть ли у них задача, которая вот не есть ли у них задача, которая вот не решается никак, кроме агентов или там решается никак, кроме агентов или там
21:11решается никак, кроме агентов или там создание своей лмки и так далее. И создание своей лмки и так далее. И создание своей лмки и так далее. И только после этого уже это делать. Но, к только после этого уже это делать. Но, к только после этого уже это делать. Но, к сожалению, сожалению, сожалению, хайп дело такое. Если все вя, нужно тоже хайп дело такое. Если все вя, нужно тоже хайп дело такое. Если все вя, нужно тоже делать. делать. делать. >> Понятно. А третье направление, которое >> Понятно. А третье направление, которое >> Понятно. А третье направление, которое ты озвучил, ты озвучил, ты озвучил, >> а CV. CV, честно по нему сильно много не >> а CV. CV, честно по нему сильно много не
21:28>> а CV. CV, честно по нему сильно много не знаю, потому что это направление знаю, потому что это направление знаю, потому что это направление довольно узкое на него, ну, не то чтобы довольно узкое на него, ну, не то чтобы довольно узкое на него, ну, не то чтобы узкое, тоже нормальная вакансии, но их узкое, тоже нормальная вакансии, но их узкое, тоже нормальная вакансии, но их сильно меньше, чем вот в Classic ML и сильно меньше, чем вот в Classic ML и сильно меньше, чем вот в Classic ML и NLP. И зачастую, по-моему, это больше NLP. И зачастую, по-моему, это больше NLP. И зачастую, по-моему, это больше какие-то заводы, типа там определять какие-то заводы, типа там определять
21:41какие-то заводы, типа там определять брак по картинке самой детали и так брак по картинке самой детали и так брак по картинке самой детали и так далее. Либо, может быть, какие-то сушные далее. Либо, может быть, какие-то сушные далее. Либо, может быть, какие-то сушные заказы, типа там определения заказы, типа там определения заказы, типа там определения плохих граждан. А вот плохих граждан. А вот плохих граждан. А вот э поэтому, ну, там типа я немного людей э поэтому, ну, там типа я немного людей э поэтому, ну, там типа я немного людей из CV знаю, у них вилки типа примерно из CV знаю, у них вилки типа примерно из CV знаю, у них вилки типа примерно такие же. такие же.
22:01такие же. >> А в какой из этих направлений нужна >> А в какой из этих направлений нужна >> А в какой из этих направлений нужна математика? математика? математика? >> Я бы сказал, что математика в Science >> Я бы сказал, что математика в Science >> Я бы сказал, что математика в Science вообще не нужна. И особенно для вообще не нужна. И особенно для вообще не нужна. И особенно для коммерческого Science, потому что из-за коммерческого Science, потому что из-за коммерческого Science, потому что из-за вот этого мифа, что в ДС, в машинном вот этого мифа, что в ДС, в машинном вот этого мифа, что в ДС, в машинном обучении, всё, что связано с обучении, всё, что связано с
22:13обучении, всё, что связано с искусственным интеллектом, там всё, там искусственным интеллектом, там всё, там искусственным интеллектом, там всё, там тебе необходимо за закончить мехмат МГУ, тебе необходимо за закончить мехмат МГУ, тебе необходимо за закончить мехмат МГУ, иначе всё, ты пропал, ты базы не знаешь. иначе всё, ты пропал, ты базы не знаешь. иначе всё, ты пропал, ты базы не знаешь. Аа из-за этого очень много людей просто Аа из-за этого очень много людей просто Аа из-за этого очень много людей просто опасаются и не идут в эту сферу, хотя опасаются и не идут в эту сферу, хотя опасаются и не идут в эту сферу, хотя здесь нужно прямо килотона людей. Я здесь нужно прямо килотона людей. Я
22:26здесь нужно прямо килотона людей. Я думаю, ещё долго эта килотона будет думаю, ещё долго эта килотона будет думаю, ещё долго эта килотона будет нарастать. А почему здесь не нужна нарастать. А почему здесь не нужна нарастать. А почему здесь не нужна математика? Или нужна ли она тут хоть математика? Или нужна ли она тут хоть математика? Или нужна ли она тут хоть какая-то вообще минимальная? Когда ты какая-то вообще минимальная? Когда ты какая-то вообще минимальная? Когда ты открываешь какой-нибудь хендбук от открываешь какой-нибудь хендбук от открываешь какой-нибудь хендбук от Яндекса по Яндекса по Яндекса по эмлю, то, конечно, да, там тебе эмлю, то, конечно, да, там тебе
22:42эмлю, то, конечно, да, там тебе понадобится математика, но это просто понадобится математика, но это просто понадобится математика, но это просто один из самых худших материалов, один из самых худших материалов, один из самых худших материалов, по-моему, для изучения, потому что там по-моему, для изучения, потому что там по-моему, для изучения, потому что там объясняются именно как все эти алгоритмы объясняются именно как все эти алгоритмы объясняются именно как все эти алгоритмы работают математически. Но в реальной работают математически. Но в реальной работают математически. Но в реальной работе тебе абсолютно плевать, как они работе тебе абсолютно плевать, как они
22:54работе тебе абсолютно плевать, как они там математически работают. Тебе там математически работают. Тебе там математически работают. Тебе необходимо знать исключительно свойства необходимо знать исключительно свойства необходимо знать исключительно свойства вот этих алгоритмов. типа там этот может вот этих алгоритмов. типа там этот может вот этих алгоритмов. типа там этот может это, но не может это. Этот хорош в этом, это, но не может это. Этот хорош в этом, это, но не может это. Этот хорош в этом, но не хорош в этом. но не хорош в этом. но не хорош в этом. >> И там ни слова не будет про математику. >> И там ни слова не будет про математику.
