«Мене звати Лелюх Тетяна, я – магістр спеціальності "Прикладка математика та наука про дані" і, водночас, Data Analyst у компанії Genesis.

Двома моїми улюбленими предметами у школі були географія та математика, то ж і обирала я зі спеціальностей, де так чи інакше застосовуються ці дисципліни. Геологію, хоч вона і є цікавим напрямом, я досить швидко відбракувала, адже була не впевнена в майбутньому працевлаштуванні. Довго вагалася між економікою та ІТ. Знову перемогла практичність – ІТ в Україні розвивається на повних парах. Так я і вирішила вивчати королеву всіх наук. Спеціальність сприйняла як симбіоз сухої математики на папері та комп'ютерних наук.

Коли ти опиняєшся після школи в університеті, то відразу потрапляєш у новий світ з іншими правилами та законами – навчальний процес іде зовсім не так, як ти звик зі школи. У такій ситуації важливо отримати підтримку викладачів для швидшої адаптації – і ми її отримали. Приємно вразила наявність (та використання!) платформи для відправки виконаних завдань в електронному вигляді до того, як це стало мейнстримом. Радує розуміння того факту, що університет не є "законсервованим" та розвивається разом зі студентами: створення внутрішнього ПЗ, введення нових актуальних спеціальностей та зміна навчальних планів з урахуванням сучасних тенденцій в IT.

Усім вступникам раджу не нехтувати базовими предметами, що вивчаються на початкових курсах, навіть якщо вони здаються непотрібними та нецікавими. Це саме та основа, яку ви будете пам'ятати та використовувати незалежно від сфери подальшого працевлаштування. Теорія фракталів чи функцій дійсної змінної будуть потрібні одиницям, а ось інтеграли та ймовірності знадобляться всім. То ж коли навчаєшся на спеціальності "прикладна математика", то варто як можна швидше зав'язати добрі стосунки з теорвером та матстатом – точно згодиться.

Ще на 3-му курсі, після проходження воркшопу з Data Science, я зрозуміла, що хочу будувати кар'єру в сфері аналізу даних. Без особливих складностей потрапила спочатку на курси та подальше стажування до Києва, а вже після – на проєкт, що займається обробкою онлайн-платежів. Аналітика (Data Science) – сфера, що лежить на межі математики та програмування. Для входження в професію потрібні навички та знання: програмування (Python, R); розуміння основ ООП; робота з реляційними БД; математичне моделювання й, звісно, математична статистика. А для того, щоб рости кар'єрними сходами треба бути готовим до постійного вивчення нових технологій та поглиблення існуючих знань. Бо кому ж потрібен спеціаліст, що не розвивається?»