Jeg deler min erfaring med trening i Yandex.Practicum for de som ønsker å oppnå enten en helt ny spesialitet eller flytte fra relaterte felt. Jeg vil kalle det første steg i yrket, etter min subjektive mening. Det er vanskelig å vite nøyaktig fra bunnen av hva som må studeres, fordi alle har en viss mengde kunnskap, og dette kurset vil lære deg mye, og alle vil selv forstå kunnskapen på hvilke områder de trenger for å få ytterligere kunnskap – i nesten alle tilfeller vil gratis tilleggskurs være nok.
Hvordan kom jeg til "tanken" om analyse?
I flere år var hun involvert i opprettelsen av nettbutikker og vedlikehold av dem (markedsføring, reklame, Yandex.Direct, etc.). Jeg ønsket å begrense omfanget av aktiviteten min og gjøre bare de tingene fra dette brede spekteret som jeg likte best. Dessuten visste jeg ikke engang navnet på mitt fremtidige yrke, det var bare omtrentlige krav til arbeidsprosessen. Å lære programmer og verktøy på egen hånd har aldri vært en hindring for meg, så jeg bestemte meg for å se etter hvor jeg kunne bruke min erfaring og lære nye ting.
Først tenkte jeg på å ta en annen høyere utdanning eller faglig omskolering, siden kursene virket som noe useriøst. Mens jeg så gjennom ulike alternativer, kom jeg tilfeldigvis over Yandex.Practice. Det var få yrker, blant dem var en dataanalytiker, beskrivelsen var interessant.
Jeg begynte å studere hva som er tilgjengelig i informasjonsanalyse når det gjelder å få en andre høyere utdanning, men det viste seg at opplæringsperioden er ganske lang for et område der alt endrer seg veldig raskt; høyere utdanningsinstitusjoner har neppe tid til å svare til dette. Jeg bestemte meg for å se hva markedet tilbyr i tillegg til Workshopen. De fleste av deltakerne foreslo igjen veldig lange 1-2 år, men jeg skulle ønske parallell utvikling: inntreden i yrket i lavere stillinger og videreutdanning.
Hva jeg ønsket i yrket (jeg vurderer ikke arbeidsprosessen)
- Jeg ønsket at opplæring skulle være en permanent prosess i yrket mitt,
- Jeg takler rutineoperasjoner godt hvis jeg ser et interessant mål, men jeg ønsket multitasking slik at arbeidsprosessen ikke bestod av flere mekaniske handlinger,
- slik at det virkelig er nødvendig av virksomheten og ikke bare (markedet bekrefter dette i rubler eller dollar),
- det var et element av uavhengighet, ansvar, "full syklus",
- det var plass til å vokse (for øyeblikket ser jeg det som maskinlæring og vitenskapelig aktivitet).
Så valget falt på Yandex.Practicum på grunn av:
- varighet av studiet (bare seks måneder),
- lav inngangsterskel - de lovet at selv med videregående opplæring kan du mestre et yrke,
- pris,
- de vil returnere midlene hvis du forstår at dette yrket ikke passer for deg (det er visse regler som er ganske rettferdige),
- øv og øv igjen - praktiske prosjekter som vil bli inkludert i porteføljen (jeg anså dette som det viktigste),
- online format, støtte,
- gratis introduksjonskurs på Python, også på dette stadiet forstår du om du trenger det,
- I tillegg må du vurdere hvilken type minne du har. Hurtigheten og suksessen til treningen vil avhenge av dette. Det er veldig viktig for meg at undervisningsmateriellet er i form av tekst, siden jeg personlig har det mest utviklede visuelle minnet. For eksempel har Geekbrains alt undervisningsmateriell i videoformat (i henhold til informasjon fra opplæringskurset). For de som oppfatter informasjon på gehør, kan dette formatet være mer egnet.
Bekymringer:
- kom inn i den aller første strømmen og forsto at det, som ethvert nytt produkt, definitivt ville være tekniske mangler,
- Jeg forsto at det ikke var snakk om noe pliktarbeid.
Hvordan går læringsprosessen?
For å komme i gang må du ta et gratis introduksjonskurs på Python og fullføre alle oppgavene, siden hvis du ikke fullfører den forrige, vises ikke den neste. Alle påfølgende oppgaver i kurset er strukturert på denne måten. Den forklarer også hva yrket er og om det er verdt å ta kurset.
Hjelp kan mottas på Facebook, VKontakte, Telegram og grunnleggende kommunikasjon i Slack.
Hovedtyngden av kommunikasjonen i Slack skjer med læreren mens du fullfører simulatoren og mens du fullfører prosjektet.
Kort om hoveddelene
Vi begynner opplæringen med å fordype oss i Python og begynner å bruke Jupyter Notebook til å forberede prosjekter. Allerede i første fase gjennomfører vi det første prosjektet. Det er også en innføring i yrket og dets krav.
På det andre trinnet lærer vi om databehandling, i alle aspekter, og begynner å studere og analysere dataene. Her er ytterligere to prosjekter lagt til porteføljen.
Deretter er det kurs om statistisk dataanalyse + prosjekt.
Den første tredjedelen er ferdig, vi gjør et stort prefabrikkert prosjekt.
Videreutdanning i arbeid med databaser og arbeid i SQL-språket. Et annet prosjekt.
La oss nå gå dypere inn i analyse og markedsanalyse og, selvfølgelig, prosjektet.
Neste – eksperimenter, hypoteser, A/B-testing. Prosjekt.
