Comparto mi experiencia de formación en Yandex.Practicum para aquellos que quieran obtener una especialidad completamente nueva o pasar de campos relacionados. Yo lo llamaría el primer paso en la profesión, en mi opinión subjetiva. Es difícil saber exactamente desde cero qué se debe estudiar, porque todos tienen una cierta cantidad de conocimientos, y este curso les enseñará mucho y todos comprenderán por sí mismos el conocimiento en qué áreas necesitarán adquirir conocimientos adicionales. - En casi todos los casos, serán suficientes cursos adicionales gratuitos.
¿Cómo llegué al “pensamiento” sobre la analítica?
Durante varios años estuvo involucrada en la creación de tiendas online y su mantenimiento (marketing, publicidad, Yandex.Direct, etc.). Quería limitar el alcance de mi actividad y hacer sólo aquellas cosas de este amplio espectro que más me gustaban. Además, ni siquiera sabía el nombre de mi futura profesión, solo había requisitos aproximados para el proceso de trabajo. Aprender programas y herramientas por mi cuenta nunca ha sido un obstáculo para mí, por eso decidí buscar dónde podría aplicar mi experiencia y aprender cosas nuevas.
Al principio pensé en hacer una segunda educación superior o reciclarme profesionalmente, ya que los cursos me parecían algo frívolo. Mientras miraba varias opciones, accidentalmente encontré Yandex.Practice. Había pocas profesiones, entre ellas analista de datos, la descripción era interesante.
Comencé a estudiar lo que hay en análisis de información en términos de obtener una segunda educación superior, pero resultó que el período de formación es bastante largo para un área donde todo está cambiando muy rápidamente; es poco probable que las instituciones de educación superior tengan tiempo para responder. a esto. Decidí ver qué ofrece el mercado además del Taller. La mayoría de los participantes propusieron de nuevo uno o dos años muy largos, pero a mí me gustaría un desarrollo paralelo: entrada en la profesión en puestos inferiores y formación continua.
Lo que quería en la profesión (no considero el proceso de trabajo)
- Quería que la formación fuera un proceso permanente en mi profesión,
- Me las arreglo bien con las operaciones rutinarias si veo un objetivo interesante, pero quería realizar múltiples tareas para que el proceso de trabajo no consistiera en varias acciones mecánicas.
- para que las empresas realmente lo necesiten y no solo (el propio mercado lo confirma en rublos o dólares),
- había un elemento de independencia, responsabilidad, “ciclo completo”,
- había espacio para crecer (por el momento lo veo como aprendizaje automático y actividad científica).
Entonces, la elección recayó en Yandex.Practicum debido a:
- duración del estudio (solo seis meses),
- umbral de entrada bajo: prometieron que incluso con educación secundaria se puede dominar una profesión,
- precio
- le devolverán los fondos si comprende que esta profesión no es adecuada para usted (hay ciertas reglas que son bastante justas),
- practicar y practicar de nuevo: proyectos prácticos que se incluirán en el portafolio (lo consideré el más importante),
- formato en línea, soporte,
- curso de introducción gratuito a Python, también en esta etapa comprenderás si lo necesitas,
- Además, debes considerar qué tipo de memoria tienes. De esto dependerá la velocidad y el éxito del entrenamiento. Para mí es muy importante que los materiales educativos sean en forma de texto, ya que personalmente tengo la memoria visual más desarrollada. Por ejemplo, Geekbrains tiene todos los materiales educativos en formato vídeo (según información del curso de formación). Para quienes perciben la información de oído, este formato puede ser más adecuado.
Preocupaciones:
- Entré en la primera corriente y comprendí que, como cualquier producto nuevo, definitivamente habría deficiencias técnicas,
- Entendí que no se trataba de ningún empleo obligatorio.
¿Cómo va el proceso de aprendizaje?
Para empezar debes realizar un curso gratuito de introducción a Python y completar todas las tareas, ya que si no completas la anterior no aparecerá la siguiente. Todas las tareas posteriores del curso están estructuradas de esta manera. También explica cuál es la profesión y si merece la pena realizar el curso.
Se puede recibir ayuda en Facebook, VKontakte, Telegram y comunicación básica en Slack.
La mayor parte de la comunicación en Slack se produce con el profesor mientras completa el simulador y mientras completa el proyecto.
Brevemente sobre las secciones principales.
Comenzamos nuestra formación profundizando en Python y comenzamos a utilizar Jupyter Notebook para preparar proyectos. Ya en la primera etapa estamos llevando a cabo el primer proyecto. También hay una introducción a la profesión y sus requisitos.
En la segunda etapa, aprendemos sobre el procesamiento de datos, en todos sus aspectos, y comenzamos a estudiarlos y analizarlos. Aquí se añaden dos proyectos más a la cartera.
Luego hay un curso de análisis de datos estadísticos + proyecto.
El primer tercio está terminado, estamos haciendo un gran proyecto de prefabricados.
Formación adicional en el trabajo con bases de datos y en el lenguaje SQl. Otro proyecto.
Ahora profundicemos en el análisis y la analítica de marketing y, por supuesto, en el proyecto.
A continuación: experimentos, hipótesis, pruebas A/B. Proyecto.
