پچھلے تین سالوں میں، میں نے 3 بڑے کثیر ماہی کورسز اور چھوٹے کورسز کا ایک اور پیک لیا ہے۔ میں نے ان پر 300 روبل سے زیادہ خرچ کیے اور اپنے مقاصد حاصل نہیں کر سکے۔ ایسا لگتا ہے کہ میں نے نتیجہ اخذ کرنے اور آخری کورس میں سب کچھ ٹھیک کرنے کے لیے کافی ٹکر ماری ہے۔ ٹھیک ہے، اسی وقت اس کے بارے میں ایک نوٹ لکھیں.
میں کورسز کی فہرست دوں گا (میں نوٹ کرتا ہوں کہ وہ سب شاندار ہیں۔ حتمی نتائج ان کوششوں کے مطابق ہیں جو میں نے ڈالی ہیں۔):
- 2017—HSE سکول آف ڈیزائن میں سالانہ آف لائن کورس "ڈیجیٹل پروڈکٹ ڈیزائن"۔ مقصد ڈیزائنر بننا ہے۔ نتیجہ یہ ہے کہ میں نے آخری سہ ماہی کو مکمل طور پر چھوڑ دیا اور اپنا ڈپلومہ مکمل نہیں کیا۔ زیرو انٹرویوز، صفر آفرز۔
- 2018 - گوربونوف بیورو کے اسکول آف لیڈرز میں 7 ماہ تک تعلیم حاصل کی۔ مقصد ڈیزائن ٹیم میں مینیجر بننا ہے۔ نتیجہ: مجھے تعلیمی پروجیکٹ کے لیے ٹیم نہیں مل سکی (کیونکہ میں نے کوشش بھی نہیں کی)، اور نتیجے کے طور پر، میں خراب تعلیمی کارکردگی کی وجہ سے دستبردار ہو گیا۔ ایک انٹرویو، صفر پیشکش۔
- 2019 — Yandex.Practice میں "ڈیٹا تجزیہ کار" کورس۔ مقصد ایک تجزیہ کار کے طور پر نوکری تلاش کرنا اور "IT میں داخل ہونا" ہے۔ کورس کے اختتام سے تین ہفتے قبل عبوری نتیجہ موضوع پر دو ذاتی منصوبے ہیں، اضافی مواد کو پڑھا اور درجہ بندی کیا گیا ہے۔ میں نے اپنے ریزیومے کے لیے تین طریقے بنائے، آسامیوں کے لیے ڈیڑھ درجن جوابات بھیجے، 5 جوابات موصول ہوئے، اور دو انٹرویوز پاس ہوئے۔ اب تک زیرو آفرز بھی ہیں۔
میں نے وہ طریقے اور اصول اکٹھے کیے جن کے ساتھ میں اپنی پڑھائی کے دوران آیا تھا۔ میں نے اسے مشروط زمروں میں تقسیم کیا: ہر وقت کے لیے، مطالعہ سے پہلے، مطالعہ کے دوران اور بعد میں (نوکری کی تلاش)۔
میٹا سکلز وہ ہیں جو کسی بھی صورت میں کارآمد ہوں۔
وقت کی منصوبہ بندی اور معمولات - جب بالکل مطالعہ کرنا ہے۔ "ٹائم سلاٹ" کسی سرگرمی کے لیے مقررہ وقت ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر، کام سے پہلے صبح دو گھنٹے۔ میں نے ایک روزمرہ کا معمول تیار کیا ہے اور وہاں ایک نام نہاد ہے۔ "مضبوط اوقات" وہ وقت ہوتے ہیں جب میرا برتن ابل رہا ہوتا ہے اور میں مشکل کام کر سکتا ہوں۔
سیکھنے کے مقصد کو سمجھنا۔ اگر "صرف اس کی خاطر"، تو یہ بہترین مشغلہ ہے، اور بدترین طور پر، تاخیر کی ایک شکل ہے۔ لیکن اگر کام آپ کے پیشے کو تبدیل کرنا ہے، تو یہ بہتر ہے کہ پہلے سے اس کی نشاندہی کریں۔
میں نے اکثر کورسیرا پر 5 کورسز کے لیے زبردستی سائن اپ کیا اور پھر ان میں سے صفر کو مکمل کیا۔ اگلی بار جب میں نے سائٹ کا دورہ کیا تو چھ ماہ بعد تھا، لیکن صرف 10 کورسز کے لیے دوبارہ سائن اپ کرنے کے لیے۔
