За останні три роки я проходив 3 великі багатомісячні курси і ще пачку курсів коротше. Витратив на них більше 300 000 ₽ і не досяг поставленої мети. Здається, я набив достатньо шишок, щоб зробити висновки і в останньому курсі зробити все як треба. Ну, і заразом написати про це замітку.

Наведу список із курсів (відзначу, що всі вони чудові; підсумкові результати відповідають докладеним мною зусиллям):

• 2017 річний офлайн курс «Дизайн цифрового продукту» в Школі Дизайну ВШЕ. Мета – стати дизайнером. Підсумок – останню чверть повністю прогуляв, диплом не зробив. Нуль співбесід, нуль офферів.
• 2018 – відучився 7 місяців у Школі Керівників Бюро Горбунова. Мета – стати менеджером у команді дизайнерів. Підсумок не зміг знайти команду для навчального проекту (бо навіть не намагався), в результаті відрахувався через неуспішність. Одна співбесіда, нуль офферів.
• 2019 - курс "Аналітик даних" в Яндекс.Практикумі. Мета - знайти роботу аналітиком і "увійти в АйТі". Проміжний підсумок за три тижні до кінця курсу — два особисті проекти на тему, додаткові матеріали прочитані та категоризовані. Зробив три підходи до резюме, відправив півтора десятки відгуків на вакансії, отримав 5 відповідей, пройшов дві співбесіди. Поки що теж нуль офферів.

Зібрав методи та принципи, до яких я здогадався за час навчання. Розбив за умовними категоріями: на всі часи, до навчання, під час навчання та після (пошук роботи).

Метанавіки - ті, що корисні в будь-якому випадку

Планування часу та режим – коли саме займатися навчанням. "Слоти часу" - фіксовані проміжки часу для заняття; наприклад, дві години вранці перед роботою. У мене склався розпорядок дня і є т.зв. "сильний годинник" - час, коли мій казанок варить і я можу робити складні речі.

Розуміння мети навчання. Якщо «просто так для себе», то це в кращому разі хобі, а в гіршому — одна з форм прокрастинації. А якщо стоїть завдання змінити професію, то краще її позначити заздалегідь.

Я часто в пориві записувався на 5 курсів на Coursera і потім проходив нуль з них. Наступного разу заходив на сайт через півроку, але щоб ще раз записатися вже на 10 курсів.

Олег Юр'єв – мій колега з курсу Практикуму – додає: «Ще потрібно мати в собі сили відмовитися від проходження курсу, який вам став нецікавий, я витратив десятки годин на цю справу, тільки через свій перфекціонізм, нібито почав, то й закінчити потрібно». Не дайте незворотним втрат втопити вас.

Починати у понеділок. Звучить банально, але відкладати завдання щодо тижневого спринту на п'ятницю — погана ідея. Навіть починаючи в понеділок, мені часто виходило закінчити роботу тільки перед самим дедлайном. (Див. бюрошний принцип «не впритул»)

Пошук у Google. Питання типу «як змінити колір на графіку» або «який аргумент відповідає у функції за те». Тут, до речі, знадобиться знання англійської — там більше відповідей і вищий шанс швидко знайти потрібний.

Сліпа печатка. Більшість часу доведеться щось писати: якщо робити це хоча б на 10% швидше, можна встигнути подивитися зайву серію 😉 Тренажер для роботи 10-15 хвилин на день.

Швидкі кнопки для роботи з текстом. Часто доводиться бігати курсором простирадлом тексту або коду. Швидкі кнопки допомагають вибирати цілі слова або рядки, переміщатися між словами. Стаття на Лайфхакер.

Робити конспекти. Принцип піраміди засвоєння матеріалу: прочитав → записав → обговорив → навчив іншого. Без конспектів виходило так: на початку матеріалу "ось так викликається функція, ось це параметри, ось синтаксис", потім ще купа інформації. Коли справа доходила до практики, я відкривав редактор коду… і йшов перечитувати теорію.

