أشارك تجربتي في التدريب في Yandex. الممارسة ، لأولئك الذين يرغبون في الحصول على تخصص جديد تمامًا أو الانتقال من المجالات ذات الصلة. أود أن أسميها الخطوة الأولى في المهنة ، في رأيي الشخصي. من الصعب معرفة بالضبط ما يجب دراسته من الصفر ، لأن كل شخص لديه قدر معين من المعرفة ، وهذه الدورة ستعلم الكثير ، وسيفهم الجميع بنفسه المجالات التي سيحتاج فيها لاكتساب معرفة إضافية - تقريبًا في جميع الحالات ، ستكون الدورات الإضافية المجانية كافية.
كيف توصلت إلى "فكرة" التحليلات؟
لعدة سنوات ، كانت تعمل في إنشاء متاجر عبر الإنترنت وصيانتها (التسويق ، الإعلان ، Yandex.Direct ، إلخ). كنت أرغب في تضييق نطاق الأنشطة والتعامل فقط مع ما أحبه أكثر من هذا النطاق الواسع. علاوة على ذلك ، لم أكن أعرف حتى اسم مهنة المستقبل ، لم يكن هناك سوى متطلبات تقريبية لعملية العمل. لم يكن إتقان البرامج والأدوات بشكل مستقل أبدًا عقبة بالنسبة لي ، لذلك قررت البحث عن المكان الذي يمكنني فيه تطبيق خبرتي وتعلم أشياء جديدة.
في البداية ، فكرت في الحصول على تعليم عالٍ ثانٍ أو إعادة تدريب مهني ، حيث بدت الدورات شيئًا تافهًا. عند عرض الخيارات المختلفة ، عثرت بالصدفة على ممارسة Yandex. كان هناك عدد قليل من المهن ، من بينها محلل بيانات ، وكان الوصف مثيرًا للاهتمام.
بدأت في دراسة ما يوجد في تحليلات المعلومات من حيث الحصول على تعليم عالٍ ثانٍ ، لكن اتضح أن فترة التدريب طويلة جدًا بالنسبة لمجال يتغير فيه كل شيء بسرعة كبيرة ، ومن غير المرجح أن يكون لدى مؤسسات التعليم العالي الوقت للرد الى هذا. قررت أن أرى ما يقدمه السوق إلى جانب التدريب العملي. اقترح معظم المشاركين مرة أخرى فترة طويلة جدًا من عام إلى عامين ، لكنني أرغب في تطوير موازٍ: الدخول في المهنة في المناصب الأدنى والتعليم الإضافي.
ما أردته في المهنة (لا أفكر في سير العمل)
- أردت أن أتعلم أن أكون عملية دائمة في مهنتي ،
- يمكنني التعامل مع العمليات الروتينية بشكل مثالي إذا رأيت هدفًا مثيرًا للاهتمام ، لكنني أردت القيام بمهام متعددة حتى لا يتكون سير العمل من عدة إجراءات ميكانيكية ،
- بحيث يكون ضروريًا حقًا للعمل وليس فقط (السوق نفسه يؤكد ذلك بالروبل أو الدولار) ،
- كان هناك عنصر الاستقلال والمسؤولية "دورة كاملة" ،
- كان هناك مجال للنمو (في الوقت الحالي أراه على أنه تعلم آلي ونشاط علمي).
لذلك ، وقع الاختيار على Yandex. تمرن بسبب:
- مدة الدراسة (ستة أشهر فقط) ،
- عتبة دخول منخفضة - لقد وعدوا أنه حتى مع التعليم الثانوي يمكنك إتقان مهنة ،
- سعر،
- سيعيدون الأموال إذا أدركت أن هذه المهنة لا تناسبك (هناك قواعد معينة عادلة تمامًا) ،
- ممارسة والمزيد من الممارسة - المشاريع العملية التي سيتم تضمينها في المحفظة (تعتبر هذا الأكثر أهمية) ،
- تنسيق عبر الإنترنت ، دعم ،
- دورة تمهيدية مجانية في لغة بايثون ، كما أنك تفهم في هذه المرحلة أيضًا ما إذا كنت بحاجة إليها ،
- بالإضافة إلى ذلك ، عليك التفكير في نوع الذاكرة المتوفرة لديك. تعتمد سرعة التدريب ونجاحه على هذا. من المهم جدًا بالنسبة لي أن تكون المواد التعليمية في شكل نص ، لأنني شخصياً أمتلك أكثر الذاكرة المرئية تطوراً. على سبيل المثال ، لدى Geekbrains جميع المواد التعليمية بتنسيق الفيديو (وفقًا للمعلومات الواردة من الدورة التدريبية). بالنسبة لأولئك الذين يدركون المعلومات عن طريق الأذن ، ربما يكون هذا التنسيق أكثر ملاءمة.