پریکٹم کورس میں میرے ساتھی اولیگ یوریف نے مزید کہا:آپ کو اس کورس کو کرنے سے انکار کرنے کی طاقت کی ضرورت ہے جو آپ کے لئے غیر دلچسپ ہو گیا ہے، میں نے اس معاملے پر درجنوں گھنٹے صرف کیے، صرف اپنی کمال پسندی کی وجہ سے، قیاس ہے کہ ایک بار شروع کرنے کے بعد، مجھے ختم کرنے کی ضرورت ہے" مجھے مت دو ڈوب آپ
پیر کو شروع کریں۔. یہ معمولی لگتا ہے، لیکن ہفتہ وار سپرنٹ ٹاسک کو جمعہ تک ملتوی کرنا برا خیال ہے۔ یہاں تک کہ پیر سے شروع ہونے کے بعد، میں اکثر وقت مقررہ سے پہلے ہی کام ختم کر پاتا تھا۔ (بیوروکریٹک اصول دیکھیں"")
گوگل سرچ. سوالات جیسے "گراف پر رنگ تبدیل کرنے کا طریقہ" یا "فنکشن میں کون سی دلیل اس کے لیے ذمہ دار ہے۔" یہاں، ویسے، انگریزی کا علم کام آتا ہے - یہاں مزید جوابات ہیں اور آپ کی ضرورت کو جلدی سے تلاش کرنے کے زیادہ امکانات ہیں۔
ٹچ ٹائپنگ. زیادہ تر وقت آپ کو کچھ لکھنا پڑے گا: اگر آپ اسے کم از کم 10% تیزی سے کرتے ہیں، تو آپ کو ایک اضافی ایپی سوڈ دیکھنے کا وقت مل سکتا ہے 😉 دن میں 10-15 منٹ کام کے لیے۔
متن کے ساتھ کام کرنے کے لیے شارٹ کٹ کیز۔ اکثر آپ کو کرسر کو متن یا کوڈ کی شیٹ پر چلانا پڑتا ہے۔ شارٹ کٹ کیز آپ کو پورے الفاظ یا لائنوں کو منتخب کرنے اور الفاظ کے درمیان منتقل کرنے میں مدد کرتی ہیں۔ لائف ہیکر پر۔
نوٹ کرنا. سیکھنے کے اہرام کا اصول: پڑھیں → لکھا ہوا → زیر بحث → دوسرے کو پڑھایا گیا۔ نوٹ کے بغیر، یہ اس طرح نکلا: مواد کے آغاز میں، "اس طرح فنکشن کو کہا جاتا ہے، یہ پیرامیٹرز ہیں، یہاں نحو ہے،" پھر مزید معلومات کا ایک گروپ۔ جب پریکٹس کی بات آئی تو میں نے کوڈ ایڈیٹر کھولا... اور تھیوری کو دوبارہ پڑھنے گیا۔
پہلے سے تیاری (شروع سے پہلے چھ ماہ سے ایک سال)
انگریزی - ایک مطلوبہ مہارت۔ تمام جدید علم انگریزی میں ہے۔ غیر اعلی درجے والے انگریزی میں بھی ہیں، حالانکہ ان میں سے کچھ کا ترجمہ ہو چکا ہے۔ اور پروگراموں کی تمام دستاویزات بھی انگریزی میں ہیں۔ زبردست لیکچرز اور پوڈ کاسٹ کا ذکر نہ کرنا۔
کورس سیکھنے کا طریقہ سیکھنا کورسیرا یا اس کی کتاب پر باربرا اوکلےایک ریاضی دان کی طرح سوچیں۔"(انگریزی: Mind for Numbers)۔ یا کم از کم . سیکھنے کے دوران دماغ کیسے کام کرتا ہے اس کے بارے میں بنیادی چیزوں کو سمجھنے میں آپ کی مدد کرتا ہے۔ اس کے علاوہ وہ اس ڈیٹا کی بنیاد پر اچھے عملی مشورے دیتے ہیں۔
مالی تکیا۔ اکاؤنٹ میں 6 ماہانہ تنخواہ (زیادہ بہتر ہے) بہت کارآمد ثابت ہوں گے جب آپ کو 50 ہزار ماہانہ کے عوض جونیئر عہدوں پر کسی نئے پیشے میں پہلا تجربہ حاصل کرنا ہے۔ ( Tinkoff میگزین میں ایک تکیے کے بارے میں یا پوڈلوڈکا پوڈ کاسٹ)
Yandex.Practicum پر "ڈیٹا تجزیہ کار" کورس کے لیے سفارشات
یہ میرا آخری کورس ہے، اور اب تک میری سرگرمی کے لحاظ سے سب سے زیادہ کامیاب ہے، اس لیے اس کے تاثرات تازہ ترین ہیں۔
تربیت کے آغاز سے پہلے
پہلے سے بنیادی کورسز لینے سے آپ کو اپنی پڑھائی کے دوران کام کے بارے میں سوچنے میں بہت مدد ملے گی۔
- ازگر , ,
- SQL - ,
- اعداد و شمار کی بنیادی باتیں - .
