ฉันแบ่งปันประสบการณ์การฝึกอบรมใน Yandex.Practicum สำหรับผู้ที่ต้องการได้รับความเชี่ยวชาญพิเศษใหม่ทั้งหมดหรือย้ายจากสาขาที่เกี่ยวข้อง ฉันจะเรียกมันว่าก้าวแรกในอาชีพตามความเห็นส่วนตัวของฉัน เป็นการยากที่จะรู้ตั้งแต่เริ่มต้นว่าต้องศึกษาอะไรตั้งแต่ต้นเพราะทุกคนมีความรู้จำนวนหนึ่งและหลักสูตรนี้จะสอนคุณมากมายและทุกคนจะเข้าใจด้วยตนเองถึงความรู้ที่พวกเขาจะต้องได้รับความรู้เพิ่มเติม - ในเกือบทุกกรณี หลักสูตรเพิ่มเติมฟรีก็เพียงพอแล้ว
ฉันมาถึง “ความคิด” เกี่ยวกับการวิเคราะห์ได้อย่างไร
เป็นเวลาหลายปีที่เธอมีส่วนร่วมในการสร้างร้านค้าออนไลน์และการบำรุงรักษา (การตลาด การโฆษณา Yandex.Direct ฯลฯ ) ฉันอยากจะจำกัดขอบเขตกิจกรรมของฉันให้แคบลง และทำเฉพาะสิ่งเหล่านั้นจากสเปกตรัมกว้างที่ฉันชอบมากที่สุดเท่านั้น ยิ่งไปกว่านั้น ฉันไม่รู้ชื่ออาชีพในอนาคตด้วยซ้ำ มีเพียงข้อกำหนดโดยประมาณสำหรับกระบวนการทำงานเท่านั้น โปรแกรมและเครื่องมือการเรียนรู้ด้วยตัวเองไม่เคยเป็นอุปสรรคสำหรับฉัน ดังนั้นฉันจึงตัดสินใจมองหาว่าจะสามารถนำประสบการณ์และเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ ไปใช้ที่ไหน
ตอนแรกฉันคิดว่าจะเรียนต่อในระดับอุดมศึกษาหรือฝึกอบรมวิชาชีพเป็นครั้งที่สอง เนื่องจากหลักสูตรต่างๆ ดูเหมือนเป็นเรื่องไม่สำคัญ ขณะที่ดูตัวเลือกต่างๆ ฉันบังเอิญไปเจอ Yandex.Practice มีไม่กี่อาชีพ ส่วนใหญ่เป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล คำอธิบายก็น่าสนใจ
ฉันเริ่มศึกษาสิ่งที่มีอยู่ในการวิเคราะห์ข้อมูลในแง่ของการได้รับการศึกษาระดับอุดมศึกษาครั้งที่สอง แต่ปรากฎว่าระยะเวลาการฝึกอบรมค่อนข้างนานสำหรับพื้นที่ที่ทุกอย่างเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วสถาบันอุดมศึกษาไม่น่าจะมีเวลาตอบสนอง สำหรับสิ่งนี้. ฉันตัดสินใจดูว่าตลาดเสนออะไรนอกเหนือจากเวิร์กช็อป ผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่เสนอแนะอีกครั้งว่าให้ใช้เวลานานมาก 1-2 ปี แต่ฉันต้องการการพัฒนาแบบคู่ขนาน: การเข้าสู่อาชีพในตำแหน่งที่ต่ำกว่าและการฝึกอบรมเพิ่มเติม
สิ่งที่ฉันต้องการในอาชีพ (ฉันไม่คำนึงถึงกระบวนการทำงาน)
- ฉันต้องการให้การฝึกอบรมเป็นกระบวนการถาวรในอาชีพของฉัน
- ฉันรับมือกับการปฏิบัติงานประจำได้ดีหากฉันเห็นเป้าหมายที่น่าสนใจ แต่ฉันต้องการการทำงานหลายอย่างพร้อมกันเพื่อให้กระบวนการทำงานไม่ประกอบด้วยการกระทำทางกลหลายอย่าง
- เพื่อให้ธุรกิจต้องการมันจริงๆ และไม่เพียงแต่ (ตลาดเองก็ยืนยันสิ่งนี้ในรูเบิลหรือดอลลาร์)
- มีองค์ประกอบของความเป็นอิสระ ความรับผิดชอบ “ครบวงจร”
- ยังมีพื้นที่ให้เติบโต (ตอนนี้ผมมองว่าเป็นการเรียนรู้ของเครื่องและกิจกรรมทางวิทยาศาสตร์)
ดังนั้นตัวเลือกจึงตกอยู่กับ Yandex.Practicum เนื่องจาก:
- ระยะเวลาการศึกษา (เพียงหกเดือน)
- เกณฑ์ขั้นต่ำ - พวกเขาสัญญาว่าแม้จะมีการศึกษาระดับมัธยมศึกษาคุณก็สามารถเชี่ยวชาญอาชีพได้
- ราคา,
- พวกเขาจะคืนเงินหากคุณเข้าใจว่าอาชีพนี้ไม่เหมาะกับคุณ (มีกฎบางอย่างที่ค่อนข้างยุติธรรม)
- ฝึกฝนแล้วฝึกฝนอีกครั้ง - โครงการภาคปฏิบัติที่จะรวมอยู่ในแฟ้มผลงาน (ฉันคิดว่านี่เป็นสิ่งสำคัญที่สุด)
- รูปแบบออนไลน์, การสนับสนุน,
- หลักสูตรเบื้องต้นฟรีเกี่ยวกับ Python ในขั้นตอนนี้คุณจะเข้าใจว่าคุณต้องการมันหรือไม่
- นอกจากนี้คุณต้องพิจารณาว่าคุณมีหน่วยความจำประเภทใด ความเร็วและความสำเร็จของการฝึกจะขึ้นอยู่กับสิ่งนี้ มันสำคัญมากสำหรับฉันที่สื่อการเรียนรู้จะอยู่ในรูปแบบของข้อความ เนื่องจากโดยส่วนตัวแล้วฉันมีความจำทางการมองเห็นที่พัฒนามากที่สุด เช่น Geekbrains มีสื่อการเรียนรู้ทั้งหมดในรูปแบบวิดีโอ (ตามข้อมูลจากหลักสูตรอบรม) สำหรับผู้ที่รับรู้ข้อมูลด้วยหูรูปแบบนี้อาจเหมาะสมกว่า
ข้อกังวล:
- เข้าสู่กระแสแรกและเข้าใจว่าเช่นเดียวกับผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ จะต้องมีข้อบกพร่องทางเทคนิคอย่างแน่นอน
- ฉันเข้าใจว่าไม่มีคำถามเกี่ยวกับการจ้างงานภาคบังคับใดๆ
กระบวนการเรียนรู้เป็นอย่างไรบ้าง?
ในการเริ่มต้น คุณต้องเรียนหลักสูตรเบื้องต้นฟรีเกี่ยวกับ Python และทำงานทั้งหมดให้เสร็จสิ้น เนื่องจากหากคุณไม่ทำภารกิจก่อนหน้าให้เสร็จสิ้น งานถัดไปจะไม่ปรากฏขึ้น งานที่ตามมาทั้งหมดในหลักสูตรมีโครงสร้างดังนี้ นอกจากนี้ยังอธิบายว่าอาชีพนี้คืออะไรและคุ้มค่าที่จะเรียนหลักสูตรนี้หรือไม่
สามารถรับความช่วยเหลือได้บน Facebook, VKontakte, Telegram และการสื่อสารพื้นฐานใน Slack
การสื่อสารจำนวนมากใน Slack เกิดขึ้นกับครูขณะทำการจำลองและทำโปรเจ็กต์ให้เสร็จสิ้น
สั้น ๆ เกี่ยวกับส่วนหลัก
เราเริ่มต้นการฝึกอบรมโดยเจาะลึกเกี่ยวกับ Python และเริ่มใช้ Jupyter Notebook เพื่อเตรียมโปรเจ็กต์ ในระยะแรกเรากำลังดำเนินโครงการแรกอยู่ นอกจากนี้ยังมีการแนะนำอาชีพและข้อกำหนดอีกด้วย
ในขั้นที่สอง เราเรียนรู้เกี่ยวกับการประมวลผลข้อมูลในทุกแง่มุม และเริ่มศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูล มีการเพิ่มโครงการอีกสองโครงการลงในพอร์ตโฟลิโอ
แล้วมีหลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ+โครงการ
ที่สามแรกเสร็จสมบูรณ์เรากำลังทำโครงการสำเร็จรูปขนาดใหญ่
การฝึกอบรมเพิ่มเติมในการทำงานกับฐานข้อมูลและการทำงานกับภาษา SQL อีกหนึ่งโครงการ.
ตอนนี้เรามาเจาะลึกลงไปในการวิเคราะห์และการวิเคราะห์การตลาดและแน่นอนว่ารวมถึงโครงการด้วย
ถัดไป – การทดลอง สมมติฐาน การทดสอบ A/B โครงการ.
ขณะนี้เป็นการแสดงข้อมูล การนำเสนอ และห้องสมุด Seaborn โครงการ.
