პირველი ხელის სწავლის გამოცდილება. Yandex.Workshop – მონაცემთა ანალიტიკოსი

მე ვუზიარებ Yandex.Practicum-ში ტრენინგის ჩემს გამოცდილებას მათთვის, ვისაც სურს მიიღოს სრულიად ახალი სპეციალობა ან გადავიდეს დაკავშირებული სფეროებიდან. პროფესიაში პირველ ნაბიჯს დავარქმევ, ჩემი სუბიექტური აზრით. ძნელია ზუსტად ნულიდან იმის ცოდნა, რისი შესწავლა სჭირდება, რადგან ყველას აქვს გარკვეული რაოდენობის ცოდნა და ეს კურსი ბევრ რამეს გასწავლის და ყველა თავად მიხვდება, თუ რა სფეროებში დასჭირდება დამატებითი ცოდნის მიღება. - თითქმის ყველა შემთხვევაში საკმარისი იქნება უფასო დამატებითი კურსები.

როგორ მივედი "ფიქრამდე" ანალიტიკაზე?

რამდენიმე წლის განმავლობაში ის მონაწილეობდა ონლაინ მაღაზიების შექმნასა და მათ მოვლაში (მარკეტინგი, რეკლამა, Yandex.Direct და ა.შ.). მინდოდა შემევიწრო ჩემი საქმიანობის სფერო და ამ ფართო სპექტრიდან მხოლოდ ის საქმეები გამეკეთებინა, რაც ყველაზე მეტად მომეწონა. უფრო მეტიც, ჩემი მომავალი პროფესიის სახელიც კი არ ვიცოდი, სამუშაო პროცესზე მხოლოდ სავარაუდო მოთხოვნები იყო. პროგრამებისა და ინსტრუმენტების დამოუკიდებლად შესწავლა არასდროს ყოფილა ჩემთვის დაბრკოლება, ამიტომ გადავწყვიტე მომეძია, სადაც შემეძლო გამომეყენებინა ჩემი გამოცდილება და ვისწავლო ახალი რამ.

თავიდან მეორე უმაღლესი განათლების მიღებაზე ან პროფესიულ გადამზადებაზე ვფიქრობდი, რადგან კურსები რაღაც არასერიოზულად მეჩვენებოდა. სხვადასხვა ვარიანტების შესწავლისას შემთხვევით წავაწყდი Yandex.Practice. რამდენიმე პროფესია იყო, მათ შორის იყო მონაცემთა ანალიტიკოსი, აღწერა საინტერესო იყო.

დავიწყე იმის შესწავლა, თუ რა არის ხელმისაწვდომი ინფორმაციის ანალიტიკაში მეორე უმაღლესი განათლების მიღების თვალსაზრისით, მაგრამ აღმოჩნდა, რომ ტრენინგის პერიოდი საკმაოდ გრძელია იმ სფეროსთვის, სადაც ყველაფერი ძალიან სწრაფად იცვლება; უმაღლეს სასწავლებლებს ნაკლებად სავარაუდოა, რომ დრო ექნებათ რეაგირებისთვის. ამას. გადავწყვიტე მენახა რას გვთავაზობს ბაზარი სემინარის გარდა. მონაწილეთა უმეტესობამ კვლავ შემოგვთავაზა ძალიან გრძელი 1-2 წელი, მაგრამ მე მსურს პარალელურად განვითარება: პროფესიაში შესვლა დაბალ პოზიციებზე და შემდგომი მომზადება.

რა მინდოდა პროფესიაში (სამუშაო პროცესს არ განვიხილავ)

• მინდოდა ტრენინგი მუდმივი პროცესი ყოფილიყო ჩემს პროფესიაში,
• რუტინულ ოპერაციებს კარგად ვუმკლავდები, თუ საინტერესო მიზანს ვხედავ, მაგრამ მსურდა მრავალფუნქციური დავალება ისე, რომ სამუშაო პროცესი არ შედგებოდეს რამდენიმე მექანიკური მოქმედებისგან,
• ისე, რომ ის ნამდვილად სჭირდება ბიზნესს და არა მხოლოდ (თავად ბაზარი ამას ადასტურებს რუბლებში ან დოლარში),
• იყო დამოუკიდებლობის, პასუხისმგებლობის, „სრული ციკლის“ ელემენტი.
• იყო ადგილი ზრდისთვის (ამ მომენტში მე მას ვხედავ როგორც მანქანათმცოდნეობას და სამეცნიერო საქმიანობას).