Передпідготовка (за півроку-рік до початку)

Англійська мова - Обов'язкова навичка. Всі передові знання англійською. Непередові — теж англійською, хоч частину й перекладено. І вся документація до програм теж англійською. Не кажучи вже про класні лекції та подкасти.

Курс Learning how to Learn Барбари Оклі на Coursera або її ж книгаДумай як математик(англ. Mind for Numbers). Або хоча б конспект. Допомагає зрозуміти базові речі про те, як працює мозок під час навчання. Плюс дають добрі практичні поради на основі цих даних.

Фінансова подушка. 6 місячних зарплат (більше — краще) на рахунку стануть у нагоді, коли доведеться напрацьовувати перший досвід у новій професії на молодших позиціях за 50 тисяч на місяць. (Серія нотаток про подушку в Тінькофф-Журналі або випуск про фінансову грамотність подкасту Podlodka)

Рекомендації для курсу «Аналітик даних» Яндекс.Практикума

Це мій останній курс, і поки що найвдаліший з точки зору моєї активності, тому враження від нього найсвіжіші.

До початку навчання

Попередньо пройти базові курси — дуже допоможе в ході навчання думати про завдання, а не інструмент.

• Python Степик, Соседадеми,
• SQL - Coursera,
• Основи статистики Степик.

Якщо мета навчання – змінити роботу, то допоможе чит-код – знизити навантаження на основній роботі, щоб більше часу приділяти навчанню. Не тільки на саме навчання, а й вивчення додаткових матеріалів, перегляд лекцій, створення особистих проектів за профілем, ходіння по мітапах та співбесідах.

«… я б перейшов на поточній роботі на парт-тайм, щоб звільнити час для навчання та пет-проекту» - з поради Івана Замесіна про те, як здобути нову професію

Під час навчання

Читати доки для бібліотек. Щоразу, коли я сідав за написання коду, мені треба було щось дивитися у документації. Тому основні сторінки опинилися в закладках: Pandas (dataframes, series), datetime.

Не копіювати код з теорії. Максимально писати всі функції руками. Це допоможе їх запам'ятати та зрозуміти синтаксис мови. Потім знадобиться.

Усі доки не прочитаєш — не можна вивчити мову за словником. Щоб дізнатися про корисні прийоми програмування допомагає дивитися чужий код. А краще пробувати повторити його і дивитися проміжні результати в кожному рядку — так можна зрозуміти, що там відбувається і краще запам'ятовувати.

Читати додаткову літературу, що дають наприкінці кожного уроку. Це допомагає глибше зрозуміти суть і, напевно, стане в нагоді в майбутніх темах (і на співбесідах!). Сильно допомагає повторити руками код із статей (якщо є), навіть якщо здається, що все просто.

Робити свої проекти. Допомагає закріпити теоретичні знання та розібратися з матеріалом у реальних умовах — коли немає чіткого завдання та прикладу з теорії, яку можна списати; доводиться самому продумувати кожен крок. Ще показує серйозність намірів та працює на майбутнє портфоліо.

Коли я пройшов свій перший курс з Python, я придумав собі проект і спарив блог Іллі Бірмана: це допомогло мені звикнути до синтаксису мови і зрозуміти, як працюють бібліотека BeautifulSoup і що можна робити з датафреймами в pandas. А коли в Практикумі ми потім пройшли урок із візуалізації, зміг зробити звіт з візуалізацією.

Підписатися на профільні блоги, компанії, канали у Телеграмі та ютуб, подкасти. Можна дивитися не тільки останні матеріали, а й прошерстити архів у пошуках знайомих слів або просто найпопулярнішими.

Вибрати режим та дотримуватись його.

Робити перерви протягом дня - Тут допомагає техніка Помодоро. Не тупити над одним завданням три дні – краще сходити прогулятися, подихати повітрям і рішення прийде саме. Якщо ні – запитати колег чи наставника.

