Скончыла свой першы год вучобы па праграме Online Master of Science in Computer Science (OMSCS) у Georgia Institute of Technology (3 курса з 10). Захацелася падзяліцца некаторымі прамежкавымі высновамі.
Не варта туды ісці, калі:
1. Жадаецца навучыцца праграмаваць
У маім разуменні, у базе добраму праграмісту трэба:
- Ведаць структуру канкрэтнай мовы, стандартныя бібліятэкі і г.д.;
- Умець пісаць код, які перавыкарыстоўваецца і пашыраецца;
- Умець чытаць код і пісаць чытэльны код;
- Умець тэставаць код і выпраўляць памылкі;
- Ведаць базавыя структуры даных і алгарытмы.
На гэтую тэму ёсць кнігі, MOOC курсы, нармальная праца ў добрай камандзе. Асобныя курсы на MSCS могуць дапамагчы з нечым з пералічанага, але ў цэлым праграма не пра гэта. Веданне моў - альбо prerequisite да курсаў, альбо мяркуецца, што ты можаш хутка іх асвоіць у патрэбным аб'ёме. Для прыкладу, у курсе Graduate Introduction to Operating Systems трэба было зрабіць 4 праекты агульным аб'ёмам на 5000+ радкоў C кода, плюс трэба было прачытаць каля 10 навуковых прац. У курсе Artificial Intelligence у дадатак да шасці няпростых праектаў трэба было здаць два экстрэмальных іспыту - на працягу аднаго тыдня вырашыць 30 і 60 старонак не самых простых задач.
Патрабаванняў да "добрага" кода ў плане чытальнасці часцей за ўсё няма. Часта ацэнка ставіцца аўтаматычна на аснове аўтатэстаў, нярэдка ёсць патрабаванні да прадукцыйнасці, код і тэксты правяраюцца на плагіят.
2. Асноўная матывацыя - прымяніць новыя веды на бягучым месцы
Некаторыя курсы могуць даць інструментарый. Але пытанне, што ты будзеш рабіць з яшчэ тонкай праектаў і матэрыялаў, на засваенне якіх будзе сыходзіць увесь вольны час на працягу некалькіх гадоў. Мне здаецца досвед MSCS добра кладзецца на анекдот:
У навукоўца і папулярызатара навукі спыталі аб мэтах і выніках некаторага даследавання:
Папулярызатар:
- Вынікі гэтага даследавання дапамаглі праверыць гіпотэзу... А таксама ўнеслі значны ўклад у развіццё...
Навуковец:
— Ды гэта ж проста ох**нно!
Я веру ў тое, што прайсці ўсю праграму без страт можна, толькі калі ўсё гэта навошта цікава і весела. Але гэта ўсё не адмяняе той факт, што на такую адукацыю глядзяць працадаўцы (асабліва ў Штатах, але думаю, што ня толькі). Пасля дадання інфармацыі ў LinkedIn аб тым, што я там вучуся, мне пачалі паступаць запыты ад рекрутеры нядрэнных кампаній з Еўропы і Штатаў. З маіх знаёмых у Таронта, некалькі чалавек за час вучобы прасунуліся па кар'еры ці знайшлі новую працу.
Акрамя прафесійных, MSCS адчыняе і іншыя магчымасці. Можна ўпісвацца ў цікавыя навуковыя праекты ўсярэдзіне Georgia Tech, калі паспяхова праслухаў патрэбныя курсы. Head teaching assistant (TA) у AI - гэта рускі хлопец, які, пасля года вучобы ў OMSCS, перавёўся ў кампус і з'ехаў вучыцца і займацца даследаваннямі ў Атланту. Наколькі мне вядома, мяркуе атрымліваць PhD.