ასე რომ, არჩევანი Yandex.Practicum-ზე დაეცა იმის გამო:

• სწავლის ხანგრძლივობა (მხოლოდ ექვსი თვე),
• დაბალი შესვლის ბარიერი - მათ დაპირდნენ, რომ საშუალო განათლებითაც კი შეგიძლიათ დაეუფლოთ პროფესიას,
• ფასი,
• ისინი დააბრუნებენ თანხებს, თუ გესმით, რომ ეს პროფესია არ არის თქვენთვის შესაფერისი (არსებობს გარკვეული წესები, რომლებიც საკმაოდ სამართლიანია),
• პრაქტიკა და ისევ პრაქტიკა - პრაქტიკული პროექტები, რომლებიც შევა პორტფოლიოში (ეს ყველაზე მნიშვნელოვანად მიმაჩნია),
• ონლაინ ფორმატი, მხარდაჭერა,
• უფასო შესავალი კურსი პითონზე, ასევე ამ ეტაპზე გესმით გჭირდებათ თუ არა ის,
• გარდა ამისა, თქვენ უნდა გაითვალისწინოთ რა ტიპის მეხსიერება გაქვთ. ვარჯიშის სიჩქარე და წარმატება ამაზე იქნება დამოკიდებული. ჩემთვის ძალიან მნიშვნელოვანია, რომ სასწავლო მასალა იყოს ტექსტის სახით, რადგან პირადად მე მაქვს ყველაზე განვითარებული ვიზუალური მეხსიერება. მაგალითად, Geekbrains-ს აქვს ყველა საგანმანათლებლო მასალა ვიდეო ფორმატში (ტრენინგ კურსის ინფორმაციის მიხედვით). მათთვის, ვინც ინფორმაციას ყურით აღიქვამს, ეს ფორმატი შეიძლება უფრო შესაფერისი იყოს.

შეშფოთება:

• შევიდა პირველივე ნაკადში და მიხვდა, რომ, როგორც ნებისმიერი ახალი პროდუქტი, აუცილებლად იქნებოდა ტექნიკური ხარვეზები,
• მივხვდი, რომ რაიმე სავალდებულო დასაქმების საკითხი არ ყოფილა.

როგორ მიდის სასწავლო პროცესი?

დასაწყებად, თქვენ უნდა გაიაროთ უფასო შესავალი კურსი Python-ზე და შეასრულოთ ყველა დავალება, რადგან თუ წინას არ დაასრულებთ, შემდეგი არ გამოჩნდება. კურსის ყველა შემდგომი დავალება სტრუქტურირებულია ამ გზით. ასევე განმარტავს რა პროფესიაა და ღირს თუ არა კურსის გავლა.

დახმარების მიღება შესაძლებელია Facebook-ზე, VKontakte-ზე, Telegram-ზე და Slack-ის ძირითად კომუნიკაციაზე.
Slack-ში კომუნიკაციის ძირითადი ნაწილი მასწავლებელთან ხდება სიმულატორის და პროექტის დასრულებისას.

მოკლედ ძირითადი სექციების შესახებ

ჩვენ ვიწყებთ ტრენინგს პითონში ჩაღრმავებით და ვიწყებთ Jupyter Notebook-ის გამოყენებას პროექტების მოსამზადებლად. უკვე პირველ ეტაპზე ვახორციელებთ პირველ პროექტს. ასევე არის პროფესიის და მისი მოთხოვნების შესავალი.

მეორე ეტაპზე ვსწავლობთ მონაცემთა დამუშავებას, მის ყველა ასპექტს და ვიწყებთ მონაცემთა შესწავლას და ანალიზს. აქ პორტფოლიოს კიდევ ორი ​​პროექტი ემატება.

შემდეგ არის კურსი სტატისტიკური მონაცემების ანალიზის შესახებ + პროექტი.

პირველი მესამედი დასრულებულია, ვაკეთებთ დიდ ასაწყობ პროექტს.

