Dalinuosi savo mokymosi Yandex.Practicum patirtimi tiems, kurie norėtų įgyti arba visiškai naują specialybę, arba pereiti iš susijusių sričių. Tai, mano subjektyvia nuomone, pavadinčiau pirmuoju žingsniu profesijoje. Sunku tiksliai nuo nulio žinoti, ką reikia mokytis, nes kiekvienas turi tam tikrą žinių kiekį, o šis kursas daug ko išmokys, o kiekvienas pats supras, kokiose srityse reikės įgyti papildomų žinių. – beveik visais atvejais užteks nemokamų papildomų kursų.
Kaip aš atėjau iki „minties“ apie analitiką?
Keletą metų ji užsiėmė internetinių parduotuvių kūrimu ir jų priežiūra (rinkodara, reklama, Yandex.Direct ir kt.). Norėjau susiaurinti savo veiklos sritį ir iš šio plataus spektro daryti tik tuos dalykus, kurie man patiko labiausiai. Be to, net nežinojau būsimos profesijos pavadinimo, buvo tik apytiksliai reikalavimai darbo procesui. Mokymosi programų ir priemonių savarankiškai man niekada nebuvo kliūtis, todėl nusprendžiau ieškoti, kur galėčiau pritaikyti savo patirtį ir išmokti naujų dalykų.
Iš pradžių galvojau apie antrą aukštąjį išsilavinimą arba profesinį persikvalifikavimą, nes kursai atrodė nerimti. Peržiūrėdamas įvairius variantus netyčia aptikau „Yandex.Practice“. Profesijų buvo mažai, tarp jų buvo duomenų analitikas, aprašymas buvo įdomus.
Pradėjau tyrinėti, kas yra informacijos analitikoje dėl antrojo aukštojo išsilavinimo įgijimo, tačiau paaiškėjo, kad mokymosi laikotarpis yra gana ilgas toje srityje, kurioje viskas keičiasi labai greitai, aukštosios mokyklos greičiausiai nespės atsakyti šiam. Nusprendžiau pažiūrėti, ką be seminaro siūlo rinka. Dauguma dalyvių vėl siūlė labai ilgus 1-2 metus, bet norėčiau lygiagrečios plėtros: stojimo į profesiją žemesnėse pareigose ir tolesnio mokymosi.
Ko norėjau profesijoje (nematau darbo proceso)
- Norėjau, kad mokymas būtų nuolatinis procesas mano profesijoje,
- Puikiai susidoroju su įprastomis operacijomis, jei matau įdomų tikslą, bet norėjau atlikti kelias užduotis, kad darbo procesas nesusidėtų iš kelių mechaninių veiksmų,
- kad jis tikrai reikalingas verslui ir ne tik (pati rinka tai patvirtina rubliais ar doleriais),
- buvo savarankiškumo, atsakomybės, „viso ciklo“ elementas,
- buvo kur augti (šiuo metu tai vertinu kaip mašininį mokymąsi ir mokslinę veiklą).
Taigi, pasirinkimas krito „Yandex.Practicum“ dėl:
- studijų trukmė (tik šeši mėnesiai),
- žemas įstojimo slenkstis - jie pažadėjo, kad net ir turėdami vidurinį išsilavinimą galite įgyti profesiją,
- kaina,
- jie grąžins lėšas, jei suprasite, kad ši profesija jums netinka (yra tam tikros taisyklės, kurios yra gana teisingos),
- praktika ir dar kartą praktika - praktiniai projektai, kurie bus įtraukti į aplanką (laikiau tai svarbiausiu),
- internetinis formatas, palaikymas,
- nemokamas įvadinis Python kursas, taip pat šiame etape jūs suprantate, ar jums to reikia,
- Be to, turite apsvarstyti, kokio tipo atmintį turite. Nuo to priklausys treniruočių greitis ir sėkmė. Man labai svarbu, kad mokomoji medžiaga būtų teksto forma, nes aš asmeniškai turiu labiausiai išvystytą regimąją atmintį. Pavyzdžiui, Geekbrains turi visą mokomąją medžiagą vaizdo formatu (pagal informaciją iš mokymo kurso). Tiems, kurie informaciją suvokia iš klausos, šis formatas gali būti tinkamesnis.
