पहला हाथ सीखने का अनुभव। Yandex.Practicum - डेटा विश्लेषक

मैं Yandex.Practicum में प्रशिक्षण के अनुभव को साझा करता हूं, उन लोगों के लिए जो या तो पूरी तरह से नई विशेषता प्राप्त करना चाहते हैं या संबंधित क्षेत्रों से आगे बढ़ना चाहते हैं। मैं इसे अपने व्यक्तिपरक राय में, पेशे में पहला कदम कहूंगा। यह जानने के लिए कि आपको खरोंच से क्या सीखना है, यह जानना कठिन है, क्योंकि सभी के पास निश्चित मात्रा में ज्ञान है, और यह पाठ्यक्रम बहुत कुछ सिखाएगा, और हर कोई अपने आप को समझेगा कि किन क्षेत्रों में ज्ञान प्राप्त करने की आवश्यकता होगी - लगभग सभी मामलों में मुफ्त अतिरिक्त पाठ्यक्रम पर्याप्त होंगे।

मैं एनालिटिक्स के "विचार" पर कैसे आया?

कई वर्षों से वह ऑनलाइन स्टोर और उनके रखरखाव (विपणन, विज्ञापन, Yandex.Direct, आदि) के निर्माण में लगी हुई थी। मैं गतिविधि के दायरे को कम करना चाहता था और केवल इस व्यापक स्पेक्ट्रम को करना चाहता था जो मुझे सबसे ज्यादा पसंद है। और यहां तक ​​कि भविष्य के पेशे का नाम भी नहीं पता था, काम की प्रक्रिया के लिए केवल अनुमानित आवश्यकताएं थीं। कार्यक्रमों और औजारों का स्वतंत्र विकास मेरे लिए कभी भी बाधा नहीं रहा है, इसलिए मैंने यह देखने का फैसला किया कि मैं अनुभव कहां लागू कर सकता हूं और नई चीजें सीख सकता हूं।

पहले मुझे लगा कि दूसरी उच्च शिक्षा प्राप्त करने या पेशेवर रिट्रीटिंग के बारे में, जैसा कि पाठ्यक्रम कुछ तुच्छ लग रहा था। विभिन्न विकल्पों को देखते हुए, मैं Yandex.Practicum पर ठोकर खाई। कुछ पेशे थे, उनमें से एक डेटा विश्लेषक था, विवरण दिलचस्प था।

मैंने अध्ययन करना शुरू किया कि दूसरी उच्च शिक्षा प्राप्त करने के संदर्भ में सूचना विश्लेषिकी में क्या है, लेकिन यह पता चला कि प्रशिक्षण का समय उस क्षेत्र के लिए काफी लंबा है जहां सब कुछ बहुत तेज़ी से बदल रहा है, उच्च शिक्षा संस्थानों को इस पर प्रतिक्रिया देने के लिए समय की संभावना नहीं है। मैंने यह देखने का फैसला किया कि वर्कशॉप के अलावा बाजार क्या पेशकश करता है। अधिकांश प्रतिभागियों ने फिर से बहुत लंबे 1-2 साल की पेशकश की, लेकिन मैं एक समानांतर विकास करना चाहता हूं: निचले पदों पर पेशे में प्रवेश करना और आगे का प्रशिक्षण।

पेशे में मुझे क्या चाहिए था (मैं काम की प्रक्रिया पर विचार नहीं करता)

• मैं अपने पेशे में एक स्थायी प्रक्रिया होने के लिए प्रशिक्षण चाहता था,
• यदि मैं एक दिलचस्प लक्ष्य देखता हूं, तो मैं नियमित संचालन के साथ एक अच्छा काम कर रहा हूं, लेकिन मैं मल्टीटास्क करना चाहता हूं ताकि वर्कफ़्लो में कई यांत्रिक क्रियाएं न हों,
• ताकि व्यवसाय को वास्तव में इसकी आवश्यकता हो और न केवल (बाजार खुद रूबल या डॉलर के साथ इसकी पुष्टि करता है),
• स्वतंत्रता का एक तत्व था, जिम्मेदारी, "पूर्ण चक्र",
• जहां विकास करना था (फिलहाल मैं इसे मशीन लर्निंग और वैज्ञानिक गतिविधि के रूप में देखता हूं)।

