Lernen kann nicht verschoben werden

Habr, hallo! Bald 1. September, und es inspiriert Gedanken über das Lernen. Wenn Sie den bekannten Ausdruck aus dem sowjetischen Cartoon umformulieren: "Sie können das Lernen nicht verschieben", bleibt die Frage, wo das Komma gesetzt werden soll.

Wir haben uns entschlossen, Absolventen der Frühlingsgruppe die Möglichkeit zu geben, unsere Eindrücke vom Programm „Big Data Specialist“ zu teilen. Ihre Geschichten sind anders: Jemand hat sein Studium für lange Zeit verschoben, aber erkannt, dass es Zeit war; Für jemanden war die Entscheidung, zwei Wochen vor Programmbeginn in ein Offline-Programm zu wechseln und aus einem anderen Land mit einem etablierten Leben zu ziehen, ein bewusster Schritt. Für einige war die Meinung von Freunden und Kollegen, die das Programm bereits abgeschlossen hatten, nach einiger Überlegung entscheidend. und jemand eilte mit dem Kopf zur Schule, stellte fest, dass es nicht genug Grundkenntnisse gab, und lief den Marathon mit 12 Wochen erfolgreich; Jemand im Alter von 16 Jahren verkaufte sein Projekt - ein System zur Zulassung zu einer Veranstaltung mit Gesichtserkennung - und beschloss, Big Data weiter zu untersuchen. Also, wer sind unsere Teilnehmer, warum sind sie zum Programm gegangen, was haben sie gelernt und wie haben sie 3 Monate des Programms überlebt.



Anton Chugreev, Chefanalyst, Technologieentwicklungszentrum, Sberbank

„Ich habe 2016 angefangen, mit Big Data zu arbeiten. Mein erstes Projekt war in einem Telekommunikationsunternehmen. Danach drehte sich das Leben und ging zu Projekten aus verschiedenen Branchen: Banken, Telekommunikation und sogar aus dem Öl- und Gassektor, wo es sehr interessante Ideen und coole Dinge zu implementieren gab.

Aber irgendwann wurde mir klar, dass mir das Wissen selbst fehlte, um mich aus technischer Sicht weiterzuentwickeln. Ich habe dieses Programm sehr lange gesehen, Kommentare und Rezensionen gesammelt. Ich habe nach einem Insider gesucht, wie ist dort alles „drinnen“ angeordnet. Und irgendwann habe ich mich entschlossen, zum Programm zu gehen. Es gab die Möglichkeit, sich mit Freunden zu beraten, die in Internetunternehmen arbeiten. Sie waren teilweise an der Erstellung dieses Kurses beteiligt. Am Ende sagten sie: "Anton, hab keine Angst, geh, du wirst eine sehr große Übungsbasis für diese 12 Wochen der Intensität haben, die es dir ermöglicht zu fühlen, zu verstehen, wie es unter der Haube funktioniert."

Ich bereue diese 12 Wochen der Frühling-Sommer-Periode meines Lebens nicht. Ich kann sagen, dass es anfangs sehr schwierig war. Irgendwann wurde mir klar, dass ich bereits anfing, an der Grenze meiner Fähigkeiten zu arbeiten: Es waren schlaflose Nächte, es waren Chats, die bis 4-5 Uhr morgens in Ruhe waren. Ja, da war so eine Ladung! Aber wenn Sie in diesen Rhythmus hineingezogen werden, beginnen Sie bereits, Arbeit und Training auf einem hohen Niveau zu verbinden. Sie freuen sich bereits darauf, wenn ein neues Labor eingereicht wird, damit Ihr Gehirn nach Ideen sucht, wie diese gelöst werden können und was Ihnen dafür fehlt.

Im Allgemeinen möchte ich sagen, dass dies eine coole Zeit ist. Jeder von uns kommt aus irgendeinem Grund zum Programm. Ich hatte mein eigenes: "Ich bin hier, weil ich es brauche." Ich denke, dass ich das Mindestprogramm abgeschlossen habe. Am Anfang wusste ich einige Dinge, andere nicht, ich musste manchmal mit einigen Dingen sehr hart kämpfen, nach Lösungen suchen und bei neuen Methoden Methoden lernen, um sie zu lösen. Bei diesem Programm hatte ich die Möglichkeit, meinen Horizont in den Bereichen zu erweitern, die ich straffen und entwickeln muss. Ich habe verstanden, wo sich die "Magie" versteckt.