Susirūpinimas:
- pateko į patį pirmąjį srautą ir suprato, kad, kaip ir bet kuris naujas produktas, tikrai bus techninių trūkumų,
- Supratau, kad apie jokį privalomą darbą nekalbama.
Kaip vyksta mokymosi procesas?
Norėdami pradėti, turite išklausyti nemokamą įvadinį Python kursą ir atlikti visas užduotis, nes jei neatliksite ankstesnės, kitas nepasirodys. Visos tolesnės kurso užduotys yra suskirstytos taip. Taip pat paaiškinama, kokia yra profesija ir ar verta lankyti kursus.
Pagalbą galite gauti „Facebook“, „VKontakte“, „Telegram“ ir pagrindiniame „Slack“ komunikacijoje.
Didžioji dalis „Slack“ bendravimo vyksta su mokytoju baigiant treniruoklį ir užbaigiant projektą.
Trumpai apie pagrindinius skyrius
Mes pradedame mokymus gilindamiesi į Python ir pradedame naudoti Jupyter Notebook rengdami projektus. Jau pirmajame etape vykdome pirmąjį projektą. Taip pat supažindinama su profesija ir jos reikalavimais.
Antrame etape mes sužinome apie duomenų apdorojimą visais jo aspektais ir pradedame studijuoti bei analizuoti duomenis. Čia portfelį papildo dar du projektai.
Tada yra kursas apie statistinę duomenų analizę + projektas.
Pirmas trečdalis baigtas, darome didelį surenkamą projektą.
Tolimesni mokymai dirbant su duomenų bazėmis ir dirbant SQL kalba. Kitas projektas.
Dabar pasigilinkime į analizę ir rinkodaros analizę ir, žinoma, projektą.
Toliau – eksperimentai, hipotezės, A/B testavimas. Projektas.
Dabar vizualinis duomenų, pristatymo, Seaborn bibliotekos vaizdas. Projektas.
Baigtas antrasis trečdalis – didelis konsoliduotas projektas.
Duomenų analizės procesų automatizavimas. Srauto analizės sprendimai. Prietaisų skydeliai. Stebėjimas. Projektas.
Nuspėjamoji analizė. Mašininio mokymosi metodai. Tiesinė regresija. Projektas.
BAIGIMO PROJEKTAS. Pagal rezultatus gauname papildomo išsilavinimo pažymėjimą.
Visi vykdomi projektai yra taikomojo pobūdžio įvairiose verslo srityse: bankai, nekilnojamasis turtas, internetinės parduotuvės, informaciniai produktai ir kt.
Visus projektus tikrina Yandex.Practice mentoriai – dirbantys analitikai. Be galo svarbus pasirodė ir bendravimas su jais, jie motyvuoja, bet man vertingiausia – darbas per klaidas.
Svarbi dalis yra vaizdo konferencijos su mentoriais ir vaizdo mokymai su pakviestais praktikais.
Taip pat yra švenčių)) - viena savaitė tarp dviejų trečdalių. Jei procesas vyksta pagal grafiką, ilsitės, o jei ne, tada baigiate uodegas. Taip pat skiriamos akademinės atostogos tiems, kurie dėl kokių nors priežasčių turi atidėti studijas.
Šiek tiek apie simuliatorių
Kursas naujas, bet, matyt, remdamiesi kitais kursais, „Yandex“ specialistai žino, kaip kartais būna sunku, kai būna perkrova ir informacija „nepatenka“. Todėl nutarėme kuo daugiau mokinius linksminti juokingais piešiniais ir komentarais, ir turiu pasakyti, tai tikrai padėjo nevilties akimirkomis, kai „sunki“ dėl užduoties.