तो, चुनाव Yandex.Practicum पर गिर गया क्योंकि:

• प्रशिक्षण अवधि (केवल छह महीने),
• कम प्रवेश सीमा - उन्होंने वादा किया कि माध्यमिक शिक्षा के साथ भी आप एक पेशा सीख सकते हैं,
• मूल्य,
• यदि आप समझते हैं कि यह पेशा आपके लिए उपयुक्त नहीं है (कुछ नियम हैं, काफी उचित हैं)
• अभ्यास और अभ्यास फिर से - व्यावहारिक परियोजनाएं जिन्हें पोर्टफोलियो में शामिल किया जाएगा (इसे सबसे महत्वपूर्ण माना जाता है),
• ऑनलाइन प्रारूप, समर्थन,
• एक मुक्त पायथन परिचयात्मक पाठ्यक्रम, इस स्तर पर भी आप समझते हैं कि क्या आपको इसकी आवश्यकता है,
• इसके अलावा, आपको यह विचार करने की आवश्यकता है कि आपके पास किस प्रकार की मेमोरी है। प्रशिक्षण की गति और सफलता इस पर निर्भर करेगी। मेरे लिए यह बहुत महत्वपूर्ण है कि प्रशिक्षण सामग्री पाठ के रूप में हो, व्यक्तिगत रूप से, मेरे पास सबसे विकसित दृश्य स्मृति है। उदाहरण के लिए, Geekbrains में वीडियो प्रारूप में सभी प्रशिक्षण सामग्री हैं (प्रशिक्षण पाठ्यक्रम से जानकारी के अनुसार)। उन लोगों के लिए जो कान से जानकारी प्राप्त करते हैं, शायद यह प्रारूप अधिक उपयुक्त है।

आशंका:

• पहली ही धारा में मिल गए और समझ गए कि किसी भी नए उत्पाद की तरह, निश्चित रूप से तकनीकी खामियां होंगी,
• मैं समझ गया कि किसी भी अनिवार्य रोजगार का कोई सवाल ही नहीं था।

शैक्षिक प्रक्रिया कैसे चल रही है?

आरंभ करने के लिए, आपको एक मुफ्त पायथन परिचयात्मक पाठ्यक्रम लेना होगा और सभी कार्यों को पूरा करना होगा, क्योंकि पिछले एक को पूरा किए बिना, निम्नलिखित दिखाई नहीं देगा। इस तरह से पाठ्यक्रम में सभी बाद के कार्यों का निर्माण किया जाता है। यह भी बताता है कि पेशा क्या है और एक कोर्स पर जाना है या नहीं।

फेसबुक, Vkontakte, Telegram और स्लैक में मुख्य संचार पर सहायता प्राप्त की जा सकती है।
स्लैक में संचार का मुख्य हिस्सा सिम्युलेटर के पारित होने के दौरान और परियोजना के कार्यान्वयन के दौरान शिक्षक के साथ होता है।

संक्षेप में मुख्य वर्गों के बारे में

हम पायथन में गहराई से ट्यूटोरियल शुरू करते हैं और प्रोजेक्ट तैयार करने के लिए ज्यूपिटर नोटबुक का उपयोग करना शुरू करते हैं। पहले चरण में हम पहले प्रोजेक्ट को पूरा करते हैं। यह पेशे और उसमें आवश्यकताओं का भी परिचय देता है।

दूसरे चरण में, डेटा प्रोसेसिंग में प्रशिक्षण अपने सभी पहलुओं में होता है, और हम डेटा का अध्ययन और विश्लेषण करना शुरू करते हैं। यहां पोर्टफोलियो में दो और प्रोजेक्ट जोड़े गए हैं।

फिर सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण + परियोजना पर पाठ्यक्रम आता है।

पहला तीसरा पास है, हम एक बड़ी टीम परियोजना कर रहे हैं।

डेटाबेस के साथ काम करने और SQL में काम करने के लिए आगे का प्रशिक्षण। फिर से परियोजना।
अब विश्लेषण और विपणन विश्लेषिकी और निश्चित रूप से परियोजना में गहराता है।
आगे - प्रयोग, परिकल्पना, ए / बी परीक्षण। परियोजना।
अब डेटा, प्रस्तुति, सीबोर्न लाइब्रेरी की एक दृश्य प्रस्तुति। परियोजना।