23:05>> И там ни слова не будет про математику. Абсолютно ноль математики. Абсолютно ноль математики. Абсолютно ноль математики. И поэтому тебе для коммерческого доса, И поэтому тебе для коммерческого доса, И поэтому тебе для коммерческого доса, то есть когда ты просто приходишь в то есть когда ты просто приходишь в то есть когда ты просто приходишь в компанию и тебе нужно построить какой-то компанию и тебе нужно построить какой-то компанию и тебе нужно построить какой-то искусственный интеллект, э, базовый, искусственный интеллект, э, базовый, искусственный интеллект, э, базовый, простой там или там средний, неважно, простой там или там средний, неважно,
23:20простой там или там средний, неважно, если это не что-то новое, а мы что-то если это не что-то новое, а мы что-то если это не что-то новое, а мы что-то переиспользуем, а это процентов 99 от переиспользуем, а это процентов 99 от переиспользуем, а это процентов 99 от всего сайн вот в найме, тебе ты просто всего сайн вот в найме, тебе ты просто всего сайн вот в найме, тебе ты просто берёшь готовые методы. Тебе не нужно берёшь готовые методы. Тебе не нужно берёшь готовые методы. Тебе не нужно разбираться, как они там жесточайше под разбираться, как они там жесточайше под разбираться, как они там жесточайше под капотом работают, и не нужно это всё капотом работают, и не нужно это всё
23:33капотом работают, и не нужно это всё делать в виде математики. Достаточно делать в виде математики. Достаточно делать в виде математики. Достаточно будет просто первого курса любого будет просто первого курса любого будет просто первого курса любого универа. Даже если это какой-то универа. Даже если это какой-то универа. Даже если это какой-то то там всегда на первом то там всегда на первом то там всегда на первом курсе будет базовый вышмат. Всё, что курсе будет базовый вышмат. Всё, что курсе будет базовый вышмат. Всё, что тебе надо знать - это типа что такое тебе надо знать - это типа что такое тебе надо знать - это типа что такое матрица, что такое производная. И на
23:49матрица, что такое производная. И на матрица, что такое производная. И на этом в целом можно закончить. И при этом этом в целом можно закончить. И при этом этом в целом можно закончить. И при этом тебе не надо уметь там делать какие-то тебе не надо уметь там делать какие-то тебе не надо уметь там делать какие-то сумасшедшие операции с матрицами руками, сумасшедшие операции с матрицами руками, сумасшедшие операции с матрицами руками, вы умея их там транспонировать и так вы умея их там транспонировать и так вы умея их там транспонировать и так далее. Это нужно просто понимать, что далее. Это нужно просто понимать, что далее. Это нужно просто понимать, что это там квадрат из чисел, их там можно
24:01это там квадрат из чисел, их там можно это там квадрат из чисел, их там можно складывать, вычитать и всё. Уметь самому складывать, вычитать и всё. Уметь самому складывать, вычитать и всё. Уметь самому это решать необязательно. это решать необязательно. это решать необязательно. Это первое. По производным то же самое. Это первое. По производным то же самое. Это первое. По производным то же самое. Тебе не нужно знать всю эту таблицу Тебе не нужно знать всю эту таблицу Тебе не нужно знать всю эту таблицу производную, которую всех заставляли производную, которую всех заставляли производную, которую всех заставляли учить перед ЕГ в школе и в вузе на учить перед ЕГ в школе и в вузе на
24:13учить перед ЕГ в школе и в вузе на первом курсе. Эти достаточно просто первом курсе. Эти достаточно просто первом курсе. Эти достаточно просто базовых знаний, что это что это вообще базовых знаний, что это что это вообще базовых знаний, что это что это вообще такое и всё. А уметь какие-то там такое и всё. А уметь какие-то там такое и всё. А уметь какие-то там уравнения с ними решать и так далее не уравнения с ними решать и так далее не уравнения с ними решать и так далее не надо. Причём даже не весь первый курс надо. Причём даже не весь первый курс надо. Причём даже не весь первый курс достаточно пройти, а даже половину достаточно пройти, а даже половину
24:27достаточно пройти, а даже половину первого курса любого технического первого курса любого технического первого курса любого технического универа, потому что как минимум у меня, универа, потому что как минимум у меня, универа, потому что как минимум у меня, у меня, конечно, образование не у меня, конечно, образование не у меня, конечно, образование не профильное, но типа на первом курсе Шмат профильное, но типа на первом курсе Шмат профильное, но типа на первом курсе Шмат был. И вот марицу и производу мы прошли был. И вот марицу и производу мы прошли был. И вот марицу и производу мы прошли за первые полгода, потом были какие-то за первые полгода, потом были какие-то
24:39за первые полгода, потом были какие-то интегралы, дифуры, всё это я ещё ни разу интегралы, дифуры, всё это я ещё ни разу интегралы, дифуры, всё это я ещё ни разу не видел, чтобы Science где-то не видел, чтобы Science где-то не видел, чтобы Science где-то использовалось или и где-то было нужно использовалось или и где-то было нужно использовалось или и где-то было нужно хотя бы это понимание, поэтому. хотя бы это понимание, поэтому. хотя бы это понимание, поэтому. >> О'кей, ты упоминал про универ. Как ты >> О'кей, ты упоминал про универ. Как ты >> О'кей, ты упоминал про универ. Как ты думаешь, учит ли его в универе это думаешь, учит ли его в универе это