اگر تربیت کا مقصد ملازمتوں کو تبدیل کرنا ہے، تو ایک دھوکہ دہی کا کوڈ مدد کرے گا - تربیت کے لیے زیادہ وقت دینے کے لیے اپنے اہم کام پر بوجھ کو کم کریں۔ نہ صرف خود تربیت کے لیے، بلکہ اضافی مواد کا مطالعہ کرنے، لیکچر دیکھنے، اپنے پروفائل کی بنیاد پر ذاتی پروجیکٹ کرنے، ملاقاتوں اور انٹرویوز میں جانے کے لیے بھی۔
«... میں تربیت اور پالتو جانوروں کے منصوبے کے لیے وقت خالی کرنے کے لیے اپنی موجودہ ملازمت میں پارٹ ٹائم پر جاؤں گا۔"- سے Ivan Zamesin ایک نیا پیشہ کیسے حاصل کرنے کے بارے میں
تربیت کے دوران
لائبریریوں کے لیے دستاویزات پڑھیں. جب بھی میں کوڈ لکھنے بیٹھا، مجھے دستاویزات میں کچھ دیکھنے کی ضرورت تھی۔ لہذا، مرکزی صفحات کو بک مارک کیا گیا تھا: پانڈاس (ڈیٹا فریم، سیریز)، تاریخ کا وقت۔
تھیوری سے کوڈ کاپی نہ کریں۔. جہاں تک ممکن ہو تمام فنکشنز کو ہاتھ سے لکھیں۔ اس سے آپ کو انہیں یاد رکھنے اور زبان کے نحو کو سمجھنے میں مدد ملے گی۔ یہ بعد میں کام آئے گا۔
آپ تمام دستاویزات نہیں پڑھ سکتے — آپ لغت سے زبان نہیں سیکھ سکتے۔ مفید پروگرامنگ تکنیک سیکھنے کے لیے، یہ دوسرے لوگوں کے کوڈ کو دیکھنے میں مدد کرتا ہے۔ بہتر ہے کہ اسے دہرانے کی کوشش کریں اور ہر سطر میں درمیانی نتائج کو دیکھیں - اس طرح آپ سمجھ سکتے ہیں کہ وہاں کیا ہو رہا ہے اور اسے بہتر طریقے سے یاد رکھ سکتے ہیں۔
اضافی لٹریچر پڑھیںجو ہر سبق کے آخر میں دیا جاتا ہے۔ اس سے آپ کو گہری تفہیم حاصل کرنے میں مدد ملتی ہے اور مستقبل کے موضوعات (اور انٹرویوز!) میں یقینی طور پر کام آئے گا۔ آرٹیکلز (اگر کوئی ہے) کے کوڈ کو ہاتھ سے دہرانے میں بہت مدد ملتی ہے، چاہے ایسا لگتا ہو کہ سب کچھ آسان ہے۔
اپنے منصوبے خود کریں۔. نظریاتی علم کو مستحکم کرنے اور مواد کو حقیقی حالات میں سمجھنے میں مدد کرتا ہے - جب نظریہ سے کوئی واضح کام اور مثال نہ ہو جسے نقل کیا جا سکے۔ ہر قدم پر خود سوچنا پڑتا ہے۔ یہ ارادوں کی سنجیدگی کو بھی ظاہر کرتا ہے اور پورٹ فولیو کے مستقبل کے لیے کام کرتا ہے۔
جب میں نے اپنا پہلا Python کورس کیا تو میں اپنے لیے ایک پروجیکٹ لے کر آیا اور Ilya Birman کے بلاگ کو پارس کیا: اس سے مجھے زبان کے نحو کے عادی ہونے اور یہ سمجھنے میں مدد ملی کہ BeautifulSoup لائبریری کیسے کام کرتی ہے اور پانڈا میں ڈیٹا فریم کے ساتھ کیا کیا جا سکتا ہے۔ اور جب ہم نے بعد میں ورکشاپ میں ویژولائزیشن کا سبق لیا تو میں ایسا کرنے کے قابل تھا۔ .
