Мне 19 лет, и я родом из Алматы. Я с детства увлекался математикой, стараясь найти логическую связь во всём. Ещё учась в школе, я понимал, что в Казахстане будет сложно реализовать себя, поэтому в середине восьмого класса я переехал учиться в Канаду. После окончания канадской школы, я решил не поступать в университет, а обучаться по онлайн-курсам от MIT и Стэнфордского университета.
Сейчас я занимаюсь математическими науками и робототехникой. Основное направление, в котором я работаю – Big Data программирование – обработка большого количества данных для промышленных и научных целей. Я занимаюсь этим профессионально уже около пяти лет.
Математика завораживала меня с детства – уже в три года я полностью выучил таблицу умножения. Мне нравилось находить закономерности между, казалось бы, разными вещами, составлять логическую связь между ними.
Все науки строятся на математике, потому что математика есть стабильность, абсолют и все правильные решения.
Самый простой пример закономерности – число 3. Если сумма числа делится на три, то значит и всё число тоже делится на три. Когда я начал замечать подобные закономерности, я стал выводить алгоритмы для того, чтобы быстрее считать. Так я пришёл к программированию.
Моя мама – учительница начальных классов, поэтому она преподаёт, в том числе, математику. Она часто занималась репетиторством с учениками, которые были старше меня, и мне всегда было интересно наблюдать за ними. Я быстро обучался, поэтому помогал маме работать с её учениками. Моя мама была для меня вдохновением.
В школе было легко учиться, потому что я всегда знал программу наперёд. Однако, не могу сказать, что школа была бесполезна – я знал, как решать задачи, а вот названия терминов и формул – нет. С этим была небольшая проблема: почему-то у нас в школах не разрешают решать математические задачи разными способами.
В школе, ты всегда должен решать так, как написано у тебя в учебнике, но это не всегда удобно.
Иногда мои знания мешали, потому что из-за альтернативного решения мне занижали оценки, даже если решение было верным.
Несмотря на математический склад ума, я старался применить свои навыки и в гуманитарных предметах. Определённую дату в истории, например, я связывал с каким-либо событием, или находил логическую связь между цифрами. Я всё переводил на математический язык, потому что так мне было намного удобнее запоминать.
Я часто участвовал в различных областных и республиканских олимпиадах – учась в шестом классе, я уже соревновался с 11-классниками. Школа давала мне возможности развиваться, а я их не упускал.
Меня всегда привлекало программирование, но раньше в Алматы было мало курсов, на которых качественно обучали программированию и робототехнике. Поэтому, мне приходилось развиваться самому.
В саморазвитии главное – правильно и чётко ставить задачи.
Развиваться мне помогли книги и онлайн-курсы. Книги я искал в Интернете, но некоторые находил и в «Академкниге» - в основном это были книги о великих математиках вроде Гаусса. Электронные книги я покупал на двух языках – русском и английском. Поначалу было сложно читать на английском, меня выручали переводчик и бабушка. Со временем, я выучил технический английский язык, а, прожив за границей, подтянул и бытовой. Обычно люди учат сначала бытовой, а потом технический, но у меня всё вышло наоборот (Смеётся).
Свой первый язык программирования, С++, я выучил самостоятельно, благодаря онлайн-курсам на Coursera и тематическим книгам. Другие языки очень похожи на С++, поэтому выучить их не составило труда. К тому же, ещё учась в пятом классе, я выиграл областную олимпиаду, которая позволила мне бесплатно пройти годовые курсы программирования при КБТУ. Там я подтянул свои навыки в олимпиадном программировании.
Я также старался изучать робототехнику, строил роботов из подручных средств. Я был частым гостем рынка "Тастак" – там продавались различные запчасти для электроники и радиотехники. Это было моим хобби, которое переросло в работу – ещё три года назад я, одним из первых в Алматы, начал преподавать робототехнику.
Отучившись в школе 8 классов, я начал чувствовать, что мне недостаточно знаний, которые я получал в Алматы. Поэтому мы с родителями решили, что я поеду заканчивать школу в Канаду.
Канадскую школу я закончил экстерном. Оказалось, что в канадских школах учиться намного легче, чем здесь, потому что школьная программа у них составлена по-другому. Да и ещё они разрешали мне решать задачи по-своему. (Смеётся)
Преимущество школ в Канаде – это то, что ученик сам выбирает, какие предметы он хочет изучать.
Я выбрал в основном технические предметы, поэтому и закончил так быстро. То есть я прошёл программу 9, 10 и 11 классов, по-нашему, за четыре месяца.
