पहिलो हात सिक्ने अनुभव। Yandex.Workshop - डाटा विश्लेषक

म पूर्ण रूपमा नयाँ विशेषता प्राप्त गर्न वा सम्बन्धित क्षेत्रबाट जान चाहनेहरूका लागि Yandex.Practicum मा प्रशिक्षणको मेरो अनुभव साझा गर्दछु। म यसलाई पेशाको पहिलो पाइला भन्न चाहन्छु, मेरो व्यक्तिपरक विचारमा। के अध्ययन गर्न आवश्यक छ भनेर ठ्याक्कै स्क्र्याचबाट थाहा पाउन गाह्रो छ, किनकि सबैसँग निश्चित मात्रामा ज्ञान हुन्छ, र यो पाठ्यक्रमले तपाईंलाई धेरै कुरा सिकाउनेछ, र सबैले आफूलाई कुन क्षेत्रमा थप ज्ञान प्राप्त गर्न आवश्यक छ भन्ने ज्ञान आफैंले बुझ्नेछन्। - लगभग सबै अवस्थामा, नि: शुल्क अतिरिक्त पाठ्यक्रमहरू पर्याप्त हुनेछ।

म कसरी विश्लेषणको बारेमा "सोच" मा आएँ?

धेरै वर्षदेखि उनी अनलाइन स्टोरहरू र तिनीहरूको मर्मतसम्भार (मार्केटिंग, विज्ञापन, Yandex.Direct, आदि) को निर्माणमा संलग्न थिए। म मेरो गतिविधिको दायरा साँघुरो गर्न चाहन्थें र यस फराकिलो स्पेक्ट्रमबाट ती चीजहरू मात्र गर्न चाहन्थे जुन मलाई सबैभन्दा मन पर्यो। यसबाहेक, मलाई मेरो भविष्यको पेशाको नाम पनि थाहा थिएन, काम प्रक्रियाको लागि केवल अनुमानित आवश्यकताहरू थिए। कार्यक्रम र उपकरणहरू आफैंले सिक्नु मेरो लागि कहिल्यै अवरोध भएको छैन, त्यसैले मैले मेरो अनुभवलाई लागू गर्न र नयाँ कुराहरू सिक्न सक्ने ठाउँ खोज्ने निर्णय गरे।

सुरुमा मैले दोस्रो उच्च शिक्षा वा व्यावसायिक पुन: तालिम प्राप्त गर्ने बारे सोचें, किनकि पाठ्यक्रमहरू केही तुच्छ जस्तो देखिन्थ्यो। विभिन्न विकल्पहरू हेर्दै गर्दा, म संयोगवश Yandex.Practice मा पुगें। त्यहाँ थोरै पेशाहरू थिए, तिनीहरूमध्ये एक डाटा विश्लेषक थियो, विवरण रोचक थियो।

मैले दोस्रो उच्च शिक्षा प्राप्त गर्ने सन्दर्भमा सूचना विश्लेषणमा के उपलब्ध छ भनेर अध्ययन गर्न थाले, तर यो पत्ता लाग्यो कि सबै कुरा चाँडै परिवर्तन भइरहेको क्षेत्रको लागि प्रशिक्षण अवधि धेरै लामो छ; उच्च शिक्षा संस्थाहरूले प्रतिक्रिया दिनको लागि समय नहुने सम्भावना छ। यसका लागि। मैले कार्यशाला बाहेक बजारले के प्रस्ताव गर्छ भनेर हेर्ने निर्णय गरें। धेरैजसो सहभागीहरूले फेरि धेरै लामो 1-2 वर्षको सुझाव दिए, तर म समानान्तर विकास चाहन्छु: तल्लो पदहरूमा पेशामा प्रवेश र थप प्रशिक्षण।

म पेशामा के चाहन्छु (म काम प्रक्रियालाई विचार गर्दिन)

