W ciągu ostatnich trzech lat ukończyłem 3 duże, długoterminowe kursy oraz kilka krótszych. Wydałem na nie ponad 300 000 ₽ i nie osiągnąłem zaplanowanych celów. Wygląda na to, że nabrałem wystarczająco dużo doświadczenia, aby wyciągnąć wnioski i w ostatnim kursie zrobić wszystko jak należy. A przy okazji napisać o tym notatkę.
Podam listę kursów (zaznaczę, że wszystkie są znakomite; końcowe wyniki odpowiadają moim włożonym wysiłkom):
- 2017 — roczny kurs stacjonarny „Projektowanie produktu cyfrowego” w Szkole Designu WSH. Cel — zostać projektantem. Rezultat — ostatni semestr całkowicie opuściłem, nie zrobiłem dyplomu. Zero rozmów kwalifikacyjnych, zero ofert.
- 2018 — uczyłem się przez 7 miesięcy w Szkole Liderów Biura Gorbunowa. Cel — zostać menedżerem w zespole projektantów. Rezultat — nie mogłem znaleźć zespołu do projektu (ponieważ nawet nie próbowałem), w wyniku czego zostałem wydalony z powodu niesatysfakcjonujących wyników. Jedna rozmowa kwalifikacyjna, zero ofert.
- 2019 — kurs „Analityk danych” w Yandex.Praktyku. Cel — znaleźć pracę jako analityk i „wejść do IT”. Pośredni rezultat na trzy tygodnie przed zakończeniem kursu — dwa osobiste projekty w temacie, dodatkowe materiały przeczytane i skategoryzowane. Zrobiłem trzy wersje CV, wysłałem półtora tuzina zgłoszeń do ofert pracy, otrzymałem 5 odpowiedzi, przeszedłem przez dwie rozmowy kwalifikacyjne. Na razie też zero ofert.
Zebrałem metody i zasady, które wymyśliłem podczas nauki. Podzieliłem je na kategorie: na wszystkie czasy, przed nauką, w trakcie nauki i po (szukanie pracy).
Metan umiejętności — te, które są przydatne w każdej sytuacji
Planowanie czasu i harmonogram — kiedy dokładnie uczyć się. „Sloty czasowe” — ustalone przedziały czasowe na zajęcia; na przykład, dwie godziny rano przed pracą. Ułożyłem sobie harmonogram dnia i mam tzw. „silne godziny” — czas, kiedy mój umysł pracuje najlepiej i mogę wykonywać trudne zadania.
Zrozumienie celu nauki. Jeśli „po prostu dla siebie” — to w najlepszym wypadku hobby, a w najgorszym — jedna z form prokrastynacji. Jeśli jednak celem jest zmiana zawodu, lepiej wyznaczyć go z góry.
Często w zapałach zapisywałem się na 5 kursów na Coursera, a później nie ukończyłem żadnego z nich. Następnym razem odwiedzałem stronę po sześciu miesiącach, ale tylko po to, aby zapisać się ponownie na 10 kursów.
Oleg Juriew — mój kolega z kursu Praktyk — dodaje: „Musisz również mieć w sobie siłę, aby zrezygnować z udziału w kursie, który stał się dla Ciebie nieinteresujący. Spędziłem na tym setki godzin tylko z powodu swojego perfekcjonizmu, gdyż, jak zacząłem, to muszę to skończyć.”. Nie daj utonąć w tym.
Zacznij w poniedziałek. Brzmi banalnie, ale odkładanie zadania na tygodniowy sprint na piątek to zły pomysł. Nawet zaczynając w poniedziałek, często udawało mi się skończyć pracę dopiero tuż przed samym terminem. (Zobacz zasady biurokratyczne „»)
Szukaj przez Google. Pytania typu „jak zmienić kolor na wykresie” lub „który argument w funkcji odpowiada za to i owo”. Przyda się tutaj znajomość angielskiego — jest więcej odpowiedzi i większa szansa na szybkie znalezienie potrzebnych informacji.
Ślepa tekstówka. Większość czasu będziesz musiał coś pisać: jeśli zrobisz to przynajmniej o 10% szybciej, możesz zdążyć obejrzeć dodatkowy odcinek 😉 do pracy 10-15 minut dziennie.
Skróty klawiszowe do pracy z tekstem. Często trzeba biegać kursorem po stronie tekstu lub kodu. Skróty klawiszowe pomagają zaznaczać całe słowa lub linijki, poruszać się między słowami. na Lifehackerze.
Tworzenie notatek. Zasada piramidy przyswajania materiału: przeczytałeś → zanotowałeś → omówiłeś → nauczyłeś innego. Bez notatek wychodziło tak: na początku materiału „tak wywołuje się funkcję, oto parametry, oto składnia”, a potem jeszcze mnóstwo informacji. Gdy dochodziło do praktyki, otwierałem edytor kodu… i szedłem przeczytać teorię.