दूसरी तीसरी पास - एक बड़ी समेकित परियोजना।

डेटा विश्लेषण प्रक्रियाओं का स्वचालन। स्ट्रीमिंग विश्लेषणात्मक समाधान। डैशबोर्ड। की निगरानी करना। परियोजना।
भविष्य कहनेवाला विश्लेषण। मशीन सीखने के तरीके रैखिक प्रतिगमन। परियोजना।

असाधारण परियोजना। जिसके परिणामों के आधार पर, हमें अतिरिक्त शिक्षा का प्रमाण पत्र प्राप्त होता है।

सभी चल रही परियोजनाएं व्यवसाय के विभिन्न क्षेत्रों में लागू होती हैं: बैंक, रियल एस्टेट, ऑनलाइन स्टोर, सूचना उत्पाद, आदि।

सभी परियोजनाओं की जाँच यैंडेक्स द्वारा की गई है। उनके साथ संवाद करना भी बेहद महत्वपूर्ण था, वे प्रेरित करते हैं, लेकिन मेरे लिए, गलतियों का सबसे मूल्यवान विचार।

महत्वपूर्ण हिस्सा आमंत्रित चिकित्सकों के साथ संरक्षक और वीडियो प्रशिक्षण के साथ वीडियो कॉन्फ्रेंस है।

छुट्टियां भी हैं)) - दो तिहाई के बीच एक सप्ताह। यदि प्रक्रिया निर्धारित होती है, तो आप आराम करते हैं, और यदि वास्तव में नहीं है, तो पूंछ को समाप्त करें। उन लोगों के लिए भी अकादमिक अवकाश है, जिन्हें किसी भी कारण से अपनी पढ़ाई स्थगित करनी पड़ती है।

सिम्युलेटर के बारे में थोड़ा

पाठ्यक्रम नया है, लेकिन जाहिरा तौर पर अन्य पाठ्यक्रमों के आधार पर, यैंडेक्स विशेषज्ञ जानते हैं कि कभी-कभी जब एक अधिभार होता है और "प्रवेश नहीं करता है" जानकारी से निपटना मुश्किल है। इसलिए, उन्होंने मजाकिया चित्र और टिप्पणियों के साथ छात्रों को जितना संभव हो उतना मनोरंजन करने का फैसला किया, और मुझे यह कहना चाहिए, यह वास्तव में निराशा के समय में मदद करता है जब आप कार्य पर "लड़ाई" करते हैं।


और निराशा कभी-कभी आती थी:

• आपने बहुत समय पहले विश्वविद्यालय से स्नातक किया था और ऐसा प्रतीत होता है, आपको कुछ भी याद नहीं है और फिर आप "द्विपद वितरण का सामान्य सन्निकटन" विषय का नाम देखते हैं और आप यह सोचते हैं कि आप निश्चित रूप से इसे नहीं समझ रहे हैं, लेकिन बाद में संभावना सिद्धांत और आँकड़े आपके लिए बन जाते हैं। अधिक समझने योग्य और दिलचस्प,
• या आप यह कर सकते हैं:
  
  

भविष्य के छात्रों को सलाह - 90% त्रुटियां नई जानकारी के साथ थकान या अधिभार से अधिक हैं। आधे घंटे के लिए ध्यान भंग करें - एक घंटे और एक नियम के रूप में फिर से कोशिश करें, इस समय के दौरान आपका मस्तिष्क आपके लिए सब कुछ संसाधित करेगा और तय करेगा))। और 10% यदि आप विषय को नहीं समझते हैं - फिर से पढ़ें और सब कुछ काम करेगा!

