О Специализации в целом
Когда я прочитал о запуске курса от Яндекса на Coursera, то просто не мог пройти мимо, но к своему удивлению обнаружил, что доступны только видео лекции и задания для самопроверки, а полноценные задания заблокированы (и открываются только при оплате сертификата или запросе финансовой помощи). Платить за курс, который не имеет отношения к работе, который ты не уверен, что сможешь пройти… Я был к этому не готов.
Записавшись, я начал смотреть лекции и решать задания. Это было очень непросто, т.к. высшая математика осталась далеко позади в Университете, работаю я менеджером веб проектов, а вовсе не аналитиком, да и python никогда в глаза не видел.
Почти через месяц я случайно прочитал в комментариях, что ходит слух, будто МФТИ выдаст удостоверения о повышении квалификации гос образца всем, кто закончит специализацию. МФТИ! ЗФТШ, ВФТШ, Долгопрудная, Новодачная, лекции для школьников по выходным, «Оставь надежду всяк сюда входящий…», абитура, горечь от не поступления из-за сильно выросшего проходного бала за счёт сдающих ЕГЭ, МИФИ, КВН МФТИ-МИФИ (и шутки которые кроме нас вряд ли кто-то может понять), взаимные хождения в гости бывших одноклассников по ВФТШ ко мне в общагу МИФИ и моё к ним в Долгопрудный… Да ведь это шанс «сбыть мечту идиота»!
Курс молодого бойца по владению python от codecademy и я готов к подвигам.
Конечно же заявление на финансовую помощь Coursera обработала мгновенно и у меня появился доступ к сдаче заданий.
1 неделя была побеждена почти мгновенно, а вот 2…
Трое суток я бился над задачей на «кошачью» тему. Побеждая одну ошибку за другой, понимая, что неверно понял то или иное задание, я неожиданно оказался лицом к лицу с простейшим, очень кратким кодом. Который действительно выбирал из списка предложений 2 похожих на образцовое. Они действительно были на общую тему. Это была магия!
Такой простой алгоритм и такая мощь!..
От этого кружилась голова, а радостью своею хотелось поделиться с окружающими (если спросить коллег, то вероятно они скажут, что я буквально прожужжал им все уши восхищением косинусным расстоянием в целом и этой задачей в частности).
Однако, была маленькая неприятность, которая не давала спокойно жить. Совесть буквально жгла меня изнутри за то, что я запросил финансовую помощь. Ведь объективно я мог заплатить. Хотя это и существенная сумма. Поэтому я решил как-то помочь по возможности взамен.
Во-первых, я решил, что было бы круто, если бы был какой-то интерактивный задачник, где не только можно было бы потренироваться в решении задач, похожих на задачи из курса (чтобы набрать больше опыта), но и где люди, не оплатившие сертификат, могли проходить бесплатно задачи, идентичные заданиям курсовых. Забавно, но мой прототип оказался рабочим, а задача на «змеиную» тему (набор текстом был чуть побольше, да и основной темой стала Anaconda), решался тем же алгоритмом, что и курсовой задание.
Во-вторых, я стал отвечать на форуме, стараясь помочь тем, кому курс даётся ещё тяжелее, чем мне. Некоторым пришлось дать мой контактный e-mail с просьбой не публиковать код на форуме – это нарушает правила Курсеры. Это было очень интересным опытом. Я уже и забыл что значит быть «преподавателем»…
А в-третьих, я решил проверять курсовые работы других студентов. В один погожий день я проверил больше 80 штук. И все они были отправлены накануне. Я был просто поражён тем сколько людей учится со мною вместе…
Знал ли я тогда, что стану ментором курса? Да я даже не знал кто это такие и что они существуют!
Я завершил 1й курс. Это было не очень просто, но и не невозможно. Я даже успел подать заявку на финансовую помощь на 2й курс заканчивающегося набора.
Только на 2 курсе я понял, что все проблемы, с которыми я сталкивался раньше, были «цветочками». Это было очень круто, но в то же время отрезвляюще.
Как я писал выше, я квалификация моя была не такой высокой, как хотелось бы. Поэтому приходилось по 2-3 раза просматривать видео-лекции, а решение курсовых занимало по несколько дней. Вот только 3 неделя 3 курса мне никак не давалась, так что даже пришлось приступить к 4.
Во многом поэтому, получив письмо от авторов курса с предложением стать ментором я подал заявку, отметив желание помогать 1 курсу, а так же рассказав об идее с внешним задачником. Я был удивлён, став одним из 5 избранных. Я был и остаюсь уверенным, что я особенно хорошо могу понять тех, кому особенно нужна помощь, тех кто отстаёт от программы курса. И именно поэтому с тех пор студенты 1 курса могут практически в каждой теме увидеть ответы от меня на самые разные вопросы.
Всем менторам авторы курса поставили непростую задачу – протестировать новый 3 курс.
Боюсь, от меня было мало пользы, но мне это было действительно не просто – пропустив кусок 2 курса, осваивая на ходу python я старался хотя бы догнать коллег (вот уж кого этой задачей нагрузили не зря).
