AI Academy (Бишкек, Кыргызстан) с апреля 2024 года обучает специалистов в области работы с данными, формируя практико-ориентированных профессионалов для рынка. За это время она уже подготовила более 150 выпускников. Академия способствует снижению дефицита дата-кадров и развитию дата-культуры в компаниях. О подходах к обучению и роли академии в развитии ИТ-рынка Средней Азии рассказывает Эрхан Адаев, директор «ЭйАй Экедеми» и номинант на премию Data Award.

- Как появился проект AI Academy, какие задачи он решает?

AI Academy появилась из очень простой боли рынка Кыргызстана и региона: компании хотят работать с данными, но специалистов, которые умеют делать это практически, катастрофически не хватает. В 2023-2024 годах мы видели одинаковую картину: люди проходят курсы, знают термины, но не умеют решать реальные задачи – от чистки данных и дашбордов до построения моделей и внедрения решений в бизнес-процессы.

Поэтому мы запустили AI Academy в Бишкеке в апреле 2024 года как практико-ориентированную академию, где обучение строится вокруг проектов, реальных кейсов и менторства. Наша задача – закрывать дефицит дата-кадров, развивать дата-культуру в компаниях и давать людям понятный, честный путь в профессию: навыки, портфолио, трудоустройство и рост в текущей работе.

- В чем вы видите свою роль на рынке данных?

AI Academy помогает закрывать острый дефицит квалифицированных специалистов в области данных, готовя выпускников, сразу способных решать реальные бизнес-задачи. Практическое обучение, проекты и защита перед экспертами формируют у студентов навыки внедрения data-решений и автоматизации процессов, что повышает эффективность компаний и популяризирует дата-культуру на рынке.

- Кто является вашим целевым сегментом? На каких студентов в первую очередь ориентируетесь?

Мы работаем в двух сегментах. Частные студенты – те, кто хочет войти в data-профессии или вырасти внутри своей компании. Это основная доля: люди приходят за практикой, портфолио и системной программой. Корпоративные клиенты – компании из ИТ, финсектора и других отраслей, которые хотят прокачать сотрудников и внедрять data-driven подход (аналитика, автоматизация, отчетность, ML-пилоты). Часто это один-два сотрудника на длинных программах или команды из 10-50 сотрудников на интенсивных форматах.

Отдельная важная часть нашей миссии – грантовое обучение самых сильных и мотивированных ребят, чтобы талант не упирался в деньги. Мы уже реализовали две грантовые программы, где обучили 40 сильнейших математиков страны на полном гранте. Отбор строится прозрачно: онлайн-тестирование, затем очный экзамен – проверка уровня, а также мотивационное интервью – цели, дисциплина, готовность учиться в интенсивном темпе). Финансирование грантов осуществляется за счет партнеров и поддержки экосистемы (включая Парк Высоких Технологий), а также вклада самой академии и партнерских организаций.

- Какие направления data-специалистов готовите? На какие из них наблюдаете наибольший спрос?

Мы готовим специалистов по ключевым направлениям работы с данными: Data Analytics – аналитика данных, визуализация, BI, SQL, продуктовая/бизнес-аналитика; Data Science/Machine Learning – моделирование, ML, работа с данными, проверка гипотез; Data Engineering – построение пайплайнов данных, ETL/ELT, проектирование хранилищ, автоматизация загрузок, качество данных и инфраструктура для аналитики/ML.

Что касается спроса, то стабильно высокий спрос на аналитиков данных. Компаниям нужны отчеты, дашборды, аналитика для управленческих решений. Быстро растет спрос на инженеров данных, когда бизнес «дозревает» и упирается в качество данных, пайплайны и хранилища. Также устойчивый интерес к Data Science/ML, особенно в компаниях, которые уже внедряют автоматизацию и ML-пилоты.

- Что представляет собой программа?

