После защиты диссертации в области анализа данных, я решил работать в этой же сфере, но в продакшене, однако с продакшен анализом данных знаком не был. Программа была очень насыщенная, очень много материала в сжатые сроки. Очень интересный подход, когда тебе предоставляют реальные продакшен задачи, и приходится за неделю разобраться, как их решать. После таких задач, если справишься, не будет проблем с новыми незнакомыми проектами в реальной жизни. Очень тяжело в первые недели было разобраться, что и как делать в проектах, с чего следует начинать, хотелось некоего плана по шагам, как работать над проектом, мне этого не хватало.
Сейчас работаю в Берлине в крупной компании Zalando, разрабатываю модели машинного обучения в основном на Java Spark.

Я прошел большинство онлайн-курсов по Data Science, к примеру, классический курс от Andrew Ng. Онлайн-курсы дают неплохое представление об использовании того или иного инструмента, и вместе с тем для меня было важно получить ответы на вопросы о тонкостях внедрения и использования различных технологий.

Благодаря программе мне удалось выбрать правильные технологии, позволяющие наилучшим образом внедрить и настроить систему. Я понял, что big data — это понятно и просто, и научился использовать эти технологии для извлечения максимальной пользы с минимальными затратами.

У меня был опыт обработки и хранения достаточно больших данных помощью традиционных реляционных БД, но мне хотелось его расширить. Большие надежды я возлагал на изучение стеков Hadoop и Spark — и они оправдались. А еще очень полезным оказался разбор реальных кейсов: практика map-reduce на Hadoop, применение машинного обучения для задач классификации, разбор и практическая реализация различных алгоритмов для получения рекомендаций.