Блог им. AndreyAndreev_487
Data Science - стоит ли учиться? Ищу совет
Здравствуйте! Мне 35 лет, кандидат технических наук, по специальности инженер-механик пищевых производств. Поработал преподавателем, 10 лет отдал бизнесу в сфере образования, но программированием никогда не занимался. Сейчас случайно узнал о специальности машинное обучение, нашел курсы на geekbrains и всерьез задумался о том, чтобы поменять специальность. 1,5 года обучения. Теоретически знания из этой области можно применить в трейдинге, можно устроится на работу в крупные компании. Как обстоит все на самом деле?.. Есть те кто работает в этой теме? Может кто-то помочь советом?
smart-lab.ru/mobile/topic/671307/
потом были психологи )))
Это очень полезные навыки, если вам в работе приходится сталкиваться с большими наборами данных. Но вряд ли вы найдёте работу просто окончив курсы, пусть даже и самые крутые.
Андрей Андреев, Да, остался один курс из обязательных и много из факультативных. Были небольшие паузы по ходу, поэтому немного затянулись.
По времязатратам и что дают. В неделю обычно 2 занятия и обычно две домашки, на некоторых курсах по одной домашке и по одному занятию редко. Например, когда два занятия в неделю — это два занятия по часу-два времени просто посмотерть. Иногда может потребоваться пересмотреть куски — ещё немного доп. времени. Просмотреть прикладываемые методические материалы — ещё время, ну пол часа-час. Ну и домашка. Бывают полегче, бывают посложнее, сложно конкретное время оценить — зависит от человека ещё сильно, ну и многие вещи можно умышленно делать более поверхностно, а можно глубже.
Часто дают какие-то доп ссылки, статьи и т.д.
Многое-многое зависит от самого студента — от его скиллов, от его мотивации, наличия времени и т.д. Скажу сразу, сам материал не залетает)), нужно сидеть, вникать, разбираться, копаться, ещё сидеть, над какими-то непонятками, бывает, сидишь по-долгу, копаешься-разбираешься. Начинало нас много народу, к текущему моменту осталось в разы меньше по ощущениям.
Сказать, что каждый кто пришел станет отличным дата-саентистом — это будет неправда, но если есть мозг + мотивация + какая-то база, то результат конечно будет. Если у вас такой бэкграунд — вам, получается, нужна только мотивация и время и результат должен быть).
Replikant_mih, Спасибо за ответ! Как раз и думаю над тем, что умения в области дата сайнз более выгодно и прибыльно можно применить вкупе со знаниями из других областей, либо увеличении прибыли бизнеса либо внедрение на промышленных предприятиях. Чисто случайно нашел на авито записи курсов, в том числе и от ГК. Цена 200-300 руб. Как относитесь к этому? Могут ли они стать в какой-то степени альтернативой полностью платному обучению?
Андрей Андреев, Материала щас много. При желании весь тот материал, который я получал в GB можно насобирать по интернету или вообще бесплатно или гораздо дешевле.
Но у нормального обучения в GB есть и плюсы:
— Ты изначально не знаешь что тебе нужно, куда копать, куда копать сначала, куда потом. В GB — тебе дадут в нужном порядке те знания, которые тебе будут нужны в профессии.
— Тебя это дисциплинирует — конкретное время вебинаров, сроки на сдачи домашек, конкретное время старта курсов и т.д.
— Общение с преподавателем, я много вопросов на занятиях задавал. Общение с другими студентами, которые в каждый конкретный момент времени делают то же самое что и ты, поэтому общение очень релевантно.
— Кучно и систематизировано материал предоставляется, курсы выстроены в последовательность, занятия в курсе — тоже, в пределах занятия тоже там какая-то логика.
Т.е. я щас по итогам обучения получил хороший скелет, хорошую базу, у меня опыт очень раздвинулся в ширину и прилично в глубину по многим вопросам. Дальше я буду уже учиться точечно, меня уже не нужно вести за ручку, я знаю какие предметные области в пределах общей области, какие стеки технологий, какие задачи решаются и т.д. и т.п. Знаю что мне нужно и для чего, если я на чем-то буду специализироваться, уже понимаю что нужно усилить и углубить, могу точечно выбирать источники знаний — не просто отдельные курсы по конкретным предметам, а даже отдельные видео по конкретной теме или статьи. Но такая база, какую получил в GB — мне очень понравилось, что я в таком формате это получал.
Насчет geekbrains — хз, но я в свое время, вот это проходил:
ru.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis
Тут МФТИ+Яндекс. Солиднее, плюс много кто в профессию именно через эти курсы зашли. По деньгам не много вышло, да и много кто бесплатно учится(Там есть т.н. финансовая помощь. Как работает не вникал — мне было не жалко заплатить). Сам курс на полгода рассчитан был, но я по ночам и на выходных гнал, поэтому уложился в 3 месяца. Но я по этой специальности не работаю, потому что занимался и продолжаю работать в смежной сфере.
Но в 35 лет — не знаю, в принципе ограничений нет, но сфера сейчас очень молодая, хотя руководители ближе к 30-35. Тут даже не вопрос в понимании — там все более менее понятно, а скорее в сообществе. Если в коллективе с молодежью 22-27 комфортно будете чувствовать — скорее всего не проблема.