Курс «Специалист по Data Science»: опыт прохождения БЕЗ опыта в программировании, но с хорошей базой в виде физфака за плечами
Вместо предисловия:*После очередного прогона подбора гиперпараметров, который жевал мозг компьютеру 40 минут, а метрики получились хуже чем были ДО подбора*- как я вообще вписалась в это?- о, я тебя щас напомню!! ты сходила на свадьбу за 1,5 мульта и решила, что хочешь денег, а не вот это вот все
Итак, я по специальности физик, много лет работала именно в экспериментальной физике и была довольна своей работой в целом, за исключением ЗП. Но это компенсировалось хорошим свободным графиком и возможностью совместительства. Увы, в один момент встал вопрос о том, что надо не только данные собирать, но и как-то их обрабатывать (а не отдавать коллегам, которые потом треплют нервы). Данных много, данные сложные, а машинное обучение как раз хайпует, еще и в друзьях появился датасаентис с неплохой по моим меркам зп.Я уже тетенька взрослая, с кучей занятий и семьей, поэтому просто взять и не зная что учить начать учить все я не могла, и это привело именно к практикуму.Мои ожидания до были в ключе "выучусь и натяну новые знания на старую работу", по факту все повернулось несколько иначе.
Дано:- хорошая база в разной математике, с которой надо стряхнуть пыль- возможность переработки большого массива информации- умение гуглить- код учебный писался где-то в районе 2 курса, а после раз в год с помощью лома и какой то матери матлаба могла написать програмулину чтобы данные обработать (не первичные). Питон не использовался никогда, опыт коммерческой разработки -9999- хреновый там-менеджмент, двое детей, проблемы со сном- кот, который считал, что без него код писать я точно не смогу, в качестве антистресса и одинокого слушателя криков "какого оно не работает?!"
Прежде чем заходить в практикум или примерять опыт на свою ситуацию - лучше понять исходник. Потому что от этого очень многое (ОЧЕНЬ) зависит.Начало практикума в бесплотной части:Начало практикума завлекает довольно простой задачкой, которая ведет тебя через все этапы разработки, знакомит с механиками практикума и постоянно тебя подбадривает.
У меня не было опыта в программировании на пайтоне, который тут является базовым языком, но приступы дежавю от когда-то пройденных мимо в универе паскале и С позволили без напрягов пройти все левой пяткой.Параллельно я проходила начальную часть курса по тестированию и анализу данных, но как-то в них все оказалось ну совсем просто, именно поэтому все таки было сделано решение оставаться на курсе datacsiense.Оплата:Итак, вводная часть окончена, пора расставаться с деньгами.
Я выбрала курс с пометкой "с нуля", но по факту у меня уже на старте сложилось впечатление, что совсем с нуля там не получится - как минимум, матан точно должен пригодится.Цена курса 112 000.Есть возможность за выполнение заданий и приглашение друга пройти бесплатную вводную часть получить скидку.Есть возможность платить по месяцам (чуть дороже). Скидку в этом случае тоже можно применить и она сохранится на все месяцы.Итоговые затраты: 12 750 * 8 = 102 000За первую половину курса я уже получила налоговый вычет, в следующем году получу за вторую. В курсе есть целый урок, как оформлять налоговый вычет и поддержка очень оперативно помогает с документами.Опалата производится с привязанной карты. Пару раз я ее менялоа в зависимости от выпавшего кэшбека, на в целом - оставалось только после напоминания закидывать нужную сумму.Само обучение:1. Пачка и коммуникация с командойПосле начала обучения качаем мессенджер Пачка, где нас добавляют в чаты с информацией, с возможностью задавать вопросы преподавателю и с библиотекой. Пачку надо мониторить, чтобы понимать, что творится (бывают объявления о квизах, о созвонах с наставником, о заказе футболок для выпускного, о режиме работы команды в праздничные дни), но общаться в ней не слишком удобно.2. Коммуникация с однокурсникамиНе сразу, но образовался чат в телеграмме, где можно было в меру ныть о проектах, получить помощь от коллег при затыке (быстее и точнее, чем от преподавателя в Пачке), в рабочую неделю показывать мемы и котов, а в пятницу -- пиво или любые дугие напиткиШтука полезная, рекомендую создавать.3. Как учимся?В практикуме существует система спринтов, обычно 2 недели (реже три или одна), за которые нужно пройти тему, в которой обычно есть теоретический блок и практика в виде проекта.Сразу выкатывается полное расписание с указанием мягких дедлайнов ("не плохо было бы сдать к этому времени темы") и жестких дедлайнов ("не сдашь все - переводить на когорту ниже и пересдавай")
Начало обучения выстроено очень хорошо, и до нового года от работы с платформой были очень положительные эмоции, хотя и не без нюансов. Конец несколько слит за счет каши в структуре, малого объема информации (ну для меня малого, может остальным норм, я не знаю).Вся учеба проходила примерно по одному сценарию.Теория с небольшими заданиями в процессе: Это могут быть задания с написанием кода, с выбором из предложенных вариантов ответа, с сопоставлением разных частей...