3. Разлічваеш прайсці праграму ў ганарлівай адзіноце
Умоўна 50% профіту ад праграмы - гэта магчымасць мець зносіны. У OMSCS вялікае і актыўнае кам'юніці. Для кожнага класа наймаецца вялікая каманда TA (часта гэта студэнты той жа праграмы, якія паспяхова прайшлі бягучы курс). Усе гэтыя людзі навошта хочуць працаваць і вучыцца разам. Што дае зносіны:
- Задавальненне ад таго, што ты пакутуеш не адзін;
- Новыя знаёмыя з усяго свету і развіццё soft skills;
- Магчымасць атрымаць дапамогу і навучыцца нечаму;
- Магчымасць аказаць дапамогу і навучыцца нечаму;
- Прафесійны networking.
Асноўная частка студэнтаў - гэта людзі з вопытам у індустрыі, часта кіраўнікі аддзелаў, архітэктары, аж да CTO. Прыкладна 25% не маюць фармальную CS адукацыю, г.зн. людзі з проста дастаткова разнастайным вопытам. У мяне на пачатак праграмы было 5 гадоў досведу Java-распрацоўкі ў Яндекс.Грошах, а цяпер part-time праца рэсерчарам у медыцынскім стартапе (deep learning у стаматалогіі).
Многія студэнты матываваныя і адкрыты да зносін. Праграму можна прайсці і ў адзіночку, але ў выніку ты інвестуеш 2.5-3 гады свайго часу (калі ўлічваць працу) і атрымліваеш толькі 50% магчымага профіту. Для мяне гэты пункт - гэта самая вялікая складанасць, т.я. ёсць няўпэўненасць у сабе і моўны бар'ер, але я імкнуся працаваць над гэтым. Рэгулярна сустракаемся з калегамі, якія жывуць у Таронта. Усе яны даволі актыўныя і цікавыя хлопцы і прасунутыя прафесіяналы, адзін з іх арганізаваў сустрэчу з Zvi Galil, "бацькам" праграмы OMSCS, дэканам факультэта Computing Georgia Tech, які пакінуў пазіцыю ў гэтым годзе.
Прыклад пра матывацыю: ёсць легендарны студэнт, які сумясціў праходжанне праграмы і службу ў войску. Ён падключаўся да форуму падчас палётаў, і рабіў праекты і слухаў лекцыі, праходзячы палявыя вучэнні. Цяпер працуе ў даследчым інстытуце пры Georgia Tech, плануе рабіць PhD.
4. Няма гатоўнасці сур'ёзна каміціцца па часе
На першы погляд можа здацца, што OMSCS аналагічная набору MOOC курсаў ці спецыялізацыі на Coursera ці падобнай платформе. Я слухала некалькі курсаў на Coursera, напрыклад, першыя часткі Cryptography і Algorithms ад Stanford. Акрамя таго, я прайшла адзін платны онлайн Graduate курс у Stanford (яго ж слухаюць MS і PhD студэнты) і бясплатна праслухала лекцыі стэнфардскага CS231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition).
Зыходзячы з майго досведу, асноўныя адрозненні Online graduate курсаў ад бясплатных MOOC курсаў:
- Ужо згаданая значна большая ўцягнутасць і матывацыя TA, інструктараў, іншых студэнтаў, значна большы камітмент (ніхто не жадае слухаць праграму вечна, тым больш, што ёсць ліміт у 6 гадоў);
- Досыць цвёрды timeline: лекцыі ў выпадку з Georgia Tech даступныя адразу ўсё (можна іх слухаць у зручны час). Можна загадзя чытаць падручнік (многія робяць гэта ў перапынках паміж семестрамі). Але ёсць праекты, і ў іх ёсць дэдлайн, часта праекты завязаныя на канкрэтныя лекцыі. Ёсць дэдлайны на іспыты (іх як правіла два за семестр). Пажадана вытрымліваць тэмп. Колькі трэба часу ў тыдзень залежыць ад курсаў і досведу. Я б не разлічвала на <10 гадзін у тыдзень на адзін клас. У мяне ў сярэднім сыходзіць 20 (часам зусім мала, часам можа быць і 30, і 40);
- Праекты больш складаныя і цікавыя, чым у MOOC, і больш аб'ёмныя;
- На такія курсы больш глядзяць унівэрсытэты і патэнцыйныя працадаўцы. У прыватнасці, Georgia Tech пры падачы заяўкі просіць: "NOT List non-graded, non-academic-credit MOOC-type coursework".
