Как стать
специалистом по Data Science

Очень долго я 'кружила' вокруг ИТ-сферы, делала робкие попытки, и наконец - о, чудо! все звезды сошлись и я нашла ту сферу, где, как мне кажется, пригодится и мое образование, и опыт продакт мененджера, и любовь к анализу и к цифрам.

Это профессия - аналитик данных. Решение не было простым, было реально страшно (вдруг не потяну?), ну и сейчас много кто предлагает он-лайн курсов, но очень важным фактором для меня была возможность попробовать тот курс, который я покупаю. Тем более, что это первое мое обучение в формате он-лайн.

Сам курс выстроен следующим образом: теория дается в виде небольших лекций на практических примерах, кодинг отрабатывается на тренажере. Затем наступает время показать чему научился: тебе дают реальную задачу, которую ты должен выполнить примерно за 1-1.5 недели и показать свои выводы.

Поддержка осуществляется через соц.сети и специальный чат. Несмотря на то, что обучение удаленное, ребятам удается создать теплую атмосферу, даже иногда чувствую себя вполне себе студентом (особенно когда проект на проверку отправляешь). Очень хочется дойти до конца и найти себя в профессии!!!

В июне я закончил вводный курс по Python и для закрепления теории написал скрипт, который собрал общие данные по заметкам из блога Ильи Бирмана

Сейчас на уроках в Яндекс.Практикум мы прошли инструменты визуализации данных и я опять решил, что нужна дополнительная практика. Смахнул пыль с июньского скрипта, перезапустил его, чтобы обновить данные до конца сентября; и применил изученные инструменты визуализации.

Получился общий анализ 17-летней писательской активности Ильи Бирмана.

Всем привет. Я инженер-энергетик, работаю в инфраструктурной компании, рассчитываю электрические режимы. На курс пошёл для того, чтобы «диверсифицировать» свои скиллы, и если не удастся с наскока, то в перспективе поменять род деятельности.

На 4 курсе универа я подрабатывал на фрилансе, вёрстка и прочее)) Но с программированием ничего не получалось. Как бы я ни пытался, дальше типов переменных не шло. На работе видя, как мучаются коллеги, смог составить из кусков других макросов пару VBA-макросов — это весь мой опыт. Так что, если резюмировать в части программирования, я пришёл нулевой.

После прохождения вводной части о программировании я в принципе стал что-то понимать и не только в питоне. Проще стало и c VBA, и для дома на ардуино кое-что сделал на C++. Перед началом платного курса приобрёл книгу о pandas. Думал, пока не начался курс, буду проходить, чтобы было легче, когда начнутся курсы — открыл книгу и закрыл:) Ничего не понятно. Позавчера был месяц, как мы учимся, я снова открыл книгу и понял, что я 80% из книги уже знаю, а книга на 600 листах.

Курс проходится на одном дыхании, местами сложно, местами легко, заданный темп мне подходит, от графика не отклоняюсь. Иногда даже злюсь, почему так не учили в универе, потому что здесь учиться очень интересно.

Теперь о тёмной стороне. Курс требует много времени, Яндекс говорит о 10 часах — это минимум. После начала курса мой распорядок жизни резко изменился: с 8 до 17 — работа, в 17:00-18:30 — дорога + ужин, а дальше до 23:00, а то и больше — курс, и так каждый день! Но хочу оговориться, в проектах я всегда стараюсь сделать чуть больше, чем просит задача. Проекты в курсе для закрепления материала очень хорошо прокачивают базу; если в тренажёре, то всегда есть подсказка или ещё что-то, то проект — это полностью твоя авторская работа с твоими теориями и выводами. Кстати, информационные блоки, которые Яндекс называет спринтами, по мне это не спринты, это МАРАФОН!:) Последний свой марафон я закончил в это воскресенье и пошёл его заигрывать в КИ (грешен).

