Dzielę się swoim doświadczeniem ze szkoleń w Yandex.Practicum dla tych, którzy chcieliby zdobyć zupełnie nową specjalizację lub przenieść się z dziedzin pokrewnych. Nazwałbym to pierwszym krokiem w zawodzie, moim subiektywnym zdaniem. Trudno od zera wiedzieć dokładnie, co należy studiować, ponieważ każdy ma pewien zasób wiedzy, a ten kurs wiele Cię nauczy, a każdy sam zrozumie wiedzę, w jakich obszarach będzie musiał zdobyć dodatkową wiedzę - w prawie wszystkich przypadkach wystarczą bezpłatne kursy dodatkowe.
Jak wpadłem na „myśl” o analityce?
Przez kilka lat zajmowała się tworzeniem sklepów internetowych i ich utrzymaniem (marketing, reklama, Yandex.Direct itp.). Chciałem zawęzić zakres swojej działalności i robić tylko te rzeczy z tego szerokiego spektrum, które najbardziej mi się podobały. Co więcej, nie znałem nawet nazwy mojego przyszłego zawodu, były tylko przybliżone wymagania dotyczące procesu pracy. Samodzielna nauka programów i narzędzi nigdy nie była dla mnie przeszkodą, dlatego zdecydowałam się poszukać, gdzie mogłabym wykorzystać swoje doświadczenie i nauczyć się nowych rzeczy.
Na początku myślałem o zdobyciu drugiego wykształcenia wyższego lub przekwalifikowaniu zawodowym, ponieważ kursy wydawały mi się czymś niepoważnym. Przeglądając różne opcje, przypadkowo natknąłem się na Yandex.Practice. Zawodów było niewiele, wśród nich był analityk danych, opis był ciekawy.
Zacząłem studiować to, co jest dostępne w analityce informacji pod kątem zdobycia drugiego wykształcenia wyższego, ale okazało się, że okres szkolenia jest dość długi jak na obszar, w którym wszystko zmienia się bardzo szybko; uczelnie raczej nie będą miały czasu na reakcję do tego. Postanowiłem zobaczyć co rynek oferuje oprócz Warsztatu. Większość uczestników ponownie zaproponowała bardzo długie 1-2 lata, ja jednak chciałbym równoległego rozwoju: wejścia do zawodu na niższych stanowiskach i dalszego dokształcania.
Czego chciałem w zawodzie (nie biorę pod uwagę procesu pracy)
- Chciałem, żeby szkolenia były stałym procesem w moim zawodzie,
- Dobrze radzę sobie z rutynowymi operacjami, jeśli widzę ciekawy cel, ale zależało mi na wielozadaniowości, aby proces pracy nie składał się z kilku mechanicznych czynności,
- aby był naprawdę potrzebny biznesowi i nie tylko (sam rynek potwierdza to w rublach czy dolarach),
- był element niezależności, odpowiedzialności, „pełnego cyklu”,
- było miejsce na rozwój (w tej chwili postrzegam to jako uczenie maszynowe i działalność naukową).
Wybór padł więc na Yandex.Practicum ze względu na:
- czas trwania studiów (tylko sześć miesięcy),
- niski próg wejścia – obiecywali, że nawet mając wykształcenie średnie można opanować zawód,
- Cena £,
- zwrócą środki, jeśli zrozumiesz, że ten zawód nie jest dla Ciebie odpowiedni (są pewne zasady, które są w miarę sprawiedliwe),
- ćwicz i ćwicz jeszcze raz – praktyczne projekty, które znajdą się w portfolio (to uznałam za najważniejsze),
- format online, wsparcie,
- bezpłatny kurs wprowadzający do Pythona, również na tym etapie wiesz, czy go potrzebujesz,
- Ponadto należy wziąć pod uwagę rodzaj posiadanej pamięci. Od tego będzie zależeć szybkość i powodzenie treningu. Bardzo ważne jest dla mnie, aby materiały edukacyjne miały formę tekstową, gdyż osobiście mam najlepiej rozwiniętą pamięć wzrokową. Przykładowo Geekbrains posiada wszystkie materiały edukacyjne w formacie wideo (wg informacji ze szkolenia). Dla tych, którzy odbierają informacje ze słuchu, ten format może być bardziej odpowiedni.
