Дзялюся вопытам навучання ў Яндэкс.Практыкуме, для тых, хто хацеў бы атрымаць або зусім новую спецыяльнасць або перайсці з сумежных сфер. Я б назвала яго першая прыступкай у прафесіі, на мой суб'ектыўны погляд. Дакладна ведаць, з нуля, што трэба вывучыць складана, бо ў кожнага ёсць пэўны багаж ведаў, а гэты курс шмат чаму навучыць, і кожны зразумее для сябе, веды ў якіх сферах трэба будзе даатрымаць - амаль ва ўсіх выпадках дастаткова будзе бясплатных дадатковых курсаў.
Як я прыйшла да "думкі" аб аналітыцы?
Некалькі гадоў займалася стварэннем інтэрнэт-крам і іх абслугоўваннем (маркетынг, рэклама, Яндэкс.Дырэкт і г.д.). Захацелася звузіць сферу дзейнасці і заняцца толькі тым, з гэтага шырокага спектру, што падабаецца больш за ўсё. Прычым нават назву будучай прафесіі не ведала, былі толькі прыкладныя патрабаванні да працоўнага працэсу. Самастойнае засваенне праграм і прылад, ніколі не было для мяне перашкодай, таму вырашыла шукаць, дзе можна і досвед ужыць і асвоіць новае.
Спачатку думала аб атрыманні другой вышэйшай адукацыі або прафесійнай перакваліфікацыі, бо курсы здаваліся чымсьці несур'ёзным. Пры праглядзе розных варыянтаў, выпадкова натыкнулася на Яндекс.Практыкум. Прафесій было няшмат, сярод іх і быў аналітык дадзеных, апісанне зацікавіла.
Пачала вывучаць, што ёсць па інфармацыйнай аналітыцы ў плане атрымання другой вышэйшай, але аказалася, што тэрміны навучання даволі вялікія для сферы, дзе ўсё вельмі хутка мяняецца, вышэйшыя навучальныя ўстановы, наўрад ці паспеюць рэагаваць на гэта. Вырашыла паглядзець, што прапануе рынак апроч Практыкум. Большасць удзельнікаў зноў прапаноўвала вельмі доўгія 1-2 гады, а хацелася б паралельнага развіцця: уваход у прафесію на ніжніх пазіцыях і далейшае навучанне.
Што хацелася ў прафесіі (рабочы працэс не разглядаю)
- хацелася, каб навучанне было перманентным працэсам у маёй прафесіі,
- выдатна спраўляюся з руціннымі аперацыямі, калі бачу цікавую мэту, але жадалася шматзадачнасці, каб працоўны працэс не складаўся з некалькіх механічных дзеянняў,
- каб гэта было сапраўды трэба бізнэсу і не толькі (уласна рынак пацвярджае гэта рублём ці доларам),
- быў элемент самастойнасці, адказнасці, «поўнага цыклу»,
- было куды расці (цяпер бачу гэта як machine learning і навуковую дзейнасць).
Такім чынам, выбар упаў на Яндэкс.Практыкум з-за:
- тэрміна навучання (усяго паўгода),
- нізкага парога ўваходжання - абяцалі, што нават з сярэдняй адукацыяй можна асвоіць прафесію,
- цана,
- вернуць сродкі, калі зразумееш, што гэтая прафесія табе не падыходзіць (ёсць вызначаныя правілы, суцэль справядлівыя),
- практыка і яшчэ раз практыка - практычныя праекты, якія ўвойдуць у партфоліё (палічыла гэта самым важным),
- анлайн-фармат, падтрымка,
- бясплатны ўступны курс па Python, гэтак жа на гэтым этапе разумееш, ці трэба табе гэта,
- акрамя таго, трэба ўлічыць, які тып памяці ў Вас пераважае. Ад гэтага будзе залежаць шпаркасць і паспяховасць навучання. Для мяне вельмі важна, каб навучальныя матэрыялы былі ў выглядзе тэксту, бо асабіста ў мяне найбольш развіта глядзельная памяць. Напрыклад у Geekbrains усе навучальныя матэрыялы ў відэа-фармаце (па інфармацыі з навучальнага курса). Для тых, хто ўспрымае інфармацыю на слых, магчыма, такі фармат больш падыдзе.