Im Lernprozess gab es Fragen, deren Antworten nur durch Googeln gefunden werden konnten. Es gab Situationen, in denen einige sehr nicht triviale Funktionen und Aufgaben, für die ich im Internet keine Lösung finden konnte, zu einem Stolperstein wurden. Und jeden Morgen erwachte ich mit dem Gedanken: "Wie kann man dieses Problem lösen?" Und als ich es lösen konnte, bekam ich eine Art Leistung, Vergnügen, innere Euphorie durch die Tatsache, dass dies geschah, ich konnte es tun. Und das ist eine wichtige Erfahrung! Während ich Informationen googelte, erweiterte ich meinen Wissensbereich und stellte fest, dass dies ein separater Zweig zu einem bestimmten Thema ist. So konnte ich zum Beispiel im Thema Empfehlungssysteme ein Labor und einen Super-Run mit einer völlig anderen Methode des Lernalgorithmus lösen. Und der Python-Code ist noch kürzer als der von Kumpel J.

Auf diese Weise bekam ich Wissen, „Unebenheiten“ und natürlich einen neuen Kontaktkreis. “



Mikhail Pavlukhin, Angel Relations Group, IT-Spezialist

"Ich bin 17 Jahre alt und habe vor einem Jahr eine naturwissenschaftliche Schule für maschinelles Lernen besucht, wo ich die Grundlagen neuronaler Netze studiert habe. Dann wurde mir klar, dass ich mich in diese Richtung entwickeln möchte. Also habe ich ein Projekt mit Gesichtserkennung für eine Organisation gestartet und dann festgestellt, dass ich vorgefertigte Lösungen verwenden kann, aber ich möchte verstehen, wie ich es selbst mache, um viel effizienter zu arbeiten. Aus diesem Grund habe ich mich für diesen Kurs entschieden, um zu lernen, wie man mit Big Data arbeitet und es verarbeitet. Ich hatte keine Erfahrung mit Clustern auf Spark und es war sehr interessant. Ich habe gesehen, wie schnell die Daten verarbeitet werden, und zum ersten Mal war es sehr cool: Einige Gigabyte wurden in wenigen Sekunden verarbeitet.

Generell interessant, vor allem das erste Projekt war interessant. Es war notwendig, das Geschlecht und das Alter der Menschen vorherzusagen, und es war nicht nur notwendig, richtig vorherzusagen, da die Schlüsselbedingung darin bestand, dass das Modell für die Produktion immer noch schnell funktionieren musste. Und es war schwierig, weil es immer den Wunsch gibt, eine Reihe von Modellen herzustellen und sie irgendwie zu kombinieren, aber man braucht sie auch, um rechtzeitig zu passen - und das war das schwierigste im Projekt. Am interessantesten war die Arbeit mit Spark, das gesamte System war für mich neu und ich wusste zu schätzen, wie praktisch es ist, wenn alles auf mehreren Clustern funktioniert. Der Business-Track war sehr nützlich, da er zeigte, wie die richtigen Metriken ausgewählt werden. Vorher denken Sie: Nun, diese Metrik wird funktionieren. Und hier wurde erklärt, in welchen Fällen Sie RMSE auswählen müssen und in welchen Fällen Sie MAE auswählen müssen. Ich dachte zum Beispiel, dass niemand diese MAEs benötigt, weil sie überall in den Tutorials RMSE verwenden, aber es stellt sich heraus, dass Sie für einige Aufgaben beispielsweise MAE verwenden müssen.