Wstępne przygotowanie (na pół roku-rok przed rozpoczęciem)
Język angielski — to niezbędna umiejętność. Wszystkie najnowsze informacje są po angielsku. Te mniej nowoczesne — także są po angielsku, chociaż część została przetłumaczona. I cała dokumentacja do programów również jest po angielsku. Nie mówiąc już o świetnych wykładach i podcastach.
Kurs Uczyć się jak się uczyć Barbary Oakley na Coursera lub jej książka „Myśl jak matematyk” (ang. Mind for Numbers). Lub przynajmniej . Pomaga zrozumieć podstawowe rzeczy dotyczące tego, jak działa mózg podczas nauki. Ponadto daje dobre praktyczne porady oparte na tych danych.
Poduszka finansowa. 6 miesięcznych pensji (im więcej, tym lepiej) na koncie przyda się, gdy będziesz zdobywać pierwsze doświadczenie w nowym zawodzie na młodszych stanowiskach za 50 000 miesięcznie. ( o poduszce w Tinkoff — Magazynie lub podcastu Podlodka)
Rekomendacje do kursu «Analityk danych» Yandex.Praktyka
To mój ostatni kurs i jak dotąd najbardziej udany z punktu widzenia mojej aktywności, więc wrażenia z niego są najbardziej świeże.
Do rozpoczęcia nauki
Warto najpierw przejść podstawowe kursy — bardzo pomoże to w trakcie nauki myśleć o zadaniu, a nie o narzędziu.
- Python — , ,
- SQL — ,
- Podstawy statystyki — .
Jeśli celem nauki jest zmiana pracy, to pomoże czytanie kodu — zmniejszy obciążenie w pracy głównej, aby móc poświęcić więcej czasu na naukę. Nie tylko na samą naukę, ale także na przestudiowanie dodatkowych materiałów, oglądanie wykładów, robienie własnych projektów w danej dziedzinie, uczestniczenie w meet-upach i rozmowach kwalifikacyjnych.
«… przeszedłbym na pół etatu w obecnej pracy, aby uwolnić czas na naukę i projekt poboczny» — z Iwana Zamesina o tym, jak zdobyć nowy zawód
W trakcie nauki
Czytać dokumentację bibliotek. Za każdym razem, gdy siadałem do pisania kodu, musiałem coś sprawdzić w dokumentacji. Dlatego podstawowe strony znalazły się w zakładkach: Pandas (dataframes, series), datetime.
Nie kopiować kodu z teorii. Jak najwięcej pisać wszystkie funkcje ręcznie. To pomoże je zapamiętać i zrozumieć składnię języka. Później się przyda.
Nie przeczytasz wszystkich dokumentów — nie można nauczyć się języka z słownika. Aby poznać przydatne techniki programowania, warto oglądać cudzy kod. A najlepiej próbować go powtórzyć i oglądać pośrednie wyniki w każdej linii — tak można zrozumieć, co tam się dzieje i lepiej zapamiętywać.
Czytać dodatkową literaturę, którą podają na końcu każdej lekcji. To pomaga głębiej zrozumieć istotę i na pewno przyda się w przyszłych tematach (i na rozmowach kwalifikacyjnych!). Bardzo pomaga powtórzenie kodu z artykułów (jeśli są), nawet jeśli wydaje się, że wszystko jest proste.
Robić swoje projekty. Pomaga utrwalić teoretyczną wiedzę i zrozumieć materiał w realnych warunkach — kiedy nie ma jasnego zadania i przykładu z teorii, który można skopiować; trzeba samodzielnie przemyśleć każdy krok. Dodatkowo pokazuje powagę zamiarów i służy na przyszłe portfolio.
Kiedy ukończyłem swój pierwszy kurs Python, wymyśliłem sobie projekt i zscrapowałem bloga Ilji Birmana: pomogło mi to przyzwyczaić się do składni języka i zrozumieć, jak działają biblioteka BeautifulSoup oraz co można robić z dataframe'ami w pandas. A kiedy w Praktikum przeszliśmy lekcję na temat wizualizacji, udało mi się stworzyć .
Obserwować profesjonalne blogi, firmy, kanały na Telegramie i YouTube, podcasty. Można oglądać nie tylko najnowsze materiały, ale także przeszukać archiwum w poszukiwaniu znanych słów lub po najbardziej popularne.
Wybrać tryb i trzymać się go.
Robić przerwy w ciągu dnia — tutaj pomaga technika Pomodoro. Nie marnować czasu nad jednym zadaniem przez trzy dni — lepiej wyjść na spacer, zaczerpnąć świeżego powietrza i rozwiązanie samo przyjdzie. Jeśli nie — zapytać kolegów lub mentora.