Робити перерви протягом тижня. Мозку потрібен час, щоб засвоїти отриманий матеріал, у цьому допомагають перезавантаження - повністю відключитися на день-два від запійного поглинання нової інформації. Наприклад, у вихідні. Навчання – це марафон, важливо розрахувати сили, щоб не здохнути на половині дистанції.

спати! Здоровий і достатній сон — основа мозку, що добре працює.

Джим Коллінз проаналізував успіхи видатних людей та вивів простий принцип — «двадцятимільний марш»:

Двадцятимільний марш має на увазі досягнення певних орієнтирів за певний термін - з найбільшою завзятістю і постійністю протягом тривалого періоду. Дотримання цих принципів дається нелегко з двох причин: важко виконувати добровільні зобов'язання у лихоліття, ще важче стримувати свій темп, коли всі обставини сприяють прискореному просуванню.

Взаємодії з викладачами, кураторами та однокурсниками

Коли виникло питання щодо пройденого матеріалу, то смикати кураторів, наставників, деканат. Викладач - це такий самий інструмент передачі знань, як і сторінки з теорією або тренажер з кодом.

Зазвичай до консультації важко згадати, що було важко під час проходження курсу, тому рекомендую записувати питання відразу як тільки вони з'явилися. Ну і загалом корисно ходити на консультації.

Найшвидше відправляти результат на перевірку — так можна встигнути провести більше ітерацій для його покращення.

«Намагатися у кожному проекті реалізовувати якісь свої мікроцілі. Наприклад, відмовитися від циклів, потім використовувати list comprehension, потім методи чування, щоб відчувати свій прогрес. Якщо є бажання зробити більше, ніж потрібно в проекті, треба робити, але в окремому ноутбуці, можна вставити посиланням в основну роботу або вислати наставнику, дізнатися, що він думає з цього приводу.» - додає однокурсник Олег Юр'єв

Працювати від простого до складного. Щоб написати складну функцію або багатоступінчасту обробку даних, краще почати з чогось простого та поступово ускладнювати.

Головне - це люди навколо: однокурсники, куратори, наставники, співробітники Практикуму. Якщо ви разом опинилися в одному місці, великий шанс, що у вас схожий шлях і спільні цінності. Вони також цінують освіту та прагнуть розвиватися. А за півроку вони будуть вашими колегами у новій спеціальності. Всім важко спілкуватися (особливо спочатку), але подолання цієї перешкоди того варте.

Пошук роботи

Якщо мета навчання – змінити роботу, то варто почати раніше. Процес у середньому триває кілька місяців. Щоб знайти роботу до кінця курсу, треба розпочинати вже в середині. А якщо у вас вже є якийсь релевантний досвід, можна починати вже на початку.

Дивитись відкриті вакансії, щоб розуміти, що потрібно ринку: яких людей шукають, які вимоги до навичок, який стек інструментів. І скільки їм готові платити!

Відгукуватися, робити тестові і проходити співбесіди - після кожного наступного буде трохи змінюється думка. Ще це допомагає зрозуміти, якого матеріалу не вистачає у навчанні. Наприклад, у багатьох вакансіях запитують SQL і на тестових завданнях перевіряють його знання, а в Практикумі його давали не так багато, на відміну від Python.

Писати людям за порадою (або просто спасибі). Лекторам на конференція, авторам блогів та подкастів, просто крутим хлопцям, за якими стежиш.

Відвідувати тематичні офлайн заходи, щоб поставити свої запитання наживо. Пам'ятайте, що лекції з заходів можна подивитися і на Youtube, а самі заходи приходять за спілкуванням і нетворкінгом.

Буду радий будь-якого зворотного зв'язку і особливо порад, як аналітику-початківцю розвиватися в новій професії.

Дякую Олегу Юр'єву та Дар'ї Гришко за підтримку, поради та їх життєвий досвід.

Джерело: habr.com