Welchen Rat würden Sie denjenigen geben, die das Programm in Betracht ziehen? Das wahrscheinlich wichtigste ist die Kommunikation mit Teilnehmern, die mit Ihnen lernen, chatten, sich mit ihnen beraten, Fragen stellen, damit sie helfen können, Sie können helfen. Es ist auch möglich, in Gruppen zu arbeiten, wenn eine Lösung diskutiert wird, wie man es besser machen kann. Nun, ich muss noch bis später aufschieben, weil ich bereits eine solche Situation mit dem vorletzten Labor hatte, als ich dachte, dass ich am Wochenende alles schaffen könnte. Infolgedessen hatte ich kaum noch Zeit, 10 Minuten vor Ablauf der Frist. “



Evgeny Semenov, Einzelunternehmer, engagiert sich in SAP-Projekten

„Ich arbeite seit 15 Jahren in der IT. Meistens arbeite und liebe ich es, mit modernen Technologien zu arbeiten, und deshalb bin ich zu diesem Kurs gekommen. Das erste, was ich in die Datenwissenschaft eintauchte, war das Data Fest in Mail.ru. Es war cool, interessant, das einzige, was ich selbst nicht in dieses Thema einbringen konnte, da Projekte viel Zeit in Anspruch nehmen und die Arbeit nur die ganze Zeit in Anspruch nimmt und du kannst als Student nicht in ein solches Gebiet kommen. Aber schon überwältigte mich das Verlangen, und ich entschied mich für Kurse und landete hier. Ich dachte an zwei Unternehmen, in denen ich Kurse belegen wollte, und die Hauptentscheidung war, dass mein Freund hier studierte. Ich fragte ihn nach seiner Meinung. Er sagte, dass eine coole Firma kommen und studieren sollte. Dann sah ich aus, dass das Programm im Vergleich zum zweiten Konkurrenten sehr reichhaltig und interessant ist, und es dauert nur kurze Zeit, und es hat mir gepasst, weil ich auch nicht lange studieren möchte, sondern etwas in die Praxis umsetzen möchte.

Ich war ein wenig deprimiert, weil ich kein Projekt gemacht habe, und das hat auch meine Einbildung beeinflusst. Ich habe das zweite Projekt nicht gemacht, und das beeinflusst natürlich irgendwie meine Erwartungen, mein Selbstwertgefühl und zeigt gleichzeitig meine Schwächen, wo ich einige Dinge mehr für mich selbst in Betracht ziehen muss. Bildung ermöglicht es mir, etwas zu versuchen, zu fühlen und diesen Bereich zu betreten. Natürlich wird Ihnen dies vielleicht nicht beibringen, alles vollständig zu erledigen, aber auf jeden Fall können das vorhandene Programm und die jetzt verfügbaren Stellen berücksichtigt werden und Sie können einen Job bekommen, wenn Sie dies wünschen.

Im Allgemeinen hatte ich einen sehr vollen Stundenplan, ich saß nicht still, ich ging zu Theaterkursen, zum Sport, am Morgen lerne ich noch Englisch und zusätzlich zu diesen Kursen, das heißt, mein Stundenplan war nur ganztägig mit etwas gefüllt und manchmal ich Ich habe nicht einmal verstanden, wie man überhaupt überlebt. In Bezug auf den Kurs trat jedoch ein Antrieb auf, wenn Sie neue Technologien erlernen und verstehen, wie dies in der Welt funktioniert. Sie haben Ihre eigenen Ideen und möchten versuchen, diese umzusetzen. Er lebte wahrscheinlich in einer Art Sensation, und diese Ideen blieben bei mir, und ich werde sie wahrscheinlich weiter umsetzen.

Es gibt nur einen Life-Hack: Sie müssen selbst entscheiden, dass Sie dies tun und sich voll in diesen Prozess einbringen, und dann werden Sie ihn genießen und dann in der Lage sein, Ihr Leben zu verändern. “