Nå en visuell representasjon av data, presentasjon, Seaborn-bibliotek. Prosjekt.
Den andre tredjedelen er fullført - et stort konsolidert prosjekt.
Automatisering av dataanalyseprosesser. Strøm analyseløsninger. Dashboards. Overvåkning. Prosjekt.
Prediktiv analyse. Maskinlæringsmetoder. Lineær regresjon. Prosjekt.
AVGANGSPROSJEKT. Basert på resultatene får vi et sertifikat for tilleggsutdanning.
Alle pågående prosjekter er av anvendt karakter innen ulike virksomhetsområder: banker, eiendom, nettbutikker, informasjonsprodukter mv.
Alle prosjekter blir kontrollert av Yandex.Practice mentorer - arbeidende analytikere. Kommunikasjon med dem viste seg også å være ekstremt viktig, de motiverer, men for meg er det mest verdifulle å jobbe gjennom feil.
En viktig del er videokonferanser med mentorer og videotreninger med inviterte utøvere.
Det er også helligdager)) - en uke mellom to tredjedeler. Hvis prosessen går i henhold til tidsplanen, hviler du, og hvis ikke, avslutter du halene. Det er også akademisk permisjon for de som av en eller annen grunn må utsette studiene.
Litt om simulatoren
Kurset er nytt, men tilsynelatende basert på andre kurs vet Yandex-spesialister hvor vanskelig det noen ganger er når det er overbelastning og informasjonen "ikke kommer inn." Derfor bestemte vi oss for å underholde elevene så mye som mulig med morsomme tegninger og kommentarer, og jeg må si at dette virkelig hjalp i øyeblikk av fortvilelse når du «sliter» med en oppgave.
Og noen ganger setter fortvilelsen inn:
- Du, du ble uteksaminert fra universitetet for lenge siden og du ser ikke ut til å huske noe, og så ser du tittelen på emnet "Normal tilnærming av binomialfordelingen" og du gir opp, og du tror at du definitivt vil Jeg forstår ikke dette, men senere blir både sannsynlighetsteori og statistikk for deg mer og mer forståelig og interessant,
- eller du får dette:
Råd til fremtidige studenter: 90 % av feilene er forårsaket av tretthet eller overbelastning med ny informasjon. Ta en pause på en halvtime eller en time og prøv igjen, som regel i løpet av denne tiden vil hjernen din behandle og bestemme alt for deg)). Og 10% hvis du ikke forstår emnet - les det på nytt, og alt vil definitivt ordne seg!
I løpet av opplæringen dukket det opp et spesielt program for å hjelpe med ansettelse: utarbeide CV, følgebrev, utarbeide portefølje, forberede intervjuer og så videre med spesialister fra HR-avdelingen. Dette viste seg å være ekstremt viktig for meg, fordi jeg innså at jeg ikke hadde vært på intervju på mange år.
Ettersom jeg er nesten på slutten av studiene, kan jeg gi råd om hva det er ønskelig å ha:
- merkelig nok burde en forkjærlighet for analyse, evnen til å bygge logiske relasjoner, denne typen tenkning råde,
- evnen og lysten til å lære bør ikke gå tapt (du må studere mye på egen hånd), dette er selvfølgelig mer for kategorien personer over 35,
- like banalt, men det er bedre å ikke starte hvis motivasjonen din bare er begrenset til "Jeg vil tjene mye/mer."
Ulemper og ikke helt berettigede forventninger, hvor ville vi vært uten dem?
- De lover at med en videregående utdanning kan alle forstå.
Ikke helt sant, selv videregående opplæring er fortsatt annerledes. Jeg tror, som en person som levde i antikken)), da det ikke var utbredt bruk av Internett, at det burde være et tilstrekkelig konseptuelt apparat. Selv om høy motivasjon vil erobre alt.
- Intensiteten viste seg å være ganske høy.
Det vil være vanskelig for de som jobber (spesielt i et felt langt unna dette), kanskje det vil være verdt å omfordele tiden ikke likt mellom kursene, men med den første tredjedelen mer, og så videre i synkende rekkefølge.
- Som forventet var det tekniske problemer.
Som en person som er involvert i fullsyklusprosjekter, forstår jeg at det i det minste i begynnelsen er umulig uten tekniske problemer. Gutta prøvde veldig hardt å fikse alt så raskt som mulig.
- Læreren svarer ikke alltid i tide i Slack.
"På tid" er et todelt konsept, i dette tilfellet, i tide, tiden du trenger, siden arbeidende studenter tildeler en periode til å studere og hastigheten på å svare på spørsmål er avgjørende for dem. Vi trenger flere lærere.
- Eksterne kilder (artikler, tilleggskurs) kreves.
Noen artikler anbefales av Yandex.Practice, men dette er ikke nok. Jeg kan anbefale, parallelt, å supplere med kurs om Stepik – Big Data for ledere (for generell utvikling), Programmering i Python, Fundamentals of Statistics, begge deler med Anatoly Karpov, Introduksjon til databaser, Sannsynlighetsteori (første 2 moduler).
Konklusjon
Samlet sett er kurset meget godt gjennomført og har som mål å være både lærerikt og motiverende. Jeg trenger fortsatt å mestre mange ting, men nå skremmer det meg ikke, jeg har allerede en meningsfull handlingsplan. Kostnaden er svært rimelig - én lønn for en analytiker i laveste stilling. Mye trening. Hjelp med alt fra CV til kafferekvisita.
Kilde: www.habr.com