لا يمكن تأجيل التعلم

هبر ، مرحباً! قريبا 1 سبتمبر ، وهو يلهم الأفكار حول التعلم. إذا أعدت صياغة التعبير المعروف من الرسوم المتحركة السوفييتية: "لا يمكنك تأجيل التعلم" ، يبقى السؤال هو أين تضع الفاصلة.

قررنا منح خريجي مجموعة الربيع الفرصة لمشاركة انطباعاتنا عن برنامج "Big Data Specialist" . قصصهم مختلفة: شخص ما أجل دراسته لفترة طويلة ، لكنه أدرك أن الوقت قد حان. ولكن بالنسبة لشخص ما ، كان قرار الانتقال إلى برنامج غير متصل بالإنترنت والانتقال من دولة أخرى ذات حياة ثابتة قبل أسبوعين من بدء البرنامج ، خطوة مدروسة ؛ بالنسبة للبعض ، كانت آراء الأصدقاء والزملاء الذين أكملوا البرنامج بالفعل حاسمة بعد بعض المداولات ؛ واندفع شخص إلى المدرسة برأسه ، مدركًا أنه لا توجد معرفة أساسية كافية ، ونجح في تشغيل الماراثون في 12 أسبوعًا ؛ باع شخص ما في سن 16 عامًا مشروعه - نظام القبول في حدث مع التعرف على الوجه - وقرر مواصلة دراسة البيانات الضخمة. لذا ، من هم المشاركون لدينا ، لماذا ذهبوا إلى البرنامج ، وما الذي تعلموه ، وكيف استطاعوا البقاء على قيد الحياة لمدة 3 أشهر من البرنامج.



أنطون تشوجريف ، كبير المحللين ، مركز تطوير التكنولوجيا ، سبيربنك

"بدأت العمل مع البيانات الضخمة في عام 2016. كان مشروعي الأول في شركة اتصالات. بعد ذلك ، "دارت" الحياة وذهبت إلى مشاريع من صناعات مختلفة: البنوك والاتصالات وحتى من قطاع النفط والغاز ، حيث كانت هناك أفكار مثيرة للاهتمام وأشياء رائعة للتنفيذ.

ولكن في مرحلة ما أدركت أنني افتقر إلى المعرفة نفسها لمواصلة التطور من وجهة نظر فنية. لقد شاهدت هذا البرنامج لفترة طويلة جدا ، جمعت التعليقات والمراجعات. كنت أبحث عن شخص من الداخل ، كيف يتم ترتيب كل شيء هناك "في الداخل". وعند نقطة ما قررت لنفسي أن أذهب إلى البرنامج. كانت هناك فرصة للتشاور مع الأصدقاء الذين يعملون في شركات الإنترنت ، وكان لديهم جزء من المساعدة في إنشاء هذه الدورة. في النهاية ، قالوا: "أنتون ، لا تخف ، اذهب ، سيكون لديك قاعدة كبيرة جدًا من الممارسة لمدة 12 أسبوعًا من الكثافة ، والتي ستسمح لك بالشعور وفهم كيفية عملها تحت غطاء المحرك."

أنا لست نادما على هذه الأسابيع الـ 12 من فترة الربيع والصيف من حياتي. يمكنني القول أنه في البداية كان صعبًا جدًا. في مرحلة ما ، أدركت أنني قد بدأت بالفعل العمل في حدود قدراتي: كانت هذه ليالي بلا نوم ، كانت الدردشات بطيئة حتى 4-5 في الصباح. نعم ، كان هناك مثل هذا الحمل! ولكن الانجذاب إلى هذا الإيقاع ، تبدأ بالفعل في الجمع بين العمل والتدريب على مستوى عال. أنت تتطلع بالفعل إلى وقت تقديم مختبر جديد ، بحيث يبدأ دماغك في البحث عن الأفكار ، وكيف يمكن حلها وما تفتقر إليه في هذا الشأن.

بشكل عام ، أريد أن أقول إن هذا وقت رائع. يأتي كل منا إلى البرنامج لغرض ما. كان لي: "أنا هنا لأنني بحاجة إليها". أعتقد أنني أكملت الحد الأدنى من البرنامج. في البداية ، كنت أعرف بعض الأشياء ، والبعض الآخر لم يعرف ، وكان عليّ في بعض الأحيان أن أجاهد بعض الأشياء بصعوبة شديدة ، وأبحث عن حلول ، وبالنسبة للحلول الجديدة ، تعلمت طرقًا لحلها. في هذا البرنامج ، حصلت على فرصة لتوسيع آفاقي في تلك المجالات التي أحتاج إلى تشديدها وتطويرها. فهمت أين يختبئ "السحر".