• म प्रशिक्षण मेरो पेशामा स्थायी प्रक्रिया होस् भन्ने चाहन्थें,
• यदि मैले चाखलाग्दो लक्ष्य देखे भने, म नियमित सञ्चालनहरूसँग राम्रोसँग सामना गर्छु, तर म बहुकार्य चाहन्थें ताकि कार्य प्रक्रियामा धेरै मेकानिकल कार्यहरू समावेश नहोस्,
• ताकि यो साँच्चै व्यापार द्वारा आवश्यक छ र न केवल (बजार आफैले यसलाई रूबल वा डलरमा पुष्टि गर्दछ),
• त्यहाँ स्वतन्त्रता, जिम्मेवारी, "पूर्ण चक्र" को तत्व थियो,
• त्यहाँ बढ्नको लागि ठाउँ थियो (अहिले म यसलाई मेसिन लर्निङ र वैज्ञानिक गतिविधिको रूपमा देख्छु)।

त्यसैले, छनौट Yandex.Practicum मा पर्यो किनभने:

• अध्ययन अवधि (छ महिना मात्र),
• कम प्रवेश थ्रेसहोल्ड - तिनीहरूले वाचा गरे कि माध्यमिक शिक्षाको साथ पनि तपाइँ एक पेशा मास्टर गर्न सक्नुहुन्छ,
• मूल्य,
• यदि तपाईंले यो पेशा तपाईंको लागि उपयुक्त छैन भनेर बुझ्नुभयो भने तिनीहरूले रकम फिर्ता गर्नेछन् (त्यहाँ केही नियमहरू छन् जुन एकदम निष्पक्ष छन्),
• अभ्यास र पुन: अभ्यास गर्नुहोस् - व्यावहारिक परियोजनाहरू जुन पोर्टफोलियोमा समावेश हुनेछन् (मैले यसलाई सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण मानेको छु),
• अनलाइन ढाँचा, समर्थन,
• पाइथनमा नि:शुल्क परिचयात्मक पाठ्यक्रम, यस चरणमा पनि तपाईले बुझ्नुहुन्छ कि तपाईलाई आवश्यक छ कि छैन,
• थप रूपमा, तपाइँसँग कस्तो प्रकारको मेमोरी छ भनेर विचार गर्न आवश्यक छ। तालिमको गति र सफलता यसैमा भर पर्छ। यो मेरो लागि धेरै महत्त्वपूर्ण छ कि शैक्षिक सामग्री पाठको रूपमा हो, किनकि म व्यक्तिगत रूपमा सबैभन्दा विकसित दृश्य मेमोरी छ। उदाहरणका लागि, Geekbrains सँग भिडियो ढाँचामा सबै शैक्षिक सामग्रीहरू छन् (प्रशिक्षण पाठ्यक्रमबाट जानकारी अनुसार)। कान द्वारा जानकारी बुझ्नेहरूको लागि, यो ढाँचा अधिक उपयुक्त हुन सक्छ।

चिन्ताहरू:

• पहिलो स्ट्रिममा प्रवेश गरे र बुझे कि, कुनै पनि नयाँ उत्पादन जस्तै, त्यहाँ निश्चित रूपमा प्राविधिक कमजोरीहरू हुनेछन्,
• मैले बुझें कि त्यहाँ कुनै अनिवार्य रोजगारीको प्रश्न नै छैन।

सिक्ने प्रक्रिया कसरी चलिरहेको छ?

