Skončila jsem svůj první rok studia na programu Online Master of Science in Computer Science (OMSCS) na Georgia Institute of Technology (3 z 10 kurzů). Chtěla jsem se podělit o některé mezifinální poznatky.
Nestojí za to tam chodit, pokud:
1. Chcete se naučit programovat
Podle mého názoru potřebuje dobrý programátor:
- Znát strukturu konkrétního jazyka, standardní knihovny atd.;
- Umět psát opětovně použitelný a rozšiřitelný kód;
- Umět číst kód a psát čitelný kód;
- Umět testovat kód a opravovat chyby;
- Znáte základní struktury dat a algoritmy.
Na toto téma existují knihy, MOOC kurzy, běžná práce v dobrém týmu. Samostatné kurzy na MSCS mohou pomoci s něčím z uvedeného, ale celkově program není o tom. Znalost jazyků je buď základní podmínkou pro kurzy, nebo se předpokládá, že se je můžete rychle naučit v potřebném rozsahu. Například v kurzu Graduate Introduction to Operating Systems bylo třeba udělat 4 projekty v celkové délce přes 5000 řádků C kódu, navíc bylo třeba přečíst kolem 10 vědeckých prací. V kurzu Artificial Intelligence bylo kromě šesti náročných projektů nutné složit dva extrémní zkoušky — během jednoho týdne vyřešit 30 a 60 stránek nelehkých úloh.
Požadavky na "dobrý" kód co se týče čitelnosti většinou neexistují. Často je hodnocení automatické na základě automatizovaných testů, často jsou kladeny požadavky na výkon, kód a texty jsou kontrolovány na plagiátorství.
2. Hlavní motivací je uplatnit nové znalosti na aktuálním místě
Některé kurzy mohou poskytnout nástroje. Ale otázka je, co budete dělat s dalšími tunami projektů a materiálů, na jejichž osvojení bude trávit veškerý volný čas v průběhu několika let. Myslím, že zkušenost MSCS se dobře hodí k anekdotě:
O vědci a popularizátorovi vědy se ptali na cíle a výsledky určitého výzkumu:
Popularizátor:
— Výsledky tohoto výzkumu pomohly ověřit hypotézu… A také významně přispěly k rozvoji…
Vědec:
— Vždyť to je prostě ohromné!
Věřím, že celou program lze projít bez ztrát pouze tehdy, pokud je to všechno nějak zajímavé a zábavné. To ale nemění nic na tom, že na takové vzdělání se dívají zaměstnavatelé (zejména ve Spojených státech, ale myslím, že nejen tam). Po přidání informace na LinkedIn, že tam studuji, mi začaly přicházet nabídky od recruiterů z dobrých společností v Evropě a Spojených státech. Z mých známých v Torontu se několik lidí během studia posunulo v kariéře nebo našlo novou práci.
Kromě profesních možností, MSCS otevírá i další příležitosti. Můžete se zapojit do zajímavých vědeckých projektů na Georgia Tech, pokud úspěšně absolvujete potřebné kurzy. Hlavní asistent výuky (TA) v AI je ruský kluk, který po roce studia v OMSCS přešel na kampus a odjel studovat a zabývat se výzkumem v Atlantě. Jak mi bylo známo, plánuje získat PhD.
3. Plánuješ projít program v hrdé samotě
Zhruba 50% profitu z programu — to je možnost komunikovat. OMSCS má velkou a aktivní komunitu. Pro každou třídu je najatá velká skupina TA (často to jsou studenti stejný program, kteří úspěšně absolvovali aktuální kurz). Všichni tito lidé chtějí nějak pracovat a učit se spolu. Co komunikace přináší:
- Potěšení z toho, že netrpíš sám;
- Nové známé z celého světa a rozvoj soft skills;
- Možnost získat pomoc a naučit se něco nového;
- Možnost poskytnout pomoc a naučit se něco;
- Profesionální networking.
Hlavní část studentů jsou lidé s praxí v průmyslu, často vedoucí oddělení, architekti až po CTO. Přibližně 25% nemá formální vzdělání v oboru CS, tedy lidé s dostatečně různorodou praxí. Na začátku programu jsem měl 5 let zkušeností s Java vývojem ve Yandex.Money, a nyní mám částečný úvazek jako výzkumník ve zdravotnickém startupu (deep learning v zubním lékařství).
Mnoho studentů je motivovaných a otevřených komunikaci. Program lze absolvovat i samostatně, ale v důsledku toho investujete 2,5–3 roky svého času (pokud počítáte i práci) a získáte pouze 50 % možného profitu. Pro mě je tento bod největší obtíž, protože mám nejistotu v sobě a jazykovou bariéru, ale snažím se na tom pracovat. Pravidelně se scházíme s kolegy, kteří žijí v Torontu. Všichni jsou dost aktivní a zajímaví lidé a pokročilí profesionálové, jeden z nich uspořádal setkání se Zvi Galilem, "otcem" programu OMSCS, děkanem fakulty Computing Georgia Tech, který letos odešel z pozice.
Příklad motivace: existuje legendární student, který spojil absolvování programu se službou v armádě. Připojoval se na fórum během letů, dělal projekty a poslouchal přednášky, zatímco absolvoval polní cvičení. Nyní pracuje v výzkumném institutu při Georgia Tech a plánuje udělat PhD.
