प्रत्यक्ष सीखने का अनुभव. Yandex.Workshop - डेटा विश्लेषक

मैं यांडेक्स.प्रैक्टिकम में प्रशिक्षण का अपना अनुभव उन लोगों के साथ साझा करता हूं जो या तो पूरी तरह से नई विशेषता प्राप्त करना चाहते हैं या संबंधित क्षेत्रों से आगे बढ़ना चाहते हैं। मैं अपनी व्यक्तिपरक राय में इसे पेशे में पहला कदम कहूंगा। शुरू से ही यह जानना मुश्किल है कि क्या अध्ययन करने की आवश्यकता है, क्योंकि हर किसी के पास एक निश्चित मात्रा में ज्ञान होता है, और यह पाठ्यक्रम आपको बहुत कुछ सिखाएगा, और हर कोई अपने लिए ज्ञान समझ जाएगा कि उन्हें किन क्षेत्रों में अतिरिक्त ज्ञान प्राप्त करने की आवश्यकता होगी - लगभग सभी मामलों में, निःशुल्क अतिरिक्त पाठ्यक्रम पर्याप्त होंगे।

मुझे एनालिटिक्स के बारे में "विचार" कैसे आया?

कई वर्षों तक वह ऑनलाइन स्टोर के निर्माण और उनके रखरखाव (मार्केटिंग, विज्ञापन, Yandex.Direct, आदि) में शामिल रही। मैं अपनी गतिविधि के दायरे को सीमित करना चाहता था और इस व्यापक दायरे से केवल वही चीजें करना चाहता था जो मुझे सबसे ज्यादा पसंद थीं। इसके अलावा, मुझे अपने भविष्य के पेशे का नाम भी नहीं पता था, कार्य प्रक्रिया के लिए केवल अनुमानित आवश्यकताएँ थीं। अकेले सीखने के कार्यक्रम और उपकरण मेरे लिए कभी बाधा नहीं रहे, इसलिए मैंने यह देखने का फैसला किया कि मैं अपने अनुभव को कहां लागू कर सकता हूं और नई चीजें सीख सकता हूं।

सबसे पहले मैंने दूसरी उच्च शिक्षा या पेशेवर पुनर्प्रशिक्षण प्राप्त करने के बारे में सोचा, क्योंकि पाठ्यक्रम कुछ तुच्छ लग रहे थे। विभिन्न विकल्पों को देखते समय, मैं गलती से Yandex.practice पर आ गया। कुछ पेशे थे, उनमें एक डेटा विश्लेषक भी था, विवरण दिलचस्प था।

मैंने यह अध्ययन करना शुरू किया कि दूसरी उच्च शिक्षा प्राप्त करने के संदर्भ में सूचना विश्लेषण में क्या उपलब्ध है, लेकिन यह पता चला कि प्रशिक्षण अवधि उस क्षेत्र के लिए काफी लंबी है जहां सब कुछ बहुत तेज़ी से बदल रहा है; उच्च शिक्षा संस्थानों के पास प्रतिक्रिया देने के लिए समय होने की संभावना नहीं है इसके लिये। मैंने यह देखने का निर्णय लिया कि कार्यशाला के अलावा बाज़ार क्या पेशकश करता है। अधिकांश प्रतिभागियों ने फिर से बहुत लंबे 1-2 साल का सुझाव दिया, लेकिन मैं समानांतर विकास चाहूंगा: निचले पदों पर पेशे में प्रवेश और आगे का प्रशिक्षण।

मैं पेशे में क्या चाहता था (मैं कार्य प्रक्रिया पर विचार नहीं करता)

• मैं चाहता था कि प्रशिक्षण मेरे पेशे में एक स्थायी प्रक्रिया हो,
• अगर मुझे कोई दिलचस्प लक्ष्य दिखता है तो मैं नियमित संचालन को अच्छी तरह से संभाल लेता हूं, लेकिन मैं मल्टीटास्किंग चाहता था ताकि कार्य प्रक्रिया में कई यांत्रिक क्रियाएं शामिल न हों,
• ताकि इसकी वास्तव में न केवल व्यवसाय को आवश्यकता हो, बल्कि (बाजार स्वयं रूबल या डॉलर में इसकी पुष्टि करता है),
• स्वतंत्रता, जिम्मेदारी, "पूर्ण चक्र" का एक तत्व था,
• इसमें बढ़ने की गुंजाइश थी (फिलहाल मैं इसे मशीन लर्निंग और वैज्ञानिक गतिविधि के रूप में देखता हूं)।