24:51думаешь, учит ли его в универе это Science? Science? Science? Я не видел ни одного человека, даже с Я не видел ни одного человека, даже с Я не видел ни одного человека, даже с топ вузов универа, которые сравнились бы топ вузов универа, которые сравнились бы топ вузов универа, которые сравнились бы со мной по знанием и умением даже на со мной по знанием и умением даже на со мной по знанием и умением даже на четвёртом курсе. Это просто жесточайший четвёртом курсе. Это просто жесточайший четвёртом курсе. Это просто жесточайший факт, потому что я считаю, что факт, потому что я считаю, что факт, потому что я считаю, что образование в РФ, и в целом образование
25:06образование в РФ, и в целом образование образование в РФ, и в целом образование не только в РФ, а вообще практически по не только в РФ, а вообще практически по не только в РФ, а вообще практически по всем странам исключение там топ-пять всем странам исключение там топ-пять всем странам исключение там топ-пять универов мира и из которых, наверное, универов мира и из которых, наверное, универов мира и из которых, наверное, четыре из пяти это будет Лига Плюща и четыре из пяти это будет Лига Плюща и четыре из пяти это будет Лига Плюща и США. А я считаю, что в любой стране США. А я считаю, что в любой стране США. А я считаю, что в любой стране государственное образование - это худший
25:19государственное образование - это худший государственное образование - это худший вид образования, который можно себе вид образования, который можно себе вид образования, который можно себе вообще представить. Потому что вообще представить. Потому что вообще представить. Потому что практически в каждой стране, если есть практически в каждой стране, если есть практически в каждой стране, если есть какой-либо частный бизнес и какой-либо частный бизнес и какой-либо частный бизнес и государственный бизнес, в частном государственный бизнес, в частном государственный бизнес, в частном бизнесе всегда будет качество выше, бизнесе всегда будет качество выше,
25:30бизнесе всегда будет качество выше, потому что в Гасухе очень много всякой, потому что в Гасухе очень много всякой, потому что в Гасухе очень много всякой, а, иногда коррупции, иногда просто всё а, иногда коррупции, иногда просто всё а, иногда коррупции, иногда просто всё очень долго делается из-за того, что там очень долго делается из-за того, что там очень долго делается из-за того, что там всё сильно политизировано и необходимо всё сильно политизировано и необходимо всё сильно политизировано и необходимо подписать миллиард документов для подписать миллиард документов для подписать миллиард документов для принятия какого-либо решения. Поэтому принятия какого-либо решения. Поэтому
25:43принятия какого-либо решения. Поэтому они просто не успевают и не могут они просто не успевают и не могут они просто не успевают и не могут двигаться в том темпе, в котором двигаться в том темпе, в котором двигаться в том темпе, в котором двигаются частники, на которых наложено двигаются частники, на которых наложено двигаются частники, на которых наложено меньше ограничений. Поэтому все универы, меньше ограничений. Поэтому все универы, меньше ограничений. Поэтому все универы, как минимум в России, э большая их часть как минимум в России, э большая их часть как минимум в России, э большая их часть - это государственные. Не знаю, там, - это государственные. Не знаю, там,
25:56- это государственные. Не знаю, там, может, частные есть, я про такие не может, частные есть, я про такие не может, частные есть, я про такие не слышал. Вот. И поэтому, когда ты идёшь слышал. Вот. И поэтому, когда ты идёшь слышал. Вот. И поэтому, когда ты идёшь образовываться в государство, это образовываться в государство, это образовываться в государство, это означает, во-первых, то, что ты не смог означает, во-первых, то, что ты не смог означает, во-первых, то, что ты не смог образоваться сам, тебе нужна чья-то образоваться сам, тебе нужна чья-то образоваться сам, тебе нужна чья-то другая помощь и ещё и государство. Это другая помощь и ещё и государство. Это
26:10другая помощь и ещё и государство. Это первое. Во-вторых, ээ государству не первое. Во-вторых, ээ государству не первое. Во-вторых, ээ государству не выгодно из тебя делать какого-то выгодно из тебя делать какого-то выгодно из тебя делать какого-то высококлассного специалиста, который высококлассного специалиста, который высококлассного специалиста, который будет прямо нереально жесточайшим вот будет прямо нереально жесточайшим вот будет прямо нереально жесточайшим вот спецом как минимум в нынешнее время. спецом как минимум в нынешнее время. спецом как минимум в нынешнее время. Потому что для государства надо очень Потому что для государства надо очень
26:25Потому что для государства надо очень много средних специалистов, которые много средних специалистов, которые много средних специалистов, которые будут просто делать свою работу. Поэтому будут просто делать свою работу. Поэтому будут просто делать свою работу. Поэтому тебя не учат, как там строить свой тебя не учат, как там строить свой тебя не учат, как там строить свой бизнес. В России нету бизнесобразования. бизнес. В России нету бизнесобразования. бизнес. В России нету бизнесобразования. В У нас, конечно, в некоторых универах В У нас, конечно, в некоторых универах В У нас, конечно, в некоторых универах пытаются вводить всякие факультативы, пытаются вводить всякие факультативы,
26:37пытаются вводить всякие факультативы, где там разговаривают на какие-то общие где там разговаривают на какие-то общие где там разговаривают на какие-то общие темы. Но главная их проблема в том, что темы. Но главная их проблема в том, что темы. Но главная их проблема в том, что универы не научились давать базовый универы не научились давать базовый универы не научились давать базовый минимум образования, и они пытаются минимум образования, и они пытаются минимум образования, и они пытаются добавить базовый роскошный максимум. добавить базовый роскошный максимум. добавить базовый роскошный максимум. Вот. Э Вот. Э Вот. Э из-за этого из-за этого из-за этого все их ресурсы сильно распыляются по