Ahora una representación visual de datos, presentación, biblioteca Seaborn. Proyecto.
Se completa el segundo tercio: un gran proyecto consolidado.
Automatización de procesos de análisis de datos. Transmita soluciones de análisis. Paneles de control. Supervisión. Proyecto.
Análisis predictivo. Métodos de aprendizaje automático. Regresión lineal. Proyecto.
PROYECTO DE GRADUACIÓN. Según los resultados, recibimos un certificado de educación adicional.
Todos los proyectos en curso son de carácter aplicado en diversas áreas de negocio: bancos, inmobiliarias, tiendas online, productos de información, etc.
Todos los proyectos son verificados por Yandex. Mentores de práctica: analistas en activo. La comunicación con ellos también resultó ser muy importante, me motivan, pero para mí lo más valioso es superar los errores.
Una parte importante son las videoconferencias con mentores y las capacitaciones en video con profesionales invitados.
También hay días festivos)) - una semana entre dos tercios. Si el proceso va según lo previsto, descansas, y si no, pues terminas las colas. También existe una licencia académica para quienes, por algún motivo, deban posponer sus estudios.
Un poco sobre el simulador.
El curso es nuevo, pero aparentemente basado en otros cursos, los especialistas de Yandex saben lo difícil que es a veces cuando hay sobrecarga y la información “no llega”. Por lo tanto, decidimos entretener a los estudiantes tanto como fuera posible con dibujos y comentarios divertidos, y debo decir que esto realmente ayudó en momentos de desesperación cuando estás "luchando" por una tarea.
Y a veces la desesperación se apodera de mí:
- Tú, te graduaste de la universidad hace mucho tiempo y parece que no recuerdas nada, y luego ves el título del tema "Aproximación normal de la distribución binomial" y te rindes, y piensas que definitivamente ganarás. No entiendo esto, pero luego tanto la teoría de la probabilidad como la estadística se vuelven cada vez más comprensibles e interesantes para usted.
- o obtienes esto:
Consejos para futuros estudiantes: el 90% de los errores se producen por cansancio o sobrecarga de nueva información. Tómate un descanso de media hora o una hora y vuelve a intentarlo, como regla general, durante este tiempo tu cerebro procesará y decidirá todo por ti)). Y el 10% si no comprende el tema: vuelva a leerlo y definitivamente todo saldrá bien.
Durante la formación apareció un programa especial para ayudar en el empleo: elaboración de currículums, cartas de presentación, elaboración de portafolios, preparación para entrevistas, etc., con especialistas del departamento de RRHH. Esto resultó ser extremadamente importante para mí, porque me di cuenta de que hacía muchos años que no asistía a una entrevista.
Estando casi al final de mis estudios, puedo aconsejar lo que es deseable tener:
- Por extraño que parezca, debería prevalecer la inclinación por el análisis, la capacidad de construir relaciones lógicas, este tipo de pensamiento,
- No se debe perder la capacidad y las ganas de aprender (tendrás que estudiar mucho por tu cuenta), esto es más, claro, para la categoría de personas mayores de 35 años,
- Igual de banal, pero es mejor no empezar si tu motivación se limita únicamente a “Quiero ganar mucho/más”.
Desventajas y expectativas no del todo justificadas, ¿dónde estaríamos sin ellas?
- Prometen que con una educación secundaria cualquiera puede entender.
No del todo cierto, incluso la educación secundaria sigue siendo diferente. Creo, como persona que vivió en la antigüedad)), cuando no había un uso generalizado de Internet, que debería haber un aparato conceptual suficiente. Aunque una alta motivación lo conquistará todo.
- La intensidad resultó ser bastante alta.
Será difícil para quienes trabajan (especialmente en un campo alejado de este), quizás valdría la pena redistribuir el tiempo no por igual entre cursos, sino en un primer tercio más, y así sucesivamente en orden descendente.
- Como era de esperar, hubo problemas técnicos.
Como persona involucrada en proyectos de ciclo completo, entiendo que, al menos al principio, es imposible sin problemas técnicos. Los muchachos se esforzaron mucho en arreglar todo lo más rápido posible.
- El profesor no siempre responde a tiempo en Slack.
“On time” es un concepto doble, en este caso puntual, el tiempo que necesitas, ya que los estudiantes que trabajan destinan un periodo de tiempo para estudiar y la rapidez en la respuesta a las preguntas es fundamental para ellos. Necesitamos más profesores.
- Se requieren fuentes externas (artículos, cursos adicionales).
Yandex.Practice recomienda algunos artículos, pero esto no es suficiente. Puedo recomendar, en paralelo, complementar con cursos sobre Stepik - Big Data para gerentes (para desarrollo general), Programación en Python, Fundamentos de Estadística, ambas partes con Anatoly Karpov, Introducción a las Bases de Datos, Teoría de la Probabilidad (primeros 2 módulos).
Conclusión
En general, el curso está muy bien hecho y pretende ser educativo y motivador. Todavía necesito dominar muchas cosas, pero ahora eso no me asusta, ya tengo un plan de acción significativo. El costo es muy asequible: un salario para un analista en el puesto más bajo. Mucha práctica. Ayuda con todo, desde currículums hasta suministros de café.
Fuente: habr.com