तो, विकल्प Yandex.practicum पर गिर गया क्योंकि:

• अध्ययन की अवधि (केवल छह महीने),
• कम प्रवेश सीमा - उन्होंने वादा किया कि माध्यमिक शिक्षा के साथ भी आप किसी पेशे में महारत हासिल कर सकते हैं,
• कीमत,
• यदि आप समझते हैं कि यह पेशा आपके लिए उपयुक्त नहीं है तो वे धन वापस कर देंगे (कुछ नियम हैं जो काफी उचित हैं),
• अभ्यास करें और फिर से अभ्यास करें - व्यावहारिक परियोजनाएं जिन्हें पोर्टफोलियो में शामिल किया जाएगा (मैंने इसे सबसे महत्वपूर्ण माना),
• ऑनलाइन प्रारूप, समर्थन,
• पायथन पर निःशुल्क परिचयात्मक पाठ्यक्रम, इस स्तर पर भी आप समझते हैं कि आपको इसकी आवश्यकता है या नहीं,
• इसके अलावा, आपको यह विचार करने की आवश्यकता है कि आपके पास किस प्रकार की मेमोरी है। प्रशिक्षण की गति और सफलता इस पर निर्भर करेगी। मेरे लिए यह बहुत महत्वपूर्ण है कि शैक्षिक सामग्री पाठ के रूप में हो, क्योंकि मेरे पास व्यक्तिगत रूप से सबसे अधिक विकसित दृश्य स्मृति है। उदाहरण के लिए, Geekbrains के पास वीडियो प्रारूप में सभी शैक्षणिक सामग्रियां हैं (प्रशिक्षण पाठ्यक्रम से मिली जानकारी के अनुसार)। जो लोग कान से जानकारी समझते हैं, उनके लिए यह प्रारूप अधिक उपयुक्त हो सकता है।

चिंताओं:

• पहली ही धारा में आ गए और समझ गए कि, किसी भी नए उत्पाद की तरह, निश्चित रूप से तकनीकी कमियाँ होंगी,
• मैं समझ गया कि किसी भी अनिवार्य रोजगार का कोई सवाल ही नहीं था।

सीखने की प्रक्रिया कैसी चल रही है?

आरंभ करने के लिए, आपको पायथन पर एक निःशुल्क परिचयात्मक पाठ्यक्रम लेना होगा और सभी कार्यों को पूरा करना होगा, क्योंकि यदि आप पिछला पूरा नहीं करते हैं, तो अगला दिखाई नहीं देगा। पाठ्यक्रम के सभी आगामी कार्यों को इसी प्रकार संरचित किया गया है। यह यह भी बताता है कि पेशा क्या है और क्या यह पाठ्यक्रम लेने लायक है।

फेसबुक, VKontakte, टेलीग्राम और स्लैक में बुनियादी संचार पर सहायता प्राप्त की जा सकती है।
स्लैक में अधिकांश संचार सिम्युलेटर पूरा करते समय और प्रोजेक्ट पूरा करते समय शिक्षक के साथ होता है।

मुख्य अनुभागों के बारे में संक्षेप में

हम अपना प्रशिक्षण पायथन में गहनता से शुरू करते हैं और प्रोजेक्ट तैयार करने के लिए ज्यूपिटर नोटबुक का उपयोग करना शुरू करते हैं। पहले चरण में ही हम पहली परियोजना पर काम कर रहे हैं। इसमें पेशे और उसकी आवश्यकताओं का परिचय भी है।

दूसरे चरण में, हम डेटा प्रोसेसिंग के सभी पहलुओं के बारे में सीखते हैं, और डेटा का अध्ययन और विश्लेषण करना शुरू करते हैं। यहां पोर्टफोलियो में दो और परियोजनाएं जोड़ी गई हैं।

फिर सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण + परियोजना पर एक पाठ्यक्रम है।

पहला तीसरा पूरा हो गया है, हम एक बड़ी पूर्वनिर्मित परियोजना पर काम कर रहे हैं।

डेटाबेस के साथ काम करने और एसक्यूएल भाषा में काम करने का और प्रशिक्षण। एक और परियोजना.
आइए अब विश्लेषण और मार्केटिंग एनालिटिक्स और निश्चित रूप से परियोजना के बारे में गहराई से जानें।
अगला - प्रयोग, परिकल्पना, ए/बी परीक्षण। परियोजना।
अब डेटा, प्रेजेंटेशन, सीबॉर्न लाइब्रेरी का एक दृश्य प्रतिनिधित्व। परियोजना।

