Končala sem svoj prvi leto študija v programu Online Master of Science in Computer Science (OMSCS) na Georgia Institute of Technology (3 iz 10 četrti). Želela bi deliti nekatere vmesne ugotovitve.
Ne hodite tja, če:
1. Želite se naučiti programirati.
Po mojem mnenju bi moral imeti dober programer:
- Poznavanje strukture specifičnega jezika, standardnih knjižnic itd.;
- Sposobnost pisanja ponovno uporabne in razširljive kode;
- Sposobnost branja kode in pisanja razumljive kode;
- Sposobnost testiranja kode in odpravljanja napak;
- Poznavanje osnovnih podatkovnih struktur in algoritmov.
Na to temo obstajajo knjige, MOOC tečaji, dobra ekipa za delo. Posamezni tečaji na MSCS lahko pomagajo pri nekaterem od naštetega, vendar program na splošno ni osredotočen na to. Poznavanje jezikov je ali predpogoj za tečaje ali pa se predvideva, da se jih lahko hitro naučite v potrebnem obsegu. Na primer, v tečaju Graduate Introduction to Operating Systems je bilo potrebno narediti 4 projekte, skupno obsegajoče več kot 5000 vrstic C kode, poleg tega je bilo treba prebrati približno 10 znanstvenih del. V tečaju Artificial Intelligence je bilo potrebno poleg šestih zahtevnih projektov opraviti tudi dva ekstremna izpita — v enem tednu rešiti 30 in 60 strani precej zahtevnih nalog.
Zahtev za "dober" kodo glede berljivosti običajno ni. Pogosto se ocena postavi samodejno na podlagi avto-testov, pogosto obstajajo zahteve glede učinkovitosti, koda in besedila se preverjajo na plagiatorstvo.
2. Glavna motivacija je uporabiti nova znanja na trenutnem delovnem mestu.
Nekateri tečaji vam lahko dajo orodja. Vendar pa je vprašanje, kaj boste naredili z še tonami projektov in gradiv, za obvladovanje katerih bo šlo vse vaše prosti čas v obdobju več let. Zdi se mi, da se izkušnje MSCS dobro prilegajo anekdoti:
Znanstvenika in popularizatorja znanosti so vprašali o ciljih in rezultatih nekega raziskovanja:
Popularizator:
— Rezultati te raziskave so pomagali preveriti hipotezo… Prav tako so prispevali k razvoju…
Znanstvenik:
— Ja, to je pa res f****ln!
Verjamem, da je možno dokončati celoten program brez izgub, le če je vse to nekako zanimivo in zabavno. Vendar to ne spremeni dejstva, da na takšno izobrazbo gledajo delodajalci (zlasti v ZDA, mislim pa, da ne samo tam). Po tem, ko sem dodal informacije na LinkedIn o tem, da študiram tam, so začeli prihajati povpraševanja od rekrutov dobrih podjetij iz Evrope in ZDA. Med mojimi znanci v Torontu je več ljudi med študijem napredovalo v karieri ali našlo novo zaposlitev.
Poleg poklicnih možnosti, MSCS odpira tudi druge možnosti. Lahko se vključite v zanimive znanstvene projekte znotraj Georgia Tech, če uspešno opravite zahtevane tečaje. Vodilni učni asistent (TA) pri AI je ruski fant, ki se je po letu študija v OMSCS preselil na kampus in odšel študirati ter se ukvarjati z raziskavami v Atlanto. Kolikor vem, namerava pridobiti doktorat.
3. Računate, da boste program zaključili v ponosnem osamitvi
Približno 50 % koristi programa je možnost druženja. OMSCS ima veliko in aktivno skupnost. Za vsak razred najeti veliko ekipo TA (pogosto so to študenti istega programa, ki so uspešno opravili trenutni tečaj). Vsi ti ljudje želijo nekako delati in se učiti skupaj. Kaj prinaša komunikacija:
- Zadovoljstvo, da niste sami pri svojih težavah;
- Nova znanstvena prijateljstva iz celega sveta in razvoj mehkih veščin;
- Priložnost za pomoč in učenje nečesa;
- Priložnost, da pomagate in se nečesa naučite;
- Profesionalno mreženje.
Večina študentov so ljudje z izkušnjami v industriji, pogosto vodje oddelkov, arhitekti, kar do CTO. Približno 25 % jih nima uradne izobrazbe s področja računalništva, tj. ljudje z raznolikimi izkušnjami. Na začetku programa sem imel 5 let izkušenj z Java razvojem v Yandex.Denke, zdaj pa delam na delni delovni čas kot raziskovalec v medicinskem startupu (globoko učenje v zobozdravstvu).
Mnogi študenti so motivirani in odprti za komunikacijo. Program lahko opraviš tudi sam, vendar investiraš 2,5–3 leta svojega časa (če upoštevamo tudi delo) in prejmeš le 50% možnega profita. Zame je ta točka največja težava, saj obstaja negotovost v sebi in jezikovna ovira, a se trudim delati na tem. Redno se srečujemo s kolegi, ki živijo v Torontu. Vsi so precej aktivni in zanimivi ljudje ter napredni strokovnjaki, eden od njih je organiziral srečanje z Zvi Galilom, "očetom" programa OMSCS, dekantom fakultete Computing na Georgia Tech, ki je letos zapustil to mesto.
Primer motivacije: obstaja legendarni študent, ki je usklajeval opravljanje programa in služenje vojske. Povezoval se je na forum med leti ter delal projekte in poslušal predavanja med terenskim usposabljanjem. Zdaj dela v raziskovalnem inštitutu pri Georgia Tech in načrtuje doktorat.