مخاوف:
- دخلت في التدفق الأول وأدركت أنه ، مثل أي منتج جديد ، سيكون هناك بالتأكيد عيوب فنية ،
- يفهم أنه لم يكن هناك أي سؤال عن أي توظيف إلزامي.
كيف تسير عملية التعلم؟
للبدء ، يجب أن تأخذ دورة تمهيدية مجانية في Python وأن تكمل جميع المهام ، لأنه بدون إكمال الدورة السابقة ، لن تظهر المهمة التالية. هكذا بنيت وجميع المهام اللاحقة في الدورة. يشرح أيضًا ماهية المهنة وما إذا كان الأمر يستحق الذهاب إلى الدورة.
يمكن تلقي المساعدة على Facebook و Vkontakte و Telegram والاتصال الرئيسي في Slack.
يحدث الجزء الأكبر من التواصل في Slack مع المعلم أثناء مرور جهاز المحاكاة وأثناء تنفيذ المشروع.
باختصار ، حول الأقسام الرئيسية
نبدأ التعلم من خلال التعمق في Python والبدء في استخدام Jupyter Notebook لإعداد المشاريع. بالفعل في المرحلة الأولى نقوم بتنفيذ المشروع الأول. كما يوجد تعريف بالمهنة ومتطلباتها.
في المرحلة الثانية ، يتم تدريس معالجة البيانات من جميع جوانبها ، ونبدأ في دراسة البيانات وتحليلها. هنا ، يتم إضافة مشروعين آخرين إلى الحافظة.
ثم هناك دورة في تحليل البيانات الإحصائية + المشروع.
انتهى الثلث الأول ، ونحن نقوم بمشروع كبير مسبق الصنع.
تدريب إضافي على العمل مع قواعد البيانات والعمل بلغة SQl. مشروع آخر.
الآن تعميق في التحليل والتحليلات التسويقية وبالطبع المشروع.
التالي - التجارب والفرضيات واختبار أ / ب. مشروع.
الآن التمثيل المرئي للبيانات ، والعرض التقديمي ، ومكتبة Seaborn. مشروع.
تم تمرير الثلث الثاني - مشروع كبير مدمج.
أتمتة عمليات تحليل البيانات. الحلول التحليلية للتدفق. لوحات القيادة. يراقب. مشروع.
التحليلات التنبؤية. طرق التعلم الآلي. الانحدارالخطي. مشروع.
مشروع التخرج. ونتيجة لذلك ، نحصل على شهادة التعليم الإضافي.
جميع المشاريع الجارية ذات طبيعة تطبيقية في مجالات عمل مختلفة: البنوك ، العقارات ، المتاجر عبر الإنترنت ، منتجات المعلومات ، إلخ.
يتم فحص جميع المشاريع بواسطة Yandex.Practice الموجهين - محللين عاملين. اتضح أيضًا أن التواصل معهم مهم للغاية ، فهم يحفزون ، لكن بالنسبة لي الشيء الأكثر قيمة هو العمل على الأخطاء.
جزء مهم من هذا هو مؤتمرات الفيديو مع الموجهين ودورات التدريب بالفيديو مع الممارسين المدعوين.
هناك أيضًا عطلات)) - أسبوع بين الثلثين. إذا كانت العملية في الموعد المحدد ، فأنت تستريح ، وإذا لم يكن الأمر كذلك ، فقم بإنهاء ذيول. هناك أيضًا إجازة أكاديمية لمن يضطرون لسبب ما إلى تأجيل دراستهم.
قليلا عن المحاكاة
الدورة جديدة ، ولكن يبدو أنها تستند إلى دورات أخرى ، يعرف متخصصو Yandex مدى صعوبة الأمر أحيانًا عندما يكون هناك حمل زائد والمعلومات "لا تدخل". لذلك ، قررنا ترفيه الطلاب قدر الإمكان برسومات وتعليقات مبهجة ، ويجب أن أقول إنها ساعدت حقًا في لحظات اليأس عندما كنت "تتشاجر" على المهمة.