दूसरा तीसरा पूरा हो गया है - एक बड़ी समेकित परियोजना।

डेटा विश्लेषण प्रक्रियाओं का स्वचालन। स्ट्रीम विश्लेषण समाधान. डैशबोर्ड. निगरानी. परियोजना।
भविष्य बतानेवाला विश्लेषक। मशीन सीखने के तरीके। रेखीय प्रतिगमन। परियोजना।

स्नातक परियोजना। परिणामों के आधार पर, हमें अतिरिक्त शिक्षा का प्रमाण पत्र प्राप्त होता है।

सभी चल रही परियोजनाएँ व्यवसाय के विभिन्न क्षेत्रों में लागू प्रकृति की हैं: बैंक, रियल एस्टेट, ऑनलाइन स्टोर, सूचना उत्पाद, आदि।

सभी प्रोजेक्टों की जाँच Yandex.practice सलाहकारों - कार्यरत विश्लेषकों द्वारा की जाती है। उनके साथ संचार भी बेहद महत्वपूर्ण साबित हुआ, वे प्रेरित करते हैं, लेकिन मेरे लिए सबसे मूल्यवान चीज गलतियों के माध्यम से काम करना है।

एक महत्वपूर्ण हिस्सा आकाओं के साथ वीडियो कॉन्फ्रेंस और आमंत्रित अभ्यासकर्ताओं के साथ वीडियो प्रशिक्षण है।

छुट्टियाँ भी हैं)) - दो तिहाई के बीच एक सप्ताह। यदि प्रक्रिया तय कार्यक्रम के अनुसार चलती है, तो आप आराम करते हैं, और यदि नहीं, तो आप काम पूरा कर लेते हैं। उन लोगों के लिए शैक्षणिक अवकाश भी है, जिन्हें किसी कारणवश अपनी पढ़ाई स्थगित करनी पड़ती है।

सिम्युलेटर के बारे में थोड़ा

पाठ्यक्रम नया है, लेकिन जाहिर तौर पर अन्य पाठ्यक्रमों पर आधारित, यांडेक्स विशेषज्ञ जानते हैं कि कभी-कभी यह कितना मुश्किल होता है जब बहुत अधिक दबाव होता है और जानकारी "नहीं आती है।" इसलिए, हमने मज़ेदार चित्रों और टिप्पणियों के साथ छात्रों का यथासंभव मनोरंजन करने का निर्णय लिया, और मुझे कहना होगा, इससे वास्तव में निराशा के क्षणों में मदद मिली जब आप किसी कार्य पर "संघर्ष" कर रहे हों।

और कभी-कभी निराशा घर कर जाती है:

• आप, आपने बहुत समय पहले विश्वविद्यालय से स्नातक किया है और आपको कुछ भी याद नहीं है, और फिर आप विषय का शीर्षक "द्विपद वितरण का सामान्य सन्निकटन" देखते हैं और आप हार मान लेते हैं, और आप सोचते हैं कि आप निश्चित रूप से जीत गए।' यह तो समझ में नहीं आता, लेकिन बाद में संभाव्यता सिद्धांत और आँकड़े दोनों आपके लिए अधिक से अधिक समझने योग्य और दिलचस्प हो जाते हैं,
• या आपको यह मिलता है:

  

भावी छात्रों को सलाह: 90% त्रुटियाँ थकान या नई जानकारी के बोझ के कारण होती हैं। आधे घंटे या एक घंटे के लिए ब्रेक लें और पुनः प्रयास करें, एक नियम के रूप में, इस दौरान आपका मस्तिष्क आपके लिए सब कुछ संसाधित और तय करेगा))। और 10% यदि आप विषय को नहीं समझते हैं - इसे दोबारा पढ़ें और सब कुछ निश्चित रूप से काम करेगा!