في عملية التعلم كانت هناك أسئلة ، والتي يمكن العثور على إجابات لها فقط من خلال جوجل. كانت هناك حالات عندما أصبحت بعض الميزات والمهام غير التافهة التي لم أتمكن من العثور على حل لها على الإنترنت بمثابة حجر عثرة. وفي كل صباح استيقظت بفكر "كيف يمكن حل هذه المشكلة؟" وعندما تمكنت من حلها ، حصلت على نوع من الإنجاز ، المتعة ، النشوة الداخلية من حقيقة أن هذا حدث ، كنت قادرًا على القيام بذلك. وهذه تجربة مهمة! في سياق معلومات googling ، وسعت مجال معرفتي ، أدركت أن هذا فرع منفصل حول موضوع معين. لذلك ، على سبيل المثال ، في الموضوع حول أنظمة التوصية ، تمكنت من حل المعمل والتشغيل الفائق باستخدام طريقة مختلفة تمامًا لخوارزمية التعلم. ورمز الثعبان أقصر من رمز الصديق ج.

وبهذه الطريقة ، حصلت على المعرفة و "المطبات" وبالطبع دائرة جديدة من الاتصالات ".



ميخائيل بافلوخين ، Angel Angel Group ، اختصاصي تكنولوجيا المعلومات

"عمري 17 عامًا ، قبل عام ذهبت إلى مدرسة علوم التعلم الآلي ، حيث درست أساسيات الشبكات العصبية. ثم أدركت أنني أريد أن أتطور في هذا الاتجاه. لذلك بدأت مشروعًا مع التعرف على الوجوه لمؤسسة واحدة ، ثم أدركت أنه يمكنني استخدام حلول جاهزة ، لكنني أريد أن أفهم كيفية القيام بذلك بنفسي للعمل بكفاءة أكبر. كان هذا هو السبب في أنني قررت أخذ هذه الدورة لتعلم كيفية التعامل مع البيانات الضخمة ومعالجتها ، ولم يكن لدي خبرة مع مجموعات على Spark ، وكان ذلك مثيرًا للاهتمام. لقد رأيت مدى سرعة معالجة البيانات ، وللمرة الأولى كانت رائعة جدًا: تمت معالجة بعض الجيجابايت في بضع ثوانٍ.

بشكل عام مثير للاهتمام ، خاصة أن المشروع الأول كان مثيرًا للاهتمام. كان من الضروري التنبؤ بنوع الجنس والعمر ، وكان من الضروري ليس فقط للتنبؤ بشكل صحيح ، فهناك شرط أساسي هو أنه ، بالنسبة للإنتاج ، كان من الضروري أن النموذج لا يزال يعمل بسرعة. وكان الأمر صعبًا ، لأن هناك دائمًا رغبة في إنشاء مجموعة من النماذج ودمجها بطريقة أو بأخرى ، ولكنك تحتاج أيضًا إلى ملاءمتها في الوقت المناسب - وكان هذا هو الأصعب في المشروع. والأكثر إثارة للاهتمام هو العمل مع Spark ، كان النظام بأكمله جديدًا بالنسبة لي ، وأنا أقدر مدى ملاءمته عندما يعمل كل شيء على عدة مجموعات. كان مسار العمل مفيدًا جدًا لأنه أخبر كيفية اختيار المقاييس الصحيحة. قبل ذلك ، تعتقد: حسنًا ، سيعمل هذا المقياس. وشرحوا هنا الحالات التي تحتاج فيها إلى اختيار RMSE ، والتي تحتاج فيها إلى اختيار MAE. على سبيل المثال ، اعتقدت أن لا أحد يحتاج إلى هذه MAEs ، لأنه في كل مكان في الدروس التعليمية يستخدمون RMSE ، ولكن اتضح أنه بالنسبة لبعض المهام تحتاج إلى استخدام MAE ، على سبيل المثال.

ما النصيحة التي تقدمها لمن يفكرون في البرنامج؟ ربما يكون أهم شيء هو التواصل مع المشاركين الذين يدرسون معك ، ويتحادثون ، ويتشاورون معهم ، ويطرحون الأسئلة حتى يتمكنوا من المساعدة ، ويمكنك المساعدة. من الممكن أيضًا العمل في مجموعات عند مناقشة حل حول كيفية القيام بعمل أفضل. حسنًا ، لا يزال يتعين عليّ التأجيل حتى وقت لاحق ، لأنني واجهت بالفعل مثل هذا الموقف مع المختبر قبل الأخير ، عندما اعتقدت أنني سأتمكن من القيام بكل شيء خلال عطلة نهاية الأسبوع ، ونتيجة لذلك ، بالكاد كان لدي الوقت ، قبل 10 دقائق من الموعد النهائي ".



