Sdílím své zkušenosti ze školení v Yandex.Practicum pro ty, kteří by chtěli získat buď zcela novou specializaci, nebo přejít z příbuzných oborů. Nazval bych to podle mého subjektivního názoru prvním krokem v profesi. Je těžké od nuly přesně vědět, co je třeba studovat, protože každý má určité množství znalostí a tento kurz vás hodně naučí a každý sám pochopí znalosti, ve kterých oblastech bude potřebovat získat další znalosti - téměř ve všech případech budou stačit bezplatné doplňkové kurzy.
Jak jsem přišel na „myšlenku“ o analytice?
Několik let se podílela na tvorbě internetových obchodů a jejich údržbě (marketing, reklama, Yandex.Direct atd.). Chtěl jsem zúžit záběr své činnosti a dělat jen ty věci z tohoto širokého spektra, které se mi nejvíce líbily. Navíc jsem ani neznal název své budoucí profese, byly tam jen přibližné požadavky na pracovní proces. Učit se programy a nástroje samostatně pro mě nikdy nebylo překážkou, a tak jsem se rozhodl hledat, kde bych mohl uplatnit své zkušenosti a naučit se nové věci.
Nejprve jsem přemýšlel o získání druhého vysokoškolského vzdělání nebo o odborné rekvalifikaci, protože kurzy vypadaly jako něco lehkomyslného. Při procházení různých možností jsem náhodou narazil na Yandex.Practice. Profesí bylo málo, mezi nimi byl datový analytik, popis byl zajímavý.
Začal jsem studovat, co je k dispozici v informační analytice, pokud jde o získání druhého vysokoškolského vzdělání, ale ukázalo se, že doba školení je poměrně dlouhá na oblast, kde se vše velmi rychle mění; vysoké školy pravděpodobně nebudou mít čas reagovat k tomuto. Rozhodl jsem se podívat, co trh nabízí kromě Workshopu. Většina účastníků opět navrhovala velmi dlouhé 1-2 roky, ale přál bych si paralelní rozvoj: nástup do profese na nižší pozice a další vzdělávání.
Co jsem v profesi chtěl (neberu v úvahu pracovní proces)
- Chtěl jsem, aby školení bylo trvalým procesem v mé profesi,
- Rutinní operace zvládám dobře, pokud vidím zajímavý cíl, ale chtěl jsem multitasking, aby se pracovní proces neskládal z několika mechanických úkonů,
- tak, aby to podnikání skutečně potřebovalo a nejenom (samotný trh to potvrzuje v rublech nebo dolarech),
- byl tam prvek nezávislosti, odpovědnosti, „plného cyklu“,
- byl prostor k růstu (v tuto chvíli to vnímám jako strojové učení a vědeckou činnost).
Takže volba padla na Yandex.Practicum, protože:
- délka studia (pouze šest měsíců),
- nízký vstupní práh - slíbili, že i se středním vzděláním zvládnete povolání,
- cena,
- vrátí peníze, pokud pochopíte, že tato profese pro vás není vhodná (existují určitá pravidla, která jsou docela spravedlivá),
- praxe a zase praxe - praktické projekty, které budou zařazeny do portfolia (toto jsem považoval za nejdůležitější),
- online formát, podpora,
- bezplatný úvodní kurz Pythonu, také v této fázi chápete, zda jej potřebujete,
- Navíc je potřeba zvážit, jaký typ paměti máte. Na tom bude záviset rychlost a úspěšnost tréninku. Je pro mě velmi důležité, aby výukové materiály byly ve formě textu, protože já osobně mám nejvíce vyvinutou vizuální paměť. Například Geekbrains má všechny vzdělávací materiály ve formátu videa (podle informací ze školení). Pro ty, kteří vnímají informace sluchem, může být tento formát vhodnější.
Obavy:
- se dostal do prvního proudu a pochopil, že jako každý nový produkt bude určitě mít technické nedostatky,
- Pochopil jsem, že o nějakém povinném zaměstnání nemůže být řeč.
Jak probíhá proces učení?
Chcete-li začít, musíte absolvovat bezplatný úvodní kurz Pythonu a dokončit všechny úkoly, protože pokud nedokončíte předchozí, další se nezobrazí. Všechny následující úkoly v kurzu jsou takto strukturovány. Vysvětluje také, co je to profese a zda se vyplatí kurz absolvovat.
Pomoc lze přijímat na Facebooku, VKontakte, Telegramu a základní komunikaci ve Slacku.
Většina komunikace ve Slacku probíhá s učitelem při dokončování simulátoru a při dokončování projektu.
Stručně o hlavních částech
Naše školení začínáme ponořením se do Pythonu a začínáme používat Jupyter Notebook k přípravě projektů. Již v první fázi realizujeme první projekt. Nechybí ani představení profese a jejích požadavků.
Ve druhé fázi se seznámíme se zpracováním dat ve všech jeho aspektech a začneme data studovat a analyzovat. Zde jsou do portfolia přidány další dva projekty.
Následuje kurz statistické analýzy dat + projekt.
První třetina je hotová, děláme velký prefabrikát.
Další školení v práci s databázemi a práci v jazyce SQL. Další projekt.
Nyní se pojďme ponořit hlouběji do analýzy a marketingové analýzy a samozřejmě do projektu.
Dále – experimenty, hypotézy, A/B testování. Projekt.