26:56все их ресурсы сильно распыляются по все их ресурсы сильно распыляются по миллиарду направлений, ээ, из-за чего миллиарду направлений, ээ, из-за чего миллиарду направлений, ээ, из-за чего они становятся плохи во всём. Нельзя вот они становятся плохи во всём. Нельзя вот они становятся плохи во всём. Нельзя вот как всякие универы, что у нас там как всякие универы, что у нас там как всякие универы, что у нас там миллиард направлений и все топовые. или миллиард направлений и все топовые. или миллиард направлений и все топовые. или у нас вот одно направление, мы там у нас вот одно направление, мы там у нас вот одно направление, мы там изучаем миллиард всего и это всё
27:10изучаем миллиард всего и это всё изучаем миллиард всего и это всё топовое. Нет, оно всё одинаково хреновое топовое. Нет, оно всё одинаково хреновое топовое. Нет, оно всё одинаково хреновое просто. Во-первых, ты тратишь 4 года просто. Во-первых, ты тратишь 4 года просто. Во-первых, ты тратишь 4 года жизни на получение какой-либо жизни на получение какой-либо жизни на получение какой-либо специальности, а главная цель специальности, а главная цель специальности, а главная цель университета - это дать тебе какой-либо университета - это дать тебе какой-либо университета - это дать тебе какой-либо набор знаний и навыков, которые ты набор знаний и навыков, которые ты
27:22набор знаний и навыков, которые ты можешь продать на рынке труда, принести можешь продать на рынке труда, принести можешь продать на рынке труда, принести пользу обществу, компанию и компаниям и пользу обществу, компанию и компаниям и пользу обществу, компанию и компаниям и экономики и получить за это деньги на экономики и получить за это деньги на экономики и получить за это деньги на там жизнь и так далее. Это единственная там жизнь и так далее. Это единственная там жизнь и так далее. Это единственная и главная цель университета, но универ и главная цель университета, но универ и главная цель университета, но универ её вообще не выполняет. Достаточно её вообще не выполняет. Достаточно
27:36её вообще не выполняет. Достаточно посмотреть просто на статистику, сколько посмотреть просто на статистику, сколько посмотреть просто на статистику, сколько людей там работают по образованию в людей там работают по образованию в людей там работают по образованию в России, что там будет меньше, там точно России, что там будет меньше, там точно России, что там будет меньше, там точно не помню, но точно меньше 50%. не помню, но точно меньше 50%. не помню, но точно меньше 50%. >> Угу. >> Угу. >> Угу. >> Там в сравнении с моим универом у нас из >> Там в сравнении с моим универом у нас из >> Там в сравнении с моим универом у нас из 150 человек по профессии работать будет
27:50150 человек по профессии работать будет 150 человек по профессии работать будет человек, не знаю, 15, наверное, то есть человек, не знаю, 15, наверное, то есть человек, не знаю, 15, наверное, то есть 10%. Все остальные уже уже полностью 10%. Все остальные уже уже полностью 10%. Все остальные уже уже полностью завязали. Кто-то прямо изначально завязали. Кто-то прямо изначально завязали. Кто-то прямо изначально поступал просто, чтобы поступить, ээ, и поступал просто, чтобы поступить, ээ, и поступал просто, чтобы поступить, ээ, и всё. Никто даже не собирался работать по всё. Никто даже не собирался работать по всё. Никто даже не собирался работать по профессии. Аэ. профессии. Аэ.
28:06профессии. Аэ. И поэтому университетское образование, И поэтому университетское образование, И поэтому университетское образование, оно всегда будет очень медленным, оно оно всегда будет очень медленным, оно оно всегда будет очень медленным, оно очень долгое, оно длится 4 года у нас очень долгое, оно длится 4 года у нас очень долгое, оно длится 4 года у нас бакалавриат идёт. Хотя, по моему мнению, бакалавриат идёт. Хотя, по моему мнению, бакалавриат идёт. Хотя, по моему мнению, для того, чтобы ты просто стал вот для того, чтобы ты просто стал вот для того, чтобы ты просто стал вот каким-либо самым младшим базовым каким-либо самым младшим базовым
28:19каким-либо самым младшим базовым специалистом, достаточно года специалистом, достаточно года специалистом, достаточно года образования. Вот. И ты не учишь там образования. Вот. И ты не учишь там образования. Вот. И ты не учишь там всякую философию, религию и параллельно всякую философию, религию и параллельно всякую философию, религию и параллельно всякие вот это килотонна предметов, всякие вот это килотонна предметов, всякие вот это килотонна предметов, которые тянутся у тебя из школы которые тянутся у тебя из школы которые тянутся у тебя из школы непонятно зачем в универ, а учишь непонятно зачем в универ, а учишь непонятно зачем в универ, а учишь исключительно то, что требуется для
28:33исключительно то, что требуется для исключительно то, что требуется для работы. И года будет просто с головой работы. И года будет просто с головой работы. И года будет просто с головой достаточно, чтобы стать младшим спецом и достаточно, чтобы стать младшим спецом и достаточно, чтобы стать младшим спецом и прийти в компанию и реально приносить ей прийти в компанию и реально приносить ей прийти в компанию и реально приносить ей пользу. пользу. пользу. >> Угу. >> Угу. >> Угу. >> Это первое. Второе, универы, они не >> Это первое. Второе, универы, они не >> Это первое. Второе, универы, они не адаптируют систему под современный мир. адаптируют систему под современный мир.