Асцярогі:
- пападала ў самы першы струмень і разумела, што, як і ў любога новага прадукта абавязкова будуць тэхнічныя недахопы,
- разумела, што ні аб якім абавязковым працаўладкаванні гаворкі не ідзе.
Як праходзіць навучальны працэс?
Для пачатку Вы павінны прайсці бясплатны ўступны курс па Python і выканаць усе заданні, бо, не выканаўшы папярэдняе, не з'явіцца наступнае. Так пабудаваны і ўсе наступныя заданні ў курсе. Таксама, тлумачыцца, у чым заключаецца прафесія і ці варта ісці на курс.
Дапамогу можна атрымліваць у Фэйсбуку, Вконтакте, Тэлеграме і асноўныя зносіны ў Slack.
Асноўная доля зносін у Slack адбываецца з выкладчыкам пры праходжанні трэнажора і пры выкананні праекта.
Коратка, аб асноўных раздзелах
Пачынаем навучанне з паглыблення ў Python і пачынаем выкарыстоўваць Jupyter Notebook для падрыхтоўкі праектаў. Ужо на першым этапе выконваем першы праект. Таксама адбываецца азнаямленне з прафесіяй і патрабаваннямі ў ёй.
На другім этапе адбываецца навучанне апрацоўцы дадзеных, ва ўсіх яе аспектах, і пачынаем вывучаць і аналізаваць дадзеныя. Тут дабаўляюцца яшчэ два праекты ў партфоліё.
Затым ідзе курс па статыстычным аналізе даных + праект.
Першая трэць пройдзена, які робіцца вялікі зборны праект.
Далей навучанне працы з базамі даных і рабоце на мове SQl. Зноў праект.
Цяпер паглыбленне ў аналіз і маркетынгавая аналітыка і вядома ж праект.
Далей - эксперыменты, гіпотэзы, А / У-тэставанне. Праект.
Цяпер нагляднае прадстаўленне даных, прэзентацыя, бібліятэка Seaborn. Праект.
Другая трэць пройдзена - вялікі зводны праект.
Аўтаматызацыя працэсаў аналізу даных. Струменевыя аналітычныя рашэнні. Дашборды. Маніторынг. Праект.
Прадказальная аналітыка. Метады машыннага навучання. Лінейная рэгрэсія. Праект.
ВЫПУСКНЫ ПРАЕКТ. Па выніках якога, атрымліваем сертыфікат аб дадатковай адукацыі.
Усе праекты маюць прыкладны характар у розных сферах бізнесу: банкі, нерухомасць, інтэрнэт-крамы, інфапрадукты і г.д.
Усе праекты правяраюцца ментарамі Яндекс.Практикума - якія працуюць аналітыкамі. Зносіны з імі гэтак жа аказаліся вельмі важнымі, яны і матывуюць, але для мяне самая каштоўная прапрацоўка памылак.
Важная частка гэта - відэа-канферэнцыі з настаўнікамі і відэа-трэнінгі з запрошанымі практыкуючымі спецыялістамі.
Існуюць і вакацыі)) - па адным тыдні паміж дзвюма трацінамі. Калі працэс ідзе па раскладзе, Вы адпачываеце, а калі не вельмі, то дарабляеце хвасты. Таксама ёсць і акадэмічны водпуск, для тых, хто па нейкіх прычынах павінен адкласці навучанне.
Трохі пра трэнажор
Курс новы, але мабыць грунтуючыся на іншых курсах, спецыялісты Яндэкса ведаюць, як часам цяжка даводзіцца, калі надыходзіць перагруз і інфармацыя "не заходзіць". Таму вырашылі максімальна пацешыць навучэнцаў вясёлымі малюнкамі і каментарамі, і трэба сказаць, гэта сапраўды дапамагала ў моманты роспачы, калі «б'ешся» над заданнем.
