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
Алмат Нұрымов · Ноя. 28, 2024 10:07
Қазағым дами бер!!!
Valerii Kosenko · Ноя. 23, 2024 19:39
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.
Lain Iwakura · Ноя. 22, 2024 14:55
👍👍👍
Laura Meir · Ноя. 22, 2024 12:22
👍👍👍
Zhasmina Dybysbay · Ноя. 5, 2024 11:27
очень информативно
Руслан Жалғасбек · Ноя. 4, 2024 04:47
👍
Вальдемар Ворм · Ноя. 3, 2024 20:16
Здравствуйте когда будет отбор
Miras Dolayev · Ноя. 4, 2024 11:27
Здравствуйте! На следующий поток Tech Orda.