Кому стоит идти на дата-аналитика — человеку, который знает, зачем ему этот курс, какой-то возбудитель, который будет постоянно напоминать о себе (например, ненависть к рабочей бюрократии). Важно понимать, что аналитик — это не программист, и потому, если хочется писать программы, это, наверное, больше в backend. Вторая составляющая — это время, оно должно быть.️

Куда делся Стас?🙄

Всем привет, кто читает этот пост🤗. Здесь я расскажу о Яндексе и IT

КАК ОНИ СДЕЛАЮТ ТВОЮ ЖИЗНЬ КАЧЕСТВЕНЕЕ🧐

Хотел поделиться с вами впечатлением о том, как круто меняется жизнь, когда ты намерен ее поменять. Немного тофтология, но по-другому не могу сформулировать... Короче😆Год назад я решил для себя разобраться что такое сфера IT. Начало было положено, но не понятно: 1.С чего начинать? 2.Как пощупать? 3.Где попробовать? 4.Как научиться? Какую-то конкретную сферу я для себя не выбрать не мог, так как все мои знания начинались и заканчивались на слове 'Программист'. Просидев на Ютубе и Гугле, какое-то время понял, что универсальной программы по вхождению в IT НЕТ!🤬 И решил для себя начать хотя бы с чего-то... Это «что-то было» C#, Да-да, это только сейчас я понимаю, как это смешно, но все же😁😁 Я решил, что буду делать игры на мобилки, тем более ГАЙДОВ на Ютубе прилично. Тут я познакомился с VS(увидел интерфейс программы для программистов😆), PS(научился делать простенькие анимашки, рисовать👻).

НО⚡ Пришел момент понимания, что без знания(точнее онимания) языков Бэкенда (Python, Ruby,PHP, JavaScript и т.д) ни чего не получится...🤬 Значит, нужно выучить такой язык!💡 И какой выбрать?? На тот момент, когда перед мной встал этот вопрос, я уже полгода по-чучуть узнавал о фреймворках, языках, компиляторах и т.д. на вопрос я отвечал с перспективы языка, и просмотре графики и тенденции выбрал JavaScript. На обучающей программе Stepik прошел на отлично несколько курсов - был доволен собой😅 (а сейчас мое любимое междометие ) НО⚡ На этом и закончился мой Script, так как, не представлял как его использовать в жизни, проекты на фрилансе выглядели как заказы Илона Маска ...

Прошел год... Что я имел : 1. Самое базовое понимаю сферы, с куче пробелов, 2. Базовый синтаксис С#, JavaScript, (HTMl, CSS)- это отдельная история, знание пары фреймворков и фото/видео редакторов, 3. КАША в голове🥴

Но самое главное, я понял что мне это нравится, а именно, что-то тянуло...

Подведя итоги, я понял, что не справиться мне в одиночку. Нужно искать готовое обучение👨‍🏫 Их вы можете сами найти в интернете ...

Тут главный вопрос стоял в деньгах и качестве, не где я не мог оценить качество, так как мне предлагали бесплатные вебинары, которые я посмотрел около 100 и рассрочку😁, а так же список того, чему ХОТЯТ научить. Почему-то не вызывало у меня это доверие, НО⚡

Одна площадка зацепила меня,👩‍🎓Яндекс.Практикум👨‍🏫

Выбрал я профессию Аналитика Данных, так как много слышал про Python и хотел приручить змею🐍

Здесь был БЕСПЛАТНЫЙ блок, который ты выполняешь, а в конце РЕАЛЬНЫЙ проект!!! Это пушка 🔫 друзья! Посмотрел описание полного курса, а там по итогу ты за полгода делаешь 14 проектов и изучаешь тонну ништяков! На такое я и не рассчитывал.

Сейчас уже 3 месяц учусь на Аналитика Данных на руках имею 6 готовых проекта на самые разные темы, изучаем Python и SQL и свой чат, где мы скидываем друг другу множество интересных ресурсов для обучения и развития.

Впечатления на данный момент положительные. Благодаря примерам из курса «Статистический анализ данных», да и из курса «Исследовательский анализ данных», я наконец понял всю ценность математической статистики, что преподавали в университете. Как-то её бездушно преподают, в качестве примеров — детали А на заводе Z… А здесь реальные примеры из жизни. Побудило меня найти конспекты и освежить знания.

В своей работе, анализируя массив данных химической лаборатории за полгода, например, начинаю применять формирующиеся при обучении навыки. Пока в Excel, но это не так важно, главное по-новому посмотрел на сами данные. И, конечно, python&pandas — это мощь в сравнении с Excel.

Эта программа не для тех, кому не интересен анализ сам по себе, кого никогда не затягивали цифры в свой особый мирок, у кого нет желания просто из массива данных выявить стройные зависимости. Остальные наверняка оценят новый инструмент, если ещё не знакомы. Живое общение и постоянную поддержку от коллег, наставников и преподавателей. Да и всё же 2 часа в день — мало. Надо выделять 4-5 часов.