28:47адаптируют систему под современный мир. Сейчас нужны более прикладные навыки, Сейчас нужны более прикладные навыки, Сейчас нужны более прикладные навыки, потому что мир быстро меняется, а потому что мир быстро меняется, а потому что мир быстро меняется, а универсё ещё даёт нам ту самую универсё ещё даёт нам ту самую универсё ещё даёт нам ту самую необходимую нерушимую в скобочке базу, а необходимую нерушимую в скобочке базу, а необходимую нерушимую в скобочке базу, а из-за чего ты получаешь не прикладные из-за чего ты получаешь не прикладные из-за чего ты получаешь не прикладные навыки, а какие-то гигабазовые, которые навыки, а какие-то гигабазовые, которые
29:00навыки, а какие-то гигабазовые, которые по факту на работе не пригождаются. И ты по факту на работе не пригождаются. И ты по факту на работе не пригождаются. И ты приходишь на работу, и тебе просто приходишь на работу, и тебе просто приходишь на работу, и тебе просто говорят, что не друг, ты ничего не говорят, что не друг, ты ничего не говорят, что не друг, ты ничего не умеешь, давай, иди гуляй. И на этом всё. умеешь, давай, иди гуляй. И на этом всё. умеешь, давай, иди гуляй. И на этом всё. Третье. В многих универах, как я начал Третье. В многих универах, как я начал Третье. В многих универах, как я начал слышать, как по моему опыту из универа и слышать, как по моему опыту из универа и
29:16слышать, как по моему опыту из универа и от моих знакомых, появляется очень много от моих знакомых, появляется очень много от моих знакомых, появляется очень много преподов, которые никогда в жизни не преподов, которые никогда в жизни не преподов, которые никогда в жизни не работали. То есть они поступили на бак, работали. То есть они поступили на бак, работали. То есть они поступили на бак, отучились на баке, пошли на магу, отучились на баке, пошли на магу, отучились на баке, пошли на магу, отучились на маде. Причём во многих отучились на маде. Причём во многих отучились на маде. Причём во многих универах всё закрывается, скажем так, за универах всё закрывается, скажем так, за
29:28универах всё закрывается, скажем так, за красивые глаза. Или ты можешь там просто красивые глаза. Или ты можешь там просто красивые глаза. Или ты можешь там просто на отвали работу сделать, и тебе на отвали работу сделать, и тебе на отвали работу сделать, и тебе поставят базовую тройку и всё, и ты поставят базовую тройку и всё, и ты поставят базовую тройку и всё, и ты пойдёшь. Ты по факту ничего не знаешь. пойдёшь. Ты по факту ничего не знаешь. пойдёшь. Ты по факту ничего не знаешь. Даже даже те никчёмные знания, которые Даже даже те никчёмные знания, которые Даже даже те никчёмные знания, которые они дают, даже они у людей не они дают, даже они у людей не
29:41они дают, даже они у людей не усваиваются, а им нужны прикладные усваиваются, а им нужны прикладные усваиваются, а им нужны прикладные знания, которые пригодятся на работе. И знания, которые пригодятся на работе. И знания, которые пригодятся на работе. И после магистратуры люди просто идут после магистратуры люди просто идут после магистратуры люди просто идут работать дальше препадами, потому что им работать дальше препадами, потому что им работать дальше препадами, потому что им просто всё равно на жизни. Они пошли просто всё равно на жизни. Они пошли просто всё равно на жизни. Они пошли получать свою базовую запэшку и всё. А получать свою базовую запэшку и всё. А
29:54получать свою базовую запэшку и всё. А по факту они не могут вообще по факту они не могут вообще по факту они не могут вообще преподавать. преподавать. преподавать. Я бы на месте правительства всех стран Я бы на месте правительства всех стран Я бы на месте правительства всех стран вообще запретил работать преподавателем, вообще запретил работать преподавателем, вообще запретил работать преподавателем, если у тебя там не было менее, допустим, если у тебя там не было менее, допустим, если у тебя там не было менее, допустим, 5 лет коммерческого опыта вообще любого. 5 лет коммерческого опыта вообще любого. 5 лет коммерческого опыта вообще любого. Потому что если человек, э, условно на
30:11Потому что если человек, э, условно на Потому что если человек, э, условно на стройки взял и прошёл просто вот стройки взял и прошёл просто вот стройки взял и прошёл просто вот бакалавриат и магистратуру бакалавриат и магистратуру бакалавриат и магистратуру и пошёл просто дальше преподавать, он и пошёл просто дальше преподавать, он и пошёл просто дальше преподавать, он ничего не умеет. Он вообще не видел ничего не умеет. Он вообще не видел ничего не умеет. Он вообще не видел реальной жизни. Он не знает, как дела реальной жизни. Он не знает, как дела реальной жизни. Он не знает, как дела обстоят на реальной стройке. И из-за обстоят на реальной стройке. И из-за
30:26обстоят на реальной стройке. И из-за этого преподы становятся вот такие этого преподы становятся вот такие этого преподы становятся вот такие преподые преподые преподые будут. Можно было бы также для будут. Можно было бы также для будут. Можно было бы также для правительства всех стран без исключения, правительства всех стран без исключения, правительства всех стран без исключения, а я бы упразнил вообще полностью все а я бы упразнил вообще полностью все а я бы упразнил вообще полностью все универы, вытянул оттуда, вывел абсолютно универы, вытянул оттуда, вывел абсолютно универы, вытянул оттуда, вывел абсолютно все государственные деньги и раздал их все государственные деньги и раздал их
30:44все государственные деньги и раздал их там топ пяти, топ-десяти, насколько там топ пяти, топ-десяти, насколько там топ пяти, топ-десяти, насколько хватит топовым компаниям в каждом хватит топовым компаниям в каждом хватит топовым компаниям в каждом направлении, чтобы эта компания открыла направлении, чтобы эта компания открыла направлении, чтобы эта компания открыла при себе свою школу. Например, вот как у при себе свою школу. Например, вот как у при себе свою школу. Например, вот как у Узбера школа 21, только там, может, её Узбера школа 21, только там, может, её Узбера школа 21, только там, может, её ещё как-то доработать можно было бы ещё как-то доработать можно было бы
30:57ещё как-то доработать можно было бы >> и чтобы компания выделялись там >> и чтобы компания выделялись там >> и чтобы компания выделялись там какие-либо сотрудники, им оплачивали эти какие-либо сотрудники, им оплачивали эти какие-либо сотрудники, им оплачивали эти часы за обучение, за создание часы за обучение, за создание часы за обучение, за создание образовательных программ и чтобы именно образовательных программ и чтобы именно образовательных программ и чтобы именно компании обучали людей, а не универы. компании обучали людей, а не универы. компании обучали людей, а не универы. Потому что универы дают образование Потому что универы дают образование
31:12Потому что универы дают образование чисто ради образования. Им по большей чисто ради образования. Им по большей чисто ради образования. Им по большей части всё равно на то, кем там выйдет части всё равно на то, кем там выйдет части всё равно на то, кем там выйдет человек. У них просто есть госплан, что человек. У них просто есть госплан, что человек. У них просто есть госплан, что вот нам за этот год нужно 150 вот нам за этот год нужно 150 вот нам за этот год нужно 150 строителей, допустим, и всё. Они строителей, допустим, и всё. Они строителей, допустим, и всё. Они строителей выпустили, довели. Даже если строителей выпустили, довели. Даже если
31:27строителей выпустили, довели. Даже если там люди вообще очень хреново учатся, там люди вообще очень хреново учатся, там люди вообще очень хреново учатся, допустим, там на направлении 150 допустим, там на направлении 150 допустим, там на направлении 150 человек, а госплан 100 человек. Вот они человек, а госплан 100 человек. Вот они человек, а госплан 100 человек. Вот они 50 человек могут числануть для 50 человек могут числануть для 50 человек могут числануть для устрашения, а оставшую сотку они не устрашения, а оставшую сотку они не устрашения, а оставшую сотку они не числануть, потому что им план нужно числануть, потому что им план нужно
31:39числануть, потому что им план нужно выполнить, иначе им штраф там выполнить, иначе им штраф там выполнить, иначе им штраф там какой-нибудь будет или что-то такое. какой-нибудь будет или что-то такое. какой-нибудь будет или что-то такое. Поэтому среди этой сотки кто-то там, Поэтому среди этой сотки кто-то там, Поэтому среди этой сотки кто-то там, конечно, может и будет каким-то хорошим конечно, может и будет каким-то хорошим конечно, может и будет каким-то хорошим специалистом, кто сам, да дообучается, специалистом, кто сам, да дообучается, специалистом, кто сам, да дообучается, но там будет также триллион людей, но там будет также триллион людей,
31:51но там будет также триллион людей, которые вообще просто не ходили там на которые вообще просто не ходили там на которые вообще просто не ходили там на пары, вообще вообще ничего не делали, пары, вообще вообще ничего не делали, пары, вообще вообще ничего не делали, просто сидели там в компик, играли и просто сидели там в компик, играли и просто сидели там в компик, играли и абсолютно никак не развивались в своей абсолютно никак не развивались в своей абсолютно никак не развивались в своей специальности. специальности. специальности. Вот. А если бы мы отдали эти бюджетные Вот. А если бы мы отдали эти бюджетные Вот. А если бы мы отдали эти бюджетные деньги компаниям, то компания бы сделала
32:07деньги компаниям, то компания бы сделала деньги компаниям, то компания бы сделала сильно лучше, потому что у них цель сильно лучше, потому что у них цель сильно лучше, потому что у них цель найти себе сотрудников. Они бы сделали найти себе сотрудников. Они бы сделали найти себе сотрудников. Они бы сделали такую образовательную программу, которая такую образовательную программу, которая такую образовательную программу, которая соответствует реальным требованиям соответствует реальным требованиям соответствует реальным требованиям бизнеса, потому что их профессиональный бизнеса, потому что их профессиональный бизнеса, потому что их профессиональный интерес в том, чтобы взять себе
32:18интерес в том, чтобы взять себе интерес в том, чтобы взять себе сотрудника, а не закрыть госплан. сотрудника, а не закрыть госплан. сотрудника, а не закрыть госплан. Поэтому их бы программы были сильно Поэтому их бы программы были сильно Поэтому их бы программы были сильно лучше. Плюс можно было бы на студентов лучше. Плюс можно было бы на студентов лучше. Плюс можно было бы на студентов вот этих детелегировать какие-либо вот этих детелегировать какие-либо вот этих детелегировать какие-либо мелкие задачи и погружать их понемногу в мелкие задачи и погружать их понемногу в мелкие задачи и погружать их понемногу в процесс своей компании. И тогда и люди процесс своей компании. И тогда и люди
32:32процесс своей компании. И тогда и люди бы проще бы приходили в эти компании бы проще бы приходили в эти компании бы проще бы приходили в эти компании работать, оставались бы работать по работать, оставались бы работать по работать, оставались бы работать по профессии, потому что им просто было бы профессии, потому что им просто было бы профессии, потому что им просто было бы проще туда войти. А так базовый студент проще туда войти. А так базовый студент проще туда войти. А так базовый студент как минимум МРФ. Ну, по моим знакомым, как минимум МРФ. Ну, по моим знакомым, как минимум МРФ. Ну, по моим знакомым, они, ну, просто не понимают, типа, что они, ну, просто не понимают, типа, что