إيفجيني سيمينوف ، رائد أعمال فردي ، منخرط في مشاريع SAP

"لقد عملت في مجال تكنولوجيا المعلومات منذ 15 عامًا. في الغالب أعمل وأحب العمل باستخدام التقنيات الحديثة ، وبالتالي جئت إلى هذه الدورة. أول شيء عندما انغمست في علم البيانات كان Data Fest في Mail.ru ، كان شيئًا رائعًا ومثيرًا للاهتمام ، الشيء الوحيد الذي لم أستطع الدخول في هذا الموضوع بنفسي ، لأن المشاريع تستغرق الكثير من الوقت ، والعمل يستغرق كل الوقت ولا يمكنك أن تأتى إلى مثل هذه المنطقة كطالب. لكن الرغبة تغلبت بالفعل ، وقررت أن أذهب إلى الدورات وانتهى بي الأمر هنا. فكرت في شركتين حيث كنت أرغب في أخذ دورات وكان القرار الرئيسي هو أن صديقي كان يدرس هنا ، سألت رأيه ، قال أن شركة رائعة ، تعال وادرس. ثم نظرت إلى أن البرنامج غني للغاية ومثير للاهتمام ، مقارنةً بالمنافس الثاني ، ويستغرق فترة قصيرة من الوقت ، وهو يناسبني ، لأنني أيضًا لا أريد الدراسة لفترة طويلة ، أريد أن أضع شيئًا في الممارسة.

كنت مكتئبًا بعض الشيء لأنني لم أقم بعمل مشروع ، وهذا أثر أيضًا على غروري. لم أقم بالمشروع الثاني ، وهذا بالطبع يؤثر بطريقة ما على توقعاتي ، واحترامي لذاتي ، وفي نفس الوقت يظهر نقاط ضعفي ، حيث يجب أن أعتبر بعض الأشياء لنفسي أكثر. يسمح لي التعليم بالمحاولة والشعور بشيء ودخول هذه المنطقة. بالطبع ، ربما لن يعلمك ذلك القيام بكل شيء بشكل كامل ، ولكن على أي حال ، يمكن النظر في البرنامج الذي كان موجودًا والشواغر المتوفرة الآن ويمكنك الحصول على وظيفة إذا كنت ترغب في ذلك.

بشكل عام ، كان لدي جدول زمني مزدحم للغاية ، لم أجلس ساكنًا ، ذهبت إلى دورات المسرح ، إلى الرياضة ، في الصباح ما زلت أدرس اللغة الإنجليزية وحتى بالإضافة إلى هذه الدورات ، أي أن جدول مواعيدي كان ممتلئًا بدوام كامل وأحيانًا كنت لم أفهم حتى كيف أبقى على الإطلاق. ولكن فيما يتعلق بالدورة ، ظهر محرك عندما تتعلم تقنيات جديدة ، وتفهم كيف تعمل في العالم. لديك أفكارك الخاصة وتريد محاولة تنفيذها. ربما عاش في نوع من الإحساس ، وبقيت هذه الأفكار معي ، وربما سأقوم بتنفيذها أكثر.

هناك اختراق واحد فقط للحياة: يجب أن تقرر بنفسك أنك ستفعل ذلك وستشارك بشكل كامل في هذه العملية ، وبعد ذلك ستستمتع بها ، وبعد ذلك ستتمكن من تغيير حياتك ".



أوكسانا ستراشينسكايا ، لوكسوفت ، محلل أعمال البيانات

مقابلة أجريت في منتصف البرنامج: "بشكل عام ، مجال علوم البيانات مثير للاهتمام بالنسبة لي. وأردت أن ألمسها بتفصيل أكثر قليلاً مما كنت عليه في العمل ، ولكن لم يكن من الواضح ما الذي يجب القيام به. كنت أرغب في الحصول على فرص جديدة في مزيد من التطوير كمحترف ، لذلك كان هذا أحد أهداف مجيئي إلى هنا للبرنامج. الدراسة مثيرة للغاية ومثيرة للغاية وفي نفس الوقت صعبة للغاية وتتطلب الكثير من الاهتمام والمشاركة والمواقف الجادة لها. وأنا أفهم لنفسي أنه من أجل التأقلم بنجاح مع ما يتم عرضه ، لا جدال في أنه لا يكفي فقط الاستماع إلى المحاضرات ، وليس فقط للقيام بالعمل المختبري ، فمن الأفضل تخصيص الكثير من الوقت للتعمق في الموضوع ، للتعلم على نطاق أوسع ووضع ما يقدمه البرنامج في النظام. يتجاوز البرنامج توقعاتي حاليًا ، لأنه تم الإعلان في البداية عن أنه سيكون هناك كتل مختلفة: التكنولوجيا ، والخوارزميات ، والأعمال التجارية ، والمحاضرون سيخبروننا بالمعلومات ذات الصلة. ولكن في الواقع اتضح أن الأشخاص الذين جاءوا إلينا أقوياء جدًا ، وهم بالفعل محترفون في مجالهم ، ويحبون ويفهمون بعمق ما يفعلونه ، ويحاولون إعطائنا ما يعرفونه. أما بالنسبة للمجموعة ، فالجميع نشيطون للغاية ومنفتحون على مشاركة معارفهم ومهاراتهم وقول شيء مثير للاهتمام ومشاركة الروابط والأماكن والتعليمات البرمجية ، حتى يتمكن الجميع من المشاركة في هذه الدورة معًا ".

بعد شهرين من نهاية البرنامج: "لقد غيرت عملي ، وحيث لم يكن هناك الكثير من البيانات ، قام زميلي والمبرمج بذلك. إن فتح جهاز كمبيوتر محمول على الثعبان ، ومعالجة البيانات ، وقول ما يجب القيام به ، وفهم ما أريد الحصول عليه أمر صاخب.

إيجور شفيتسوف
"في السابق ، كنت منخرطًا في التسويق والإعلان عبر الإنترنت وقمنا ببيع جولات في تايلاند ، ولكن قبل ذلك كان لدي دائمًا اهتمام كبير بعلوم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. قرأ وحاول وتعلم شيئًا ، وخلص أخيرًا إلى استنتاج مفاده أنني سأكون أكثر اهتمامًا بذلك ، وقرر التخلي عن كل شيء والبدء في التطور في اتجاه مختلف. ثم طرح السؤال مكان الدراسة ، وهناك العديد من الدورات المختلفة على الإنترنت والبرامج على الإنترنت ، ولكن في نفس الوقت أردت شيئًا ما دون اتصال بالإنترنت. ولم يكن الخيار من وضع عدم الاتصال كبيرًا جدًا: في الواقع ، كان Newprolab أحد البرامج غير المتصلة بالإنترنت حيث يمكنك الدردشة مع الزملاء ، مع الطلاب ، الذين تدرس معهم ، مع المعلمين. بالإضافة إلى ذلك ، كانت المراجعات على الإنترنت جيدة جدًا ، ولم أندم على ذلك. مرت ثلاثة أشهر من التدريب بسرعة مكثفة. وإذا قارنت معرفتي بالذكاء الاصطناعي ، والتعلم الآلي قبل الآن ، فسيكون الفرق كبيرًا. يبدو أن هناك ثلاثة أشهر ، لكنها ما زالت تتعلم الكثير ، وقد حصلت على مهارات وخبرات عملية والأهم من ذلك ، إذا لم يكن من الواضح قبل ذلك كيف تتطور أكثر ، وفي أي اتجاه للتحرك في مجال التعلم الآلي ، أصبح كل شيء الآن واضحًا تمامًا من الواضح. إذا بدأت في دراسة هذا بمفردي مع دورات مختلفة ، وبرامج عبر الإنترنت ، فسيظل من الصعب معرفة الاتجاه الذي أذهب إليه ، ولكن الآن أصبح كل شيء واضحًا ، وشكرًا كثيرًا لـ Newprolab على ذلك.

العمل المختبري هو جزء مثير للاهتمام من البرنامج. كان العمل المختبري صعبًا ، وبصراحة ، لم تكن المعرفة التي تم تقديمها في المحاضرات كافية دائمًا ، وكان علي أن أدرس باستمرار في المنزل ، والحصول على المعرفة ، والفهم ، وفهم أكثر. هذه الأعمال المعملية هي الخبرة العملية ، والتي يتم تمريرها بعد ذلك. بالطبع ، يمكنني أن أجلس في المنزل ، وأكتشف ذلك بنفسي ، ولكن هنا قاموا بتعيين هذه المهمة لك ، يقولون أن هذه المهمة يجب أن تكتمل في غضون أسبوع ، فأنت تقوم بها ، وركلتك ويتم إحراز تقدم. بالنسبة لي شخصياً ، فإن مثل هذا الاتصال أمر مهم للغاية ، وتبين أنه فعال. "