وكان اليأس يأتي أحيانًا:
- أنت تخرجت من الجامعة منذ فترة طويلة ويبدو أنك لم تعد تتذكر أي شيء ، ثم ترى اسم الموضوع "تقريب عادي للتوزيع ذي الحدين" وترفع يديك ، وتفكر أنك لن تفهمها على وجه اليقين ، ولكن بعد ذلك تصبح نظرية الاحتمالات والإحصاءات أكثر قابلية للفهم وإثارة للاهتمام ،
- أو تحصل على هذا:
نصيحة لطلاب المستقبل - 90٪ من الأخطاء ناتجة عن الإرهاق أو التحميل الزائد بالمعلومات الجديدة. خذ استراحة لمدة نصف ساعة - ساعة وحاول مرة أخرى ، كقاعدة عامة ، خلال هذا الوقت سيعالج عقلك ويقرر كل شيء من أجلك)). و 10٪ إذا لم تفهم الموضوع - أعد قراءته مرة أخرى وسيعمل كل شيء بالتأكيد!
أثناء التدريب ، ظهر برنامج خاص للمساعدة في التوظيف: كتابة السير الذاتية ، ورسائل الغلاف ، وتصميم المحفظة ، والتحضير للمقابلات ، وما إلى ذلك ، مع متخصصين من قسم الموارد البشرية. بالنسبة لي ، اتضح أن هذا مهم للغاية ، لأنني أدركت أنني لم أحضر المقابلات لسنوات عديدة.
يجري بالفعل ، في نهاية التدريب تقريبًا ، يمكنني أن أنصح بما هو مرغوب فيه:
- الغريب ، ميل للتحليل ، القدرة على بناء علاقات منطقية ، هذا النوع من التفكير يجب أن يسود ،
- لا ينبغي أن تضيع القدرة والرغبة في التعلم (سيكون عليك أن تدرس كثيرًا بمفردك) ، وهذا بالطبع أكثر لفئة الأشخاص الذين تزيد أعمارهم عن 35 عامًا ،
- مجرد شيء عادي ، ولكن من الأفضل عدم البدء إذا كان الدافع محدودًا فقط بحقيقة "أريد أن أكسب الكثير / أكثر".
عيوب وليس توقعات مبررة تماما ، حيث بدونها
- يعدون بأن أي شخص لديه تعليم ثانوي يمكن أن يفهم.
ليس الأمر كذلك ، فحتى التعليم الثانوي لا يزال مختلفًا. أعتقد ، بصفتي شخصًا وجد العصور القديمة)) عندما لم يكن هناك توزيع واسع للإنترنت ، يجب أن يكون هناك جهاز مفاهيمي كافٍ. على الرغم من أن الدافع العالي يفوز بكل شيء.
- كانت الشدة عالية جدًا.
سيكون من الصعب على أولئك الذين يعملون (خاصة في مجال بعيد عن هذا) ، ربما سيكون من المفيد إعادة توزيع الوقت ليس بالتساوي بين الدورات ، ولكن بالثلث الأول ، وهكذا بالترتيب التنازلي.
- كما هو متوقع ، كانت هناك مشاكل فنية.
بصفتي شخصًا مشاركًا في مشاريع الدورة الكاملة ، أفهم أنه على الأقل في البداية ، من المستحيل بدون مشاكل فنية. حاول الرجال بجد لإصلاح كل شيء في أسرع وقت ممكن.
- لا يستجيب المعلم في Slack دائمًا في الوقت المناسب.
"في الوقت المحدد" مفهوم ذو شقين ، في هذه الحالة ، في الوقت الذي تحتاجه ، نظرًا لأن الطلاب العاملين يخصصون فترة زمنية للدراسة وسرعة الإجابة على الأسئلة أمر بالغ الأهمية بالنسبة لهم. هناك حاجة إلى مزيد من المعلمين.
- مصادر خارجية (مقالات ، دورات إضافية) مطلوبة.
توصي بعض المقالات بـ Yandex.Partice ، لكن هذا لا يكفي. يمكنني أن أوصي بأن أكمل كلا الجزأين بـ Anatoly Karpov ، مقدمة لقواعد البيانات ، نظرية الاحتمالات (أول وحدتين) بدورات تدريبية حول Stepik - البيانات الكبيرة للمديرين (للتطوير العام) ، برمجة Python ، أساسيات الإحصاء.
اختتام
بشكل عام ، تم إجراء الدورة بشكل جيد للغاية وتهدف إلى التدريس والتحفيز. سوف يستغرق الأمر الكثير لإتقانه ، ولكن الآن لا يخيفني ، هناك بالفعل خطة عمل ذات مغزى. التكلفة معقولة جدًا - راتب واحد لمحلل في أدنى منصب. الكثير من الممارسة. ساعد في كل شيء من السير الذاتية إلى مستلزمات القهوة.
المصدر: www.habr.com