Oksana Strashinskaya, Luxoft, Data Business Analyst

Interview mitten im Programm: „Im Allgemeinen ist das Gebiet der Datenwissenschaft für mich sehr interessant. Und ich wollte sie etwas detaillierter berühren als zuvor bei der Arbeit, aber es war nicht klar, was zu tun ist. Ich wollte neue Möglichkeiten für die berufliche Weiterentwicklung als Profi bekommen, daher war dies eines der Ziele, hierher zu kommen. Die Studie ist sehr interessant, sehr aufregend, gleichzeitig sehr schwierig, erfordert viel Aufmerksamkeit, Teilnahme und ernsthafte Einstellung dazu. Und ich verstehe für mich selbst, dass es unbestreitbar ist, dass es nicht ausreicht, nur Vorträge zu hören, nicht nur Laborarbeiten zu erledigen, sondern viel Zeit zu investieren, um tiefer in das Thema einzutauchen, um das Angebot erfolgreich zu bewältigen. breiter zu lernen und in das System zu setzen, was das Programm gibt. Das Programm übertrifft derzeit meine Erwartungen, da ursprünglich angekündigt wurde, dass es verschiedene Blöcke geben wird: Technologie, Algorithmen, Unternehmen und Dozenten werden uns relevante Informationen mitteilen. Tatsächlich stellte sich heraus, dass die Leute, die zu uns kamen, sehr stark sind, wirklich Profis auf ihrem Gebiet sind, sie lieben und verstehen, was sie tun, und versuchen, uns das zu geben, was sie wissen. Die Gruppe ist sehr aktiv, offen, um ihr Wissen und ihre Fähigkeiten zu teilen, etwas Interessantes zu erzählen, Links, Orte und Code zu teilen, damit jeder gemeinsam an diesem Kurs teilnehmen kann. “

2 Monate nach Programmende: „Ich habe meinen Job gewechselt und wo es nicht viele Daten gab, haben es mein Kollege und Programmierer getan. Es ist eine echte Begeisterung, einen Laptop auf einer Python zu öffnen, Daten zu verarbeiten, zu sagen, was zu tun ist, und klar zu verstehen, was ich bekommen möchte. "

Egor Shvetsov
„Früher war ich mit Online-Marketing und Werbung beschäftigt und wir haben Touren in Thailand verkauft, aber vorher hatte ich immer ein großes Interesse an Datenwissenschaft, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Er las, versuchte, lernte etwas und kam schließlich zu dem Schluss, dass ich viel mehr daran interessiert sein würde, und beschloss, alles aufzugeben und mich in eine andere Richtung zu entwickeln. Dann stellte sich die Frage, wo man studieren soll, es gibt viele verschiedene Online-Kurse, Programme im Internet, aber gleichzeitig wollte ich etwas offline. Und die Auswahl von Offline war nicht so groß: Newprolab war eines der Offline-Programme, mit denen Sie mit Kollegen, mit Schülern, mit denen Sie studieren, mit Lehrern chatten können. Außerdem waren die Bewertungen im Internet recht gut und ich habe es nicht bereut. Drei Monate Training vergingen sehr schnell und intensiv. Und wenn Sie mein Wissen über künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen vorher und jetzt vergleichen, wird der Unterschied groß sein. Es scheint wie drei Monate, aber immer noch viel gelernt, praktische Fähigkeiten, Erfahrung und vor allem, wenn vorher nicht klar war, wie man sich weiterentwickelt, in welche Richtung man sich im Bereich des maschinellen Lernens bewegen soll, ist jetzt alles ziemlich klar geworden und es ist klar. Wenn ich anfangen würde, dies alleine mit verschiedenen Kursen und Online-Programmen zu lernen, wäre es immer noch schwierig herauszufinden, in welche Richtung ich gehen soll, aber jetzt ist alles klar geworden, und vielen Dank an Newprolab dafür.