सुरु गर्नको लागि, तपाईंले पाइथनमा नि:शुल्क परिचयात्मक पाठ्यक्रम लिनु पर्छ र सबै कार्यहरू पूरा गर्नुपर्छ, किनकि यदि तपाईंले अघिल्लो पूरा गर्नुभएन भने, अर्को देखिने छैन। पाठ्यक्रममा सबै पछिल्ला कार्यहरू यसरी संरचित छन्। यसले पेशा के हो र यो पाठ्यक्रम लिन लायक छ कि छैन भनेर पनि बताउँछ।

मद्दत Facebook, VKontakte, Telegram र Slack मा आधारभूत संचारमा प्राप्त गर्न सकिन्छ।
सिम्युलेटर पूरा गर्दा र परियोजना पूरा गर्दा स्ल्याकमा सञ्चारको ठूलो हिस्सा शिक्षकसँग हुन्छ।

मुख्य खण्डहरूको बारेमा छोटकरीमा

हामी Python मा delving गरेर हाम्रो प्रशिक्षण सुरु गर्छौं र परियोजनाहरू तयार गर्न Jupyter Notebook प्रयोग गर्न थाल्छौं। पहिले नै पहिलो चरणमा हामी पहिलो परियोजना पूरा गर्दैछौं। पेशा र यसका आवश्यकताहरूको परिचय पनि छ।

दोस्रो चरणमा, हामी डाटा प्रोसेसिङको बारेमा जान्दछौं, यसको सबै पक्षहरूमा, र डेटा अध्ययन र विश्लेषण गर्न थाल्छौं। यहाँ पोर्टफोलियोमा थप दुई परियोजनाहरू थपिएका छन्।

त्यसपछि त्यहाँ सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण + परियोजना मा एक पाठ्यक्रम छ।

पहिलो तेस्रो पूरा भयो, हामी एक ठूलो पूर्वनिर्मित परियोजना गर्दैछौं।

डाटाबेसहरूसँग काम गर्ने र एसक्यूएल भाषामा काम गर्ने थप प्रशिक्षण। अर्को परियोजना।
अब विश्लेषण र मार्केटिङ एनालिटिक्स र पक्कै पनि परियोजनामा ​​गहिरिएर जाऔं।
अर्को - प्रयोग, परिकल्पना, A/B परीक्षण। परियोजना।
अब डाटा, प्रस्तुति, Seaborn पुस्तकालय को एक दृश्य प्रतिनिधित्व। परियोजना।

दोस्रो तेस्रो पूरा भयो - एक ठूलो समेकित परियोजना।

डाटा विश्लेषण प्रक्रियाहरूको स्वचालन। स्ट्रिम एनालिटिक्स समाधान। ड्यासबोर्डहरू। अनुगमन। परियोजना।
भविष्यवाणी विश्लेषण। मेसिन सिक्ने विधिहरू। रैखिक प्रतिगमन। परियोजना।

स्नातक परियोजना। नतिजाको आधारमा, हामीले अतिरिक्त शिक्षाको प्रमाणपत्र प्राप्त गर्छौं।

सबै चलिरहेका परियोजनाहरू व्यवसायका विभिन्न क्षेत्रहरूमा लागू प्रकृतिका हुन्छन्: बैंकहरू, घर जग्गा, अनलाइन स्टोरहरू, सूचना उत्पादनहरू, इत्यादि।

सबै परियोजनाहरू Yandex.Practice सल्लाहकारहरू - काम गर्ने विश्लेषकहरू द्वारा जाँच गरिन्छ। तिनीहरूसँगको सञ्चार पनि अत्यन्त महत्त्वपूर्ण भयो, तिनीहरू उत्प्रेरित हुन्छन्, तर मेरो लागि सबैभन्दा मूल्यवान कुरा गल्तीहरू मार्फत काम गर्नु हो।

एउटा महत्त्वपूर्ण भाग भनेको सल्लाहकारहरूसँग भिडियो सम्मेलनहरू र आमन्त्रित चिकित्सकहरूसँग भिडियो प्रशिक्षण हो।

त्यहाँ छुट्टिहरू पनि छन्)) - दुई तिहाई बीच एक हप्ता। यदि प्रक्रिया तालिका अनुसार जान्छ भने, तपाइँ आराम गर्नुहुन्छ, र यदि होइन भने, तपाइँ पुच्छर समाप्त गर्नुहुन्छ। कुनै कारणले आफ्नो पढाइ स्थगित गर्नु पर्नेहरूका लागि शैक्षिक बिदा पनि छ।