Чуть более крупные задачи (пример из вводной части, поэтому и кода не много, и ошибка самая простая) в тренажере:
И, конечно, проекты, которые потом проверяет реальный человек и дает тебе пинка для улучшения этого самого проекта. Первый проект тебя ведут за ручку задания (напиши то, сделай вот это, проанализируй вот это), далее четкость формулировок попадает и в конце ты практически один на один с описанием проекта и делай как знаешь.Практикум в рекламе говорит о том, что эти проекты пойдут в портфолио, но это откровенное лукавство. Первые проекты настолько сырые и грустные, что это стыдно показывать уже на следующем спринте.Надо сразу настраиваться, что необходимо для трудоустройства вести самостоятельные проекты, участвовать в соревнованиях и вписываться в любую доступную активность чтобы "продать себя" а свое первое место работы и получить опыт. Дальше уже будет понятнее.Помощь в турдоустройстве:В практикуме есть карьерный трек, в который можно и нужно зайти или в самом обучении, или уже после. Там должны помочь с резюме, можно найти себе задачу для проекта в портфолио или команду для соревнований. Я пока не заходила из-за нехватки времени, но возможность остается еще пол года после окончания.Мои личные впечатления:Мне в целом понравилось.Курс позволяет достаточно быстро (8 месяцев) по верхам освоиться в профессии и понять, в какую сторону копать дальше (без этого даже первый оффер получить тяжело).Начало курса выстроено очень хорошо, но мне катастрофически не хватало нагрузки. Физфак и работа приучи меня действительно быстро обучаться, поэтому когда на спринты с проектом было дано две недели - к среде первой недели я уже заканчивала теорию, к пятнице сдавала проект, к воскресенью уже исправляла все косяки после ревью и еще неделю курила бамбук.Не было ни одного спринта, где я бы не уложилась в мягкие дедлайны или вылезла бы на каникулы с недоделанным проектом (вроде, последние правки один раз принимали на ревью, но там весело налождились все проблемы мира и матери - болеющие дети и температура 38 у самой, дедлайн на работе и завал у мужа), в целом - я слегка скучала, мне не хватало нагрузки.Во второй половине курса я эту проблему исправила - я пошла искать приключений в других проектах (без отрыва от практикума, основной работы с совместительствами, семьи, еще и в качалку записалась). Поучаствовала в первых темах соревнования по алгоритмам от яндекса (бгг, через 4 месяца после первой написанной строчки кода на пайтоне я даже решила половину задач в 2 темах из 5, но потом пришлось отложить это дело из-за других активностей), выполнила тестовое задание для другой компании, прошла туда на обучение и вот уже там меня загрузили так, что к концу месяца я даже слегка приуныла. Но количество активностей не позволило расслабиться, и в след за марафоном второго обучения понеслось собеседование, оффер, увольнение из института и две недели отработки.Таким образом, я получила оффер на работу еще до окончания Практикума.Но я не задирала зарплатных ожиданий, т.к. как сказал муж "мне пофиг, можешь даже просто уволиться с института и сидеть дома, больше месяца ты так не выживешь", и мне очень (ОЧЕНЬ) хотелось получить работу. Горящие глаза и горящий стул дают +10 убеждению и ораторскому искусству.Больше всего понравились ревью кода. Это было действительно самое полезное в практикуме. Очень тактично меня тыкали носом в косяки, заставляли переделывать, отвечали на вопросы и подкидывали МНОГО ссылок на различные источники (которые я радостно читала в своих недельных перерыва от практикума). После ревью порой узнавал больше, чем в самом спринте.Увы, без косяков не обошлось: преподаватель, который должен был отвечать на вопросы и помогать в Пачке в начале курса откровенно игнорировал вопросы, а если не игнорировал - то лучше б игнорировал. Потому что подсказки приводили к ошибкам в коде, косякам на ревью или просто были в стиле "я вообще не понял вопроса и проблемы", " я не знаю, что вам надо", "надо смотреть весь код" - и игнор после этого вот вообще не добавяли ему в карму.После нескольких неудачных опытов общения с преподавателем я перестала обращаться к нему вообще. Куратор сделать с преподавателем особо ничего не могла, поэтому и ее зацепило негативом.После жалоб в службу поддержки на препода он написал большую портянку с извинениями, с жалобами на проблемы по основному месту работы... но по итогу особо ничего не поменялось. Для меня вопрос с преподом был решенным из-за негативного опыта, остальным преподаватель даже после раскаяния сперва не особо помогал, но кто-то от него нормальных ответов все же добивался. К концук он вроде расскачался, но опять таки, мой негативный опыт игнора и бесполезных ответов уже ниикуда не деть.