32:44они, ну, просто не понимают, типа, что будет дальше. У них нет вообще будет дальше. У них нет вообще будет дальше. У них нет вообще представление о будущем. Они не знают, представление о будущем. Они не знают, представление о будущем. Они не знают, как искать работу. как искать работу. как искать работу. >> Ну да. Да. Окей. А давай перейдём к >> Ну да. Да. Окей. А давай перейдём к >> Ну да. Да. Окей. А давай перейдём к более к частому вопросу. Как обстоит более к частому вопросу. Как обстоит более к частому вопросу. Как обстоит дело с ДС в униках? дело с ДС в униках? дело с ДС в униках? >> С ДС в униках у меня есть я не знаю, >> С ДС в униках у меня есть я не знаю,
32:56>> С ДС в униках у меня есть я не знаю, наверное, штук 5-10 знакомых, которые наверное, штук 5-10 знакомых, которые наверное, штук 5-10 знакомых, которые учатся именно на дсных направлениях. И учатся именно на дсных направлениях. И учатся именно на дсных направлениях. И единственный человек, который, у единственный человек, который, у единственный человек, который, у которого реально хорошая подготовка - которого реально хорошая подготовка - которого реально хорошая подготовка - это знакомый с высшей школы экономики, это знакомый с высшей школы экономики, это знакомый с высшей школы экономики, который у них там есть который у них там есть
33:09который у них там есть бально-рейтинговая система какая-то бально-рейтинговая система какая-то бально-рейтинговая система какая-то своя, и он там первое место занимает по своя, и он там первое место занимает по своя, и он там первое место занимает по со всего потока ДСного. И он ещё и там со всего потока ДСного. И он ещё и там со всего потока ДСного. И он ещё и там типа куратор или кто-то такой, типа куратор или кто-то такой, типа куратор или кто-то такой, ассистент, короче, он там колоквиумы ассистент, короче, он там колоквиумы ассистент, короче, он там колоквиумы всякие проводит и как-то там контрольные всякие проводит и как-то там контрольные
33:24всякие проводит и как-то там контрольные составляет, что-то такое. В общем, он составляет, что-то такое. В общем, он составляет, что-то такое. В общем, он полупрепод такой небольшой. Вот у него полупрепод такой небольшой. Вот у него полупрепод такой небольшой. Вот у него реально хорошие харды, но, во-первых, он реально хорошие харды, но, во-первых, он реально хорошие харды, но, во-первых, он даже с этими хардами, я просто для даже с этими хардами, я просто для даже с этими хардами, я просто для интереса поспрашивал его вопросы, интереса поспрашивал его вопросы, интереса поспрашивал его вопросы, которые у меня на себе задавали, он бы которые у меня на себе задавали, он бы
33:37которые у меня на себе задавали, он бы себе не прошёл, несмотря на то, что у себе не прошёл, несмотря на то, что у себе не прошёл, несмотря на то, что у него реально очень обширный опыт вообще него реально очень обширный опыт вообще него реально очень обширный опыт вообще во многих сферах ДСА и всё. Но тут ещё во многих сферах ДСА и всё. Но тут ещё во многих сферах ДСА и всё. Но тут ещё вопрос, там чел сам по себе довольно вопрос, там чел сам по себе довольно вопрос, там чел сам по себе довольно сильно много времени уделяет внешне. И сильно много времени уделяет внешне. И сильно много времени уделяет внешне. И это вопрос, это он такой благодаря вышке это вопрос, это он такой благодаря вышке
33:54это вопрос, это он такой благодаря вышке или он такой потому что он просто сам по или он такой потому что он просто сам по или он такой потому что он просто сам по себе такой и он в свободное время сам себе такой и он в свободное время сам себе такой и он в свободное время сам там ботает, много самообразовывается и там ботает, много самообразовывается и там ботает, много самообразовывается и так далее. так далее. так далее. >> О'кей, если уник - это не выход, тогда >> О'кей, если уник - это не выход, тогда >> О'кей, если уник - это не выход, тогда где обучаться в ДС? где обучаться в ДС? где обучаться в ДС? >> У меня уже встречайше горело вообще со >> У меня уже встречайше горело вообще со
34:07>> У меня уже встречайше горело вообще со всего образования как минимум в РФ, всего образования как минимум в РФ, всего образования как минимум в РФ, начиная со школы и заканчивая универом. начиная со школы и заканчивая универом. начиная со школы и заканчивая универом. В универе это достигла просто подея, В универе это достигла просто подея, В универе это достигла просто подея, потому что такого абсурда я никогда в потому что такого абсурда я никогда в потому что такого абсурда я никогда в жизни не видел. Поэтому я мечтаю и иду жизни не видел. Поэтому я мечтаю и иду жизни не видел. Поэтому я мечтаю и иду понемногу к тому, чтобы создать понемногу к тому, чтобы создать
34:20понемногу к тому, чтобы создать полностью своё образование, которое полностью своё образование, которое полностью своё образование, которое будет при этом как минимум наполовину будет при этом как минимум наполовину будет при этом как минимум наполовину бесплатным, чтобы у людей были был бесплатным, чтобы у людей были был бесплатным, чтобы у людей были был доступ бесплатный к материалам, которого доступ бесплатный к материалам, которого доступ бесплатный к материалам, которого хватит, чтобы уже быть минимально хватит, чтобы уже быть минимально хватит, чтобы уже быть минимально способным специалистом, который может способным специалистом, который может