Nyní vizuální reprezentace dat, prezentace, knihovna Seaborn. Projekt.
Dokončena druhá třetina – velký konsolidovaný projekt.
Automatizace procesů analýzy dat. Řešení pro analýzu streamů. Řídicí panely. Sledování. Projekt.
Prediktivní analytika. Metody strojového učení. Lineární regrese. Projekt.
PROJEKT MATURA. Na základě výsledků získáváme osvědčení o dalším vzdělání.
Všechny probíhající projekty jsou aplikovaného charakteru v různých oblastech podnikání: banky, nemovitosti, internetové obchody, informační produkty atd.
Všechny projekty jsou kontrolovány mentory Yandex.Practice – pracovními analytiky. Komunikace s nimi se také ukázala jako nesmírně důležitá, motivují, ale pro mě je nejcennější pracovat přes chyby.
Důležitou součástí jsou videokonference s mentory a videoškolení s pozvanými praktiky.
Jsou i prázdniny)) - jeden týden mezi dvěma třetinami. Pokud proces probíhá podle plánu, odpočíváte, a pokud ne, pak dokončíte ocasy. Akademické volno je také pro ty, kteří z nějakého důvodu musí studium odložit.
Něco málo o simulátoru
Kurz je nový, ale zjevně na základě jiných kurzů specialisté Yandex vědí, jak těžké to někdy je, když je přetížení a informace „nepřicházejí“. Rozhodli jsme se proto studenty co nejvíce pobavit vtipnými kresbami a komentáři a musím říct, že to opravdu pomohlo ve chvílích zoufalství, kdy se „trápíte“ nad úkolem.
A někdy přijde zoufalství:
- Vy, vy jste už dávno vystudovali univerzitu a zdá se, že si nic nepamatujete, a pak vidíte název tématu „Normální aproximace binomického rozdělení“ a vzdáváte to a myslíte si, že určitě ne. nerozumím tomu, ale později se pro vás teorie pravděpodobnosti i statistika stávají stále srozumitelnějšími a zajímavějšími,
- nebo dostanete toto:
Rada budoucím studentům: 90 % chyb je způsobeno únavou nebo přetížením novými informacemi. Dejte si pauzu na půl hodiny nebo hodinu a zkuste to znovu, zpravidla během této doby váš mozek vše zpracuje a rozhodne za vás)). A 10%, pokud tématu nerozumíte - přečtěte si to znovu a všechno bude určitě fungovat!
Během školení se objevil speciální program, který pomohl se zaměstnáním: sestavení životopisů, motivačních dopisů, sestavení portfolia, příprava na pohovory atd. se specialisty z HR oddělení. To se pro mě ukázalo jako nesmírně důležité, protože jsem si uvědomil, že jsem na pohovoru nebyl mnoho let.
Jelikož jsem téměř na konci studia, mohu poradit, co je žádoucí mít:
- kupodivu záliba v analýze, schopnost budovat logické vztahy, tento typ myšlení by měl převládat,
- schopnost a chuť učit by se neměla ztrácet (budete se muset hodně učit sami), to je samozřejmě spíše pro kategorii lidí nad 35 let,
- stejně banální, ale je lepší nezačínat, pokud je vaše motivace omezena pouze na „chci vydělávat hodně/více“.
Nevýhody a ne zcela oprávněná očekávání, kde bychom bez nich byli?
- Slibují, že se středoškolským vzděláním rozumí každý.
Není to tak úplně pravda, i střední školství je pořád jiné. Domnívám se, jako člověk, který žil v dávných dobách)), kdy ještě nebyl rozšířený internet, že by měl existovat dostatečný pojmový aparát. I když vysoká motivace zvítězí nad vším.
- Intenzita se ukázala být poměrně vysoká.
Pro pracující (zejména v oboru daleko od toho) to bude těžké, možná by stálo za to přerozdělit čas ne rovnoměrně mezi kurzy, ale o první třetinu více a tak dále v sestupném pořadí.
- Podle očekávání došlo k technickým problémům.
Jako člověk zapojený do celocyklových projektů chápu, že alespoň zpočátku to bez technických problémů nejde. Kluci se velmi snažili, aby vše co nejrychleji napravili.
- Učitel ve Slacku nereaguje vždy včas.
„Včas“ je dvojí pojem, v tomto případě včas, čas, který potřebujete, protože pracující studenti si na studium vyhradí určitý čas a rychlost odpovídání na otázky je pro ně kritická. Potřebujeme více učitelů.
- Jsou vyžadovány externí zdroje (články, doplňkové kurzy).
Některé články doporučuje Yandex.Practice, ale to nestačí. Mohu doporučit paralelně doplnění o kurzy Stepik - Big Data pro manažery (pro obecný rozvoj), Programování v Pythonu, Základy statistiky, oba díly s Anatolijem Karpovem, Úvod do databází, Teorie pravděpodobnosti (první 2 moduly).
Závěr
Celkově je kurz velmi dobře proveden a jeho cílem je být vzdělávací a motivující. Potřebuji ještě zvládnout spoustu věcí, ale teď mě to neděsí, už mám smysluplný akční plán. Cena je velmi dostupná – jeden plat pro analytika na nejnižší pozici. Hodně praxe. Pomoc se vším od životopisů až po dodávky kávy.
Zdroj: www.habr.com