Публикация была переведена автоматически. Исходный язык: Русский
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
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
Поделиться
