С вами второй выпуск блога гуманитария, который решил освоить математику и программирование. Прошел месяц моего обучения на курсе «Профессия Data Scientist» в SkillFactory. Этот курс был запущен для того, чтобы любой мог стать дата-сайентистом за 2 года. Он рассчитан даже на тех, кто всегда считал себя гуманитарием — нужно всего лишь следовать программе. Что изменилось у меня? Появились первые простенькие программы и… понимание того, как работает собственный мозг. И то, и другое вызывает смешанные чувства.

До этого мы изучали, как устроена IT-отрасль, какие есть в ней специализации и чем они занимаются. На огромной ментальной карте, которая была одним из заданий во вводной части, Big Data получились большой веткой слева, между ИскИнами и бизнес-анализом. Наглядно показывает, в какую обширную область знания вступают студенты.

А вот когда мы поймем, что за инструмент это программирование и как с ним обращаться, нас ждет то, ради чего мы это все начинали: работа с данными. Разведывательный анализ, введение в машинное обучение, работа с базами данных и другие очень интересные циклы. Осталось только научиться обрабатывать вложенные словари третьего уровня и передавать функцию как аргумент другой функции — и заживем.

Python, машинное обучение, нейросети и deep learning, основы Big Data и Data engineering — всё это мы освоим на практических задачах и хакатонах. А если что-то будет непонятно — менторы программы всегда с нами на связи.

Главное в программировании, как я поняла уже после первых дней тренировок, — четко знать, что именно надо делать. Именно поэтому, а не из общей вредности специалисты просят писать максимально подробное ТЗ. «Мусор на входе — мусор на выходе»: если человек не разложил операцию на шаги и не представил себе совершенно ясно их последовательность и результат, то программа либо вообще не будет работать, либо покажет цену на дрова на Марсе вместо нужных значений.

Особо показательно, как я искала среднее геометрическое для трех чисел. Сначала-таки пришлось погуглить, как оно вычисляется, а то упорно делила на три вместо извлечения корня третьей степени и не понимала, а что не так-то? А про наибольший общий делитель вообще писать не буду, потому что стыдно. Но я его победила. Я молодец.

Синтаксис языка Python довольно прост, но с ним, как и с любым другим, надо быть крайне ответственным. Забудешь двоеточие после строки цикла — не работает. Поставишь запятую вместо точки между целой и дробной частью числа — не работает. Не то количество пробелов… ну, вы поняли.

До какой степени надо в этой области быть аккуратной, иллюстрирует такая ситуация. Одну из задачек я решила правильно, но балл на ней не заработала: в выводе, то есть том сообщении, которое должно появиться у пользователя на экране после отработки программы, не было точки в конце предложения. На правильность работы эта точка не влияла, а вот на оценку автоматической системой тестирования — очень даже.

Основным же достижением — пока — я считаю куда лучшее понимание, как работает собственное мышление. Всегда гордилась, как легко дается то, что многие считают проблемой: мультизадачность. Одной рукой редактирую, другой пишу текст, третьей придумываю идею нового проекта, четвертой совещаюсь в чате (вообще-то рук у меня шесть, в оставшихся двух — острые сабли)...

Но тут пришлось мне после очередного занятия без паузы писать текст для любимого издания. Шок, ступор и ужас овладели мной: поняла, что не могу двух слов связать. Куда-то делась способность легко и понятно формулировать мысли, слова никак не хотели, как раньше, свободно течь из-под пальцев. Даже количество глупых опечаток возросло.

Хорошая новость: это не навсегда. Прием, который сработал у меня: поесть или попить. Переключение на занятие, которое минимально затрагивает мыслительную деятельность, очень помогает. Лучше всего, конечно, лечь поспать или выйти на длинную прогулку, но не всегда эта роскошь доступна. А вот выпить несколько глотков чаю или просто воды и посидеть, глядя в пространство, можно почти в любой момент. Идея в том, чтобы максимально отвлечься, а не бросаться на новую задачу сразу.

Но если долго не заниматься, то условное левое полушарие выключается и приходится его пинать. К примеру, после перерыва всего в три дня я написала бесконечный цикл (забыла указать условия выхода) и с ужасом смотрела, как он работает… и работает… и работает…

Поэтому в курсе «Профессия Data Scientist» от SkillFactory очень много внимания уделяется именно постоянным тренировкам. Во введении сразу было сказано, что для лучшего усвоения материала занятия должны быть регулярными — теперь я понимаю, почему.

Особенно это актуально тем, кто хочет сменить профессию. В основном именно с таким запросом приходят на курс «Профессия Data Scientist». 13 готовых кейсов в портфолио, обратная связь от преподавателей из Яндекса и NVIDIA, поддержка от тьютора и помощь карьерного центра — все это поможет желающим найти работу как можно быстрее.

Еще один бонус от таких занятий мне кажется весьма существенным: снижение риска деменции. Ну что, кто со мной учить Python?

Материал создан специально для SkillFactory.

Автор: Елена Виноградова
Редактор / корректор: Елена Виноградова
Координатор: Елена Рожнова
Фотографии: freepik.com
Дизайнер: Ольга Голубева


*SkillFactory предоставляет доступ к интерактивной инновационной Платформе «SkillFactory CS» (далее — Платформа), предназначенной для создания высокоэффективных курсов и поддержания вовлеченности пользователей. Диплом SkillFactory не является дипломом государственного образца.

** Для того, чтобы получить скидку 45% на любую программу SkillFactory, назовите промокод ФОНТАНКА специалисту компании. Он свяжется с вами после того, как вы оставите заявку. Срок действия промокода не ограничен. Организатор акции ООО «Скилфэктори». Юридический адрес: 127051, г. Москва, Цветной бульвар, дом 30, строение 1, этаж 3, помещение I — комната 14, офис 231 ОГРН 1197746648813/ИНН 9702009530. Подробности об условиях акции и организаторе по телефону +7 495 291–09–12.