Комментарии 17
Так чего вы ждёте? Выберите тему для проекта, начните работу над ним и сами увидите магический эффект от знаний, применяемых на практике.
Жаль не все могут вот так взять и придумать себе проект.
Куча датасетов лежит без дела. Взять тот же kaggle, потыкать то, что дают новичкам, начиная от титаника с ирисами. Потом поискать датасет с интересующей темой и пилить на нем свой проект, попутно разбираясь с документацией к библиотекам и математическими основами.
Самый здравый способ научиться чему-то практически — практиковаться, а не слушать. Это известно еще со времен Сократа. Но люди все-равно ведутся на ярлыки типа: «Пройди этот урок всего за 999.99 и ты станешь УЧЕНЫМ!!1»
Самый здравый способ научиться чему-то практически — практиковаться, а не слушать. Это известно еще со времен Сократа. Но люди все-равно ведутся на ярлыки типа: «Пройди этот урок всего за 999.99 и ты станешь УЧЕНЫМ!!1»
Ну потыкал. Потом ещё потыкал. А идеи нет? Что дальше? Следующий сет тыкать?
Тут дело не в том, что курсы обещают, а в том, что хочется получить. Например начать работу можно без платных курсов на один год, хватит бесплатных. А вот дальше уже на работе можно смотреть куда ты хочешь идти и идти, в том числе и на платные, большие интересные курсы. Тогда твоя практика будет у тебя рядом с тобой =)
Ну это реальность, очень не многие могут придумать для себя идею и начать её реализовывать.
Самый здравый способ научиться чему-то практически
Чувак с Хабра только что обанкротил все вузы мира. :) Мужики-то не знали, что системы образования не здравый способ научиться чему-то практически.
Ой и правда, чего это я. Надо им это как-то компенсировать.
В макдональсе мне кофе подает физик-ядерщик, а на работе, админ по хайлоаду и переводчик, не имеют вообще никакого образования.
Надо будет срочно получить две вышки, а то у нас — обезьян, без соответствующих бумажек, в голове хлебушек. А без бакалавров и магистров так бы лаптями щи и хлебали.
В макдональсе мне кофе подает физик-ядерщик, а на работе, админ по хайлоаду и переводчик, не имеют вообще никакого образования.
Надо будет срочно получить две вышки, а то у нас — обезьян, без соответствующих бумажек, в голове хлебушек. А без бакалавров и магистров так бы лаптями щи и хлебали.
на одном из 7 собеседований с разными компаниями, которые проходили в колледже во время ежегодной ярмарки вакансий для стажировки. На первых шести я заводил одну и ту же песню «У меня есть сертификаты с этих курсов…» На собеседовании с шестой компанией меня отправили в нокаут фразой «Слушайте, конечно, здорово, что вы прошли эти курсы. Но вы не работали с реальными проектами. У вас нет аккаунта на Github. Мы не можем оценить ваши возможности. Так что… Нам очень жаль.»
Не совсем понятно кого они хотят найти в колледже — 17-летних сеньоров с 10-летним опытом?
Я что-то не понимаю, либо в должности scientist подразумевается наличие… научного образования? Ну, там, BSc для начала, со специализацией в математике.
Я не понимаю, почему навыки пушпула и кнопкодавства в этой профессии могут значить больше, чем понимание матстатистики.
Ну, онлайн курсы онлайн курсам рознь. Есть совершенно тупые и говняные курсы от людей, которые сами не очень хорошо понимают, что такое, к примеру, градиентный спуск, производная или метод главных компонент. Есть такие курсы по ML, что не многие доходят не то что бы до конца, а даже до середины, где требуется определенное понимание линейной алгебры и смежных областей из мира разработки программного обеспечения. Мало того — одно дело пробежаться по доке tensorflow и парочке туториалов и накидать какую-нибудь модельку, которая будет работать, другое дело получить теорию и понимать, что модель то будет работать, но давать не совсем корректный результат.
Полученные сертификаты от именитых университетов и организаций действительно показывают твой приблизительный уровень и способность изучать что-нибудь новое, а показать код на гитхаб с проектом из мира ML иногда граничит на гране тупости. Все более не менее приличные opensource разработки зачастую поддерживаются группой разработчиков а не одним разработчиком, а и иногда и с привлечением других специалистов для консультации — математиков, физиков и химиков.
Что тогда работодатель хочет увидеть? Как ты пользуешься докой из keras? А если у тебя есть свой приватный ML проект, который содержит твои наработки и ты бы не хотел делиться этой информацией с потенциальными конкурентами?
Пренебрежительное отношение работодателей к сертификатам и дипломам в нашей местности сложилась из-за того что сертификат и диплом можно легко купить (Достаточно просто посмотреть на любого чиновника или менеджеров среднего звена — через раз купленные дипломы) либо диплом не соответствует уровню знаний. Но это совершенно не значит что не нужно получать эти сертификаты. Даже наоборот — чем больше, тем лучше. Особенно от крутых университетов. Как минимум для себя, для визуальной отметки своего прогресса.
Я прошел и прохожу курсы от Stanford University c Andrew Ng и курсы от организации DeepLearning.ai. Это отличные курсы с хорошей теорией и практикой. И я точно могу сказать что в ситуации когда есть люди имеющее опыт практической разработки ML но не имеющих знания теории в этой области уж точно намного хуже чем, если бы была хорошая теоретическая база, но нет практического опыта. Опыт можно приобрести от коллег и в процессе любой практики, а вот теоретические фундаментальные знания просто так в процессе практики не получишь.
Поэтому коллеги учитесь! учитесь! учитесь! это круто!
Полученные сертификаты от именитых университетов и организаций действительно показывают твой приблизительный уровень и способность изучать что-нибудь новое, а показать код на гитхаб с проектом из мира ML иногда граничит на гране тупости. Все более не менее приличные opensource разработки зачастую поддерживаются группой разработчиков а не одним разработчиком, а и иногда и с привлечением других специалистов для консультации — математиков, физиков и химиков.
Что тогда работодатель хочет увидеть? Как ты пользуешься докой из keras? А если у тебя есть свой приватный ML проект, который содержит твои наработки и ты бы не хотел делиться этой информацией с потенциальными конкурентами?
Пренебрежительное отношение работодателей к сертификатам и дипломам в нашей местности сложилась из-за того что сертификат и диплом можно легко купить (Достаточно просто посмотреть на любого чиновника или менеджеров среднего звена — через раз купленные дипломы) либо диплом не соответствует уровню знаний. Но это совершенно не значит что не нужно получать эти сертификаты. Даже наоборот — чем больше, тем лучше. Особенно от крутых университетов. Как минимум для себя, для визуальной отметки своего прогресса.
Я прошел и прохожу курсы от Stanford University c Andrew Ng и курсы от организации DeepLearning.ai. Это отличные курсы с хорошей теорией и практикой. И я точно могу сказать что в ситуации когда есть люди имеющее опыт практической разработки ML но не имеющих знания теории в этой области уж точно намного хуже чем, если бы была хорошая теоретическая база, но нет практического опыта. Опыт можно приобрести от коллег и в процессе любой практики, а вот теоретические фундаментальные знания просто так в процессе практики не получишь.
Поэтому коллеги учитесь! учитесь! учитесь! это круто!
Самое ироничное, что в подвале поста «Узнайте подробности, как получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате, пройдя онлайн-курсы SkillFactory»
Хороший опыт это 90% (если не больше) херни и 10% полезных знаний. Курсы дают эти 10% полезных знаний, замечательно, только без 90% оно никому не нужно. Т.е. платят за 10%, а думают, что получат 100%.
С другой стороны достаточно соответствующей записи в трудовой об опыте работы в ИП «IT и копыта» — и для HR-ов твоё резюме сразу становится интересным вместо того, чтобы улететь прямиком в мусорку — потому что «le боевой опыт».
Заивно было увидеть эту статью прямо под статьёй Бесплатные курсы по Data Science от Harvard University.
Заголовок спойлера
Мне кажется мысль в том, что колледж и курсы это необходимо, но не достаточно. Тесты и сертификаты не заменяют драгоценного практического опыта. Мысль, которая рвет шаблоны многим молодым студентам потому, что она противоречит маркетинговым заявлениям образовательных сервисов. Я не хочу сказать что они бесполезны, но уж точно не являются универсальной отмычкой для дверей любого работодателя.
Проводить собеседования с индийскими ребятами это тот ещё квест. У них работает чуть ли не целая индустрия по подготовке к собесам, где натаскивают отвечать на типовые вопросы. Может ещё поэтому нет изначального доверия к теоретическим регалиям и дискуссия смещается в область практики.
Проводить собеседования с индийскими ребятами это тот ещё квест. У них работает чуть ли не целая индустрия по подготовке к собесам, где натаскивают отвечать на типовые вопросы. Может ещё поэтому нет изначального доверия к теоретическим регалиям и дискуссия смещается в область практики.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Извините, но онлайн-курсы не сделают вас Data Scientist