5. Жадаецца, каб усё было зразумела, разжавана і выразна
Па-першае, MSCS – гэта не бакалаўрыят. Лекцыі ёсць, але яны даюць даволі агульнае ўяўленне аб прадмеце. Плюс-мінус усе праекты прадугледжваюць асабісты актыўны рэсерч. Ён можа ўключаць зносіны з аднакурснікамі і TA-мі (гл. пункт 3), чытанне кніжак, артыкулаў і г.д.
Па-другое, OMSCS – гэта даволі вялікая і магутная інфраструктура з кучай захопленых людзей, якія ствараюць і падтрымліваюць курсы (гл. Пункт 2). Гэтым людзям падабаюцца эксперыменты і чэленджы. Яны мяняюць праекты, эксперыментуюць з пытаннямі ў тэстах і іспытах, мяняюць тэставыя асяроддзі і г.д. У выніку, гэта выліваецца ў некаторыя не зусім прадказальныя вынікі. На маім вопыце:
- У адным курсе нешта накрылася пасля абнаўлення сервераў і гэтыя серверы перасталі пад нагрузкай выдаваць колькі-небудзь стабільныя вынікі тэстаў. Народ адрэагаваў даданнем смайла з сервернай памылкай у злёку і начнымі спробамі праскочыць з сабмітамі;
- У іншым курсе выпусцілі тэсты і іспыты з месцамі няправільнымі або спрэчнымі адказамі. Па выніках абмеркаванняў са студэнтамі, гэтыя памылкі правіліся разам з ацэнкамі. Хтосьці паставіўся спакойна, хтосьці абураўся і лаяўся. У мяне ўсе змены былі ў плюс і гэта было нават па-свойму прыемна (нічога не робіш, а ацэнка расце).
Гэта ўсё, вядома, дадае крышку стрэсу да і без таго крутым амерыканскім горкам, але ўсе гэтыя штукі добра суадносяцца з рэаліямі жыцця: вучаць даследаваць праблему, вырашаць задачы ва ўмовах меншай пэўнасці і выбудоўваць дыялог з іншымі людзьмі.
У OMSCS у Georgia Tech ёсць свае спецыфікі:
- Georgia Tech - адзін з топавых тэхнічных ВНУ ЗША;
- Адна з найстарэйшых анлайн MSCS;
- Верагодна, самая вялікая анлайн MSCS: ~9 тыс. студэнтаў за 6 гадоў;
- Адна з самых недарагіх MSCS: каля 8 тыс. долараў за ўсё навучанне;
- У класах аднамаментна вучыцца па 400-600 чалавек (да канца як правіла менш, у сярэдзіне семестра можна сысці з адзнакай W, не якая ўплывае на GPA);
- Не ўсе on-campus класы даступныя ў анлайн (але спіс пашыраецца і ўжо зараз ёсць вельмі нядрэнны выбар, пакуль няма deep learning, але не губляем надзеі);
- Не ў любы клас проста патрапіць з-за прыярытэтных чэргаў і вялікай колькасці жадаючых (Graduate Algorithms парадаксальна амаль усе праходзяць бліжэй да канца);
- Не ўсе класы роўныя па якасці матэрыялаў і актыўнасці TA і прафесараў, але добрых класаў шмат. У інтэрнэце шмат інфармацыі аб канкрэтных курсах (водгукі, reddit, slack). Заўсёды можна абраць нешта па гусце.
Улічваючы ўсе спецыфікі, пры добрым узроўні матывацыі, актыўнай пазіцыі і ў цэлым пазітыўным поглядзе - гэта цікавы і цалкам рэальны шлях. Спадзяюся, што праз год маё меркаванне кардынальна не зменіцца, а гэтая інфармацыя будзе камусьці карыснай.
Крыніца: habr.com