Prenosim svoje iskustvo obuke u Yandex.Practikumu za one koji žele da steknu ili potpuno novu specijalnost ili da pređu iz srodnih oblasti. Ja bih to nazvao prvim korakom u struci, po mom subjektivnom mišljenju. Teško je tačno od nule znati šta treba proučiti, jer svako ima određenu količinu znanja, a ovaj kurs će vas naučiti mnogo, a svako će sam shvatiti znanje u kojim oblastima će morati da stekne dodatna znanja - u skoro svim slučajevima biće dovoljni besplatni dodatni kursevi.
Kako sam došao do „misli“ o analitici?
Nekoliko godina je bila uključena u kreiranje online prodavnica i njihovo održavanje (marketing, oglašavanje, Yandex.Direct, itd.). Htjela sam suziti djelokrug i raditi samo one stvari iz ovog širokog spektra koje su mi se najviše sviđale. Štaviše, nisam znao ni naziv svoje buduće profesije, postojali su samo okvirni uslovi za radni proces. Samostalno učenje programa i alata nikada mi nije predstavljalo prepreku, pa sam odlučio potražiti gdje bih mogao primijeniti svoje iskustvo i naučiti nove stvari.
U početku sam razmišljao o drugom visokom obrazovanju ili stručnoj prekvalifikaciji, jer su se kursevi činili kao nešto neozbiljno. Dok sam pregledavao razne opcije, slučajno sam naišao na Yandex.Practice. Profesija je bilo malo, među njima i analitičar podataka, opis je bio zanimljiv.
Počeo sam da proučavam šta je dostupno u informatičkoj analitici u smislu sticanja drugog visokog obrazovanja, ali se pokazalo da je period obuke prilično dug za oblast u kojoj se sve veoma brzo menja; visokoškolske ustanove teško da će imati vremena da odgovore za ovo. Odlučio sam vidjeti šta tržište nudi pored Radionice. Većina učesnika je ponovo predložila veoma duge 1-2 godine, ali bih želeo paralelni razvoj: ulazak u struku na nižim pozicijama i dalje usavršavanje.
Šta sam želeo u struci (ne uzimam u obzir proces rada)
- Želeo sam da obuka bude trajan proces u mojoj profesiji,
- Dobro se nosim sa rutinskim operacijama ako vidim interesantan cilj, ali sam želio multitasking kako se radni proces ne bi sastojao od nekoliko mehaničkih radnji,
- tako da je zaista potreban biznisu i ne samo (samo tržište to potvrđuje u rubljama ili dolarima),
- postojao je element nezavisnosti, odgovornosti, „pun ciklus“,
- bilo je prostora za rast (trenutno to vidim kao mašinsko učenje i naučnu aktivnost).
Dakle, izbor je pao na Yandex.Practicum zbog:
- trajanje studija (samo šest mjeseci),
- nizak ulazni prag - obećali su da i sa srednjim obrazovanjem možete savladati profesiju,
- Cijena,
- vratit će vam sredstva ako shvatite da vam ovo zanimanje ne odgovara (postoje određena pravila koja su prilično poštena),
- praksa i opet praksa - praktični projekti koji će biti uključeni u portfolio (ja sam ovo smatrao najvažnijim),
- online format, podrška,
- besplatni uvodni kurs o Python-u, takođe u ovoj fazi shvatite da li vam je potreban,
- Osim toga, morate uzeti u obzir koju vrstu memorije imate. Od toga će zavisiti brzina i uspjeh treninga. Veoma mi je važno da edukativni materijali budu u formi teksta, jer ja lično imam najrazvijeniju vizuelnu memoriju. Na primjer, Geekbrains ima sve edukativne materijale u video formatu (prema informacijama sa kursa obuke). Za one koji informacije percipiraju na uho, ovaj format bi mogao biti prikladniji.
Zabrinutosti:
- ušao u prvi stream i shvatio da će, kao i svaki novi proizvod, sigurno postojati tehnički nedostaci,
- Shvatio sam da nema govora o bilo kakvom obaveznom zaposlenju.
Kako teče proces učenja?
Za početak morate proći besplatni uvodni kurs o Pythonu i završiti sve zadatke, jer ako ne završite prethodni, sljedeći se neće pojaviti. Svi naredni zadaci u predmetu su strukturirani na ovaj način. Takođe objašnjava šta je zanimanje i da li se isplati pohađati kurs.
Pomoć se može dobiti na Facebooku, VKontakteu, Telegramu i osnovnoj komunikaciji u Slacku.
Najveći dio komunikacije u Slacku odvija se s nastavnikom dok dovršava simulator i dok završava projekat.
Ukratko o glavnim dijelovima
Započinjemo našu obuku udubljivanjem u Python i počinjemo koristiti Jupyter Notebook za pripremu projekata. Već u prvoj fazi realizujemo prvi projekat. Tu je i upoznavanje sa profesijom i njenim zahtjevima.
U drugoj fazi učimo o obradi podataka, u svim njenim aspektima, te počinjemo proučavati i analizirati podatke. Ovdje su još dva projekta dodana u portfolio.
Zatim sledi kurs statističke analize podataka + projekat.
Prva trećina je završena, radimo veliki montažni projekat.
Dalje usavršavanje u radu sa bazama podataka i radu u SQL jeziku. Još jedan projekat.
Sada idemo dublje u analizu i marketinšku analitiku i, naravno, u projekat.
Dalje – eksperimenti, hipoteze, A/B testiranje. Projekt.
