Бұл жазба автоматты түрде аударылған. Бастапқы тіл: Орысша
Freedom Data Challenge 2025 хакатонының басты сәттерінің бірі – бүкіл елден келген студенттерді, жас мамандар мен болашағынан үміт күттіретін аналитиктерді біріктірген жобаның аясында SDU University студенттерінің командасы клиенттік деректерді өңдеуде сапалы әрі тәжірибеге бағытталған тәсілмен жүлделі орынға ие болуы болды.
Аталған іс-шараның тең ұйымдастырушысы ретінде Data Science Academy IT-мектебі қатысып, жеңімпаз команданың бір мүшесін дайындауда маңызды рөл атқарды. Ол Tech Orda 2025 бағдарламасы аясында «Data Science және Машиналық оқыту» бағыты бойынша академияда оқуды сәтті аяқтады. Мұхтардың жетістігі – осы бағдарламаның қолданбалы құндылығын және заманауи еңбек нарығы талаптарына сәйкестігін дәлелдейді. Бұл бағдарламада деректерді талдау, модель жасау және командамен жұмыс істеу сияқты дағдыларға басымдық беріледі.
— Хакатонда жүлделі орын алғандарыңызбен құттықтаймыз! Өзіңіз және командаңыз туралы айтып беріңізші.
Рақмет! Менің атым – Мұхтар. SDU University-де «Ақпараттық жүйелер» мамандығы бойынша 4-курс студентімін. Германиядағы Hof University of Applied Sciences университетінде Computer Science факультетінде академиялық ұтқырлық бағдарламасы бойынша білім алдым. Жақында Tech Orda бағдарламасы аясында Data Science Academy-де «Data Science және машиналық оқыту» бағыты бойынша білім алып, үшінші легтің үздік ондығына ендім.
Алған білім мен тәжірибе хакатонға қатысу үшін жақсы негіз болды, әсіресе мықты командаластармен жұмыс істеу ерекше тәжірибе болды. Біз төртеу болдық: екі студент – кіші курс, екеуі – жоғары курс. Барлығымызда нақты тәжірибе болды – біреу индустрияда жұмыс істейді, енді біреу университетте ғылыми жобалармен айналысады. Бұл бізге тапсырмаларды тиімді бөлуге және бастан-ақ нақты жұмыс жүйесін құруға мүмкіндік берді.
— Қандай тапсырма орындадыңыздар және сіздердің шешімдеріңіздің ерекшелігі неде?
Тапсырманы өзіміз таңдамай, бізге Freedom Broker компаниясының кейсі берілді. Негізгі мақсат – клиенттерге RFM-талдау жүргізіп, оларды белсенділігі мен компанияға әкелетін құндылығы бойынша сегменттеу. Біз тапсырмаға стандарттан тыс көзқараспен қарадық, метрикаларды есептеудің креативті әдісін ойлап таптық, нәтижесінде логикалық және сапалы кластерлер алдық. Қазылар алқасы шешімнің нақтылығын және практикалық қолдану мүмкіндігін ерекше атап өтті. Сонымен қатар, біз метрикаларды визуализациялайтын және табысты клиент сегменттерін анықтауға көмектесетін аналитикалық веб-платформа жасадық.
— Қандай технологияларды қолдандыңыздар?
Деректерді талдау үшін Python және оның машиналық оқыту мен статистикаға арналған кітапханаларын қолдандық. Веб-интерфейс React, Vite және Tailwind CSS арқылы жасалды. Бэкэнд Flask API негізінде, Redis пен PostgreSQL мәліметтер базасымен жұмыс істеді.
— Жоба барысында қандай қиындықтар болды?
Ең үлкен қиындық – RFM-талдаудың нақты әдістемесін құру. Біз параметрлер арасындағы байланысты талдап, логиканы ұзақ талқыладық, тақтада модель құрылымын салып, көп уақыт жұмсадық. Бірақ нәтиже соған тұрарлық болды.
— Data Science Academy-дегі оқу хакатондағы табысқа қалай әсер етті?
Айтарлықтай әсер етті. Академия бағдарламасы практикалық бағытқа негізделген, сондықтан біз тек теорияны ғана емес, оны нақты жағдайда қалай қолдану керектігін де білдік. Бұл бізге сенімділік пен икемділік берді.
— Tech Orda бағдарламасы сіздің дамуыңызға қалай әсер етті?
Tech Orda – Қазақстан жастары үшін үлкен мүмкіндік. Қысқа уақыт ішінде мен нақты іске қажет білім алдым. DSA-дағы оқу мен бағдарламаның қолдауы арқасында мен Data Miner болып жұмысқа орналастым – бұл менің даму жолымдағы маңызды кезең болды.
— Бұл жобаны әрі қарай дамытуды жоспарлап отырсыз ба?
Қазіргі уақытта – жоқ. Бұл нақты тапсырмаға арналған жоба болды. Алайда жобаны әзірлеу кезінде жинаған тәжірибе алдағы бастамаларда міндетті түрде пайдасын тигізеді.
— Хакатоннан алған әсеріңіз қандай?
Ұйымдастыру деңгейі өте жоғары болды – бәрі нақты әрі жайлы өтті. Тек, қазылар алқасы техникалық емес, бизнес-бағыттағы шешімдерді де бағалайтыны туралы ақпаратты алдын ала айту керек еді. Бұл командаларға басымдықтарды дұрыс қоюға көмектесер еді.
— Хакатоннан алған басты сабағыңыз қандай?