На фоне игнорирующего препода очень бесили опросы платформы в конце каждого спринта в стиле "вы чувствуете заботу о себе?": нет, я чувствую жесткое разочарование и игнор, если б не ревьюверы и служба поддержки, которая помогает справиться с тренажером -- вообще было бы фиаско.Да, СП в практикуме отвечает быстро, почти всегда по делу, но иногда отправляет к преподавателю или одногруппникам (отправка к преподавателю в моем случае звучала на уровне "не наша проблема, разбирайся сама"). СП помогали пережить затупы тренажера (из разряда - код верный, результат верный, ответ не принимается... а причина в не удаленных комментариях к коду как у меня горело, кто бы знал) и наталкивали на мысли в каком именно виде тренажер примет ответ (как всегда есть множество разных способов решить задачу, но корректным будет только один).Сама платформа и тренажер порой бесили, но не так чтобы очень. В принцие платформа позволяет пройти весь курс на стром ноуте без особых запасов оперативы, тем не менее, к концу практикума я переехала на локальное выполнение проектов и перед каждой сдачей весело и с руганью в процессе решала проблему совместимости библиотек.
."да запускайся же ты наконец, собака сутулая!" и другие приключения начинающего датасаентиста.Зачем? Потому что могу, и потому что то, что на серверах практикума считается 10 минут у меня на компе выполнялось за секунды, плюс VS code для работы с тетрадками казался лично для меня удобнее.В курсе очень хорошо структурированное начало, и очень большая каша в конце. Хотя в принципе, дано многое и самое главное - направление в котором надо копать самостоятельно.Мне категорически не понравился спринт про компьютерное зрение, он откровенно куцый, хотя тема сама очень актуальна. Обидно, что практикум не дал достаточно теории по этой теме, а практика с работой на сервере (и без возможности попробовать посчитать что-то локально на GPU) окончательно расстроила.Понравился дипломный проект: он был достаточно сложный, чтобы в меру горело и было время побегать с криками "да какого вообще ты не хочешь нормальную метрику показывать!", нор при этом без перебора, чтобы на него пришлось потратить много сил и приуныть в процессе.Я не участвовала в дополнительных активностях типа квизов, потому что не смотря на убежденность моей группы в наличии у меня маховика времени - я просто не успевала (да и время, если живешь в регионе не самое удобное). Да и созвоны с наставником приходилось смотреть в записи, опять таки из-за часовых поясов и общей загруженности делами.В итоге:Практикум и курс DataScience я прошла, знаний по верхам хватанула, оффер получила.Скорее всего, если прийти в курс действительно с нуля без технического образования за плечами или без хотя бы какого-то опыта в программировании -- будет вообще тяжело. Там и каникулы придется сидеть и ботать, и репетиторов возможно нанимать, и переводиться... В такое без "базы" можно заходить только если есть тонна свободного времени и нет обязанностей.Мне было норм и даже была возможность нагрузить себя другими учебными активностями (еще и без отрыва от работ и семьи), но как бы и оконченный физфак это уже по сути не "с нуля" - это большая база математики, статистики, развитое мышление и способность к анализу. натянуть на все это базовые знания программирования оказалось проще, чем я ожидала.Стоит ли идти на этот курс в практикуме без сильной базы в виде хоть и не профильного, но хорошего образования? пожалуй нет, это будет потеря времени и разочарование в компании и себе.Стоит ли идти на этот курс гуманитарию, в надежде, что машинное обучение нивелирует провал в матане и само все будет считать? Нет, статистика, тервер и линейная алгебра помножат на ноль весь запал.Стоит ли идти на курс в надежде, что после него с руками оторвут на рынке труда и будут платить овердофига за 3 часа в день ленивого постукивания по клавишам? категорически нет, такие ожидания разобьются о попытку найти работу и множество, множество отказов. Мой опыт устройства а работу без окончания практикума - это классическая ошибка выжившего, помноженная на удачу, поддержку окружения и попадание в нужное место в нужное время. Никто не гарантирует, что будет так же.Тем, кто имеет базу, может в линал и статы (или готов смочь в темпе вальса), и готов к самообучению на основе того, что покажут в практикуме - рекомендую.