प्रत्यक्षतः सीखने का अनुभव। यांडेक्स.प्रैक्टिकम – डेटा विश्लेषक

मैं Yandex.Practicum में अध्ययन करने का अपना अनुभव उन लोगों के साथ साझा करता हूँ जो या तो पूरी तरह से नई विशेषता प्राप्त करना चाहते हैं या संबंधित क्षेत्रों से स्विच करना चाहते हैं। मैं इसे अपने व्यक्तिपरक विचार में पेशे में पहला कदम कहूँगा। 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 बहुत कुछ सिखाएगा, और हर कोई खुद समझ जाएगा कि उन्हें ज्ञान के किन क्षेत्रों को हासिल करने की आवश्यकता होगी - लगभग सभी मामलों में, मुफ्त अतिरिक्त पाठ्यक्रम पर्याप्त होंगे।

एनालिटिक्स का विचार मेरे मन में कैसे आया?

कई सालों तक मैं ऑनलाइन स्टोर बनाने और उनके रखरखाव (मार्केटिंग, विज्ञापन, यांडेक्स.डायरेक्ट, आदि) में लगा रहा। मैं अपनी गतिविधियों के दायरे को सीमित करना चाहता था और इस विस्तृत श्रृंखला में से केवल वही करना चाहता था जो मुझे सबसे ज़्यादा पसंद था। इसके अलावा, मुझे अपने भविष्य के पेशे का नाम भी नहीं पता था, कार्य प्रक्रिया के लिए केवल अनुमानित आवश्यकताएँ थीं। कार्यक्रमों और उपकरणों की स्वतंत्र महारत मेरे लिए कभी भी बाधा नहीं रही, इसलिए मैंने यह देखने का फैसला किया कि मैं अपने अनुभव को कहाँ लागू कर सकता हूँ और कुछ नया सीख सकता हूँ।

पहले तो मैंने दूसरी उच्च शिक्षा या पेशेवर पुनर्प्रशिक्षण लेने के बारे में सोचा, क्योंकि पाठ्यक्रम कुछ तुच्छ लग रहे थे। विभिन्न विकल्पों को देखते हुए, मैं गलती से Yandex.Practicum पर आ गया। वहाँ कुछ पेशे थे, उनमें से एक डेटा विश्लेषक था, विवरण ने मुझे दिलचस्पी दी।

मैंने दूसरी उच्च शिक्षा प्राप्त करने के मामले में सूचना विश्लेषण में क्या उपलब्ध है, इसका अध्ययन करना शुरू किया, लेकिन यह पता चला कि प्रशिक्षण अवधि उस क्षेत्र के लिए काफी लंबी है जहां सब कुछ बहुत तेज़ी से बदलता है, उच्च शिक्षा संस्थानों के पास इस पर प्रतिक्रिया करने का समय होने की संभावना नहीं है। मैंने यह देखने का फैसला किया कि व्यावहारिक पाठ्यक्रम के अलावा बाजार क्या प्रदान करता है। अधिकांश प्रतिभागियों ने फिर से बहुत लंबे 1-2 साल की पेशकश की, लेकिन मैं समानांतर विकास चाहूंगा: निचले पदों पर पेशे में प्रवेश और आगे का प्रशिक्षण।

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

• मैं चाहता था कि सीखना मेरे पेशे में एक स्थायी प्रक्रिया बने,
• यदि मुझे कोई दिलचस्प लक्ष्य दिखाई देता है तो मैं नियमित कार्यों को अच्छी तरह से कर लेता हूँ, लेकिन मैं मल्टीटास्किंग चाहता था ताकि कार्य प्रक्रिया में कई यांत्रिक क्रियाएं शामिल न हों,
• ताकि यह वास्तव में व्यवसाय के लिए आवश्यक हो और न केवल (बाजार खुद रूबल या डॉलर के साथ इसकी पुष्टि करता है),
• इसमें 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, चयन Yandex.Practicum पर पड़ा क्योंकि:

• अध्ययन की अवधि (केवल छह महीने),
• प्रवेश की निम्न सीमा - उन्होंने वादा किया कि माध्यमिक शिक्षा के साथ भी आप इस पेशे में निपुणता प्राप्त 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, काफी उचित है),
• अभ्यास और अधिक अभ्यास - व्यावहारिक परियोजनाएं जिन्हें पोर्टफोलियो में शामिल किया जाएगा (मैंने इसे सबसे महत्वपूर्ण माना),
• ऑनलाइन प्रारूप, समर्थन,
• पायथन पर मुफ्त 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 आपकी स्मृति किस प्रकार की है। सीखने की गति और सफलता इस पर निर्भर करेगी। मेरे लिए, यह बहुत महत्वपूर्ण है कि प्रशिक्षण सामग्री पाठ के रूप में हो, क्योंकि मेरे पास व्यक्तिगत रूप से सबसे विकसित दृश्य स्मृति है। उदाहरण के लिए, गीकब्रेन्स में सभी प्रशिक्षण सामग्री वीडियो प्रारूप में हैं (प्रशिक्षण पाठ्यक्रम से जानकारी के अनुसार)। जो लोग कान से जानकारी प्राप्त करते हैं, उनके लिए यह प्रारूप अधिक उपयुक्त हो सकता है।

चिंताएं:

• मैं पहली ही स्ट्रीम में शामिल हो गया और समझ गया कि किसी भी नए उत्पाद की तरह इसमें भी निश्चित रूप से तकनीकी खामियां होंगी,
• मैं समझ गया कि वहां किसी अनिवार्य रोजगार की बात नहीं हो रही थी।

शैक्षिक प्रक्रिया कैसे आगे बढ़ती है?