Жеңісті хакатон үшін – нақты рөлдер мен міндеттерді бөлу маңызды. Әр қатысушы өз ісіне жауапты болғанда ғана мықты, толыққанды нәтиже алуға болады.
— Хакатонға қатысуға күмәнданатын әзірлеушілерге не айтар едіңіз?
Қорықпаңыздар. Тақырып сізге беймәлім болса да, хакатонның атмосферасы ашылуға көмектеседі. 10 сағат ішінде сіз тек тапсырманы орындап қана қоймай, өз-өзіңізге деген сенімді нығайта аласыз. Бұл – дағдыларыңызды тексерудің және тез дамудың тамаша жолы.
— Сұхбат үшін рақмет! Жобаларыңызда табыс тілейміз!
Сіздерге де рақмет! Тәжірибемізбен бөліскенімізге қуаныштымын.
#Tech Orda 2024 #Astana Hub #Data Science Academy
Один из заметных моментов хакатона Freedom Data Challenge 2025 — проекта, объединившего студентов, молодых специалистов и начинающих аналитиков со всей страны, — стало решение команды студентов SDU University, занявших призовое место за качественный и практико-ориентированный подход к обработке клиентских данных.
Важно отметить, что IT-школа Data Science Academy выступила соорганизатором этого мероприятия, а также сыграла ключевую роль в подготовке одного из участников победившей команды. Он успешно завершил обучение в академии по направлению «Data Science и Машинное обучение» в рамках программы Tech Orda 2025. Успех Мұхтара подтверждает прикладную ценность программы и её соответствие требованиям современного рынка, где востребованы навыки анализа данных, разработки и командной работы.
— Поздравляем вас с призовым местом на хакатоне! Расскажите немного о себе и вашей команде.
Спасибо! Меня зовут Мұхтар. Я студент 4 курса SDU University по специальности Information Systems. Также проходил обучение по обмену в Hof University of Applied Sciences в Германии на факультете Computer Science. Недавно завершил обучение по направлению «Data Science и машинное обучение» в IT-школе Data Science Academy в рамках программы Tech Orda, и вошёл в топ-10 студентов третьего потока.
Полученные знания и практический опыт стали хорошей основой для участия в хакатоне, особенно в команде с такими сильными участниками. Нас было четверо: двое студентов младших курсов и двое старших. Все имели реальный опыт — кто-то уже работает в индустрии, кто-то ведёт научные проекты в университете. Это позволило нам с самого начала выстроить чёткое взаимодействие и эффективно распределить задачи.
— Какую задачу вы выбрали и в чем заключалось ваше решение?
Задачу мы не выбирали - нам достался кейс от Freedom Broker. Основная цель - провести RFM-анализ клиентов и сегментировать их по активности и ценности для компании. Мы подошли к задаче нестандартно, нашли креативный способ расчета метрик, что позволило получить действительно качественные и логичные кластеры. Как отметили члены жюри, результат был точным и практически применимым. Кроме того, мы задеплоили аналитическую веб-платформу, которая визуализирует метрики и помогает определять прибыльные сегменты клиентов.
— Какие технологии вы использовали?
Для анализа данных мы применили Python и его библиотеки для машинного обучения и статистики. Веб-часть была реализована на React с использованием Vite и Tailwind CSS. Бэкенд - на Flask API с поддержкой Redis и базой данных PostgreSQL.
— Какие сложности возникли в процессе разработки?
Главная сложность - выстроить точную методику RFM-анализа. Мы долго обсуждали логику, рисовали структуру модели на доске, анализировали связи между параметрами. Это заняло немало времени, но в итоге дало сильный результат.
— Как обучение в IT-школе Data Science Academy повлияло на ваш успех на хакатоне?
Значительно. Программа академии ориентирована на практику, поэтому мы не просто знали теорию, а понимали, как применить её в реальных задачах. Это дало нам уверенность в собственных силах и гибкость при решении кейса.
— Вы также участник программы Tech Orda. Как она помогла развиваться?
Tech Orda - это действительно мощная возможность для казахстанской молодежи. За короткий срок я получил знания, которые напрямую пригодились на практике. Благодаря поддержке этой программы и обучению в DSA, я устроился работать Data Miner'ом - и это стало важным этапом моего развития.
— Планируете ли вы развивать этот проект дальше?
Пока нет. Проект создавался как решение конкретной задачи. Однако опыт, который мы получили в процессе разработки, обязательно пригодится в будущих инициативах.
— Каковы ваши впечатления от хакатона?
Организация была на высоком уровне - всё чётко и комфортно. Единственное, возможно, стоило бы заранее проинформировать команды о том, что акцент жюри смещён в сторону бизнес-потенциала, а не только технической точности моделей. Это позволило бы участникам правильно расставить приоритеты.
— Какой главный урок вы извлекли?
Для успешного хакатона нужно чёткое распределение ролей - каждый участник должен быть сфокусирован на своей части. Только тогда можно добиться сильного, законченного результата.
— Что бы вы посоветовали разработчикам, которые сомневаются, стоит ли участвовать в хакатоне?
Не бойтесь. Даже если тема будет вам неизвестна, атмосфера хакатона заставит раскрыться. За 10 часов можно не только решить задачу, но и укрепить уверенность в себе. Это отличная проверка собственных навыков и возможность прокачаться в сжатые сроки.
— Спасибо за интервью! Желаем успехов в развитии проекта!
Спасибо вам! Было приятно поделиться нашим опытом.
#Tech Orda 2024 #Astana Hub #Data Science Academy
Бөлісу