Мы сочетаем офлайн и онлайн обучение. Фокусируемся на практическом обучении с реальными данными, проектно-ориентированном подходом и менторством двух сеньор-менторов. При этом методист постоянно обновляет программу под запросы рынка. Программа длится несколько месяцев в зависимости от направления и включает пять проектов, в том числе один финальный. Студенты защищают их перед действующими дата-экспертами. Через такое проектно-ориентированное обучение мы готовим специалистов, способных сразу решать реальные бизнес-задачи с данными.

Также проводятся гостевые лекции, дата-завтраки и периодические хакатоны, которые позволяют применять знания на практике. За счет этого студенты развивают навыки, необходимые для успешного трудоустройства и повышают свою конкурентоспособность на кадровом рынке. Дополнительно предусмотрена система заработка на обучение и бесплатные уроки английского, повышающие их конкурентоспособность на рынке труда.

Главное преимущество программы – менторы-практики уровня «сеньор», которые передают актуальные знания и практические навыки.

- Откуда берете данные для обучения?

Наши студенты работают с реальными и анонимизированными данными ИТ-, финансовых и других технологических компаний, а также с публичными open source датасетами для аналитики, машинного обучения и нейросетевых проектов. Это позволяет отрабатывать практические навыки работы с данными, их очистки, обработки и визуализации на реальных кейсах.

- Каким инструментам обучаете?

Обучение и проекты реализуются на современных платформах аналитики и Data Science. Для анализа и моделирования данных используем Python, Jupyter Notebook, Google Colab. Для визуализации и построения дашбордов – Power BI и Tableau. Для работы с базами данных – Microsoft SQL Server и PostgreSQL.

- Какие результаты достигнуты?

Мы уже подготовили более 150 дата-специалистов. Важно отметить, что 70% выпускников трудоустроены в ИТ- и финансовые компании. Сейчас около 100 студентов обучаются в шести параллельных группах, выполняя проектные задания с экспертами. Они осваивают практические навыки работы с данными и нейросетями для автоматизации рутинных процессов.

Кроме того, нами реализованы две грантовые программы, в ходе которых обучено 40 сильнейших математиков страны на полном гранте, чтобы убрать финансовые барьеры для наиболее талантливых молодых людей.

- Какова обратная связь? Как оценивают результаты сами выпускники?

Выпускники чаще всего отмечают три вещи. Во-первых, практика вместо «теории ради теории»: проекты на данных, понятная структура, регулярная обратная связь. Во-вторых, рост уверенности и «боевого» мышления. Люди учатся не просто писать код, а решать задачу: формулировать проблему, чистить данные, выбирать подход, защищать результат. В-третьих, карьерный эффект: многие получают офферы или растут внутри текущей компании, потому что появляется портфолио и реальные кейсы, которые можно показать работодателю или руководителю.

Для нас хороший знак, когда выпускник говорит: «Я теперь понимаю, как это применить в работе завтра утром», а не «Я посмотрел курс и вроде что-то знаю».

- Каково значение проекта для отрасли данных?

Проект AI Academy вносит вклад в развитие всей индустрии данных на рынке Средней Азии, готовя специалистов, которые способны сразу работать с реальными данными, внедрять аналитические решения и нейросетевые технологии. Подготовленные нами выпускники помогают компаниям повышать эффективность процессов, ускорять принятие решений и внедрять современные практики работы с данными. Формирование культуры работы с данными, распространение практик data-driven подхода, проектной работы и инновационного мышления создает долгосрочное влияние на развитие отрасли в целом.

- В каком направлении будет развиваться проект?

Следующий этап – масштабирование без потери качества. В ближайшей перспективе мы планируем расширить обучение до 1 тыс. студентов, запустить новые практические ИИ-проекты и форматы. Будем усиливать карьерный трек: партнерства с компаниями, стажировки, проекты «под бизнес». И, конечно, будем дальше развивать сообщество через гостевые лекции, дата-завтраки, хакатоны – чтобы формировалась устойчивая дата-культура в регионе.