सबसे पहले, आपको पायथन पर एक निःशुल्क परिचयात्मक पाठ्यक्रम लेना होगा और सभी कार्यों को पूरा करना होगा, क्योंकि पिछले एक को पूरा किए बिना, अगला कार्य दिखाई नहीं देगा। पाठ्यक्रम में सभी बाद के कार्य उसी तरह से संरचित हैं। यह यह भी बताता है कि पेशा क्या है और क्या यह पाठ्यक्रम लेने लायक है।

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

मुख्य अनुभागों के बारे में संक्षेप में

हम पायथन में गहन अध्ययन के साथ प्रशिक्षण शुरू करते हैं और प्रोजेक्ट तैयार करने के लिए जुपिटर नोटबुक का उपयोग करना शुरू करते हैं। पहले चरण में ही, हम पहला प्रोजेक्ट पूरा कर लेते हैं। हम पेशे और उसकी आवश्यकताओं से भी परिचित हो जाते हैं।

दूसरे चरण में डेटा को उसके सभी पहलुओं में प्रोसेस करना सीखना शामिल है, और हम डेटा का अध्ययन और विश्लेषण करना शुरू करते हैं। यहाँ, पोर्टफोलियो में दो और प्रोजेक्ट जोड़े जाते हैं।

इसके बाद सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण + परियोजना पर एक पाठ्यक्रम आता है।

पहला तिहाई काम पूरा हो चुका है, हम एक बड़ी असेंबली परियोजना बना रहे हैं।

इसके बाद डेटाबेस के साथ काम करने और SQL भाषा में काम करने का प्रशिक्षण आता है। एक और परियोजना।
अब हम विश्लेषण और विपणन विश्लेषण और निश्चित रूप से परियोजना में गहराई से उतरेंगे।
अगला - प्रयोग, परिकल्पना, ए/बी परीक्षण। परियोजना।
अब डेटा, प्रस्तुति, सीबॉर्न लाइब्रेरी का एक दृश्य प्रतिनिधित्व। परियोजना।

दूसरा तिहाई भाग पूरा हो चुका है – एक बड़ी समेकित परियोजना।

डेटा विश्लेषण प्रक्रियाओं का स्वचालन। स्ट्रीमिंग विश्लेषणात्मक समाधान। डैशबोर्ड। निगरानी। परियोजना।
पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण। मशीन लर्निंग विधियाँ। रैखिक प्रतिगमन। परियोजना।

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

सभी परियोजनाएं विभिन्न व्यावसायिक क्षेत्रों में अनुप्रयुक्त प्रकृति की हैं: बैंक, रियल एस्टेट, ऑनलाइन स्टोर, सूचना उत्पाद, आदि।

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

इसका एक महत्वपूर्ण हिस्सा सलाहकारों के साथ वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग और आमंत्रित अभ्यासरत विशेषज्ञों के साथ वीडियो प्रशिक्षण है।

छुट्टियाँ भी हैं)) - दो तिहाई के बीच एक सप्ताह। यदि प्रक्रिया शेड्यूल के अनुसार चलती है, तो आप आराम करते हैं, और यदि नहीं, तो आप पूंछ खत्म करते हैं। एक शैक्षणिक अवकाश भी है, उन लोगों के लिए जिन्हें किसी कारण से अपनी पढ़ाई स्थगित करनी पड़ती है।

सिम्युलेटर के बारे में कुछ जानकारी

यह कोर्स नया है, लेकिन जाहिर तौर पर अन्य कोर्सों पर आधारित है, यांडेक्स के विशेषज्ञ जानते हैं कि कभी-कभी यह कितना मुश्किल होता है जब बहुत ज़्यादा जानकारी होती है और जानकारी "नहीं जाती"। इसलिए, उन्होंने मज़ेदार तस्वीरों और टिप्पणियों के साथ छात्रों का जितना संभव हो सके मनोरंजन करने का फैसला किया, और मुझे कहना होगा, यह वास्तव में निराशा के क्षणों में मदद करता है, जब आप कार्य के साथ "संघर्ष" करते हैं।

और कभी-कभी निराशा छा जाती है:

• आपने बहुत समय पहले विश्वविद्यालय से स्नातक की उपाधि प्राप्त की थी और ऐसा लगता है कि आपको अब कुछ भी याद नहीं है और फिर आप विषय का शीर्षक “द्विपद वितरण का सामान्य सन्निकटन” देखते हैं और आपके हाथ नीचे गिर जाते हैं, और आपको लगता है कि आप निश्चित रूप से इसे नहीं समझेंगे, लेकिन बाद में संभाव्यता सिद्धांत और सांख्यिकी दोनों आपके लिए अधिक से अधिक समझने योग्य और दिलचस्प हो जाते हैं,
• या आपको यह मिलेगा:

  

भावी छात्रों के लिए सलाह - 90% गलतियाँ थकान या नई जानकारी के अतिभार से होती हैं। आधे घंटे का ब्रेक लें - एक घंटे और फिर से प्रयास करें, एक नियम के रूप में, इस समय के दौरान आपका मस्तिष्क आपके लिए सब कुछ संसाधित और तय करेगा))। और 10% अगर आपको विषय समझ में नहीं आया - इसे फिर से पढ़ें और सब कुछ निश्चित रूप से काम करेगा!

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

चूंकि मैं अपनी पढ़ाई के अंतिम चरण में हूं, इसलिए मैं सलाह दे सकता हूं कि क्या होना वांछनीय है:

• विचित्र रूप से पर्याप्त, विश्लेषण करने की प्रवृत्ति, तार्किक संबंध बनाने की क्षमता, इस प्रकार की सोच प्रबल होनी चाहिए,
• सीखने की क्षमता और इच्छा नहीं खोनी चाहिए (आपको अपने दम पर बहुत अध्ययन करना होगा), यह निश्चित रूप से 35 वर्ष से अधिक आयु के लोगों की श्रेणी के लिए अधिक है,
• यह भी मामूली बात है, लेकिन अगर आपकी प्रेरणा केवल "मैं बहुत/अधिक कमाना चाहता हूं" तक सीमित है, तो बेहतर है कि इसे शुरू न करें।

नुकसान और पूरी तरह से न्यायोचित न होने वाली अपेक्षाएं, इनके बिना हम कहां होते?

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

  ऐसा बिलकुल नहीं है, माध्यमिक शिक्षा भी अभी भी अलग है। मेरा मानना ​​है कि, एक ऐसे व्यक्ति के रूप में जो प्राचीन काल में रहता था)), जब इंटरनेट व्यापक रूप से फैला नहीं था, तो पर्याप्त वैचारिक तंत्र होना चाहिए। हालाँकि, उच्च प्रेरणा सब कुछ जीत लेगी।

• तीव्रता काफी अधिक हो गई।

  यह उन लोगों के लिए कठिन होगा जो (विशेष रूप से इस क्षेत्र से बहुत दूर) काम कर रहे हैं, शायद यह उचित होगा कि समय को पाठ्यक्रमों के बीच समान रूप से नहीं, बल्कि पहले तिहाई के लिए अधिक और इसी तरह अवरोही क्रम में पुनर्वितरित किया जाए।

• जैसी कि उम्मीद थी, तकनीकी समस्याएं थीं।

  पूर्ण-चक्र परियोजनाओं में शामिल एक व्यक्ति के रूप में, मैं समझता हूं कि कम से कम पहले तो तकनीकी समस्याओं के बिना ऐसा करना असंभव है। लोगों ने जितनी जल्दी हो सके सब कुछ ठीक करने की बहुत कोशिश की।

• शिक्षक हमेशा स्लैक में समय पर जवाब नहीं देते हैं।

  "समय पर" एक दोहरी अवधारणा है, इस मामले में यह उस समय है जब आपको इसकी आवश्यकता है, क्योंकि कामकाजी छात्र अध्ययन के लिए समय आवंटित करते हैं और प्रश्नों के उत्तर देने की गति उनके लिए महत्वपूर्ण है। अधिक शिक्षकों की आवश्यकता है।

• बाहरी स्रोतों (लेख, अतिरिक्त पाठ्यक्रम) की आवश्यकता है।

  कुछ लेख यांडेक्स.प्रैक्टिकम द्वारा सुझाए गए हैं, लेकिन यह पर्याप्त नहीं है। मैं समानांतर रूप से, 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 मूल सिद्धांत दोनों भागों के साथ अनातोली कार्पोव, डेटाबेस का परिचय, संभाव्यता सिद्धांत (पहले 2 मॉड्यूल)।

निष्कर्ष

कुल मिलाकर, यह कोर्स बहुत बढ़िया है और इसका उद्देश्य प्रशिक्षण और प्रेरणा दोनों है। अभी भी बहुत कुछ सीखना बाकी है, लेकिन अब यह मुझे डराता नहीं है, मेरे पास पहले से ही एक सार्थक कार्य योजना है। लागत बहुत सस्ती है - एक कम पद पर विश्लेषक का एक वेतन। बहुत अभ्यास। रिज्यूमे से लेकर कॉफी सप्लाई तक हर चीज में मदद।

स्रोत: www.habr.com