Отличная программа, я на русском языке ничего похожего по охвату не встречала. Сложность вполне ожидаемая, хотя я была уверена, что кроме питона у меня сложностей ничто не вызовет: я работаю веб-аналитиком почти два года, многое из курса делаю в своей работе, только другими инструментами (пока). При этом от расписания спринтов я отстаю ровно на неделю 😁 Моя цель — стать аналитиком на уровень выше, чем сейчас, и приносить крутые инсайты с помощью анализа разнородных данных, не ограничиваясь теми, что дают сервисы веб-аналитики. Мне кажется, то, что я работаю аналитиком, очень помогает держать мотивацию на высоком уровне, потому что после каждого курса я вижу, как понемногу меняется моя работа и какие у этого перспективы.

Резюмирую: очень интересно, умеренно сложно, совмещать с работой на полный день тяжело, но возможно, учитывая что дедлайны мягкие, проекты — отдельный весомый плюс. После сдачи проекта появляется ощущение, что тема курса наконец уложилась в голове. Спасибо команде Практикума за отличный курс. 🔥

Я — бывший маркетолог-аналитик, для меня собрать данные, анализировать их и делать выводы — как бальзам на душу. Маркетинговые исследования — моя самая большая любовь❤️, но сейчас в силу обстоятельств работаю с процессами в банке.

Время не стоит на месте, чтобы повысить свою востребованность на рынке труда пришла сюда. Будем честными, здесь будет сложно тем, у кого нет никакого опыта и знаний в языке python, пара-тройка курсов с других площадок точно не помешает, и да, ленивым 😎 здесь тоже будет очень тяжело 🤔. Если ты умеешь логически рассуждать, строить причинно-следственные связи📚 и делать выводы🤓 — добро пожаловать на Яндекс. Практикум.🤟

Это самый полезный, понятный, очень прикладной курс (да ещё и на русском языке). Спасибо разработчикам, наставникам, преподавателям и кураторам!

Пиу-пиу🐍 Вот и закончились каникулы после первой трети обучения на специальности «Аналитик данных». 💬Да-да, это там где магические цифры7️⃣7️⃣7️⃣, оформленные в стройные ряды таблиц 📑 и обалденная инфографика📊📈.

🤔Учиться, учиться и еще раз учиться, – подумал я и пошел в Яндекс.Практикум. Выбрал специализацию «Аналитик данных» - всегда притягивали данные, неявные связи между ними и конечно графики, а разбираться в этом, ммм🤘. Учиться пошел, скорее не для получения новых знаний, а для: 🔸обобщения имеющихся знаний, 🔸структуризации, 🔸работы с реальными кейсами. 🔸для большой практики кода ,🔸для общения с наставниками (реальные аналитики😋) - от этого пункта в восторге🤘.

💡Очень удобный формат обучения - необходимый объем теории с множеством примеров и программирование + каждый раздел теории дополнен ссылками на материалы, позволяющие глубже понять материал🤚. 💡После трети обучения выполнены 4 проекта (3 отдельных и 1 сборный). Проекты охватывали темы: ✔️продажи квартир, ✔️ популярность игр, ✔️ эффективность тарифов мобильного оператора, ✔️ музыкальные предпочтения пользователей, ✔️ кредитование 💡. Отдельно стоит отметить общий чат в Slack между студентами, преподавателями/наставниками/кураторами/поддержкой. Всегда можно обсудить текущее задание, спросить помощи да и просто поболтать😄 . 💡Учитывая факт, что мы первый поток обучения, команде Яндекс.Практикума тоже приходиься многому учиться и много работать, да есть недочеты и порой jupyterhub ведет себя как девчонка, но ребята 🔥 - исправляют/обновляют/помогают.

💡От проекта к проекту крепнет сила в строках кода и в анализе, чувствуется, что плечи расправляются и из 🐛 превращаешься в 🐍, к концу, уверен, буду 🐉. По окончании сборного проекта собрал свой первый пакет для python и выложил - автоматический первичный обзор данных, сокращает время ⏰ - прогресс/профит есть ps: в общем только положительное впечатление складывается и очень рад, что появилась такая платформа для обучения📚 to be continued...