Эпопея, часть 1Дизайнер в шоке и решает уходить

Эпопея, часть 2.

Что общего у гуманитария и статистики? Конечно же, манга. Именно она легла на стол перед самым началом обучения. Тогда я ещё не знала, куда иду, зато уже знала, что есть на свете манга под названием «Занимательная статистика» и «Занимательная статистика. Регрессионный анализ»:

Процесс обучения поначалу казался психоделическим, как Твин Пикс, будущее — туманным, а в воздухе витали призраки потустороннего мира IT: «Linux», «терминал», «BigData» и даже «глюкофон».

Про статистику и Excel

Основная масса людей пришла на курс по статистике из технических областей. То есть они были реально старше и опытнее. Я чувствовала себя чужой на этом празднике жизни, так что потребовалось немало времени, чтобы начать хотя бы задавать вопросы вслух. Проблема была не в процессе обучения или злых одногруппниках, а во мне. Казалось, за глупый вопрос меня сразу поднимут на вилы и вынесут к чёрту из аудитории. Или сожгут. Но несмотря на страх и сложности с математикой, статистика всё равно нравилась. Нам выдали методички, где на полях можно было писать комментарии, будто натуральный Принц-Полукровка.

После курсов Excel у меня на руках появились примитивные инструменты для визуализации данных, но где эти данные брать, я, естественно, не знала. Поэтому взяла три года из собственного бюджета. Получился кривой-косой график расходов на питание в зависимости от месяца. Даже с предсказанием на остаток года:

Сезонная зависимость на еду есть! Но она очень странная. Почему-то в межсезонье я ем больше XD

Про основы R и Python

Затем поток понёс меня в сторону более сложного рифа — программирования. Согласно дипломной программе «Специалиста» на 2018 год, риф представлял собой небольшой курс по R и два полноценных по Python — от основ синтаксиса до всяких страшных терминов в духе объектно-ориентированного программирования, полиморфизма или алгоритмов сортировки. В общем, язык Мордора, не иначе.

Оба преподавателя оказались чудесные, по-своему упоротые, как я и люблю. Так что первый код я писала на R. С ним же открыла для себя статистические пакеты, однако сам R сердечко не украл: слишком сложный синтаксис и не всегда прозрачная система отладки исключений. В сравнении с Python, конечно.

До сих пор помню, как впервые писала скрипт в обычном Notpad++. Или как запускала импорт библиотек через pip в первый раз. Командной строкой! С ней ужас достиг своего апогея: пугало всё. Жуткое чёрное окошко, жуткие непонятные буквы и особенно — жуткая легкость поломать дорогой сердцу компьютер жутко кривыми руками. Но надо было идти дальше. Только вперёд.

Однажды на занятии я успешно написала функцию, а суровый мужчина рядом долго молчал, сопел, выкидывал исключения и, в конце концов сдавшись, спросил: «Что-что-что вы там написали, выше, не могу разглядеть?»

Кстати, поначалу я боялась того, что не только гуманитарий, но ещё и девочка. Вопрос пола в IT тема спорная, скажу только, что мои опасения оказались напрасны. До предрассудков сокурсникам не было никакого дела. Например, однажды на занятии я успешно написала функцию, а суровый мужчина рядом долго молчал, сопел, выкидывал исключения и, в конце концов сдавшись, спросил: «Что-что-что вы там написали, выше, не могу разглядеть?» Это был триумф! Моя самооценка даже выглянула из дыры в полу, чтобы посмотреть.

Про основы SQL

Желание переть вперёд, как танк, побудило взять трёхдневный онлайн-интенсив по основам SQL — прямо на новогодних каникулах. Как же SQL мне понравился! И как же я потом жалела об этом… После первого дня, где всё было просто, мозг буквально свернулся в трубочку на механике джойнов, особенно когда их стало больше трёх. Я не видела ошибки, злилась и расстраивалась, что застреваю на пустом месте. А преподаватель подливал масла в огонь: ученики обязаны были искать ошибки в своих запросах сами, а он только говорить — попал ты или нет. Подсказки или разборы правильных вариантов, по его мнению, никак не помогли бы в освоении SQL. Спойлер: сейчас я нежно люблю этот язык, несмотря на то, что знаю посредственно. Опыт доказал: подобный подход вначале не работает. Мягко говоря.

Поворотный поворот

SQL интенсив заронил первые семена сомнений в том, где я учусь и надо ли оно мне. А когда оказалось, что дальнейшие курсы по Data Science в «Специалисте» ведёт тот же преподаватель, сомнения только усилились. Возвращения «особого подхода» как-то не хотелось.

Когда тот же преподаватель прекратил отвечать на мои сообщения, желанный диплом о переподготовке резко перестал привлекать.

И всё же на первый курс по DS я пошла, чтобы не рубить с плеча. Задания, как и раньше, вызывали вопросы, и я писала письма, надеясь на разъяснения. Когда тот же преподаватель прекратил отвечать на мои сообщения, желанный диплом о переподготовке резко перестал привлекать. Из «Специалиста» мне потом ещё не раз звонили, извинялись, но зря. Никакая бумага не стоит траты денег, сил, а главное — времени, если образование их не окупает.

Так в феврале 2019 года я прекратила проходить курсы по дипломной программе «Специалиста», благо не брала её оптом, а проходила по очереди (спасибо скидке лояльности). Мечты об официальном дипломе на время пришлось забыть и сфокусироваться на главном: что конкретно нужно уметь, чтобы войти в Data Science. И где этому — на самом деле — учат.

Продолжение:

Эпопея, часть 3Моя ласковая катапульта в IT

Эпопея, часть 4 Глубокое погружение в аналитику

Опубликовано Дарья Гришко

Data-аналитик в ivi, амбассадор Яндекс.Практикума.

%d такие блоггеры, как: