初めての学習体験。 Yandex.Workshop – データ アナリスト

まったく新しい専門分野を取得したい人、または関連分野から移行したい人のために、Yandex.Practicum でのトレーニングの経験を共有します。 私の主観的な意見では、これは職業における最初のステップと言えます。 誰もがある程度の知識を持っているため、何を勉強する必要があるかを最初から正確に知ることは困難ですが、このコースでは多くのことを学ぶことができ、追加の知識を得る必要がある分野の知識を誰もが自分で理解できます。 - ほとんどの場合、無料の追加コースで十分です。

私はどのようにして分析についての「考え方」に至ったのでしょうか?

数年間、彼女はオンライン ストアの作成とそのメンテナンス (マーケティング、広告、Yandex.Direct など) に携わっていました。 活動範囲を狭めて、その広い範囲の中から自分が一番好きなことだけをやりたいと思いました。 しかも、将来の職業の名前すら分からず、仕事の進め方も大まかなものしかありませんでした。 プログラムやツールを独学で学ぶことが私にとって障害になったことは一度もなかったので、自分の経験を応用して新しいことを学べる場所を探すことにしました。

最初は、コースが軽薄なもののように思えたので、第二の高等教育を受けるか、専門的な再訓練を受けることを考えていました。 さまざまなオプションを検討しているときに、偶然 Yandex.Practice に出会いました。 職業はほとんどありませんが、その中にはデータアナリストがあり、その説明は興味深いものでした。

1 番目の高等教育を受けるために情報分析で何が利用できるのかを研究し始めましたが、すべてが急速に変化する分野では研修期間が非常に長く、高等教育機関には対応する時間がありそうにないことがわかりました。これに。 ワークショップに加えて、マーケットで何が提供されているのか見てみることにしました。 参加者のほとんどは、ここでも 2 ～ XNUMX 年という非常に長い期間を提案しましたが、私は並行して成長を望んでいます。つまり、下位のポジションでの専門職への参入とさらなるトレーニングです。

私がこの職業に望んでいたもの（仕事のプロセスは考えていません）

• 私はトレーニングを自分の職業において永続的なプロセスにしたいと考えていましたが、
• 興味深い目標が見つかった場合、日常的な作業には十分対応できますが、作業プロセスが複数の機械的なアクションで構成されないようにマルチタスクが必要でした。
• そのため、それがビジネスに本当に必要であるだけでなく（市場自体がこれをルーブルまたはドルで確認しています）、
• 独立性、責任感、「フルサイクル」の要素がありました。
• 成長の余地はありました (現時点では、それは機械学習と科学活動であると考えています)。

したがって、次の理由から、選択肢は Yandex.Practicum に決まりました。

• 学習期間（わずかXNUMXヶ月）、
• 入学の敷居が低い - 中等教育を受けていても専門職を習得できると約束しています。
• 価格、
• この職業があなたに適していないことを理解した場合、彼らは資金を返します（非常に公平な特定のルールがあります）。
• 練習と練習 - ポートフォリオに含まれる実践的なプロジェクト (私はこれが最も重要だと考えました)、
• オンライン形式、サポート、
• Python の無料入門コース。この段階でも、必要かどうかがわかります。
• さらに、自分のメモリの種類も考慮する必要があります。 トレーニングの速度と成功はこれにかかっています。 私自身、視覚的記憶が最も発達しているため、教材がテキスト形式であることは私にとって非常に重要です。 たとえば、Geekbrains では、すべての教材がビデオ形式で提供されています (トレーニング コースの情報によると)。 耳で情報を認識する人には、この形式の方が適しているかもしれません。

懸念事項：

• 最初のストリームに参加したとき、他の新製品と同様に技術的な欠点が必ず存在することを理解していました。
• 強制雇用については何の疑問も持たないことを理解しました。

学習プロセスはどのように進んでいますか?

始めるには、Python の無料入門コースを受講し、すべてのタスクを完了する必要があります。前のタスクを完了していないと、次のタスクは表示されません。 コースの後続のすべてのタスクはこのように構成されています。 また、その職業が何であるか、コースを受講する価値があるかどうかについても説明します。

ヘルプは Facebook、VKontakte、Telegram で受け取ることができ、基本的なコミュニケーションは Slack で行うことができます。
Slack でのコミュニケーションの大部分は、シミュレーターの完了中およびプロジェクトの完了中に教師との間で行われます。

主要なセクションについて簡単に説明します

トレーニングは Python を詳しく調べることから始まり、Jupyter Notebook を使用してプロジェクトを準備します。 すでに第一段階で最初のプロジェクトを実行しています。 職業とその要件についての紹介もあります。

第 XNUMX 段階では、データ処理についてあらゆる側面から学び、データの調査と分析を開始します。 ここでさらに XNUMX つのプロジェクトがポートフォリオに追加されます。

続いて統計データ解析＋プロジェクトの講座です。

最初のXNUMX分のXNUMXが完成し、大規模なプレハブプロジェクトを行っています。

データベースの操作と SQL 言語での作業に関するさらなるトレーニング。 別のプロジェクト。
ここで、分析とマーケティング分析、そしてもちろんプロジェクトについてさらに深く掘り下げてみましょう。
次に、実験、仮説、A/B テストです。 プロジェクト。
データ、プレゼンテーション、Seaborn ライブラリの視覚的表現が追加されました。 プロジェクト。