После школы я решил вплотную заняться программированием и брать заказы. Я решил пойти нетипичным путём – вместо того, чтобы поступить в ВУЗ, я подал заявку на прохождение онлайн-курсов от MIT и Стэнфорда. Они отбирают лучших «онлайн-абитуриентов» и предоставляют разные курсы по программированию и робототехнике бесплатно. Сейчас я все ещё жду ответа от них.
Одним из самых больших достижений для меня является победа в соревновании NASA по разработке приложения SpaceApps.
Этот конкурс открыт для ребят со всего мира. В рамках соревнования, нужно было разработать решения по заданным темам, которые были доступны на официальной странице NASA. Темы были разными – от изучения облаков для предсказывания погоды до замеров уровня углекислого газа и его влияния на глобальное потепление. Я решил пойти дальше – занялся марсоходами, которые исследуют поверхность планеты и отправляют данные к нам, на Землю.
Сейчас есть огромная проблема на марсоходах – их канал связи с Землёй доступен только 8 минут в день.
Марсоходы собирают огромное количество данных, и доступные 8 минут не позволяют им передать всю информацию корректно – её приходится заново исправлять и обрабатывать. Я же придумал программное обеспечение, которое позволит роботу обрабатывать данные в режиме реального времени – то есть робот будет собирать данные, и тут же отправлять их на Землю. Это позволит повысить производительность и эффективность марсоходов.
В апреле этого года со мной связались представители NASA, сказав, что моя разработка попала в список лучших шести идей. Меня, и ещё пятерых ребят, выбрали из 2,500 участников, которые попали в финал конкурса. Невозможно определить, сколько людей участвовало в конкурсе изначально, потому что количество участников было неограничено.
После объявления результатов конкурса, у меня было онлайн-знакомство с представителями NASA, и началась переписка, которая продолжается и по сей день. Если всё будет хорошо и мой проект одобрят, на Марсе будут ходить марсоходы с моим программным обеспечением.
После окончания учёбы, я начал работать в Канаде. Мой профессиональный стаж начался в сфере горнодобывающей промышленности – в Канаде это развито. Я занимался анализом больших данных, а затем перешёл к разработке искусственного интеллекта.
Big Data – это, проще говоря, много различных данных. Алгоритмы big data отличаются тем, что их очень сложно анализировать. Поэтому, сейчас я разрабатываю систему по быстрому анализу больших данных в промышленности, где очень много различной информации – вес объекта, его химический состав, например.
Для меня работа – это удовольствие, а зарплата – приятное дополнение.
В Казахстане сейчас мало кто использует анализ больших данных, поэтому сфера находится в зачаточном состоянии. На самом деле, перспективы у анализа больших данных огромны – в нашей стране накопилось очень много необработанной информации.
Сейчас многие говорят о концепции «Умных городов» и её внедрении в Алматы. Анализ больших данных тесно связан с этой концепцией, потому что появится необходимость высчитывать количество людей, потребляемого ими электричества, воды, например, для оптимизации работы города. Поэтому, внедрять анализ данных будет просто необходимо.
Проблема в том, что у нас технологии используются для самой IT-отрасли, но не используются в других сферах, как медицина, промышленность или инфраструктура.
Работая в Канаде, я занимался разработкой криптовалюты для одной фирмы. Пока я добывал койны, я заметил большой недостаток всех криптовалют – проблема 51 процента. Она заключается в том, что если/когда в будущем появится квантовый компьютер, он сможет добывать биткойны на высокой скорости и завладеет 51% сети, то есть будет контролировать большую часть транзакций.
По предсказаниям экспертов, такой компьютер появится до 2030 года. Поэтому, людям нужно будет либо менять архитектуру биткойна, либо столкнуться с проблемой квантовых компьютеров.
Биткойн всё ещё будет расти, пока он востребован в бизнесе и дип вебе.
У меня есть пара биткойнов, но мне кажется, что лучше использовать криптовалюту "эфир".
Я часто передвигаюсь между Казахстаном и Канадой, но сейчас я решил приехать домой на длительное время, потому что собираюсь открыть первый центр по анализу и обработке больших данных в Казахстане.
В Канаде очень много таких центров, особенно при университетах. У нас же, таких почти нет. При университете МУИТ есть подобный центр, но он ориентирован на людей, которые уже знают, как работать с большими данными.
Я планирую, что это будет научный центр, куда каждый сможет прийти со своей идеей, а я буду наставлять и помогать в реализации этих идей при помощи больших данных. В основном, я ориентируюсь на школьников и студентов, у которых есть свежие идеи, но которые не всегда знают, как свои идеи реализовать. Обработка больших данных – совершенно новая сфера для Казахстана, и я хочу привнести свой вклад в её развитие.
Получай актуальные подборки новостей, узнавай о самом интересном в Steppe (без спама, обещаем 😉)
(без спама, обещаем 😉)