34:35способным специалистом, который может уже приносить пользу компании. Ну и само уже приносить пользу компании. Ну и само уже приносить пользу компании. Ну и само собой всё это должно окупаться, поэтому собой всё это должно окупаться, поэтому собой всё это должно окупаться, поэтому какие-то материалы будут платными уже в какие-то материалы будут платными уже в какие-то материалы будут платными уже в более глубокие сферы. Но а я очень не более глубокие сферы. Но а я очень не более глубокие сферы. Но а я очень не любил всякие образовательные материалы, любил всякие образовательные материалы, любил всякие образовательные материалы, которые дают прямо дига поверхностные
34:49которые дают прямо дига поверхностные которые дают прямо дига поверхностные знания, которые абсолютно для чего ни знания, которые абсолютно для чего ни знания, которые абсолютно для чего ни для чего не нужны. Особенно в для чего не нужны. Особенно в для чего не нужны. Особенно в современное время уже появилось, современное время уже появилось, современное время уже появилось, распладилось миллиард курсов, которые распладилось миллиард курсов, которые распладилось миллиард курсов, которые полностью завайпкожены и сделаны, полностью завайпкожены и сделаны, полностью завайпкожены и сделаны, написаны искусственным интеллектом и написаны искусственным интеллектом и
34:59написаны искусственным интеллектом и человеком, который вообще никакого человеком, который вообще никакого человеком, который вообще никакого отношения к этой сфере не имеет. И отношения к этой сфере не имеет. И отношения к этой сфере не имеет. И поэтому моей главной целью будет сделать поэтому моей главной целью будет сделать поэтому моей главной целью будет сделать свой такой университет, свою такую свой такой университет, свою такую свой такой университет, свою такую онлайн-школу, как угодно это можно онлайн-школу, как угодно это можно онлайн-школу, как угодно это можно назвать. Там далее будет более видно, в назвать. Там далее будет более видно, в
35:13назвать. Там далее будет более видно, в каком формате я буду это делать, где м каком формате я буду это делать, где м каком формате я буду это делать, где м точно будет бесплатна часть материалов, точно будет бесплатна часть материалов, точно будет бесплатна часть материалов, которых уже будет достаточно для решения которых уже будет достаточно для решения которых уже будет достаточно для решения каких-либо реально рабочих задач. каких-либо реально рабочих задач. каких-либо реально рабочих задач. Поэтому первый из этих материалов - это Поэтому первый из этих материалов - это Поэтому первый из этих материалов - это уже полноценный гайд на прохождение уже полноценный гайд на прохождение
35:28уже полноценный гайд на прохождение алгоритмических секций на любое IT- алгоритмических секций на любое IT- алгоритмических секций на любое IT- направление абсолютно. направление абсолютно. направление абсолютно. И его вы сможете найти у меня в И его вы сможете найти у меня в И его вы сможете найти у меня в Telegram-канале, ссылка на которую Telegram-канале, ссылка на которую Telegram-канале, ссылка на которую будет, конечно же, в описании. будет, конечно же, в описании. будет, конечно же, в описании. А вот и там будет полностью расписано А вот и там будет полностью расписано А вот и там будет полностью расписано абсолютно подробно. Не будет никакой абсолютно подробно. Не будет никакой
35:43абсолютно подробно. Не будет никакой второй части платной по алгоритмам. Это второй части платной по алгоритмам. Это второй части платной по алгоритмам. Это единственная и полноценная будет ээ единственная и полноценная будет ээ единственная и полноценная будет ээ часть по прохождению алгоритмических часть по прохождению алгоритмических часть по прохождению алгоритмических секций, в том числе как учить алго, как секций, в том числе как учить алго, как секций, в том числе как учить алго, как научиться их ботать, какую часть из научиться их ботать, какую часть из научиться их ботать, какую часть из алгосов необходимо будет э научиться алгосов необходимо будет э научиться
35:58алгосов необходимо будет э научиться решать обязательно, какую можно уже там решать обязательно, какую можно уже там решать обязательно, какую можно уже там допроходить во время сабесов, какие, допроходить во время сабесов, какие, допроходить во время сабесов, какие, если вы там просто вам по кайфуго если вы там просто вам по кайфуго если вы там просто вам по кайфуго проходить, там будет расписано чуть ли проходить, там будет расписано чуть ли проходить, там будет расписано чуть ли не до конца вашей жизни. И при этом не до конца вашей жизни. И при этом не до конца вашей жизни. И при этом самые главные лайфхаки и то, как это самые главные лайфхаки и то, как это
36:11самые главные лайфхаки и то, как это сделать правильно уже на реальном сделать правильно уже на реальном сделать правильно уже на реальном собеседовании. Поэтому переходим в собеседовании. Поэтому переходим в собеседовании. Поэтому переходим в Telegram-канал, всё читаем, всё уже Telegram-канал, всё читаем, всё уже Telegram-канал, всё читаем, всё уже готово. готово. готово. >> Ссылка на меня будет в описании, ссылка >> Ссылка на меня будет в описании, ссылка >> Ссылка на меня будет в описании, ссылка на Макса будет в описании. Все на Макса будет в описании. Все на Макса будет в описании. Все материалы, которые мы упомянули в материалы, которые мы упомянули в
36:22материалы, которые мы упомянули в подкасте, будут в описании. А мы подкасте, будут в описании. А мы подкасте, будут в описании. А мы прощаемся. До следующего подкаста.