Obawy:
- wszedłem w pierwszy nurt i zrozumiałem, że jak każdy nowy produkt, na pewno będą braki techniczne,
- Zrozumiałem, że nie ma mowy o jakimkolwiek przymusowym zatrudnieniu.
Jak przebiega proces uczenia się?
Aby rozpocząć, musisz wziąć udział w bezpłatnym kursie wprowadzającym do Pythona i wykonać wszystkie zadania, ponieważ jeśli nie wykonasz poprzedniego, następne się nie pojawi. Wszystkie kolejne zadania w kursie są skonstruowane w ten sposób. Wyjaśnia także, na czym polega zawód i czy warto go podjąć.
Pomoc można uzyskać na Facebooku, VKontakte, Telegramie i podstawowej komunikacji w Slacku.
Większość komunikacji w Slacku odbywa się z nauczycielem podczas ukończenia symulatora i zakończenia projektu.
Krótko o głównych sekcjach
Szkolenie rozpoczynamy od zagłębienia się w Pythona i zaczynamy używać Jupyter Notebook do przygotowywania projektów. Już na pierwszym etapie realizujemy pierwszy projekt. Jest też wprowadzenie do zawodu i jego wymagań.
Na drugim etapie poznajemy przetwarzanie danych we wszystkich jego aspektach oraz zaczynamy je badać i analizować. Tutaj do portfolio doszły dwa kolejne projekty.
Następnie odbywa się kurs statystycznej analizy danych + projekt.
Pierwsza trzecia jest już ukończona, wykonujemy duży projekt prefabrykowany.
Dalsze szkolenia z zakresu pracy z bazami danych oraz pracy w języku SQL. Kolejny projekt.
Zagłębmy się teraz w analizę i analitykę marketingową oraz oczywiście projekt.
Dalej – eksperymenty, hipotezy, testy A/B. Projekt.
Teraz wizualna reprezentacja danych, prezentacja, biblioteka Seaborn. Projekt.
Druga trzecia jest ukończona - duży skonsolidowany projekt.
Automatyzacja procesów analizy danych. Rozwiązania do analizy strumieniowej. Pulpity nawigacyjne. Monitorowanie. Projekt.
Analityka predykcyjna. Metody uczenia maszynowego. Regresja liniowa. Projekt.
PROJEKT DYPLOMOWY. Na podstawie wyników otrzymujemy świadectwo ukończenia edukacji dodatkowej.
Wszystkie realizowane projekty mają charakter aplikacyjny w różnych obszarach działalności: banki, nieruchomości, sklepy internetowe, produkty informacyjne itp.
Wszystkie projekty są sprawdzane przez mentorów Yandex.Practice – pracujących analityków. Niezwykle ważna okazała się też komunikacja z nimi, motywują, ale dla mnie najcenniejsza jest praca nad błędami.
Ważną częścią są wideokonferencje z mentorami oraz wideoszkolenia z zaproszonymi praktykami.
Są też wakacje)) - jeden tydzień od dwóch trzecich. Jeśli proces przebiega zgodnie z harmonogramem, odpoczywasz, a jeśli nie, to dokańczasz ogony. Urlop akademicki przysługuje także tym, którzy z jakichś powodów muszą przełożyć studia.
Trochę o symulatorze
Kurs jest nowy, ale najwyraźniej oparty na innych kursach, specjaliści Yandex wiedzą, jak trudno jest czasami, gdy jest przeciążenie i informacje „nie przychodzą”. Dlatego postanowiliśmy jak najwięcej zabawiać uczniów zabawnymi rysunkami i komentarzami i muszę przyznać, że to naprawdę pomogło w chwilach rozpaczy, gdy „walczy się” z zadaniem.