Sada vizualni prikaz podataka, prezentacija, Seaborn biblioteka. Projekt.
Završena je druga trećina - veliki konsolidovani projekat.
Automatizacija procesa analize podataka. Rješenja za analizu toka. Dashboards. Monitoring. Projekt.
Prediktivna analitika. Metode mašinskog učenja. Linearna regresija. Projekt.
DIPLOMSKI PROJEKAT. Na osnovu rezultata dobijamo sertifikat o dodatnoj edukaciji.
Svi projekti koji su u toku su primijenjene prirode u različitim oblastima poslovanja: banke, nekretnine, internet trgovine, informacioni proizvodi itd.
Sve projekte provjeravaju Yandex.Practice mentori - radni analitičari. Komunikacija sa njima se takođe pokazala izuzetno važnom, oni motivišu, ali meni je najvrednije raditi na greškama.
Važan dio su video konferencije sa mentorima i video treninzi sa pozvanim praktičarima.
Postoje i praznici)) - jedna sedmica između dvije trećine. Ako proces ide po rasporedu, odmorite se, a ako ne, završite repove. Postoji i akademsko odsustvo za one koji iz nekog razloga moraju odgoditi studije.
Malo o simulatoru
Kurs je nov, ali očigledno na osnovu drugih kurseva, stručnjaci Yandexa znaju koliko je ponekad teško kada dođe do preopterećenja i informacije „ne stignu“. Stoga smo odlučili da učenike što više zabavimo šaljivim crtežima i komentarima, a moram reći da je to zaista pomoglo u trenucima očaja kada se „mučiš“ oko nekog zadatka.
I ponekad se pojavi očaj:
- Ti si davno završio fakultet i izgleda da se ničega ne sećaš, a onda vidiš naslov teme “Normalna aproksimacija binomne distribucije” i odustaneš i pomisliš da ti sigurno nećeš razumeti ovo, ali kasnije i teorija vjerovatnoće i statistika postaju za vas sve razumljivije i zanimljivije,
- ili dobijete ovo:
Savjet budućim studentima: 90% grešaka je uzrokovano umorom ili preopterećenošću novim informacijama. Napravite pauzu od pola sata ili sat i pokušajte ponovo, po pravilu, za to vreme vaš mozak će sve obraditi i odlučiti umesto vas)). I 10% ako ne razumijete temu - pročitajte ponovo i sve će sigurno uspjeti!
Tokom obuke pojavio se poseban program koji je pomogao pri zapošljavanju: sastavljanje životopisa, propratnih pisama, sastavljanje portfolia, priprema za intervjue i tako dalje, sa stručnjacima iz odjela za ljudske resurse. Ovo se pokazalo izuzetno važnim za mene, jer sam shvatio da nisam bio na intervjuu dugi niz godina.
S obzirom da sam skoro pri kraju studija, mogu savjetovati šta je poželjno imati:
- začudo, sklonost analizi, sposobnost izgradnje logičkih odnosa, ova vrsta razmišljanja bi trebala prevladati,
- sposobnost i želju za učenjem ne treba izgubiti (morat ćete puno učiti sami), ovo je više, naravno, za kategoriju ljudi starijih od 35 godina,
- isto tako banalno, ali bolje je ne počinjati ako je vaša motivacija ograničena samo na „Želim zaraditi puno/više“.
Nedostaci i ne sasvim opravdana očekivanja, gdje bismo bili bez njih?
- Obećavaju da sa srednjim obrazovanjem svako može razumjeti.
Nije sasvim tačno, čak je i srednje obrazovanje ipak drugačije. Smatram, kao osoba koja je živjela u antičko doba)), kada nije bilo široke upotrebe interneta, da treba postojati dovoljan konceptualni aparat. Mada, visoka motivacija će pobijediti sve.
- Pokazalo se da je intenzitet prilično visok.
Biće teško za one koji rade (posebno na polju daleko od ovoga), možda bi vrijedilo preraspodijeliti vrijeme ne podjednako između kurseva, već za prvu trećinu više, i tako redom u opadajućem redoslijedu.
- Očekivano, došlo je do tehničkih problema.
Kao osoba uključena u projekte punog ciklusa, razumijem da je, barem u početku, nemoguće bez tehničkih problema. Momci su se jako trudili da sve poprave što je brže moguće.
- Nastavnik ne odgovara uvijek na vrijeme u Slacku.
„Na vrijeme“ je dvostruk koncept, u ovom slučaju na vrijeme, vrijeme koje vam je potrebno, budući da studenti koji rade izdvajaju vrijeme za učenje i brzina odgovaranja na pitanja im je kritična. Treba nam još nastavnika.
- Vanjski izvori (članci, dodatni kursevi) su potrebni.
Neke članke preporučuje Yandex.Practicum, ali to nije dovoljno. Mogu preporučiti, paralelno, dopunu sa kursevima Stepik - Big Data za menadžere (za opšti razvoj), Programiranje na Pythonu, Osnove statistike, oba dijela sa Anatolijem Karpovom, Uvod u baze podataka, Teorija vjerovatnoće (prva 2 modula).
zaključak
Sve u svemu, kurs je veoma dobro odrađen i ima za cilj da bude i edukativan i motivirajući. Još mnogo toga moram da savladam, ali sada me to ne plaši, već imam smislen plan akcije. Cijena je vrlo pristupačna - jedna plata za analitičara na najnižoj poziciji. Puno prakse. Pomozite oko svega, od životopisa do zaliha kafe.
izvor: www.habr.com