А роспач часам надыходзіла:
- ты, ВНУ скончыла даўно і нічога, здавалася б, ужо не памятаеш і тут бачыш назву тэмы "Нармальная апраксімацыя биномиального размеркаванні" і апускаюцца рукі, і думаеш, што гэта ўжо ты сапраўды не зразумееш, але пасля і тэорыя верагоднасцяў і статыстыка становяцца для цябе усё больш зразумелымі і цікавымі,
- або ў цябе атрымаецца вось гэта:
Савет будучым студэнтам - 90% памылак больш ад стомленасці або перагружанасці новай інфармацыяй. Адцягніцеся на паўгадзіны - гадзіну і зноў спрабуйце, як правіла, за гэты час Ваш мозг перапрацуе і вырашыць усё за Вас)). І 10% калі Вы не зразумелі тэму - перачытвайце яшчэ раз і ўсё абавязкова атрымаецца!
Падчас навучання, з'явілася спецыяльная праграма па дапамозе з працаўладкаваннем: складанне рэзюмэ, суправаджальных лістоў, афармленне партфоліё, падрыхтоўка да інтэрв'ю і гэтак далей, са спецыялістамі HR - аддзела. Для мяне гэта аказалася надзвычай важным, бо зразумела, што ўжо вельмі шмат гадоў на сумоўях і не была.
Ужо знаходзячыся, практычна ў канцы навучання, магу параіць, чым пажадана валодаць:
- як ні дзіўна, схільнасцю да аналізу, здольнасцю выбудоўваць лагічныя ўзаемасувязі, такі тып мыслення павінен пераважаць,
- не павінна быць страчана здольнасць і жаданне вучыцца (давядзецца шмат чаго вывучыць самастойна), гэта больш, вядома, для катэгорыі людзей старэйшых за 35,
- гэтак жа банальна, але лепш не пачынаць, калі матывацыя абмежавана толькі тым, што "жадаю шмат/больш зарабляць".
Недахопы і не зусім апраўданыя чаканні, куды ж без іх
- Абяцаюць, што з сярэдняй адукацыяй любы можа зразумець.
Не зусім так, нават сярэдняя адукацыя ўсё ж такі розная. Лічу, як чалавек які застаў старажытныя часы)), калі не было шырокага распаўсюджвання сеткі Інтэрнэт, што павінен быць дастатковы паняційны апарат. Хаця, высокая матывацыя ўсё пераможа.
- Інтэнсіўнасць аказалася даволі высокай.
Будзе складана працуючым (асабліва ў далёкай ад гэтай сферы), магчыма, варта было б пераразмеркаваць час не пароўну паміж курсамі, а на першую траціну больш і так па змяншэнні.
- Як і чакалася, былі тэхнічныя непаладкі.
Як чалавек які займаецца, праектамі поўнага цыклу, разумею, што як мінімум спачатку, немагчыма без тэхнічных праблем. Рабяты вельмі імкнуліся як мага хутчэй усё выправіць.
- Не заўсёды своечасова адказвае выкладчык у Slack.
«Своечасова» паняцце дваякае, у дадзеным выпадку ў час патрэбнае табе, бо студэнты, якія працуюць, вылучаюць адрэзак часу на вучобу і для іх крытычная хуткасць адказу на пытанні. Трэба болей выкладчыкаў.
- Абавязковыя староннія крыніцы (артыкулы, дадатковыя курсы).
Частка артыкулаў рэкамендуе Яндекс.Практыкум, але гэтага недастаткова. Магу парэкамендаваць, раўналежна дапоўніць курсамі на Stepik – Big Data для кіраўнікоў (для агульнага развіцця), Праграмаванне на Python, Асновы статыстыкі абедзве часткі з Анатолем Карповым, Уводзіны ў базы дадзеных, Тэорыя верагоднасцяў (першыя 2 модуля).
Заключэнне
У цэлым курс зроблены вельмі добра і мае на мэце, як навучанне, так і матывацыю. Трэба яшчэ шмат чаго асвоіць, але цяпер мяне гэта не палохае, ужо ёсць асэнсаваны план дзеянняў. Кошт вельмі даступны - адна зарплата аналітыка на ніжэйшай пазіцыі. Вельмі шмат практыкі. Дапамога ва ўсім, ад рэзюмэ да забеспячэння кавы.
Крыніца: habr.com