خصوصی بلاگز، کمپنیوں، ٹیلیگرام اور یوٹیوب چینلز، پوڈ کاسٹس کو سبسکرائب کریں۔ آپ نہ صرف جدید ترین مواد دیکھ سکتے ہیں، بلکہ واقف الفاظ یا صرف مقبول ترین الفاظ کی تلاش میں آرکائیو کے ذریعے کنگھی بھی کر سکتے ہیں۔
ایک معمول کا انتخاب کریں اور اس پر قائم رہیں۔
دن بھر وقفے لیں۔ - پومودورو تکنیک یہاں مدد کرتی ہے۔ ایک مسئلہ کو تین دن تک نہ گھیریں- بہتر ہے کہ سیر کے لیے جائیں، ہوا لیں، اور حل خود ہی آجائے گا۔ اگر نہیں، تو اپنے ساتھیوں یا سرپرست سے پوچھیں۔
ہفتے بھر میں وقفے لیں۔ دماغ کو موصول ہونے والے مواد کو ضم کرنے کے لیے وقت درکار ہوتا ہے؛ ریبوٹس اس میں مدد کرتے ہیں - نئی معلومات کے binge جذب سے ایک یا دو دن کے لیے مکمل طور پر منقطع ہونا۔ مثال کے طور پر، اختتام ہفتہ پر۔ تربیت ایک میراتھن ہے، یہ ضروری ہے کہ آپ اپنی طاقت کا حساب لگائیں تاکہ آدھے فاصلہ پر مر نہ جائیں۔
سونے کے لئے! صحت مند اور کافی نیند اچھی طرح سے کام کرنے والے دماغ کی بنیاد ہے۔
جم کولنز نے شاندار لوگوں کی کامیابیوں کا تجزیہ کیا اور ایک سادہ اصول کے ساتھ آیا - "بیس میل مارچ":
ایک بیس میل کے مارچ میں ایک خاص مدت کے اندر کچھ سنگ میلوں کو حاصل کرنا شامل ہوتا ہے - سب سے زیادہ استقامت اور مستقل مزاجی کے ساتھ، ایک طویل عرصے میں۔ ان اصولوں کی تعمیل دو وجوہات کی بناء پر آسان نہیں ہے: مشکل وقت میں رضاکارانہ وعدوں کی تعمیل کرنا مشکل ہے، اور جب تمام حالات تیز رفتار پیشرفت کے حق میں ہوں تو اپنی رفتار پر قابو پانا اور بھی مشکل ہے۔.
اساتذہ، کیوریٹرز اور ساتھی طلباء کے ساتھ تعامل
جب احاطہ کیے گئے مواد کے بارے میں کوئی سوال پیدا ہوتا ہے، تو کیوریٹروں، سرپرستوں اور ڈین کے دفتر سے پریشان ہوں۔ ایک استاد علم کی منتقلی کے لیے وہی ٹول ہے جیسا کہ تھیوری والے صفحات یا کوڈ کے ساتھ سمیلیٹر۔
عام طور پر، مشاورت سے پہلے، یہ یاد رکھنا مشکل ہوتا ہے کہ کورس کے دوران کیا مشکل تھا، اس لیے میں تجویز کرتا ہوں کہ سوالات اٹھتے ہی لکھ لیں۔ ٹھیک ہے، عام طور پر، مشاورت کے لئے جانا مفید ہے.