A czasem pojawia się rozpacz:
- Ty, dawno temu skończyłeś studia i wygląda na to, że już nic nie pamiętasz, a potem widzisz tytuł tematu „Przybliżenie normalne rozkładu dwumianowego” i poddajesz się i myślisz, że na pewno nie będziesz zrozum to, ale później zarówno teoria prawdopodobieństwa, jak i statystyka stają się dla ciebie coraz bardziej zrozumiałe i interesujące,
- lub otrzymasz to:
Rada dla przyszłych studentów: 90% błędów wynika ze zmęczenia lub przeciążenia nowymi informacjami. Zrób sobie przerwę na pół godziny lub godzinę i spróbuj ponownie, z reguły w tym czasie twój mózg przetworzy i podejmie decyzję o wszystkim za ciebie)). I 10%, jeśli nie rozumiesz tematu - przeczytaj go jeszcze raz, a na pewno wszystko się ułoży!
Podczas szkolenia pojawił się specjalny program pomagający w zatrudnieniu: sporządzanie CV, listów motywacyjnych, tworzenie portfolio, przygotowanie do rozmów kwalifikacyjnych i tak dalej, ze specjalistami z działu HR. Okazało się to dla mnie niezwykle ważne, bo uświadomiłam sobie, że od wielu lat nie byłam na rozmowie kwalifikacyjnej.
Będąc już prawie na końcu studiów, mogę doradzić, co warto mieć:
- co dziwne, skłonność do analizy, umiejętność budowania logicznych relacji, ten typ myślenia powinien przeważać,
- nie należy tracić zdolności i chęci do nauki (będziesz musiał dużo uczyć się sam), dotyczy to oczywiście kategorii osób powyżej 35. roku życia,
- równie banalne, ale lepiej nie zaczynać, jeśli Twoja motywacja ogranicza się tylko do „chcę dużo/więcej zarabiać”.
Wady i nie do końca uzasadnione oczekiwania, gdzie byśmy bez nich byli?
- Zapewniają, że z wykształceniem średnim każdy może zrozumieć.
Nie do końca jest to prawda, nawet wykształcenie średnie jest wciąż inne. Uważam, jako osoba żyjąca w starożytności)), kiedy nie było powszechnego korzystania z Internetu, powinien istnieć wystarczający aparat pojęciowy. Chociaż wysoka motywacja zwycięży wszystko.
- Intensywność okazała się dość wysoka.
Będzie to trudne dla pracujących (szczególnie w odległej dziedzinie), być może warto byłoby rozłożyć czas nie równo między kursami, ale o pierwszą trzecią więcej i tak dalej w kolejności malejącej.
- Tak jak się spodziewałem, pojawiły się problemy techniczne.
Jako osoba zajmująca się projektami pełnoetatowymi rozumiem, że przynajmniej na początku nie da się tego zrobić bez problemów technicznych. Chłopaki bardzo się starali, aby wszystko naprawić tak szybko, jak to możliwe.
- Nauczyciel nie zawsze odpowiada na czas na Slacku.
„Na czas” to podwójne pojęcie, w tym przypadku na czas, to czas, którego potrzebujesz, ponieważ pracujący studenci przeznaczają czas na naukę, a szybkość odpowiadania na pytania jest dla nich kluczowa. Potrzebujemy więcej nauczycieli.
- Wymagane są źródła zewnętrzne (artykuły, kursy dodatkowe).
Niektóre artykuły są polecane przez Yandex.Practicum, ale to nie wystarczy. Równolegle mogę polecić uzupełnienie kursów o Stepiku - Big Data dla menedżerów (do ogólnego rozwoju), Programowanie w Pythonie, Podstawy statystyki, obie części z Anatolijem Karpovem, Wprowadzenie do baz danych, Teoria prawdopodobieństwa (pierwsze 2 moduły).
wniosek
Ogólnie rzecz biorąc, kurs jest bardzo dobrze przeprowadzony i ma zarówno charakter edukacyjny, jak i motywujący. Jeszcze wiele rzeczy muszę opanować, ale już mnie to nie przeraża, mam już sensowny plan działania. Koszt jest bardzo przystępny – jedna pensja dla analityka na najniższym stanowisku. Dużo ćwiczyć. Pomoc we wszystkim, od CV po dostawę kawy.
Źródło: www.habr.com