सिम्युलेटर को बारे मा एक सानो

पाठ्यक्रम नयाँ छ, तर स्पष्ट रूपमा अन्य पाठ्यक्रमहरूमा आधारित, Yandex विशेषज्ञहरूलाई थाहा छ कि कहिलेकाहीं त्यहाँ एक ओभरलोड हुन्छ र जानकारी "आउँदैन।" त्यसकारण, हामीले विद्यार्थीहरूलाई हास्यास्पद रेखाचित्र र टिप्पणीहरूको साथ सकेसम्म धेरै मनोरञ्जन गर्ने निर्णय गर्यौं, र मैले भन्नै पर्छ, यसले वास्तवमै निराशाको क्षणहरूमा मद्दत गर्‍यो जब तपाईं कुनै कार्यमा "संघर्ष" गर्दै हुनुहुन्छ।

र कहिलेकाहीं निराशा सेट हुन्छ:

• तपाईं, तपाईंले लामो समय पहिले विश्वविद्यालयबाट स्नातक गर्नुभयो र तपाईंलाई केहि पनि याद छैन जस्तो लाग्दैन, र त्यसपछि तपाईंले शीर्षक "बाइनोमियल वितरणको सामान्य अनुमान" देख्नुहुन्छ र तपाईंले त्याग गर्नुहुन्छ, र तपाईंलाई लाग्छ कि तपाईंले निश्चित रूपमा जित्नुहुन्छ'। यो बुझ्दैन, तर पछि दुबै सम्भावना सिद्धान्त र तथ्याङ्कहरू तपाइँको लागि अधिक र अधिक बुझ्न योग्य र रोचक बन्छन्,
• वा तपाईंले यो पाउनुभयो:

  

भविष्यका विद्यार्थीहरूलाई सल्लाह: 90% त्रुटिहरू थकान वा नयाँ जानकारीको साथ ओभरलोडका कारण हुन्छन्। आधा घण्टा वा एक घण्टाको लागि ब्रेक लिनुहोस् र पुन: प्रयास गर्नुहोस्, एक नियमको रूपमा, यस समयमा तपाईंको दिमागले प्रक्रिया गर्नेछ र तपाईंको लागि सबै कुरा निर्णय गर्नेछ))। र 10% यदि तपाइँ विषय बुझ्नुहुन्न भने - यसलाई पुन: पढ्नुहोस् र सबै कुरा निश्चित रूपमा काम गर्नेछ!

प्रशिक्षणको क्रममा, रोजगारीमा मद्दत गर्नको लागि एक विशेष कार्यक्रम देखा पर्‍यो: मानव संसाधन विभागका विशेषज्ञहरूसँग पुन: सुरुवात, कभर लेटर, पोर्टफोलियो कोर्ने, अन्तर्वार्ताको लागि तयारी गर्ने, र यस्तै। यो मेरो लागि अत्यन्तै महत्त्वपूर्ण सावित भयो, किनभने मैले धेरै वर्षसम्म अन्तर्वार्ता दिन नसकेको महसुस गरें।

मेरो अध्ययनको लगभग अन्त्यमा भएकोले, म के गर्न वांछनीय छ भनेर सल्लाह दिन सक्छु:

• अचम्मको कुरा, विश्लेषणको लागि रुचि, तार्किक सम्बन्धहरू निर्माण गर्ने क्षमता, यस प्रकारको सोच प्रबल हुनुपर्छ,
• सिक्ने क्षमता र इच्छा गुमाउनु हुँदैन (तपाईले आफैंमा धेरै अध्ययन गर्नुपर्नेछ), यो अधिक हो, निस्सन्देह, 35 भन्दा माथिका व्यक्तिहरूको वर्गको लागि,
• साधारण जस्तै, तर यदि तपाइँको प्रेरणा "म धेरै / धेरै कमाउन चाहन्छु" मा मात्र सीमित छ भने यो सुरु नगर्नु राम्रो हुन्छ।

बेफाइदाहरू र पूर्णतया न्यायोचित अपेक्षाहरू छैनन्, हामी तिनीहरू बिना कहाँ हुनेछौं?