Ir kartais apima neviltis:
- Tu, seniai baigei universitetą ir lyg nieko neatsimeni, o tada pamatai temos pavadinimą "Normalus binominio skirstinio aproksimavimas" ir pasiduodi ir galvoji, kad tikrai pasieksi. to nesupranti, bet vėliau tiek tikimybių teorija, tiek statistika tau tampa vis suprantamesnė ir įdomesnė,
- arba gauni tai:
Patarimas būsimiems studentams: 90% klaidų atsiranda dėl nuovargio ar perkrovos nauja informacija. Padarykite pusvalandžio ar valandos pertrauką ir bandykite dar kartą, kaip taisyklė, per tą laiką jūsų smegenys viską apdoros ir nuspręs už jus)). Ir 10%, jei nesuprantate temos - perskaitykite dar kartą ir viskas tikrai susitvarkys!
Mokymų metu atsirado speciali programa, padedanti įsidarbinti: CV, motyvacinių laiškų sudarymas, portfolio sudarymas, pasiruošimas pokalbiams ir pan., su personalo skyriaus specialistais. Tai man pasirodė be galo svarbu, nes supratau, kad daug metų nebuvau pokalbyje.
Jau beveik baigdamas studijas galiu patarti, ko pageidautina turėti:
- Kaip bebūtų keista, polinkis analizuoti, gebėjimas kurti loginius santykius, toks mąstymas turėtų vyrauti,
- nereikėtų prarasti gebėjimo ir noro mokytis (teks daug mokytis savarankiškai), tai daugiau, žinoma, vyresnių nei 35 metų žmonių kategorijai,
- taip pat banalu, bet geriau nepradėti, jei jūsų motyvacija apsiriboja tik „noriu uždirbti daug/daugiau“.
Trūkumai ir ne visai pateisinti lūkesčiai, kur mes būtume be jų?
- Jie žada, kad su viduriniu išsilavinimu gali suprasti bet kas.
Ne visai tiesa, net vidurinis išsilavinimas vis tiek skiriasi. Tikiu, kaip žmogus, gyvenęs senovėje)), kai dar nebuvo plačiai naudojamas internetas, kad turėtų būti pakankamai konceptualaus aparato. Nors aukšta motyvacija nugalės viską.
- Intensyvumas pasirodė gana didelis.
Dirbantiems bus sunku (ypač toli nuo šios srities), galbūt vertėtų laiką perskirstyti ne po lygiai tarp kursų, o pirmuoju trečdaliu daugiau ir t.t. mažėjimo tvarka.
- Kaip ir tikėtasi, kilo techninių problemų.
Kaip žmogus, dalyvaujantis viso ciklo projektuose, suprantu, kad bent iš pradžių tai neįmanoma be techninių problemų. Vaikinai labai stengėsi viską kuo greičiau sutvarkyti.
- Mokytojas ne visada laiku atsako „Slack“.
„Laiku“ yra dvejopa sąvoka, šiuo atveju laiku, jums reikalingas laikas, nes dirbantys studentai skiria laiko studijoms ir atsakymų į klausimus greitis jiems yra labai svarbus. Mums reikia daugiau mokytojų.
- Reikalingi išoriniai šaltiniai (straipsniai, papildomi kursai).
Kai kuriuos straipsnius rekomenduoja „Yandex.Practice“, tačiau to nepakanka. Lygiagrečiai galiu rekomenduoti papildyti kursus Stepik - Big Data vadovams (bendrai plėtrai), Programavimas Python kalba, Statistikos pagrindai, abi dalys su Anatolijumi Karpovu, Įvadas į duomenų bazes, Tikimybių teorija (pirmieji 2 moduliai).
išvada
Apskritai kursas atliktas labai gerai, juo siekiama, kad jis būtų mokomasis ir motyvuojantis. Man dar reikia daug ką įvaldyti, bet dabar manęs tai negąsdina, jau turiu prasmingą veiksmų planą. Kaina labai prieinama – vienas atlyginimas analitikui žemiausioje pozicijoje. Daug praktikos. Padėkite viskuo – nuo gyvenimo aprašymų iki kavos reikmenų.
Šaltinis: www.habr.com