Tôi chia sẻ kinh nghiệm đào tạo về Yandex.Practicum của mình cho những ai muốn học một chuyên ngành hoàn toàn mới hoặc chuyển từ các lĩnh vực liên quan. Theo ý kiến chủ quan của tôi, tôi sẽ gọi đó là bước đầu tiên bước vào nghề. Rất khó để biết chính xác ngay từ đầu những gì cần học, bởi vì mỗi người đều có một lượng kiến thức nhất định, và khóa học này sẽ dạy cho bạn rất nhiều điều, và mọi người sẽ tự hiểu được kiến thức về lĩnh vực nào họ sẽ cần trau dồi thêm kiến thức. - trong hầu hết các trường hợp, các khóa học bổ sung miễn phí là đủ.
Làm thế nào tôi nảy ra “suy nghĩ” về phân tích?
Trong vài năm, cô đã tham gia vào việc tạo ra các cửa hàng trực tuyến và bảo trì chúng (tiếp thị, quảng cáo, Yandex.Direct, v.v.). Tôi muốn thu hẹp phạm vi hoạt động của mình và chỉ làm những việc trong phạm vi rộng mà tôi thích nhất. Hơn nữa, tôi thậm chí còn không biết tên nghề nghiệp tương lai của mình, chỉ có những yêu cầu tương đối cho quá trình làm việc. Việc tự học các chương trình và công cụ chưa bao giờ là trở ngại đối với tôi, vì vậy tôi quyết định tìm nơi có thể áp dụng kinh nghiệm của mình và học hỏi những điều mới.
Lúc đầu, tôi nghĩ đến việc học lên bậc học thứ hai hoặc đào tạo lại chuyên môn, vì các khóa học này có vẻ như một điều gì đó phù phiếm. Khi xem qua nhiều lựa chọn khác nhau, tôi vô tình tìm thấy Yandex.Practice. Có rất ít ngành nghề, trong số đó có nhà phân tích dữ liệu, mô tả rất thú vị.
Tôi bắt đầu nghiên cứu những gì có sẵn trong phân tích thông tin để có được nền giáo dục đại học thứ hai, nhưng hóa ra thời gian đào tạo khá dài đối với một lĩnh vực mà mọi thứ đang thay đổi rất nhanh; các cơ sở giáo dục đại học khó có thể có thời gian để đáp ứng đến điều này. Tôi quyết định xem thị trường cung cấp những gì ngoài Hội thảo. Hầu hết những người tham gia lại đề xuất khoảng thời gian 1-2 năm rất dài, nhưng tôi muốn có sự phát triển song song: bước vào nghề ở những vị trí thấp hơn và đào tạo thêm.
Những gì tôi mong muốn trong nghề (Tôi không xem xét quá trình làm việc)
- Tôi muốn đào tạo trở thành một quá trình lâu dài trong nghề nghiệp của tôi,
- Tôi đối phó tốt với các hoạt động thường ngày nếu tôi thấy một mục tiêu thú vị, nhưng tôi muốn thực hiện đa nhiệm để quy trình làm việc không bao gồm một số hành động máy móc,
- để doanh nghiệp thực sự cần nó và không chỉ (chính thị trường xác nhận điều này bằng rúp hoặc đô la),
- có yếu tố độc lập, trách nhiệm, “chu trình đầy đủ”,
- vẫn còn chỗ để phát triển (hiện tại tôi coi đó là hoạt động khoa học và học máy).
Vì vậy, sự lựa chọn rơi vào Yandex.Practicum vì:
- thời gian học (chỉ sáu tháng),
- ngưỡng đầu vào thấp - họ hứa rằng ngay cả khi có trình độ học vấn trung học, bạn vẫn có thể thành thạo một nghề,
- giá bán,
- họ sẽ trả lại tiền nếu bạn hiểu rằng nghề này không phù hợp với bạn (có một số quy định khá công bằng),
- thực hành và thực hành lại - các dự án thực tế sẽ được đưa vào danh mục đầu tư (tôi coi đây là điều quan trọng nhất),
- định dạng trực tuyến, hỗ trợ,
- khóa học giới thiệu miễn phí về Python, cũng ở giai đoạn này bạn hiểu liệu mình có cần nó hay không,
- Ngoài ra, bạn cần xem xét loại bộ nhớ bạn có. Tốc độ và sự thành công của việc đào tạo sẽ phụ thuộc vào điều này. Điều rất quan trọng đối với tôi là tài liệu giáo dục phải ở dạng văn bản, vì cá nhân tôi có trí nhớ hình ảnh phát triển nhất. Ví dụ: Geekbrains có tất cả tài liệu giáo dục ở định dạng video (theo thông tin từ khóa đào tạo). Đối với những người tiếp nhận thông tin bằng tai, định dạng này có thể phù hợp hơn.