جائزہ کے لیے نتیجہ تیزی سے بھیجیں - اس طرح آپ اسے بہتر بنانے کے لیے مزید تکرار کر سکتے ہیں۔
«ہر پروجیکٹ میں اپنے کچھ مائیکرو اہداف کو لاگو کرنے کی کوشش کریں۔ مثال کے طور پر، لوپس کو ترک کریں، پھر فہرست کی تفہیم کا استعمال کریں، پھر اپنی پیشرفت کو محسوس کرنے کے لیے زنجیر بنانے کے طریقے استعمال کریں۔ اگر آپ پروجیکٹ میں ضرورت سے زیادہ کام کرنا چاہتے ہیں تو آپ کو یہ کرنے کی ضرورت ہے، لیکن ایک علیحدہ لیپ ٹاپ میں، آپ مرکزی کام میں ایک لنک ڈال سکتے ہیں یا اسے اپنے سرپرست کو بھیج سکتے ہیں، معلوم کریں کہ وہ اس کے بارے میں کیا سوچتا ہے۔"ساتھی طالب علم اولیگ یوریف شامل کرتا ہے۔
سادہ سے پیچیدہ تک کام کریں۔ ایک پیچیدہ فنکشن یا ملٹی اسٹیج ڈیٹا پروسیسنگ لکھنے کے لیے بہتر ہے کہ کسی سادہ چیز سے شروعات کی جائے اور آہستہ آہستہ پیچیدگی میں اضافہ کیا جائے۔
اہم چیز ارد گرد کے لوگ ہیں: ساتھی طلباء، کیوریٹر، سرپرست، ورکشاپ کا عملہ۔ اگر آپ سب ایک ساتھ ایک ہی جگہ پر ہیں، تو آپ کے پاس ایک جیسا راستہ اور مشترکہ اقدار ہونے کا ایک اچھا موقع ہے۔ وہ تعلیم کو بھی اہمیت دیتے ہیں اور خود کو ترقی دینے کی کوشش کرتے ہیں۔ اور چھ ماہ میں وہ ایک نئی خاصیت میں آپ کے ساتھی ہوں گے۔ ہر ایک کو بات چیت کرنے میں سخت دقت ہوتی ہے (خاص طور پر پہلے) لیکن اس رکاوٹ پر قابو پانا اس کے قابل ہے۔
ملازمت کی تلاش۔
اگر تربیت کا مقصد ملازمتوں کو تبدیل کرنا ہے، تو آپ کو جلد شروع کرنا چاہیے۔ اس عمل میں اوسطاً کئی ماہ لگتے ہیں۔ کورس کے اختتام تک نوکری تلاش کرنے کے لیے، آپ کو پہلے سے ہی درمیان میں شروع کرنا ہوگا۔ اور اگر آپ کے پاس پہلے سے ہی کچھ متعلقہ تجربہ ہے، تو آپ شروع سے شروع کر سکتے ہیں۔
یہ سمجھنے کے لیے کھلی آسامیاں دیکھیں کہ مارکیٹ کو کس چیز کی ضرورت ہے: وہ کس قسم کے لوگوں کی تلاش کر رہے ہیں، مہارت کے تقاضے کیا ہیں، ٹولز کا ڈھیر کیا ہے۔ اور وہ کتنی رقم دینے کو تیار ہیں!
جواب دیں، ٹیسٹ لیں اور انٹرویوز پاس کریں - ہر ایک کے بعد آپ کا عالمی نظریہ تھوڑا بدل جائے گا۔ اس سے یہ سمجھنے میں بھی مدد ملتی ہے کہ تربیت میں کون سا مواد غائب ہے۔ مثال کے طور پر، بہت سی آسامیوں میں وہ SQL مانگتے ہیں اور ٹیسٹ ٹاسک میں اس کے بارے میں اپنے علم کی جانچ کرتے ہیں، لیکن ورکشاپ میں انہوں نے Python کے برعکس اس کا زیادہ حصہ نہیں دیا۔
لوگوں کو مشورہ کے لیے لکھیں (یا صرف شکریہ)۔ کانفرنس کے لیکچررز، بلاگ اور پوڈ کاسٹ مصنفین، صرف اچھے لوگ جن کی آپ پیروی کرتے ہیں۔
اپنے سوالات لائیو پوچھنے کے لیے موضوعاتی آف لائن ایونٹس میں شرکت کریں۔ یاد رہے کہ ایونٹس کے لیکچرز یوٹیوب پر بھی دیکھے جاسکتے ہیں اور لوگ کمیونیکیشن اور نیٹ ورکنگ کے لیے خود ایونٹس میں آتے ہیں۔
مجھے کوئی بھی رائے اور خاص طور پر مشورہ ملنے پر خوشی ہوگی کہ ایک نیا تجزیہ کار کس طرح نئے پیشے میں ترقی کرسکتا ہے۔
Oleg Yuryev اور Daria Grishko کے تعاون، مشورے اور زندگی کے تجربے کے لیے ان کا شکریہ.
ماخذ: www.habr.com