მონაცემთა ბაზებთან მუშაობისა და SQl ენაზე მუშაობის შემდგომი ტრენინგი. კიდევ ერთი პროექტი.
ახლა მოდით ჩავუღრმავდეთ ანალიზს და მარკეტინგულ ანალიტიკას და, რა თქმა უნდა, პროექტს.
შემდეგი – ექსპერიმენტები, ჰიპოთეზები, A/B ტესტირება. პროექტი.
ახლა მონაცემების ვიზუალური წარმოდგენა, პრეზენტაცია, Seaborn ბიბლიოთეკა. პროექტი.

დასრულდა მეორე მესამედი - დიდი კონსოლიდირებული პროექტი.

მონაცემთა ანალიზის პროცესების ავტომატიზაცია. ნაკადის ანალიტიკური გადაწყვეტილებები. დაფები. Მონიტორინგი. პროექტი.
პროგნოზირებადი ანალიტიკა. მანქანათმცოდნეობის მეთოდები. ხაზოვანი რეგრესია. პროექტი.

ᲡᲐᲓᲘᲞᲚᲝᲛᲝ ᲞᲠᲝᲔᲥᲢᲘ. შედეგების მიხედვით ვიღებთ დამატებითი განათლების სერთიფიკატს.

ყველა მიმდინარე პროექტი არის გამოყენებითი ხასიათის ბიზნესის სხვადასხვა სფეროში: ბანკები, უძრავი ქონება, ონლაინ მაღაზიები, საინფორმაციო პროდუქტები და ა.შ.

ყველა პროექტს ამოწმებენ Yandex.Practice მენტორები - მომუშავე ანალიტიკოსები. მათთან ურთიერთობაც უაღრესად მნიშვნელოვანი აღმოჩნდა, მოტივაციას ახდენენ, მაგრამ ჩემთვის ყველაზე ღირებული შეცდომებზე მუშაობაა.

მნიშვნელოვანი ნაწილია ვიდეო კონფერენციები მენტორებთან და ვიდეო ტრენინგები მოწვეულ პრაქტიკოსებთან.

ასევე არის არდადეგები)) - ერთი კვირა ორ მესამედს შორის. თუ პროცესი გრაფიკის მიხედვით მიდის, ისვენებ, თუ არა, მაშინ კუდებს ასრულებ. ასევე არის აკადემიური შვებულება მათთვის, ვინც რაიმე მიზეზით უნდა გადადოს სწავლა.

ცოტა რამ სიმულატორის შესახებ

კურსი ახალია, მაგრამ, როგორც ჩანს, სხვა კურსებზე დაყრდნობით, Yandex-ის სპეციალისტებმა იციან, რამდენად რთულია ხანდახან, როცა გადატვირთულია და ინფორმაცია „არ შემოდის“. ამიტომ გადავწყვიტეთ მოსწავლეები მაქსიმალურად გაგვემხიარულებინა სახალისო ნახატებითა და კომენტარებით და უნდა ითქვას, რომ ეს ნამდვილად გეხმარებოდა სასოწარკვეთილების მომენტებში, როცა დავალებას „გიჭირდები“.

და ზოგჯერ სასოწარკვეთა ჩნდება:

• შენ, დიდი ხნის წინ დაამთავრე უნივერსიტეტი და ეტყობა აღარაფერი გახსოვს და მერე ხედავ თემის სათაურს „ბინომური განაწილების ნორმალური მიახლოება“ და თავს ნებდები და გგონია, რომ აუცილებლად მოიგებ. ეს არ მესმის, მაგრამ მოგვიანებით ალბათობის თეორიაც და სტატისტიკაც უფრო და უფრო გასაგები და საინტერესო ხდება თქვენთვის,
• ან თქვენ მიიღებთ ამას:

  

რჩევა მომავალ სტუდენტებს: შეცდომების 90% გამოწვეულია დაღლილობის ან ახალი ინფორმაციით გადატვირთვით. შეისვენეთ ნახევარი საათი ან საათი და ისევ სცადეთ, როგორც წესი, ამ დროს თქვენი ტვინი ყველაფერს დაამუშავებს და გადაწყვეტს თქვენთვის)). და 10% თუ არ გესმით თემა - ხელახლა წაიკითხეთ და ყველაფერი აუცილებლად გამოვა!

ტრენინგის დროს გამოჩნდა სპეციალური პროგრამა დასაქმებაში: რეზიუმეს შედგენა, სამოტივაციო წერილები, პორტფოლიოს შედგენა, გასაუბრებებისთვის მომზადება და ა.შ. HR დეპარტამენტის სპეციალისტებთან. ეს ჩემთვის უაღრესად მნიშვნელოვანი აღმოჩნდა, რადგან მივხვდი, რომ მრავალი წელია გასაუბრებაზე არ ვყოფილვარ.