प्रशिक्षण के दौरान, रोजगार में मदद करने के लिए एक विशेष कार्यक्रम सामने आया: मानव संसाधन विभाग के विशेषज्ञों के साथ बायोडाटा तैयार करना, कवर लेटर, एक पोर्टफोलियो तैयार करना, साक्षात्कार की तैयारी करना और इसी तरह। यह मेरे लिए बेहद महत्वपूर्ण साबित हुआ, क्योंकि मुझे एहसास हुआ कि मैं कई सालों से किसी साक्षात्कार में नहीं गया था।

लगभग अपनी पढ़ाई के अंत में पहुँचकर, मैं सलाह दे सकता हूँ कि क्या पाना वांछनीय है:

• अजीब बात है, विश्लेषण की प्रवृत्ति, तार्किक संबंध बनाने की क्षमता, इस प्रकार की सोच प्रबल होनी चाहिए,
• सीखने की क्षमता और इच्छा नहीं खोनी चाहिए (आपको खुद ही बहुत कुछ अध्ययन करना होगा), यह निश्चित रूप से 35 से अधिक उम्र के लोगों की श्रेणी के लिए अधिक है,
• बिल्कुल सामान्य, लेकिन यदि आपकी प्रेरणा केवल "मैं बहुत/अधिक कमाना चाहता हूं" तक सीमित है तो शुरुआत न करना ही बेहतर है।

नुकसान और पूरी तरह से उचित अपेक्षाएं नहीं, उनके बिना हम कहां होंगे?

• वे वादा करते हैं कि माध्यमिक शिक्षा से कोई भी इसे समझ सकता है।

  पूरी तरह सच नहीं है, माध्यमिक शिक्षा भी अब भी अलग है। मेरा मानना ​​है, एक व्यक्ति के रूप में जो प्राचीन काल में रहता था)), जब इंटरनेट का कोई व्यापक उपयोग नहीं था, तो एक पर्याप्त वैचारिक तंत्र होना चाहिए। हालाँकि, उच्च प्रेरणा सब कुछ जीत लेगी।

• तीव्रता काफी अधिक निकली.

  यह उन लोगों के लिए कठिन होगा जो काम कर रहे हैं (विशेष रूप से इससे दूर के क्षेत्र में), शायद समय को पाठ्यक्रमों के बीच समान रूप से नहीं, बल्कि पहले तीसरे और, और इसी तरह घटते क्रम में पुनर्वितरित करना उचित होगा।

• जैसा कि अपेक्षित था, तकनीकी समस्याएँ थीं।

  पूर्ण-चक्र परियोजनाओं में शामिल एक व्यक्ति के रूप में, मैं समझता हूं कि, कम से कम शुरुआत में, तकनीकी समस्याओं के बिना यह असंभव है। लोगों ने यथाशीघ्र सब कुछ ठीक करने की बहुत कोशिश की।

• स्लैक में शिक्षक हमेशा समय पर उत्तर नहीं देता है।

  "समय पर" एक दोतरफा अवधारणा है, इस मामले में, समय पर, वह समय जिसकी आपको आवश्यकता है, क्योंकि कामकाजी छात्र अध्ययन के लिए समय की एक अवधि आवंटित करते हैं और प्रश्नों का उत्तर देने की गति उनके लिए महत्वपूर्ण है। हमें और अधिक शिक्षकों की आवश्यकता है।

• बाहरी स्रोत (लेख, अतिरिक्त पाठ्यक्रम) आवश्यक हैं।

  कुछ लेख Yandex.practicum द्वारा अनुशंसित हैं, लेकिन यह पर्याप्त नहीं है। मैं, समानांतर में, स्टेपिक पर पाठ्यक्रमों के साथ पूरक की सिफारिश कर सकता हूं - प्रबंधकों के लिए बड़ा डेटा (सामान्य विकास के लिए), पायथन में प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी के बुनियादी सिद्धांत, अनातोली कार्पोव के साथ दोनों भाग, डेटाबेस का परिचय, संभाव्यता सिद्धांत (पहले 2 मॉड्यूल)।

निष्कर्ष

कुल मिलाकर पाठ्यक्रम बहुत अच्छी तरह से तैयार किया गया है और इसका लक्ष्य शैक्षिक और प्रेरक दोनों है। मुझे अभी भी बहुत सी चीजों में महारत हासिल करने की जरूरत है, लेकिन अब यह मुझे डराता नहीं है, मेरे पास पहले से ही एक सार्थक कार्य योजना है। लागत बहुत सस्ती है - सबसे निचले पद पर एक विश्लेषक के लिए एक वेतन। खूब अभ्यास. बायोडाटा से लेकर कॉफ़ी आपूर्ति तक हर चीज़ में मदद करें।

स्रोत: www.habr.com