4. Ni pripravljenosti resno se zavezati glede časa.
Na prvi pogled se lahko zdi, da je OMSCS podoben naboru MOOC tečajev ali specializaciji na Courseri ali podobni platformi. Prisluhnila sem nekaterim tečajem na Courseri, na primer prvim delom Cryptography in Algorithms s Stanforda. Poleg tega sem opravila en plačan spletni magistrski tečaj na Stanfordu (ta tečaj poslušajo tudi MS in PhD študenti) in brezplačno prisluhnila predavanjem za CS231n s Stanforda (Konvolucijske nevronske mreže za vizualno prepoznavanje).
Na podlagi mojih izkušenj so glavne razlike med spletnimi magistrskimi tečaji in brezplačnimi MOOC tečaji:
- Že omenjeno veliko večjo vključenost in motivacijo TA, inštruktorjev in drugih študentov, ter veliko večji commitment (nobody wants to listen to the program forever, especially since there is a 6-year limit);
- Dovolj strog časovni okvir: predavanja so v primeru Georgia Tech na voljo takoj vsem (lahko jih poslušaš kadarkoli). Predhodno lahko bereš učbenik (mnogi to počnejo med semestrskimi odmori). Vendar so tukaj projekti, ki imajo roke, in ti so pogosto vezani na določena predavanja. Obstajajo roki za izpite (na splošno sta dva vsem semestru). Željeno je ohranjati tempo. Koliko časa potrebuješ na teden je odvisno od tečajev in izkušenj. Ne bi računala na manj kot 10 ur na teden za en razred. Povprečno mi gre 20 ur (včasih zelo malo, včasih pa tudi 30, 40).
- Projekti so bolj zapleteni in zanimivi kot v MOOC ter bistveno obsežnejši;
- Takšne tečaje bolj opazujejo univerze in potencialni delodajalci. Konkretno, Georgia Tech ob prijavi zahteva: "NE Naštejte nenagrajene, neakademske MOOC tečaje."
5. Želi se, da je vse jasno, razloženo in natančno
Prvič, MSCS ni dodiplomski študij. Predavanja so, vendar dajejo precej splošno predstavo o predmetu. Vse naloge vključujejo osebno aktivno raziskovanje. To lahko vključuje komunikacijo s sošolci in TA-ji (glej točko 3), branje knjig, člankov itd.
Drugič, OMSCS je precej velika in zmogljiva infrastruktura z veliko navdušenimi ljudmi, ki ustvarjajo in vzdržujejo tečaje (glej točko 2). Ti ljudje imajo radi eksperimente in izzive. Spreminjajo projekte, eksperimentirajo s vprašanji na testih in izpitih, spreminjajo testna okolja itd. Rezultat tega so nekateri nekoliko nepredvidljivi rezultati. Na moji izkušnji:
- Na enem tečaju je nekaj odpovedalo po posodobitvi strežnikov in ti strežniki so prenehali zagotavljati stabilne rezultate testov pod obremenitvijo. Ljudje so reagirali z dodajanjem smeška z napako strežnika v Slacku in nočnimi poskusi predložitev;
- Na drugem tečaju so objavili teste in izpite z napačnimi ali spornimi odgovori. Po razpravah s študenti so bile te napake popravljene skupaj z ocenami. Nekateri so se mirno odzvali, nekateri so bili prizadeti in jezni. Vse spremembe so bile zame pozitivne in to je bilo na neki način celo prijetno (nič ne narediš, pa se ti ocena povečuje).
To seveda dodaja malo stresa že tako napeti ameriški vožnji po toboganu, vendar vse te stvari dobro odražajo resničnost življenja: učijo raziskovati težave, reševati naloge v razmerah z manjšnjo gotovostjo in graditi dialog z drugimi ljudmi.
OMSCS na Georgia Techu ima svoje specifičnosti:
- Georgia Tech je ena izmed vrhunskih tehničnih univerz v ZDA;
- Ena izmed najstarejših spletnih MSCS;
- Verjetno največja spletna MSCS: ~9 tisoč študentov v 6 letih;
- Ena izmed najcenejših MSCS: okoli 8 tisoč dolarjev za vse študijsko obdobje;
- V razredih hkrati študira 400-600 ljudi (na koncu je po navadi manj, sredi semestra lahko odideš z oceno W, ki ne vpliva na GPA);
- Niso vsi on-campus razredi na voljo v spletu (a seznam se širi in že zdaj je na voljo precej dobra izbira, ob tem pa še ni deep learninga, vendar ne obupujemo);
- Nisim vsak razred enostavno dostopen zaradi prednostnih čakalnih vrst in velikega števila zainteresiranih (podatki o diplomskih algoritmih so paradoksalno tisti, ki jih na koncu končuje skoraj vsak);
- Niso vsi razredi enako kakovostni glede na materiale in aktivnost TA-jev in profesorjev, vendar je veliko dobrih razredov. Na internetu je veliko informacij o konkretnih tečajih (ocene, reddit, slack). Vedno lahko izberete nekaj, kar vam ustreza.
Ob upoštevanju vseh specifikacij, pri dobri ravni motivacije, aktivni drži in splošno pozitivnem pogledu — je to zanimiva in povsem realna pot. Upam, da se moje mnenje čez eno leto ne bo drastično spremenilo, in da bo ta informacija komu koristna.
Izvor: habr.com