Мне сложно что-то рассказать интересное про 3 курс. Он хорош. Безусловно не раз и не два были места, где мне хотелось разбить себе голову об монитор из-за адских формул, которые едва помещались на экран (это напомнило мне университетский курс элементарных частиц, где хардкорные уравнений теорфизики не помещались на доску). Не готов сказать, что я понял этот курс. Но я его осилил. И с удивлением понял, что те задачи и проблемы, которые с таким решал на 1 курсе на самом деле очень просты, по-настоящему просты.
Только после завершения 3 я смог вернуться ко 2. Мне потребовалось более двух месяцев (в сумме 3 сессии Coursera), чтобы одолеть этот курс. И я на 100% уверен, что 2 и 3 курс на порядок сложнее 1. Но и на порядок же полезнее, ведь каждая неделя демонстрирует в работе какие-то новые концепции и подходы. Не знаю, как у других, но даже у меня в голове появляется масса вариантов как это могло бы пригодиться в работе моим коллегам на основной работе.
Что дала мне работа над этой специализацией (пока ещё не завершённая)?
Ну, во-первых, массу удовольствия от тех задач, которые удалось решить, от тех вершин, которые удалось покорить. Для меня это настоящее испытание.
Во-вторых, я прикоснулся к «прекрасному» - МФТИ и Яндекс. Лучший (и не спорьте со мной, загрызу!) технический (а значит и лучший в принципе) ВУЗ страны, и один из мировых IT лидеров.
А в-третьих, пока я был ментором на этом курсе мне неожиданно пришло приглашение от Курсеры стать ментором. Да, я стал ментором ещё раз. Оказывается, менторы тоже бывают разные. И это тоже определённый Challenge! У меня даже сертификат ментора теперь есть. ;-)
И вот теперь при должном везении вы можете встретиться со мной ещё и на курсе по Геймификации…
О каждом из курсов специализации детально
О 1 курсе - "Математика и Python для анализа данных"
Великолепный курс с отличной структуризацией информации и хорошей подачей.
Небольшие лекции представляют базовую информацию в виде тезисов, не перегружают подробностями. При возникновении вопроса всегда можно изучить информацию на стороннем ресурсе подробно, здесь же подаётся выжимка.
Удивительно практичные задачи 2 недели. Это просто чудеса какие-то! Никогда бы не подумал, что такое простые методы, такой крошечный алгоритм может решить такую нетривиальную, казалось бы, задачу. Ещё одно доказательство того, что математические модели бывают настолько универсальны при своей простоте, что ими при должном навыке можно описать практически что угодно!
Безусловно, курс требует подготовки. Вам следует изучить основы python до, либо во время курса. Но знания линейной алгебры на этом курсе почти не требуются. Простая алгебра из школы, немного внимательности на лекциях и вот вы уже понимаете принципы базовых операций линейной алгебры, а дальше даже если не можете их совершить «руками», у вас всегда есть нужный программный пакет рядом.
Этот курс вводный, дальше будет сложнее, но на нём очень неплохо можно размяться, начать втягиваться и работать дополнительно.
Курс проходится без особых сложностей, если проявить терпение и упорство (и чем в большей мере, тем приятнее будет победа над каждой из задач курса).
Отличное начало! Рекомендую!
О 2 курсе - "Обучение на размеченных данных"
Очень непростой, но интересный курс.
Если вам было сложно на 1 курсе специализации, то тут вероятно потребуется гораздо больше работать (в том числе самостоятельно).
Критичной будет успех на 3 неделе – там очень большая и непростая курсовая работа, многие этапы которой даются с огромным трудом. В случае возникновения трудностей стоит поискать ответы на форуме.
Удивительным откровением стала неделя по нейросетям. Как оказывается просто они устроены. Когда в университете через определение «персептрона» нейросети читали, только путали. Не надо никаких муравьёв, аналогий с живыми системами – формула тут очень простая и объясняет всё гораздо проще, чем неуместные аналогии.
Множество методов, показанных в курсе буквально завораживают – для практически любой задачи можно найти что-нибудь «своё». Так и хочется броситься решать практические задачки, кажется, что ты теперь всемогущий (градиентный бустинг в какой-то момент вызывает ассоциации с BFG9000, для тех, кто понимает).
Мне потребовалось больше 2 месяцев – явно не хватало подготовки (как в плане python, так и по математике).
Но самое главное, что курс очень интересный!
О 3 курсе - "Поиск структуры в данных"
После 2 курса здесь почти отдыхаешь (но именно что почти, многие задачи гораздо коварнее, чем кажутся на первый взгляд).
Курс не требует материала из 2, а вот 1 очень пригодится (разве что вы уже хорошо знакомы с python и не успели забыть линейную алгебру и матан со времён ВУЗа).
Курс не для новичков. С наскока не пройти. Но примеры, которые даются в курсе очень жизненные, а потому чувствуешь, что это не сухая академическая наука, а настоящая жизнь, то что применяется каждый день вокруг тебя почти везде: поиск, рекомендации фильмов, контекстная реклама в почте, «с этим товаром покупают» и «выбор редакции».
Отдельно довольно занятно то как с помощью описанных методов удаётся оптимизировать пространство признаков и превратить огромные массивы «информационного мусора» во вполне понятные и интерпретируемые даже человеческим глазом данные, графики, гистограммы, схемы…