ماكوشينا زانا ، قسم أمن المعلومات ، سبيربنك

"لقد ذهبت إلى البرنامج لأنني كنت مهتمًا بعلوم البيانات ، وأردت أن أفهم ما إذا كان هذا ينطبق على مهامي ، لأن كل هذه التقنيات مضطربة للغاية الآن ، وليس من الممكن دائمًا تقييم ما يمكن أن يحقق ربحًا بالفعل. كان للبرنامج ردود فعل جيدة ، وقد اجتازه أشخاص من قسمنا ، وقالوا أنهم مختبرات ذات كفاءة ومفيدة للغاية ، والتي اتضح أنها كذلك بالفعل. معظم البرنامج عملي ، وليس معلومات جافة - بالنسبة لي لعب دورًا كبيرًا جدًا.
حصلت على الكثير من الإجابات على أسئلتي ، جعل البرنامج من الممكن فهم الهدف المحدد لكل من المنتجات المميزة والحالات المحتملة التي يمكن استخدامها فيها ، بما في ذلك في صناعي. على الرغم من أن هذا لم يتم تغطيته ، ولكن الطريقة التي يتم بها تقديم المعلومات ، يبدو لي أنها مختصة للغاية بمعنى أنه كان من السهل الانتقال إلى مجال موضوع آخر ، شريطة تقديم عدد كبير بما فيه الكفاية من الأمثلة التي يمكن أن تكون ملتوية. لقد أحببت Hadoop ، Hive ، لأن لدي خلفية تتوافق مع SQL ، وكانت قريبة مني. كان من المثير للاهتمام أن أحد أكبر المخاوف هو أنني لم أستطع التعامل مع الثعبان ، لأنه لم يكن مألوفًا تمامًا له ومثل هذا "نجاح باهر ، لقد سارت الأمور بسهولة". كان مثيرا للاهتمام. هل هو صعب؟ نعم ، هذا صعب. ولكن إذا كانت المعامل بسيطة ، فما هي الفائدة؟ هذه إضافة كبيرة من البرنامج ، وهي ليست للعرض ، إنها مثيرة للاهتمام ".



نيكيتا فيركينكو ، أكسنتشر ، استشاري

"لطالما رغبت في الحصول على بعض المعرفة الجديدة ، لكن كما تعلمون ، فإن البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي لها مستقبل عظيم. كنت على دراية بـ "أخصائي البيانات الكبيرة" منذ فترة طويلة بالفعل ، كثير من الرجال الذين أعرفهم قد تم تدريبهم وكانوا راضين جدًا ، لذلك ذهبت إلى البرنامج باهتمام كبير. كنت أتمنى ليس فقط الخوض في هذه المسألة ، لتعلم المهارات الأساسية ، لفهم تقنيات وأساليب تعلم الآلة ، ولكن أيضًا لمقابلة أشخاص مهمين وممارسة أمثلة واقعية.

لم يكن لدي خلفية مبرمج ، لذلك كان الأمر في البداية صعبًا بشكل خاص. هناك مفهوم مثل "ثقب محتمل" ، للخروج منه ، تحتاج إلى إنفاق كمية كبيرة من الطاقة. هذا عني في المراحل الأولى من التدريب: لقد استغرقت مني جهودًا جادة للحصول على المعرفة الأولية وفهم أين وكيف وأين يتم تطبيقها. نعم ، بشكل عام ، مرت الأشهر الثلاثة بشكل مكثف إلى حد ما: قضيت كل وقت فراغي تقريبًا في العمل في المختبرات. لا أعرف كيف يكون الآخرون ، لكنني جلست باستمرار في عطلات نهاية الأسبوع وأيام الأسبوع للقيام بالمهام. ومع ذلك ، كلما مشيت أكثر ، أصبح الأمر أكثر إثارة للاهتمام ، ولا أندم على الوقت الذي أمضيه على الإطلاق. الآن يمكنني القول أن توقعاتي كانت أكثر من مبررة: لقد فتحت الباب أمام مجتمع علماء البيانات. يحتاج كل من يذهب إلى هذا البرنامج أن يكون مستعدًا لما سيكون صعبًا حقًا. إنه أمر صعب ومثير للاهتمام ".

"لا يمكنك تأجيل التعلم" ، قام خريجونا بهذا الاختيار ، ولكن أين تضع الفاصلة؟
_____

يبدأ "Big Data Specialist 9.0" في 20 سبتمبر ، لدينا دائمًا خصم 15 ٪ لأصدقاء وزملاء الخريجين ، الأقساط ممكنة.