Mối quan tâm:
- đã tham gia buổi phát sóng đầu tiên và hiểu rằng, giống như bất kỳ sản phẩm mới nào, chắc chắn sẽ có những thiếu sót về mặt kỹ thuật,
- Tôi hiểu rằng không có vấn đề gì về việc làm bắt buộc.
Quá trình học tập đang diễn ra như thế nào?
Để bắt đầu, bạn phải tham gia khóa học giới thiệu miễn phí về Python và hoàn thành tất cả các nhiệm vụ, vì nếu bạn không hoàn thành nhiệm vụ trước thì nhiệm vụ tiếp theo sẽ không xuất hiện. Tất cả các nhiệm vụ tiếp theo trong khóa học đều được cấu trúc theo cách này. Nó cũng giải thích nghề nghiệp là gì và liệu nó có đáng để tham gia khóa học hay không.
Có thể nhận trợ giúp trên Facebook, VKontakte, Telegram và giao tiếp cơ bản trong Slack.
Phần lớn giao tiếp trong Slack diễn ra với giáo viên khi hoàn thành trình mô phỏng và trong khi hoàn thành dự án.
Nói ngắn gọn về các phần chính
Chúng tôi bắt đầu đào tạo bằng cách tìm hiểu sâu về Python và bắt đầu sử dụng Jupyter Notebook để chuẩn bị các dự án. Đã ở giai đoạn đầu tiên, chúng tôi đang thực hiện dự án đầu tiên. Ngoài ra còn có phần giới thiệu về nghề và yêu cầu của nó.
Ở giai đoạn thứ hai, chúng tôi tìm hiểu về xử lý dữ liệu, ở tất cả các khía cạnh của nó và bắt đầu nghiên cứu và phân tích dữ liệu. Ở đây có thêm hai dự án nữa được thêm vào danh mục đầu tư.
Sau đó là khóa học về phân tích dữ liệu thống kê + dự án.
Phần thứ ba đầu tiên đã hoàn thành, chúng tôi đang thực hiện một dự án đúc sẵn lớn.
Đào tạo thêm về cách làm việc với cơ sở dữ liệu và làm việc bằng ngôn ngữ SQl. Một dự án khác.
Bây giờ, hãy đi sâu hơn vào phân tích, phân tích tiếp thị và tất nhiên là cả dự án.
Tiếp theo – thử nghiệm, giả thuyết, thử nghiệm A/B. Dự án.
Bây giờ là một bản trình bày trực quan về dữ liệu, bản trình bày, thư viện Seaborn. Dự án.
Phần thứ ba thứ hai đã hoàn thành - một dự án hợp nhất lớn.
Tự động hóa quá trình phân tích dữ liệu. Giải pháp phân tích luồng. Bảng điều khiển. Giám sát. Dự án.
Phân tích dự đoán. Phương pháp học máy. Hồi quy tuyến tính. Dự án.
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP. Dựa trên kết quả, chúng tôi nhận được chứng chỉ giáo dục bổ sung.
Tất cả các dự án đang triển khai đều mang tính chất ứng dụng trong nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau: ngân hàng, bất động sản, cửa hàng trực tuyến, sản phẩm thông tin, v.v.
Tất cả các dự án đều được kiểm tra bởi cố vấn Yandex.Practice - nhà phân tích làm việc. Giao tiếp với họ hóa ra cũng cực kỳ quan trọng, họ tạo động lực, nhưng đối với tôi điều quý giá nhất là vượt qua những sai lầm.
Một phần quan trọng là hội nghị truyền hình với các cố vấn và đào tạo qua video với các học viên được mời.
Ngoài ra còn có ngày lễ)) - một tuần giữa hai phần ba. Nếu quá trình diễn ra đúng tiến độ thì bạn nghỉ ngơi, nếu không thì bạn hoàn thành phần đuôi. Ngoài ra còn có chế độ nghỉ học dành cho những người vì lý do nào đó phải hoãn việc học.
Một chút về trình mô phỏng
Khóa học này mới, nhưng dường như dựa trên các khóa học khác, các chuyên gia Yandex biết đôi khi khó khăn như thế nào khi quá tải và thông tin “không vào được”. Vì vậy, chúng tôi quyết định giúp học sinh giải trí nhiều nhất có thể bằng những bức vẽ và bình luận hài hước, và tôi phải nói rằng, điều này thực sự giúp ích trong những giây phút tuyệt vọng khi bạn đang “vật lộn” với một nhiệm vụ.