4. Není ochota vážně se zavázat časově
Na první pohled se může zdát, že OMSCS je srovnatelná s řadou MOOC kurzů nebo specializačním kurzem na Coursera či podobné platformě. Poslouchala jsem několik kurzů na Coursera, například úvodní části Cryptography a Algorithms od Stanfordu. Kromě toho jsem absolvovala jeden placený online absolventský kurz na Stanfordu (ten absolvují také studenti MS a PhD) a zdarma jsem sledovala přednášky ze stanfordského CS231n (Konvoluční neuronové sítě pro vizuální rozpoznávání).
Na základě mé zkušenosti jsou hlavní rozdíly mezi online absolventskými kurzy a bezplatnými MOOC kurzy:
- Už zmíněná mnohem větší angažovanost a motivace TA, instruktorů, dalších studentů, mnohem větší závazek (nikdo nechce poslouchat program věčně, navíc je zde limit 6 let);
- Docela přísný časový plán: přednášky v případě Georgia Tech jsou dostupné okamžitě všechny (můžete je poslouchat v čase, který vám vyhovuje). Můžete si předem přečíst učebnici (mnoho lidí to dělá v přestávkách mezi semestry). Ale jsou zde projekty, a na ty jsou stanoveny termíny, často jsou projekty vázané na konkrétní přednášky. Jsou zde termíny na zkoušky (obvykle jsou dvě za semestr). Je vhodné udržovat tempo. Kolik času je třeba týdně závisí na kurzech a zkušenostech. Nečekala bych na <10 hodin týdně na jeden kurz. Průměrně mi to zabere 20 (někdy velmi málo, někdy může být i 30, a 40);
- Projekty jsou složitější a zajímavější než v MOOC a daleko obsáhlejší;
- Na tyto kurzy se více dívají univerzity a potenciální zaměstnavatelé. Například Georgia Tech při podání žádosti žádá: „Nehodnoťte bezvýsledné, neakademické, kredity nezískávající MOOC kurzy.“
5. Chci, aby bylo vše jasné, podrobné a srozumitelné.
Za prvé, MSCS není bakalářské studium. Přednášky zde existují, ale poskytují spíše obecný přehled o tématu. Všechny projekty v zásadě předpokládají osobní aktivní výzkum. Ten může zahrnovat komunikaci se spolužáky a TA (viz bod 3), čtení knih, článků atd.
Za druhé, OMSCS představuje poměrně rozsáhlou a silnou infrastrukturu s mnoha nadšenými lidmi, kteří vytvářejí a udržují kurzy (viz bod 2). Těmto lidem se líbí experimenty a výzvy. Mění projekty, zkoušejí otázky v testech a zkouškách, mění testovací prostředí atd. Nakonec to vede k některým nepředvídatelným výsledkům. Z mé zkušenosti:
- V jednom kurzu se po aktualizaci něco pokazilo, servery a tyto servery přestaly pod zatížením poskytovat jakékoli stabilní výsledky testů. Lidé reagovali přidáním smajlíka s chybou serveru do Slacken a nočními pokusy o proskakování s odesláním;
- V jiném kurzu byly zveřejněny testy a zkoušky s nesprávnými nebo spornými odpověďmi. Po diskusích se studenty byly tyto chyby opraveny spolu s hodnocením. Někdo k tomu přistupoval klidně, někdo se rozčiloval a nadával. U mě byly všechny změny k lepšímu a bylo to dokonce příjemné (nic se neděje, a hodnocení roste).
To všechno samozřejmě přidává trochu stresu k už tak vzrušujícím americkým horským dráhám, ale tyto věci dobře odrážejí realitu života: učí zkoumat problém, řešit úkoly v podmínkách menší určitelnosti a budovat dialog s ostatními lidmi.
OMSCS na Georgia Tech má své specifika:
- Georgia Tech je jednou z předních technických univerzit v USA;
- Jedna z nejstarších online MSCS;
- Pravděpodobně největší online MSCS: ~9 tisíc studentů za 6 let;
- Jedna z nejlevnějších MSCS: kolem 8 tisíc dolarů za celé studium;
- V třídách se současně učí 400-600 lidí (na konci obvykle méně, v polovině semestru se můžete vzdát s hodnocením W, které neovlivňuje GPA);
- Ne všechny on-campus kurzy jsou dostupné online (ale seznam se rozšiřuje a již nyní je docela solidní výběr, přičemž chybí deep learning, ale neztrácíme naději);
- Ne do každého kurzu se dá jen tak dostat kvůli prioritním frontám a vysokému počtu zájemců (Graduate Algorithms paradoxně absolvují skoro všichni až na konci);
- Ne všechny kurzy jsou na stejné úrovni co do kvality materiálů a aktivity TA a profesorů, ale dobrých kurzů je hodně. Na internetu je spousta informací o konkrétních kurzech (recenze, reddit, slack). Vždy je možné vybrat si něco podle chuti.
Vzhledem ke všem specifikům, při dobré úrovni motivace, aktivním přístupu a celkově pozitivním pohledu — je to zajímavá a zcela reálná cesta. Doufám, že za rok se můj názor zásadně nezmění a že tyto informace někomu pomohou.
Zdroj: habr.com
