Завърших първата си година на обучението по програмата Online Master of Science in Computer Science (OMSCS) в Georgia Institute of Technology (3 курса от 10). Искам да споделя някои междинни изводи.
Не бива да отиваш там, ако:
1. Искаш да научиш програмиране.
Според мен, за добър програмист е нужно:
- Да знае структурата на конкретния език, стандартните библиотеки и т.н.;
- Да умее да пише повторно използваем и разширяем код;
- Да умее да чете код и да пише четим код;
- Да умее да тества код и да поправя грешки;
- Да знае основните структури от данни и алгоритми.
Има книги по тази тема, MOOC курсове, добра работа в екип. Отделни курсове на MSCS могат да помогнат с нещо от изброеното, но като цяло програмата не е за това. Знанията по езици — или предпоставка за курсовете, или се предполага, че можеш бързо да ги усвоиш в необходимия обем. Например, в курса Graduate Introduction to Operating Systems трябваше да направим 4 проекта с общ обем над 5000 реда C код, плюс трябваше да прочетем около 10 научни статии. В курса Artificial Intelligence, в допълнение към шест сложни проекта, трябваше да се явим на два извънредни изпита — в рамките на една седмица да решим 30 и 60 страници не толкова лесни задачи.
Често няма изисквания за ‘добър’ код по отношение на четимост. Оценяването често става автоматично на базата на автотестове, често има изисквания за производителност, кодът и текстовете се проверяват за плагиатство.
2. Основната мотивация е да приложиш новите знания на текущото място.
Някои курсове могат да предоставят инструменти. Но въпросът е какво ще направиш с още тон проекти и материали, за усвояването на които ще ти отнеме всичкото свободно време през следващите няколко години. Смятам, че опитът от MSCS добре се свързва с анекдота:
Ученият и популяризаторът на науката бяха попитани за целите и резултатите от определено изследване:
Популяризаторът:
— Резултатите от това изследване помогнаха да се потвърди хипотезата... А също така дадоха значителен принос в развитието...
Ученият:
— Да, това е просто ох**нно!
Вярвам, че е възможно да преминеш цялата програма без загуби, само ако всичко това е интересно и весело. Но това не отменя факта, че работодателите гледат на такова образование (особено в САЩ, но мисля, че не само там). След като добавих информация в LinkedIn, че уча там, започнах да получавам запитвания от рекрутери на добри компании от Европа и САЩ. От познатите ми в Торонто, няколко души успяха да напреднат в кариерата си или да намерят нова работа по време на обучението си.
Освен професионалните възможности, MSCS открива и други. Може да се включиш в интересни научни проекти в Georgia Tech, ако успешно си преминал необходимите курсове. Главният асистент по преподаване (TA) в AI е руснак, който след година обучение в OMSCS се е прехвърлил в кампуса и е заминал да учи и да се занимава с изследвания в Атланта. Понеже знам, той планира да получи PhD.
3. Планираш да преминеш програмата самостоятелно
Условно 50% от ползите от програмата е възможността за общуване. OMSCS има голямо и активно общество. За всеки курс се наема голям екип TA (често студенти от същата програма, успешно преминали текущия курс). Всички тези хора искат да работят и учат заедно по някаква причина. Какви ползи дава общуването:
- Удоволствието, че не страдаш сам;
- Нови запознанства от целия свят и развитие на софтуерни умения;
- Възможност да получиш помощ и да научиш нещо;
- Възможност да помогнеш и да научиш нещо;
- Професионално свързване.
Основната част от студентите са хора с опит в индустрията, често ръководители на отдели, архитекти, дори CTO. Около 25% нямат формално образование по компютърни науки, т.е. хора с достатъчно разнообразен опит. В началото на програмата имах 5 години опит като Java разработчик в Яндекс.Денги, а сега работя на непълно работно време като изследовател в медицински стартъп (дълбочинно обучение в стоматологията).
Много студенти са мотивирани и отворени за комуникация. Програмата може да се премине и самостоятелно, но в резултат инвестирате 2.5-3 години от времето си (ако се вземе предвид работата) и получавате само 50% от възможната печалба. За мен този аспект е най-голямото предизвикателство, тъй като имам несигурност в себе си и езикова бариера, но се опитвам да работя върху това. Редовно се срещаме с колеги, живеещи в Торонто. Всички те са доста активни и интересни хора и напреднали професионалисти, един от тях организира среща с Zvi Galil, "бащата" на програмата OMSCS, декан на факултет Computing в Georgia Tech, който напусна позицията си тази година.