Robić przerwy w ciągu tygodnia. Mózg potrzebuje czasu, aby przyswoić materiał, w tym pomagają przerwy — całkowite odcięcie się na dzień lub dwa od intensywnego pochłaniania nowej informacji. Na przykład, w weekendy. Nauka to maraton, ważne jest, aby dobrze ocenić siły, by nie wyczerpać się w połowie dystansu.
Spać! Zdrowy i wystarczający sen to podstawa dobrze działającego mózgu.
Jim Collins przeanalizował sukcesy wybitnych ludzi i wyciągnął prostą zasadę — „dwudziestomilowy marsz”:
Dwudziestomilowy marsz polega na osiąganiu określonych celów w określonym czasie — z niezmiernym uporem i stałością przez długi okres. Przestrzeganie tych zasad jest trudne z dwóch powodów: trudno dotrzymać dobrowolnych zobowiązań w trudnych czasach, a jeszcze trudniej utrzymać tempo, gdy wszystkie okoliczności sprzyjają przyspieszonemu postępowi..
Interakcje z nauczycielami, opiekunami i współkursantami
Kiedy pojawia się pytanie dotyczące zdanego materiału, należałoby dręczyć opiekunów, mentorów, dziekanat. Nauczyciel to taki sam instrument przekazywania wiedzy, jak strony z teorią czy trenażer z kodem.
Zwykle podczas konsultacji trudno przypomnieć sobie, co sprawiało trudność w trakcie kursu, dlatego polecam zapisywać pytania od razu, gdy tylko się pojawią. No i ogólnie warto chodzić na konsultacje.
Szybciej przesyłaj wyniki do sprawdzenia — dzięki temu można przeprowadzić więcej iteracji w celu ich poprawy.
«Starać się w każdym projekcie realizować jakieś swoje mikrocele. Na przykład, zrezygnować z pętli, potem używać list comprehension, a następnie chaining metod, aby poczuć swój postęp. Jeśli chcesz zrobić więcej niż wymagane w projekcie, rób to, ale w oddzielnym notatniku, można umieścić link do głównej pracy lub wysłać mentorowi, aby dowiedzieć się, co o tym sądzi.» — dodaje współstudent Oleg Jurjew.
Pracować od prostego do złożonego. Aby napisać złożoną funkcję lub wieloetapowe przetwarzanie danych, lepiej zacząć od czegoś prostego i stopniowo to komplikować.
Najważniejsi są ludzie wokół: współstudenci, kuratorzy, mentorzy, pracownicy Praktyk. Jeśli wszyscy razem znaleźliście się w jednym miejscu, istnieje duża szansa, że macie podobną ścieżkę i wspólne wartości. Oni również cenią edukację i dążą do rozwoju. A za pół roku będą waszymi kolegami w nowym zawodzie. Wszyscy mają trudności z komunikacją (zwłaszcza na początku), ale pokonanie tej przeszkody jest tego warte.
Poszukiwanie pracy
Jeśli celem nauki jest zmiana pracy, warto zacząć wcześnie. Proces średnio zajmuje kilka miesięcy. Aby znaleźć pracę na koniec kursu, należy zaczynać już w połowie. A jeśli masz już jakieś odpowiednie doświadczenie, możesz zaczynać już na początku.
Przeglądać otwarte oferty pracy, aby zrozumieć, czego potrzebuje rynek: jakich ludzi szukają, jakie wymagania dotyczące umiejętności, jaki stos technologiczny. I ile są gotowi płacić!
Aplikować, robić testy i przechodzić rozmowy kwalifikacyjne — po każdej kolejnej trochę zmienia się światopogląd. Pomaga to także zrozumieć, jakiego materiału brakuje w nauce. Na przykład, w wielu ofertach pracy wymagają SQL i na zadaniach testowych sprawdzają jego znajomość, a w Praktyku nie było go tak dużo, w przeciwieństwie do Pythona.
Pisać do ludzi po rady (lub po prostu podziękować). Wykładowcom na konferencjach, autorom blogów i podcastów, po prostu fajnym ludziom, których śledzisz.
Uczestniczyć w tematycznych wydarzeniach offline, aby zadać swoje pytania na żywo. Pamiętaj, że wykłady z wydarzeń można obejrzeć również na YouTube, a na samych wydarzeniach przychodzą za komunikacją i networkingiem.
Cieszę się z wszelkich informacji zwrotnych, szczególnie wskazówek, jak rozwijać się jako początkujący analityk w nowym zawodzie.
Dziękuję Olegowi Juriewowi i Darii Grishko za wsparcie, rady i ich życiowe doświadczenie..
Źródło: habr.com