XNUMX 番目の XNUMX 分の XNUMX が完了しました。これは大規模な統合プロジェクトです。

データ分析プロセスの自動化。 ストリーム分析ソリューション。 ダッシュボード。 監視。 プロジェクト。
予測分析。 機械学習の手法。 線形回帰。 プロジェクト。

卒業プロジェクト。 その結果に基づいて、追加教育の証明書を受け取ります。

進行中のすべてのプロジェクトは、銀行、不動産、オンライン ストア、情報製品など、さまざまなビジネス分野に応用される性質のものです。

すべてのプロジェクトは、Yandex.Practice メンター、つまり現役アナリストによってチェックされます。 彼らとのコミュニケーションも非常に重要であることがわかり、彼らはモチベーションを高めてくれますが、私にとって最も価値のあることは、間違いを乗り越えることです。

重要な部分は、メンターとのビデオ会議と、専門家を招いてのビデオ トレーニングです。

休日もあります）） - XNUMX分のXNUMXの間にXNUMX週間。 プロセスがスケジュールどおりに進んだ場合は休憩し、そうでない場合は尾部を終了します。 何らかの理由で学業を延期しなければならない人のための学業休暇もあります。

シミュレーターについて少し

このコースは新しいですが、明らかに他のコースに基づいており、Yandexのスペシャリストは、過負荷が発生して情報が「入ってこない」場合にそれがどれほど難しいかを知っています。 したがって、私たちは面白い絵やコメントで生徒たちをできるだけ楽しませることにしました。これは、課題に「苦労している」ときに絶望的な瞬間に非常に役に立ったと言わなければなりません。

そして時には絶望が襲いかかることもあります。

• あなた、大学を卒業したのは昔で、何も覚えていないようですが、「二項分布の正規近似」というトピックのタイトルを見て、絶対に無理だと諦めたあなた』これを理解することはできませんが、後で確率理論と統計の両方がますます理解でき、興味深いものになります。
• または、次のようになります。

  

将来の学生へのアドバイス: 間違いの 90% は、疲労または新しい情報の過多によって引き起こされます。 10分またはXNUMX時間休憩を取って、もう一度試してください。原則として、この間に脳がすべてを処理して決定します））。 トピックが理解できなかった場合は XNUMX%、もう一度読み直してください。そうすればすべてうまくいきます。

トレーニング中は、人事部門の専門家とともに、履歴書、カバーレターの作成、ポートフォリオの作成、面接の準備など、就職に役立つ特別プログラムが実施されたようです。 何年も面接に行っていなかったことに気づいたので、これは私にとって非常に重要であることがわかりました。

私の勉強はほぼ終わりに近づいているので、どのようなものを持っていることが望ましいかをアドバイスできます。

• 奇妙なことに、分析の傾向、論理的な関係を構築する能力、このタイプの考え方が普及するはずです。
• 学習する能力と意欲を失ってはなりません（自分で多くのことを勉強する必要があります）。もちろん、これは35歳以上の人々のカテゴリーに当てはまりますが、
• ありきたりな話ですが、「たくさん稼ぎたい」ということだけが動機の場合はやめたほうが良いでしょう。

デメリットと完全には正当化されない期待、それらがなければ私たちはどうなるでしょうか?

• 彼らは、中等教育を受ければ誰でも理解できると約束します。

  完全に真実ではありませんが、中等教育であっても依然として異なります。 私は、インターネットが普及していなかった古代に生きていた人間として、十分な概念的装置が存在するはずだと信じています。 ただし、高いモチベーションがあればすべてを克服できます。

• 強度はかなり高いことが分かりました。

  働いている人たちにとっては（特にここから遠く離れた分野で）難しいでしょう。時間をコース間で均等に配分するのではなく、最初の XNUMX 分の XNUMX をさらに多い順に再配分する価値があるかもしれません。

• 予想通り、技術的な問題がありました。

  フルサイクルプロジェクトに携わる者として、少なくとも最初は技術的な問題がなければ不可能であることを理解しています。 スタッフはすべてをできるだけ早く修正しようと懸命に努力しました。

• 教師が Slack で時間通りに応答するとは限りません。

  「時間どおり」には XNUMX つの概念があります。この場合、時間どおり、つまり必要な時間です。勤労学生は一定期間を勉強に割り当てており、質問に答える速度が彼らにとって重要であるためです。 もっと教師が必要です。

• 外部ソース（記事、追加コース）が必要です。

  Yandex.Practice によって推奨されている記事もありますが、これだけでは十分ではありません。 並行して、Stepik - 管理者向けビッグデータ (一般的な開発用)、Python でのプログラミング、統計の基礎、アナトリー カルポフによる両方の部分、データベース入門、確率理論 (最初の 2 モジュール) のコースを補うことをお勧めします。

まとめ

全体的にこのコースは非常によくできており、教育的かつモチベーションを高めることを目指しています。 まだ多くのことを習得する必要がありますが、今では怖がることはありません。すでに有意義な行動計画ができています。 コストは非常に手頃であり、最下位の地位にあるアナリストの給与の XNUMX つ分です。 たくさん練習してください。 履歴書からコーヒーの供給まであらゆることをお手伝いします。

出所： habr.com