ส่วนที่สองที่สามเสร็จสมบูรณ์ - โครงการรวมขนาดใหญ่
ระบบอัตโนมัติของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล โซลูชันการวิเคราะห์สตรีม แดชบอร์ด การตรวจสอบ โครงการ.
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง การถดถอยเชิงเส้น โครงการ.
โครงการสำเร็จการศึกษา จากผลลัพธ์ที่เราได้รับใบรับรองการศึกษาเพิ่มเติม
โครงการที่กำลังดำเนินอยู่ทั้งหมดมีลักษณะนำไปใช้ในธุรกิจต่างๆ เช่น ธนาคาร อสังหาริมทรัพย์ ร้านค้าออนไลน์ ผลิตภัณฑ์ข้อมูล ฯลฯ
โครงการทั้งหมดได้รับการตรวจสอบโดยที่ปรึกษา Yandex.Practice - นักวิเคราะห์ที่ทำงาน การสื่อสารกับพวกเขากลายเป็นสิ่งที่สำคัญอย่างยิ่งเช่นกัน พวกเขาเป็นแรงบันดาลใจ แต่สำหรับฉันสิ่งที่มีค่าที่สุดคือการทำงานผ่านข้อผิดพลาด
ส่วนสำคัญคือการประชุมทางวิดีโอกับที่ปรึกษาและการฝึกอบรมทางวิดีโอกับผู้ปฏิบัติงานที่ได้รับเชิญ
นอกจากนี้ยังมีวันหยุด)) - หนึ่งสัปดาห์ระหว่างสองในสาม หากกระบวนการเป็นไปตามกำหนดการ คุณก็จะได้พัก แต่ถ้าไม่เป็นเช่นนั้น คุณก็ทำส่วนที่เหลือให้เสร็จ นอกจากนี้ยังมีการลาพักการศึกษาสำหรับผู้ที่ต้องเลื่อนการศึกษาด้วยเหตุผลบางประการ
เล็กน้อยเกี่ยวกับเครื่องจำลอง
หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตรใหม่ แต่เห็นได้ชัดว่าขึ้นอยู่กับหลักสูตรอื่น ๆ ผู้เชี่ยวชาญยานเดกซ์รู้ว่าบางครั้งมันยากแค่ไหนเมื่อมีการโอเวอร์โหลดและข้อมูล "ไม่เข้ามา" ดังนั้นเราจึงตัดสินใจที่จะให้ความบันเทิงแก่นักเรียนให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ด้วยภาพวาดและความคิดเห็นตลก ๆ และฉันต้องบอกว่าสิ่งนี้ช่วยได้มากในช่วงเวลาแห่งความสิ้นหวังเมื่อคุณ "ดิ้นรน" กับงาน
และบางครั้งความสิ้นหวังก็เกิดขึ้นที่:
- คุณ คุณเรียนจบมหาวิทยาลัยมานานแล้ว และดูเหมือนจะจำอะไรไม่ได้เลยอีกต่อไป แล้วเห็นชื่อหัวข้อ “การประมาณค่าประมาณปกติของการแจกแจงแบบทวินาม” แล้วยอมแพ้ และคิดว่าจะไม่แน่นอน เข้าใจสิ่งนี้ แต่ต่อมาทั้งทฤษฎีความน่าจะเป็นและสถิติจะกลายเป็นสิ่งที่เข้าใจและน่าสนใจสำหรับคุณมากขึ้นเรื่อยๆ
- หรือคุณได้รับสิ่งนี้:
คำแนะนำสำหรับนักเรียนในอนาคต: ข้อผิดพลาด 90% เกิดจากความเหนื่อยล้าหรือการได้รับข้อมูลใหม่มากเกินไป ตามกฎแล้วหยุดพักสักครึ่งชั่วโมงหรือหนึ่งชั่วโมงแล้วลองอีกครั้งในช่วงเวลานี้สมองของคุณจะประมวลผลและตัดสินใจทุกอย่างให้คุณ)) และ 10% หากคุณไม่เข้าใจหัวข้อ - อ่านซ้ำอีกครั้งแล้วทุกอย่างจะออกมาดีอย่างแน่นอน!