Và đôi khi sự tuyệt vọng ập đến:
- Bạn, bạn đã tốt nghiệp đại học đã lâu và dường như bạn không nhớ gì cả, sau đó bạn nhìn thấy tiêu đề của chủ đề “Xấp xỉ chuẩn của phân bố nhị thức” và bạn bỏ cuộc, và bạn nghĩ rằng mình chắc chắn đã thắng' Tôi không hiểu điều này, nhưng sau này cả lý thuyết xác suất và thống kê ngày càng trở nên dễ hiểu và thú vị hơn đối với bạn,
- hoặc bạn nhận được điều này:
Lời khuyên dành cho sinh viên tương lai: 90% lỗi là do bạn mệt mỏi hoặc quá tải với thông tin mới. Hãy nghỉ ngơi nửa giờ hoặc một giờ và thử lại, theo quy luật, trong thời gian này bộ não của bạn sẽ xử lý và quyết định mọi thứ cho bạn)). Và 10% nếu bạn không hiểu chủ đề - hãy đọc lại và mọi thứ chắc chắn sẽ ổn!
Trong quá trình đào tạo, một chương trình đặc biệt đã xuất hiện để hỗ trợ việc làm: soạn sơ yếu lý lịch, thư xin việc, lập danh mục đầu tư, chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn, v.v. với các chuyên gia từ bộ phận nhân sự. Điều này hóa ra cực kỳ quan trọng đối với tôi, vì tôi nhận ra rằng mình đã không đi phỏng vấn trong nhiều năm.
Gần kết thúc quá trình học tập của mình, tôi có thể tư vấn những điều mong muốn có được:
- Kỳ lạ thay, thiên hướng phân tích, khả năng xây dựng các mối quan hệ logic, kiểu suy nghĩ này lại chiếm ưu thế,
- không nên đánh mất khả năng và ham muốn học hỏi (bạn sẽ phải tự học rất nhiều), điều này tất nhiên là nhiều hơn đối với nhóm người trên 35 tuổi,
- chỉ là tầm thường, nhưng tốt hơn hết là đừng bắt đầu nếu động lực của bạn chỉ giới hạn ở việc “Tôi muốn kiếm nhiều/nhiều hơn”.
Những bất lợi và những kỳ vọng không hoàn toàn chính đáng, chúng ta sẽ ở đâu nếu không có chúng?
- Họ hứa rằng với trình độ học vấn trung học thì ai cũng có thể hiểu được.
Không hoàn toàn đúng, ngay cả giáo dục phổ thông cũng có sự khác biệt. Tôi tin rằng, với tư cách là một người sống ở thời cổ đại)), khi Internet chưa được sử dụng rộng rãi, cần có một bộ máy khái niệm đầy đủ. Mặc dù vậy, động lực cao sẽ chinh phục được mọi thứ.
- Cường độ hóa ra khá cao.
Sẽ khó khăn cho những người đang làm việc (đặc biệt là trong lĩnh vực xa lĩnh vực này), có lẽ nên phân bổ lại thời gian không đều nhau giữa các khóa học mà bằng một phần ba đầu tiên nhiều hơn, v.v. theo thứ tự giảm dần.
- Đúng như dự đoán, đã xảy ra sự cố kỹ thuật.
Là người tham gia vào các dự án có cả chu trình, tôi hiểu rằng, ít nhất lúc đầu, không thể không có vấn đề kỹ thuật. Các anh chàng đã cố gắng rất nhiều để khắc phục mọi thứ nhanh nhất có thể.
- Giáo viên không phải lúc nào cũng trả lời đúng giờ trong Slack.
“Đúng giờ” là một khái niệm có hai phần, trong trường hợp này, đúng giờ, là thời gian bạn cần, vì sinh viên đang đi làm phân bổ một khoảng thời gian để học và tốc độ trả lời câu hỏi là rất quan trọng đối với họ. Chúng tôi cần nhiều giáo viên hơn.
- Cần có các nguồn bên ngoài (bài báo, khóa học bổ sung).
Một số bài viết được Yandex.Practice khuyên dùng, nhưng điều này là chưa đủ. Tôi có thể giới thiệu song song với việc bổ sung các khóa học về Stepik - Dữ liệu lớn dành cho người quản lý (để phát triển chung), Lập trình bằng Python, Nguyên tắc thống kê cơ bản, cả hai phần với Anatoly Karpov, Giới thiệu về Cơ sở dữ liệu, Lý thuyết xác suất (2 học phần đầu tiên).
Kết luận
Nhìn chung, khóa học được thực hiện rất tốt và nhằm mục đích vừa mang tính giáo dục vừa tạo động lực. Tôi vẫn cần phải nắm vững rất nhiều thứ, nhưng bây giờ điều đó không còn làm tôi sợ hãi nữa, tôi đã có một kế hoạch hành động đầy ý nghĩa. Chi phí rất phải chăng - một mức lương cho một nhà phân tích ở vị trí thấp nhất. Rất nhiều thực hành. Trợ giúp mọi thứ từ sơ yếu lý lịch đến nguồn cung cấp cà phê.
Nguồn: www.habr.com