Laborarbeiten sind ein interessanter Teil des Programms. Die Laborarbeit war schwierig und ehrlich gesagt war das Wissen, das in den Vorlesungen vermittelt wurde, nicht immer genug. Ich musste ständig zu Hause lernen, Wissen erwerben, verstehen und weiter verstehen. Diese Laborarbeiten sind die praktische Erfahrung, die dann weitergegeben wird. Natürlich könnte ich zu Hause sitzen und es selbst herausfinden, aber hier stellen sie diese Aufgabe für Sie, sie sagen, dass diese Aufgabe in einer Woche erledigt sein muss, Sie tun es, Sie werden getreten und es werden Fortschritte gemacht. Für mich persönlich ist ein solches Ping sehr wichtig und, wie sich herausstellt, effektiv. “

Makrushina Zhanna, Abteilung Informationssicherheit, Sberbank

„Ich bin zu dem Programm gegangen, weil ich mich für Datenwissenschaft interessierte. Ich wollte verstehen, ob dies für meine Aufgaben gilt, weil all diese Technologien jetzt sehr aufgeregt sind und es nicht immer möglich ist, zu bewerten, was tatsächlich Gewinn bringen kann. Das Programm hatte ein gutes Feedback, Leute aus unserer Abteilung haben es bestanden und sie sagten, dass sie sehr kompetente und nützliche Labore waren, was sich wirklich als so herausstellte. Der größte Teil des Programms ist praktisch, keine trockene Information - für mich spielte es eine sehr große Rolle.
Ich habe viele Antworten auf meine Fragen erhalten. Das Programm hat es möglich gemacht, das Ziel zu verstehen, das für jedes der hervorgehobenen Produkte festgelegt wurde, und die möglichen Fälle, in denen sie verwendet werden können, auch in meiner Branche. Obwohl dies nicht behandelt wurde, aber die Art und Weise, wie die Informationen präsentiert werden, scheint es mir sehr kompetent zu sein, dass es einfach war, zu einem anderen Themenbereich zu wechseln, vorausgesetzt, es wurde eine ausreichend große Anzahl von Beispielen angegeben, die verdreht werden könnten. Ich mochte Hadoop, Hive wirklich, da ich einen SQL-Hintergrund habe, der mir sehr nahe stand. Es war interessant, dass eine der größten Befürchtungen war, dass ich mit Python nicht fertig werden konnte, da es völlig unbekannt war und so ein „Wow, es ging einfach“. Es war interessant. Ist es schwierig Ja, es ist schwierig. Aber wenn die Labore einfach wären, worum geht es dann? Dies ist ein großes Plus des Programms, es ist nicht für die Show, es ist interessant. "



Nikita Verkienko, Accenture, Berater

„Ich wollte schon lange neues Wissen erlangen, aber wie Sie wissen, haben Big Data und künstliche Intelligenz eine große Zukunft. Ich war schon lange mit dem "Big Data Specialist" vertraut, viele der Jungs, die ich kannte, waren geschult und sehr zufrieden, deshalb ging ich mit großem Interesse zum Programm. Ich hoffte, nicht nur in das Thema einzutauchen, grundlegende Fähigkeiten zu erlernen, die Technologien und Methoden des maschinellen Lernens zu verstehen, sondern auch interessante Menschen kennenzulernen und Beispiele aus der Praxis zu üben.

Ich hatte keinen Programmiererhintergrund, daher war es zunächst besonders schwierig. Es gibt ein Konzept wie ein „potenzielles Loch“. Um daraus herauszukommen, müssen Sie viel Energie aufwenden. Hier geht es also um mich in den frühen Phasen der Ausbildung: Ich habe mich ernsthaft bemüht, erste Kenntnisse zu erlangen und zu verstehen, wo, wie und wo ich sie anwenden soll. Ja, im Allgemeinen vergingen alle drei Monate ziemlich intensiv: Ich verbrachte fast meine gesamte Freizeit mit Labors. Ich weiß nicht, wie es anderen geht, aber ich saß regelmäßig an Wochenenden und Wochentagen für Aufgaben. Je weiter ich jedoch ging, desto interessanter wurde es und ich bereue die aufgewendete Zeit überhaupt nicht. Jetzt kann ich sagen, dass meine Erwartungen mehr als gerechtfertigt waren: Ich habe der Datenwissenschaftler-Community die Tür geöffnet. Jeder, der an diesem Programm teilnimmt, muss auf das vorbereitet sein, was wirklich schwierig sein wird. Es ist schwierig und interessant. "

"Sie können das Lernen nicht verschieben", trafen unsere Absolventen diese Wahl, aber wo setzen Sie das Komma?
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