ในระหว่างการฝึกอบรม ดูเหมือนว่ามีโปรแกรมพิเศษเพื่อช่วยในการจ้างงาน เช่น การเขียนเรซูเม่ จดหมายสมัครงาน จัดทำแฟ้มผลงาน การเตรียมตัวสัมภาษณ์ และอื่นๆ โดยร่วมกับผู้เชี่ยวชาญจากแผนกทรัพยากรบุคคล สิ่งนี้กลายเป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่งสำหรับฉัน เพราะฉันรู้ว่าฉันไม่ได้ไปสัมภาษณ์มาหลายปีแล้ว
เมื่อใกล้จะสิ้นสุดการศึกษา ฉันสามารถให้คำแนะนำได้ว่าควรเรียนอะไรบ้าง:
- น่าแปลกที่ใจชอบการวิเคราะห์ความสามารถในการสร้างความสัมพันธ์เชิงตรรกะการคิดประเภทนี้ควรมีชัย
- ความสามารถและความปรารถนาที่จะเรียนรู้ไม่ควรสูญหาย (คุณจะต้องศึกษาด้วยตัวเองมาก) แน่นอนว่านี่เป็นมากกว่าสำหรับประเภทของผู้ที่มีอายุมากกว่า 35 ปี
- เหมือนซ้ำซาก แต่อย่าเริ่มเลยจะดีกว่าถ้าแรงจูงใจของคุณจำกัดอยู่เพียง “ฉันต้องการมีรายได้มาก/มากขึ้น”
ข้อเสียและความคาดหวังที่ไม่สมเหตุสมผลทั้งหมด เราจะอยู่ตรงไหนถ้าไม่มีพวกมัน?
- พวกเขาสัญญาว่าเมื่อมีการศึกษาระดับมัธยมศึกษาแล้วใครๆ ก็สามารถเข้าใจได้
ไม่จริงทั้งหมด แม้แต่การศึกษาระดับมัธยมศึกษาก็ยังแตกต่างออกไป ฉันเชื่อว่าในฐานะบุคคลที่อาศัยอยู่ในสมัยโบราณ)) เมื่อยังไม่มีการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างแพร่หลาย ควรมีเครื่องมือทางแนวคิดที่เพียงพอ แม้ว่าแรงจูงใจสูงจะเอาชนะทุกสิ่งได้
- พบว่ามีความรุนแรงค่อนข้างสูง
มันจะเป็นเรื่องยากสำหรับผู้ที่ทำงาน (โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขาที่ห่างไกลจากนี้) บางทีมันอาจจะคุ้มค่าที่จะแบ่งเวลาไม่เท่ากันระหว่างหลักสูตร แต่โดยหนึ่งในสามแรกมากกว่านั้น และต่อๆ ไปตามลำดับจากมากไปน้อย
- ตามที่คาดไว้ เกิดปัญหาทางเทคนิค
ในฐานะบุคคลที่มีส่วนร่วมในโครงการครบวงจร ฉันเข้าใจว่าอย่างน้อยในตอนแรก มันเป็นไปไม่ได้หากปราศจากปัญหาทางเทคนิค พวกเขาพยายามอย่างหนักเพื่อแก้ไขทุกอย่างให้เร็วที่สุด
- ครูไม่ตอบสนองตรงเวลาใน Slack เสมอไป
“ตรงเวลา” เป็นแนวคิดสองเท่า ในกรณีนี้ ตรงเวลา คือเวลาที่คุณต้องการ เนื่องจากนักศึกษาที่ทำงานจัดสรรเวลาในการศึกษาและความเร็วในการตอบคำถามเป็นสิ่งสำคัญสำหรับพวกเขา เราต้องการครูเพิ่ม
- จำเป็นต้องมีแหล่งข้อมูลภายนอก (บทความ หลักสูตรเพิ่มเติม)
Yandex.Practicum แนะนำบางบทความ แต่ยังไม่เพียงพอ ฉันสามารถแนะนำควบคู่ไปกับการเสริมหลักสูตรใน Stepik - Big Data สำหรับผู้จัดการ (สำหรับการพัฒนาทั่วไป), การเขียนโปรแกรมใน Python, พื้นฐานของสถิติ, ทั้งสองส่วนด้วย Anatoly Karpov, ฐานข้อมูลเบื้องต้น, ทฤษฎีความน่าจะเป็น (2 โมดูลแรก)
ข้อสรุป
โดยรวมแล้วหลักสูตรนี้ทำได้ดีมากและมีเป้าหมายเพื่อเป็นทั้งด้านการศึกษาและการสร้างแรงจูงใจ ฉันยังต้องเชี่ยวชาญหลายสิ่งหลายอย่าง แต่ตอนนี้มันไม่ทำให้ฉันกลัว ฉันมีแผนปฏิบัติการที่มีความหมายอยู่แล้ว ค่าใช้จ่ายมีราคาไม่แพงมาก - เงินเดือนเดียวสำหรับนักวิเคราะห์ในตำแหน่งต่ำสุด การปฏิบัติมากมาย ช่วยเหลือทุกอย่างตั้งแต่เรซูเม่ไปจนถึงอุปกรณ์กาแฟ
ที่มา: will.com