The post has been translated automatically. Original language: Russian
Data Science Academy Activity: Results of the First Quarter of 2026
The first quarter of 2026 became a period of intensive growth for Data Science Academy, marked by a stronger focus on practical education and deeper collaboration with the industry. The Academy’s key focus remained the preparation of specialists who are not only able to understand theory but also apply modern data analysis and machine learning tools to real business challenges.
One of the key events of the quarter was the Freedom Junior’s Day meetup, organized in partnership with Freedom Holding Corp. and SDU University. The event served as a platform for interaction between students and industry representatives and allowed participants to gain a deeper understanding of market requirements.
The format of two parallel tracks — Data and CyberSec — provided an opportunity to choose a specialization and dive into relevant technological fields. The participation of experts from leading companies gave students access to practical cases and allowed them to see real-life applications of analytics and machine learning in business.
Special attention in the first quarter was given to students’ career outcomes. An important achievement was that participants of the Data Science Academy program successfully passed the selection for Kaspi Lab and received the opportunity to join the Kaspi Data Factory program. Moreover, some students advanced to the next stage — employment at Kaspi.kz. This result directly confirms the effectiveness of the Academy’s educational model, which is focused on industry requirements and the development of practical skills.
Guest lectures from practicing industry experts also played a significant role in the educational process. During the quarter, four lectures were conducted, each covering different aspects of modern Data Science and Machine Learning.
Diana Begalieva, Junior ML Engineer at Kaspi.kz, presented a lecture on the transition from academic projects to industrial development. In her presentation, she analyzed real challenges faced by beginner ML engineers and highlighted the key differences between academic projects and production environments. Special emphasis was placed on the practical skills required for a successful start in the profession.
Kirill Yakunin, PhD and Senior NLP Engineer at TBC Uzbekistan, dedicated his lecture to applied NLP and the use of large language models. He reviewed real business cases of GenAI implementation, discussed the limitations of modern models, and presented the current technology stack. This lecture helped students gain a comprehensive understanding of how LLMs are integrated into products and what tasks they can solve.
Bakytzhan Sarsembayev, Chief Expert in Data Analytics and Processing at Freedom Holding Corp., focused on the role of Data Science in an enterprise environment. The lecture covered real cases from the financial industry, including credit scoring, churn prediction, and recommendation systems. The speaker also подробно explained the technology stack and competencies required to work in large companies.
Aidos Sarsembayev, Senior Machine Learning Engineer at Aiphoria and PhD, presented a systematic view of deploying ML models into production. His lecture covered ML system architecture, MLOps principles, and key stages of transitioning from prototype to industrial solutions. Practical examples helped students better understand the complexity and multi-layered nature of production environments.
Alongside the events, students completed two key educational modules — Machine Learning and MLOps — as part of the Tech Orda 2025 program. These modules became the foundation for developing practical skills, from building models to deploying and maintaining them. The completion of these blocks marks the transition of students to a new level of training, where the main focus shifts toward real projects and industry challenges.
Overall, the first quarter of 2026 demonstrated steady development dynamics of Data Science Academy. The combination of educational modules, industry collaboration, and tangible career results forms an ecosystem where education is directly connected to employment and professional growth.
Thus, the Academy continues to strengthen its position as a platform for training a new generation of specialists — practice-oriented, ready to work in complex technological environments, and capable of creating business value through data.
#Tech Orda 2025 #Astana Hub #Data Science Academy
Активность Data Science Academy: итоги первого квартала 2026 года
Первый квартал 2026 года стал для Data Science Academy периодом интенсивного роста, усиления практической направленности обучения и укрепления связей с индустрией. Ключевым фокусом Академии оставалась подготовка специалистов, способных не только понимать теорию, но и применять современные инструменты анализа данных и машинного обучения в реальных бизнес-задачах.
Одним из значимых событий квартала стал митап Freedom Junior’s Day, реализованный в партнёрстве с Freedom Holding Corp. и SDU University. Мероприятие выступило платформой для взаимодействия студентов с представителями индустрии и позволило участникам глубже понять требования рынка. Формат двух параллельных треков — Data и CyberSec — обеспечил возможность выбора специализации и погружения в актуальные технологические направления. Участие экспертов из ведущих компаний позволило студентам получить доступ к практическим кейсам, а также увидеть реальные сценарии применения аналитики и машинного обучения в бизнесе.
Особое внимание в первом квартале было уделено карьерным результатам студентов. Важным достижением стало то, что участники программы Data Science Academy успешно прошли отбор в Kaspi Lab и получили возможность участия в программе Kaspi Data Factory. Более того, часть студентов смогла перейти на следующий этап — трудоустройство в Kaspi.kz. Этот результат является прямым подтверждением эффективности образовательной модели нашей Академии, ориентированной на требованиях индустрии и развитие прикладных навыков.
В рамках образовательного процесса значительную роль сыграли гостевые лекции от практикующих экспертов. В течение квартала было проведено четыре лекции, каждая из которых раскрывала различные аспекты современной Data Science и Machine Learning.
Диана Бегалиева, Junior ML Engineer в Kaspi.kz, представила тему перехода от учебных проектов к промышленной разработке. В своём выступлении она подробно разобрала реальные задачи, с которыми сталкиваются начинающие ML-инженеры, и подчеркнула ключевые различия между академическими проектами и продакшен-средой. Особый акцент был сделан на практических навыках, необходимых для успешного старта в профессии.
Кирилл Якунин, PhD и Senior NLP Engineer в TBC Uzbekistan, посвятил лекцию прикладным аспектам NLP и использованию больших языковых моделей. Он рассмотрел реальные кейсы внедрения GenAI-решений в бизнесе, обсудил ограничения современных моделей и представил актуальный технологический стек. Эта лекция позволила студентам сформировать целостное понимание того, как LLM интегрируются в продукты и какие задачи они способны решать.
Бакытжан Сарсембаев, главный эксперт по аналитике и обработке данных Freedom Holding Corp., сфокусировался на роли Data Science в enterprise-среде. В рамках лекции были рассмотрены реальные кейсы из финансовой индустрии, включая задачи скоринга, прогнозирования оттока и построения рекомендательных систем. Спикер также подробно остановился на технологическом стеке и компетенциях, необходимых для работы в крупных компаниях.
Айдос Сарсембаев, Senior Machine Learning Engineer в Aiphoria и PhD, представил системный взгляд на внедрение ML-моделей в продакшен. Его лекция охватывала архитектуру ML-систем, принципы MLOps и ключевые этапы перехода от прототипа к промышленному решению. Практические примеры позволили студентам лучше понять сложность и многослойность production-среды.
Параллельно с мероприятиями студенты в завершили два ключевых учебных модуля — Machine Learning и MLOps в рамках обучения по программе Tech Orda 2025. Эти модули стали фундаментом для формирования практических навыков: от построения моделей до их внедрения и сопровождения. Завершение данных блоков означает переход студентов на новый уровень подготовки, где основной акцент смещается в сторону реальных проектов и индустриальных задач.
В целом, первый квартал 2026 года продемонстрировал устойчивую динамику развития Data Science Academy. Сочетание образовательных модулей, взаимодействия с индустрией и конкретных карьерных результатов формирует экосистему, в которой обучение напрямую связано с трудоустройством и профессиональным ростом.
Таким образом, Академия продолжает укреплять свою позицию как площадка подготовки специалистов нового поколения — ориентированных на практику, готовых к работе в сложных технологических средах и способных создавать ценность для бизнеса с помощью данных.
#Tech Orda 2025 #Astana Hub #Data Science Academy
Share