Пример за мотивация: има легендарен студент, който съчетава преминаването на програмата и служба в армията. Той се включваше във форума по време на полетите, правеше проекти и слушаше лекции, докато минаваше полеви учения. Сега работи в изследователски институт към Georgia Tech и планира да прави PhD.
4. Няма готовност сериозно да се ангажираме с времето.
На пръв поглед може да изглежда, че OMSCS е аналогично на набор от MOOC курсове или специализация на Coursera или подобна платформа. Аз слушах няколко курса на Coursera, например, първите части по Cryptography и Algorithms от Stanford. Освен това, преминах един платен онлайн курс за диплома от Stanford (по него учат MS и PhD студенти) и безплатно изслушах лекциите по CS231n на Stanford (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition).
На база на моя опит, основните разлики между онлайн дипломните курсове и безплатните MOOC курсове са:
- Вече споменатата много по-голяма ангажираност и мотивация от страна на TA, инструкторите и другите студенти, много по-голямо ангажиране (никой не иска да слуша програмата безкрайно, особено, че има лимит от 6 години);
- Достатъчно строг график: лекциите в случая с Georgia Tech са налични веднага (може да се слушат в удобно време). Може предварително да четете учебника (мнозина правят това в паузите между семестрите). Но има проекти, а те имат срокове, често проектите са свързани с конкретни лекции. Има срокове за изпити (обикновено има два за семестър). Желателно е да се спазва темпото. Колко време е необходимо на седмица зависи от курсовете и опита. Не бих разчитала на <10 часа седмично за един клас. Аз средно отделям 20 (понякога много малко, понякога може да бъде и 30, и 40);
- Проектите са по-сложни и интересни, отколкото в MOOC, и значително по-обширни.
- На такива курсове повече внимание обръщат университетите и потенциалните работодатели. В частност, Georgia Tech при кандидатстване изисква: “НЕ списвайте неоценени, неакадемични MOOC-тип курсове”.
5. Иска ми се всичко да е ясно, разяснено и точно.
Първо, MSCS не е бакалавриат. Лекциите са на разположение, но те дават относително обща представа за предмета. Почти всичките проекти изискват лични активни изследвания. Това може да включва взаимодействие с колеги и TA, четене на книги, статии и т.н.
Второ, OMSCS е сравнително голяма и мощна инфраструктура с много запалени хора, които създават и поддържат курсове. Тези хора обичат експериментите и предизвикателствата. Те променят проектите, експериментират с въпросите в тестовете и изпитите, променят тестовите среди и т.н. В резултат, това води до някои непредсказуеми резултати. Според моя опит:
- В един курс нещо се провали след актуализация. сървъри и тези сървъри спряха да дават стабилни резултати на натоварване. Хората реагираха, като добавиха емоджи на сървърна грешка в Slack и опитаха да подадат задания през нощта;
- В друг курс бяха пуснати тестове и испити с места с грешни или спорни отговори. След дискусии със студентите, тези грешки бяха коригирани заедно с оценките. Някои приеха спокойно, други бяха възмутени и се оплакваха. При мен всички промени бяха в плюс и това дори беше приятно (нищо не правиш, а оценката расте).
Всичко това, разбира се, добавя малко стрес към и без това страховитите американски влакчета, но всичките тези неща добре отразяват реалността: учат да проучваш проблеми, да решаваш задачи в условия на несигурност и да изграждаш диалог с другите.
OMSCS в Georgia Tech има свои специфики:
- Georgia Tech е един от водещите технически университети в САЩ;
- Един от най-старите онлайн MSCS;
- Вероятно най-голямата онлайн MSCS: приблизително 9 000 студенти за 6 години;
- Един от най-евтините MSCS: около 8 000 долара за цялото обучение;
- В класовете учат наведнъж по 400-600 души (в края обикновено по-малко, в средата на семестъра може да се откажеш с оценка W, без влияние върху GPA);
- Не всички on-campus класове са налични онлайн (но списъкът се разширява и вече има наистина добър избор, въпреки че все още няма deep learning, но не губим надежда);
- Не е лесно да се влезе в най-различните класове заради приоритетните опашки и голямото желание на хората (Graduate Algorithms, парадоксално, почти всички минават по-близо до края);
- Не всички класове предлагат равенство по качество на материалите и активност на TA и професорите, но има много добри класове. В интернет има много информация за конкретни курсове (отзиви, reddit, slack). Винаги може да се избере нещо по вкус.
Като се вземат предвид всичките специфики, с добро ниво на мотивация, активна позиция и позитивен поглед — това е интересен и напълно реален път. Надявам се, че след година мнението ми радикално няма да се промени, а тази информация да бъде полезна за някого.
Източник: habr.com