• माध्यमिक शिक्षाले जो कोहीले पनि बुझ्न सक्छ भनी उनीहरू वाचा गर्छन्।

  पूर्णतया सत्य होइन, माध्यमिक शिक्षा पनि अझै फरक छ। मलाई विश्वास छ, पुरातन समयमा बाँच्ने व्यक्तिको रूपमा)), जब इन्टरनेटको व्यापक प्रयोग थिएन, कि त्यहाँ पर्याप्त अवधारणात्मक उपकरण हुनुपर्छ। यद्यपि, उच्च प्रेरणाले सबै कुरा जित्नेछ।

• तीव्रता धेरै उच्च थियो।

  यो काम गर्नेहरूका लागि गाह्रो हुनेछ (विशेष गरी यसबाट टाढाको क्षेत्रमा), सायद यो पाठ्यक्रमहरू बीचको समान रूपमा होइन, तर पहिलो तेस्रो थप, र यस्तै घट्दो क्रममा पुन: वितरण गर्न लायक हुनेछ।

• अपेक्षित रूपमा, त्यहाँ प्राविधिक समस्याहरू थिए।

  पूर्ण-चक्र परियोजनाहरूमा संलग्न व्यक्तिको रूपमा, म बुझ्छु कि, कम्तिमा सुरुमा, यो प्राविधिक समस्याहरू बिना असम्भव छ। केटाहरूले सकेसम्म चाँडो सबै कुरा ठीक गर्न धेरै प्रयास गरे।

• स्ल्याकमा शिक्षकले सधैं समयमा जवाफ दिँदैनन्।

  "समयमा" एक दुई गुणा अवधारणा हो, यस अवस्थामा, समयमै, तपाईलाई आवश्यक पर्ने समय, किनकि काम गर्ने विद्यार्थीहरूले अध्ययनको लागि समय छुट्याउँछन् र प्रश्नहरूको जवाफ दिने गति उनीहरूका लागि महत्त्वपूर्ण हुन्छ। हामीलाई थप शिक्षकहरू चाहिन्छ।

• बाह्य स्रोतहरू (लेख, अतिरिक्त पाठ्यक्रमहरू) आवश्यक छ।

  केही लेखहरू Yandex.Practice द्वारा सिफारिस गरिएको छ, तर यो पर्याप्त छैन। म सिफारिस गर्न सक्छु, समानान्तर मा, Stepik मा पाठ्यक्रमहरु संग पूरक - प्रबन्धकहरु को लागी बिग डाटा (सामान्य विकास को लागी), पाइथन मा प्रोग्रामिंग, तथ्याङ्क को आधारभूत, Anatoly Karpov संग दुबै भागहरु, डाटाबेस को परिचय, सम्भाव्यता सिद्धान्त (पहिलो 2 मोड्युल)।

निष्कर्षमा

समग्रमा पाठ्यक्रम धेरै राम्रोसँग गरिएको छ र दुबै शैक्षिक र उत्प्रेरक हुने लक्ष्य राखिएको छ। मैले अझै धेरै चीजहरू मास्टर गर्न आवश्यक छ, तर अब यसले मलाई डराउँदैन, मसँग पहिले नै कार्यको अर्थपूर्ण योजना छ। लागत धेरै किफायती छ - सबैभन्दा कम स्थितिमा विश्लेषकको लागि एक वेतन। धेरै अभ्यास। रिजुमे देखि कफी आपूर्ति सबै कुरा संग मद्दत गर्नुहोस्।

स्रोत: www.habr.com