Ответ на пост «Без рейтинга»⁠⁠1

Про Яндекс Практикум: курс data science (длинно)

В апреле прошлого года я взяла 9-месячный курс data science на Яндекс Практикуме, 28 декабря закончила, поэтому могу поделиться субъективными впечатлениями.

Резюме: это хороший добротный учебный курс, где нет обязательных очных встреч с преподавателями. Это удобно, по большей части - очень хорошо сделано. Я очень довольна усилиями педагогов, кураторов, ревьюеров, но главное - собой (потому что залогом успешной учебы является ученик).

О чем я предпочла бы знать заранее:

1. 9 месяцев учебы без перерыва - это тяжело. Я не марафонец, и под конец, если бы не предоплата, рисковала бросить. Лучше ввязываться в эту историю, хорошо представляя, на какие  месяцы выпадает конец курса и помнить, что в последней трети ты уже будешь уставшим. Для отдыха существуют каникулы (у меня они уходили на доделывание проектов) и академы (2 раза по 2 недели) - я их сэкономила, зато закрыла учебу в этом году. Утомительно.

2. Нет возможности “обогнать” курс: если ты 2-недельный материал освоил за одну неделю - отдыхай и жди открытия следующего этапа.

3. Из примерно 100 человек, которые со мной начинали курс, к завершению пришли примерно 30: и часть из них - это люди из других потоков - “когорт”, взявшие академ. То есть, доучивается чуть меньше, чем каждый третий.

Как все происходит:

Обучение разбито на двухнедельные блоки (спринты). Обычно первая неделя - это чтение теории на сайте Практикума и выполнение там заданий в их тренажере. Обучение происходит в среде Практикума + вас подключают к общему чату в мессенджере, где можно задавать вопросы по каждой из задач соответствующему преподавателю. Вторая неделя выделяется на проект, который выполняется в тетрадке jupiter и проверяется ревьюером.

Предусмотрено четыре недели каникул, к концу которых надо сдать все предыдущие задания. Если к концу каникул проект не принят - можно отчислиться или взять академ, чтобы закончить обучение с другим потоком (когортой). У меня все каникулы уходили на доделку хвостов.

Деньги:

Мой курс начался 28 апреля 2022, закончился 25 декабря 2022 (28 декабря была последняя, неформальная встреча по выпускному проекту). Я оплатила 100%: 112 000 руб.

Какие были варианты:

• Можно оплачивать учебу частями по факту обучения (для меня был риск, что я брошу или будет в дальнейшем жаль денег)

• Можно вписаться на ту же учебу с господдержкой “Цифровые  профессии” частичной или полной, я не подхожу по критериям.

Можно сделать налоговый вычет, мне это еще предстоит.

Недостатки:

1. Отлично сделаны первые спринты (та часть курса, которая посвящена анализу данных). Видно, что они “обкатаны”. Вторая и последняя трети все более и более сырые: непонятно сформулированы задания, не все варианты, отвечающие вопросу, принимает тренажер. Это раздражает.

2. Куратор курса должен поддерживать и ободрять учеников, но ничего не может сделать для них, кроме как выдать академ. И получается, что общаешься с “болванчиком поневоле”. К середине осени куратор явно выдохлась и порой с опозданием создавала обязательные темы в мессенджере, где можно задавать вопросы по заданиям. У студентов на курс и задания влиять нет возможности - только рассказывать о своих впечатлениях в “обратной связи”.

3. В двух последних третях курса очень спорно оценены трудозатраты в часах. Некоторые блоки (часть заданий, на которые дается неделя) я выполняла за один-два дня, на некоторые (SQL) с трудом мне хватало три недели. Причем в последней - дело не в сложности, а в количестве задач.

4. Субъективно: к концу курса сложность только нарастает, а ты уже уставший.

5. Некоторые темы объясняются сложновато: приходится смотреть видеолекции на ютубе от других авторов.

6. Чтобы пользоваться сервисами из Крыма нужен VPN (лучше озаботиться заранее).

7. Не хватает видеоинструкции как локально установить тетрадку jupiter и работать не в тренажере (у меня не с первого раза вышло).

8. Не хватает материалов о том, как использовать возможности Yandex Cloud, чтобы тренировать модели в облаке.

9. Очень много тем посвящено “случайному лесу” (по словам наставников, им в реальной жизни не пользуются), в то время как CatBoost (собственная модель Яндекса) отдается на самостоятельное изучение.

Достоинства:

1. На выполнение заданий в тренажере и на проекты выдаются преподаватели, которые и помогают разобраться: “что же хотел получить автор задания, как сделать сложный момент, почему у меня ничего не получается”. Они быстро отвечают на вопросы, очень помогают и спасают в любой непонятной ситуации.

2. Вторая часть двухнедельного спринта - это проект. Ты получаешь задание, делаешь его, отправляешь на проверку. Ревьюер дает комментарии, ценные советы и ссылки. Общение с ревьюером - это 70% пользы от обучения. Поражаюсь тому, как их научили давать обратную связь: в легком, доброжелательном тоне.

3. Маленькие серые клеточки начинают работать: приятно вспомнить то, чему тебя много лет назад учили в институте, понять, что к концу курса, ты сам можешь нагуглить ответ на вопрос и понять его.

4. К курсу (и всем курсам на Практикуме) имеется вводная “бесплатная” часть, которая вполне внятно позволяет оценить формат дальнейшей работы.

5. Раз в пару недель были очные консультации с “наставником” - он разбирал какую-нибудь тему и отвечал на вопросы. Я на них ни разу не попала: консультации были в полдень в воскресенье. Но записи были полезны. Плюс: отсутствие меня на этих встречах не помешало мне закончить учебу.

6. Ребята в когорте активно делились ссылками и видеокурсами. Без них вполне можно пройти обучение (у меня не получилось, поскольку еще больше времени уделять учебе я бы не могла). Но с ними - куда веселее.

Что трудно (было для меня):

1. Равномерно учиться столь длительный период времени. У меня уходило по 6-15 часов в неделю на учебу. Это самая напряженная учеба, которая у меня была до сих пор. Была бы моя основная работа не удаленной - было бы совсем трудно.

2. Рисовать картинки и графики. В блоке про аналитику для меня очень поверхностно рассказывали про библиотеку seaborn, а, чтобы сдать проекты, предполагалось, что надо ее освоить.

3. Нестыковка программ: ревьюеры советовали методы и библиотеки, которые на этапе проверки еще не фигурировали в курсе обучения. Поначалу это меня возмущало. Правильно было воспринимать это как часть образовательного процесса.

Неочевидные плюсы:

1. Порадовалась за себя, когда в блоке, где требовалось транспонировать матрицы, испытала узнавание  и облегчение.

2. Оценила поддержку семьи и очень поняла сложности сына, которому трудно даются чтение и прописи в первом классе. В иной ситуации я не была бы такой понимающей и вовлеченной. Вообще, осенью, с началом учебы старшего в школе - стало труднее учиться мне.

3. У меня было меньше времени на беспокойство о происходящем в мире. И иллюзия, что я что-то делаю.