სწავლის თითქმის ბოლოს რომ ვარ, შემიძლია გირჩიო, რა არის სასურველი:

• უცნაურია, ანალიზისადმი მიდრეკილება, ლოგიკური ურთიერთობების დამყარების უნარი, ამ ტიპის აზროვნება უნდა ჭარბობდეს,
• სწავლის უნარი და სურვილი არ უნდა დაიკარგოს (დამოუკიდებლად მოგიწევთ ბევრის სწავლა), ეს უფრო მეტია, რა თქმა უნდა, 35 წელზე უფროსი ასაკის ადამიანებისთვის,
• ისევე ბანალურია, მაგრამ უმჯობესია არ დაიწყოთ, თუ თქვენი მოტივაცია შემოიფარგლება მხოლოდ „ბევრი/მეტის შოვნა მინდა“.

ნაკლოვანებები და არა მთლად გამართლებული მოლოდინები, სად ვიქნებოდით მათ გარეშე?

• ისინი გპირდებიან, რომ საშუალო განათლებით ყველას შეუძლია გაიგოს.

  მთლად ასე არ არის, საშუალო განათლებაც კი მაინც განსხვავებულია. მე მჯერა, როგორც ძველ დროში მცხოვრები ადამიანი)), როცა ინტერნეტი არ იყო ფართოდ გავრცელებული, უნდა არსებობდეს საკმარისი კონცეპტუალური აპარატი. თუმცა, მაღალი მოტივაცია ყველაფერს დაამარცხებს.

• ინტენსივობა საკმაოდ მაღალი აღმოჩნდა.

  ძნელი იქნება მათთვის, ვინც მუშაობს (განსაკუთრებით ამ სფეროში შორს), ალბათ ღირდა დროის გადანაწილება არა თანაბრად კურსებს შორის, არამედ პირველი მესამედით მეტი და ასე შემდეგ კლებადობით.

• როგორც მოსალოდნელი იყო, იყო ტექნიკური პრობლემები.

  როგორც სრული ციკლის პროექტებში ჩართული პირი, მესმის, რომ, ყოველ შემთხვევაში, თავიდან ტექნიკური პრობლემების გარეშე შეუძლებელია. ბიჭები ძალიან ცდილობდნენ, ყველაფერი რაც შეიძლება სწრაფად გამოესწორებინათ.

• მასწავლებელი ყოველთვის არ პასუხობს დროულად Slack-ში.

  „დროულად“ ორმხრივი ცნებაა, ამ შემთხვევაში, დროულად, თქვენთვის საჭირო დრო, ვინაიდან მომუშავე სტუდენტები ატარებენ დროს სწავლას და მათთვის გადამწყვეტია კითხვებზე პასუხის გაცემის სიჩქარე. ჩვენ გვჭირდება მეტი მასწავლებელი.

• საჭიროა გარე წყაროები (სტატიები, დამატებითი კურსები).

  ზოგიერთი სტატია რეკომენდებულია Yandex.Practice-ის მიერ, მაგრამ ეს საკმარისი არ არის. შემიძლია გირჩიოთ, პარალელურად, შევსება კურსები Stepik - Big Data მენეჯერებისთვის (ზოგადი განვითარებისთვის), პროგრამირება პითონში, სტატისტიკის საფუძვლები, ორივე ნაწილი ანატოლი კარპოვთან ერთად, შესავალი მონაცემთა ბაზებში, ალბათობის თეორია (პირველი 2 მოდული).

დასკვნა

მთლიანობაში კურსი ძალიან კარგად არის შესრულებული და მიზნად ისახავს იყოს საგანმანათლებლო და მოტივაციური. ჯერ კიდევ ბევრი რამის დაუფლება მჭირდება, მაგრამ ახლა ეს არ მეშინია, უკვე მაქვს მნიშვნელოვანი სამოქმედო გეგმა. ღირებულება ძალიან ხელმისაწვდომია - ერთი ხელფასი ანალიტიკოსისთვის ყველაზე დაბალ პოზიციაზე. ბევრი პრაქტიკა. დაეხმარეთ ყველაფერში, რეზიუმეებიდან ყავის მარაგებამდე.

წყარო: www.habr.com