Как мы отбираем будущих дата специалистов в программе Tech Orda и почему это критично для успеха образовательных программ

Программа Tech Orda играет ключевую роль в подготовке IT-специалистов в стране, предоставляя студентам возможность получить качественное образование и практические навыки, которые востребованы на рынке труда.

В условиях быстроменяющегося технологического ландшафта обучение и подготовка специалистов становятся ключевым элементом успешного выхода на рынок труда. Однако многие школы и академии упускают один важный фактор, который напрямую влияет на успех программ — отбор участников. Наша академия Data Science Academy, одной из первых на рынке Казахстана, обладает более чем десятилетним опытом в сфере подготовки специалистов по анализу данных, и мы уверены, что именно тщательный отбор студентов и качественный процесс обучения определяют успех образовательных программ.

Превращение отбора в науку

На первый взгляд может показаться, что отбор студентов — это просто этап заполнения анкет и формальностей, но реальность такова, что каждый успешный студент проходит через тщательно разработанный процесс отбора. Этот процесс построен таким образом, чтобы выявить тех, кто действительно способен освоить сложные дисциплины и стать востребованным специалистом.

В Data Science Academy мы уделяем огромное внимание тому, как происходит этот отбор. Наши программы ориентированы на студентов старших курсов технических университетов, которые нацелены на трудоустройство в ведущие компании Казахстана, такие как Kaspi, Halyk Bank, Freedom Holding и BCC. Мы — соорганизаторы таких программ, как Kaspi Lab и Freedom Data Lab, ежегодно помогаем более 50 специалистам сделать первый шаг в карьеру. В настоящий момент также проводится обучение по программе TechOrda, направленной на подготовку высококвалифицированных специалистов, востребованных на рынке труда.

В рамках нашей академии действует трехэтапный процесс отбора, и это не просто фильтрация анкет. Первый этап — анализ резюме и анкеты — играет критически важную роль. Из более чем 700 заявок в этом году, к следующему этапу мы допустили только 345 кандидатов, используя нашу внутреннюю AI-платформу. Этот инструмент значительно улучшает точность и прозрачность отбора, минимизируя влияние человеческого фактора и повышая объективность процесса.

Технологии, стоящие за процессом

На втором этапе оставшиеся кандидаты проходят тестирование на базовые навыки и soft skills. Но это не просто онлайн-тест. Наша собственная платформа, разработанная командой Data Science Academy, может одновременно обрабатывать более 10,000 тестов, обеспечивая высокую скорость и эффективность процесса. Здесь мы также применяем алгоритмы античитинга, что позволяет гарантировать объективность результатов.

Задания для тестов составляются специалистами из бизнес-сектора и академической среды, что позволяет нам оценивать не только теоретические знания, но и прикладные навыки, необходимые для работы в реальных проектах.

После этого этапа мы оставили 158 участников для финального раунда — персональных интервью. В ходе собеседований наша команда из четырех человек оценивает не только технические навыки, но и мотивацию, способность к обучению и командной работе. На этот процесс у нас ушло три недели, и результат стоил того — отобранные кандидаты продемонстрировали высокий потенциал для успешного завершения программы.

Образовательные инновации и технологии

Однако процесс отбора — это только начало. После того, как студенты проходят этот фильтр, они получают доступ к нашему учебному порталу, где в личном кабинете собраны все обучающие материалы, задания, и возможность общения с преподавателями и однокурсниками. Мы создаем инфраструктуру, которая помогает каждому студенту следить за своей успеваемостью и оперативно реагировать на проблемы.

Будущее образовательных программ

Опыт нашей академии показывает, что качественный отбор участников и тщательное управление процессом обучения становятся краеугольным камнем успешных образовательных программ. От того, насколько точно мы можем выбрать подходящих кандидатов, зависит не только их личный успех, но и успех всей программы в целом.

В следующей статье мы расскажем, как мы поддерживаем вовлеченность студентов на протяжении всей программы, и поделимся методами, которые помогают сохранить интерес студентов на высоком уровне. Мы верим, что будущее образовательных программ — за технологиями и точной аналитикой, и уже сегодня готовы делиться своим опытом с другими школами и академиями, которые стремятся к качественному обучению и оптимизации бизнес-процессов.

Этот материал был написан как руководство для образовательных учреждений, которые стремятся улучшить процесс отбора студентов и повысить качество образовательных программ с использованием современных технологий.

#Tech Orda 2024 #Astana Hub #Data Science Academy 

Комментарии 8

Авторизуйтесь чтобы оставить комментарий

Қазағым дами бер!!!

Ответить

Здравствуйте, Мирас, если я правильно понимаю, то цель академия Data Science Academy - это содействовать трудоустройству студентов старших курсов технических университетов. Изучает ли академия Data Science Academy что важно для IT-специалистов при выборе вакансии? В статье "Простой SDTEST® дает огромные возможности" (https://astanahub.com/ru/blog/simple-sdtest-r-gives-great-possibilities) рассказывается об этом.

Ответить

👍👍👍

Ответить

👍👍👍

Ответить

очень информативно

Ответить

Здравствуйте когда будет отбор

Ответить

Здравствуйте! На следующий поток Tech Orda.

Ответить