प्रशिक्षण के दौरान, रोजगार के साथ सहायता के लिए एक विशेष कार्यक्रम दिखाई दिया: फिर से शुरू करना, पत्र को कवर करना, एक पोर्टफोलियो की व्यवस्था करना, एक साक्षात्कार की तैयारी करना, और इसी तरह, एचआर विभाग के विशेषज्ञों के साथ। मेरे लिए, यह अत्यंत महत्वपूर्ण निकला, क्योंकि मुझे एहसास हुआ कि मैं कई वर्षों से साक्षात्कार में नहीं था।

पहले से ही लगभग प्रशिक्षण के अंत में होने के नाते, मैं सलाह दे सकता हूं कि यह करना वांछनीय है:

• विचित्र रूप से पर्याप्त, विश्लेषण करने की प्रवृत्ति, तार्किक संबंध बनाने की क्षमता, इस प्रकार की सोच प्रबल होनी चाहिए,
• सीखने की क्षमता और इच्छा नहीं खोनी चाहिए (आपको अपने दम पर बहुत कुछ सीखना होगा), यह अधिक है, ज़ाहिर है, 35 से अधिक लोगों की श्रेणी के लिए
• यह भी रूखा है, लेकिन यह शुरू करना बेहतर नहीं है यदि प्रेरणा केवल इस तथ्य से सीमित है कि "मैं बहुत अधिक / अधिक अर्जित करना चाहता हूं"।

कमियां और पूरी तरह से उचित अपेक्षाएं नहीं, जहां उनके बिना

• वे वादा करते हैं कि माध्यमिक शिक्षा के साथ कोई भी समझ सकता है।
  
  ऐसा नहीं है, यहां तक ​​कि माध्यमिक शिक्षा भी अलग है। मुझे लगता है, एक आदमी के रूप में जो प्राचीन काल से बना है)), जब इंटरनेट का कोई व्यापक वितरण नहीं था, तो एक पर्याप्त वैचारिक उपकरण होना चाहिए। हालांकि, उच्च प्रेरणा की जीत होगी।
• तीव्रता काफी अधिक थी।
  
  यह काम करना मुश्किल होगा (विशेष रूप से इस क्षेत्र में बहुत दूर), शायद यह पाठ्यक्रम के बीच समान रूप से समय को फिर से विभाजित करने के लायक होगा, लेकिन पहले तीसरे और इतने पर अवरोही क्रम में।
• जैसी कि उम्मीद थी, तकनीकी मुद्दे थे।
  
  पूर्ण-चक्र परियोजनाओं में शामिल एक व्यक्ति के रूप में, मैं समझता हूं कि कम से कम पहली बार में, तकनीकी समस्याओं के बिना यह असंभव है। लोगों ने हर चीज को जल्द से जल्द ठीक करने की बहुत कोशिश की।
• स्लैक के शिक्षक हमेशा समय पर जवाब नहीं देते हैं।
  
  "समय पर" एक दोहरी अवधारणा है, इस मामले में, आपको जिस समय की आवश्यकता होती है, चूंकि कामकाजी छात्र अध्ययन के लिए लंबा समय समर्पित करते हैं और सवालों के जवाब देने की गति उनके लिए महत्वपूर्ण होती है। अधिक शिक्षकों की आवश्यकता है।
• तृतीय-पक्ष स्रोत अनिवार्य (लेख, अतिरिक्त पाठ्यक्रम) हैं।
  
  Yandex.Practicum द्वारा कुछ लेखों की सिफारिश की जाती है, लेकिन यह पर्याप्त नहीं है। मैं एक ही समय में, स्टेपिक पर पाठ्यक्रम जोड़ सकता हूं - प्रबंधकों के लिए बिग डेटा (सामान्य विकास के लिए), पायथन प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी के बुनियादी ढांचे, अनातोली कार्पोव के साथ दोनों भागों, डेटाबेस का परिचय, प्रायिकता सिद्धांत (पहले 2 मॉड्यूल)।

निष्कर्ष

सामान्य तौर पर, पाठ्यक्रम बहुत अच्छी तरह से किया जाता है और इसमें प्रशिक्षण और प्रेरणा दोनों का लक्ष्य होता है। यह मास्टर करने के लिए बहुत अधिक लेगा, लेकिन अब यह मुझे नहीं डराता है, पहले से ही एक सार्थक योजना है। लागत बहुत सस्ती है - कम स्थिति में एक विश्लेषक का वेतन। बहुत अभ्यास। रिज्यूमे से लेकर कॉफी की आपूर्ति तक सब कुछ मदद करें।