Как мы учим аналитиков ML

На связи Маша Новикова, старший продуктовый аналитик. На видео выше ↑ я ввожу вас в курс дела, а пока передаю микрофон коллеге: сегодня в коммуналке гостит проджект ↓

«Всем привет! Я Аня Иванова, проджект-менеджер. И да, я понимаю, что это канал про аналитику, но сегодня хочу рассказать, как мы учим аналитиков Авито машинному обучению.

История начинается в 2019 году с создания Академии Аналитиков Авито, о ней рассказали в этом посте. Именно там появился курс по ML.

Перед тем как запускать курс на студентов, мы обкатали программу на наших аналитиках. Получилось так хорошо, что некоторые из них даже перешли в DS-команду 🤭

Дальше всплыла проблема: до конца курса доходили единицы. У студентов проходимость была выше, а вот из наших 50 аналитиков, записавшихся на поток, финальный экзамен сдавали не больше 5.

Как мы улучшали курс. В 2022 году мы решили адаптировать студенческий курс под задачи аналитиков.

Для этого:
👉 Собрали список кейсов, где аналитики реально применяют ML
👉 Сопоставили их с программой курса
👉 Выкинули избыточный блок про нейросети
👉 Добавили модули про метрики качества моделей и прогнозирование (временные ряды)

💡 Результаты сразу улучшились:
— В 2023 году курс до конца прошли 9 аналитиков
— В 2024 году уже 12

Как зародился курс «Прикладной ML». В конце 2023 года инициативная группа аналитиков решила пойти дальше и создать курс «Прикладной ML».

Его цели:
👉 Расширить кругозор аналитиков в применении ML.
👉 Дать прикладные навыки и фреймворки для анализа данных, поиска паттернов, инсайтов и построения аналитических продуктов.

Но это уже совсем другая история 😄 В следующей серии расскажем, как составить программу нового образовательного курса, stay tuned…»

А вы в тренде и применяете хайповый ML в работе? Делитесь своим опытом в комментариях!

#Новик