Надо было сделать таблицу в базе для данных по грузовым машинам, среди прочего там была колонка с грузоподъёмностью. «Сколько может быть грузоподъёмность машины?» — подумал я. Ну вряд ли больше +2 147 483 647! И сделал поле типа Int.
И я был сильно удивлён, когда данные из источника ПОЧЕМУ-ТО не влезли в мою новую таблицу. Оказалось, что среди прочего грузоподъёмность машины может быть 999 999 999 999 999. Интересно, что туда грузили)
Особые и весьма заманчивые условия сотрудничества с Практикумом через Цифровые Профессии накладывают свои ограничения. Если бы не форс-мажор в ходе курса, то эти ограничения могли бы остаться не замеченными — уверен в большинстве случаев так и происходит.
Печально видеть, как в итоге эти ограничения «сыграли» и наложились на больничный и в итоге вылились в тотальный негатив по отношению к самому курсу =(
Стало обидно за державу, поэтому ворвусь в комменты со своим кейсом. Кейс на кейс, так сказать.
(Конечно, правильнее было бы сравнивать Генеральную Совокупность всех студентов, а не только два наших случая))
Проходил этот курс в 2019 — в самой первой когорте. Тогда он только был собран и команда курса всем составом наблюдала за нашим прогрессом. Более заинтересованных, и отзывчивых ребят я ещё не встречал. Они были супер замотивированы сделать лучший курс для начинающих аналитиков.
Интересно, что заплатил где-то в феврале, когда только увидел первую рекламу, а сам курс начался в июне. Этого времени как раз хватило, чтобы пройти первый бесплатный урок (я — скорость!) и ещё вводный курс по Питону на Степике.
И тогда тоже были и проблемы с тренажёром, и неточные формулировки; и тем не менее наша когорта почти в полном составе прошла до выпускного и до сих пор держим связь.
Было много кто хотел сменить карьеру после этого курса (типа как я), и, насколько я знаю, у всех получилось, кто приложил достаточно усилий; то есть в целом сам курс задал правильное направление развития.
Конечно, приходилось много гуглить дополнительно и даже допройти курс по статистике (тот самый) для полной картины, но увы так это работает — примерно так потом и на реальной работе. Даже после того как я нашёл первую работу аналитиком и дальше дата-инженером, всё равно приходится постоянно искать информацию и добирать знаний на следующих курсах (а ещё подкастах, докладах и книгах).
Спасибо за такой развёрнутый комментарий. Прочитал с удовольствием!
Имхо, похоже на совет "Хочешь накачаться? Просто ходи в качалку и занимайся на всех тренажерах" (если останешься здоров после неправильного выполнения, то через 5 лет будет результат как у того, кто пару лет назад подумал и начал заниматься адекватно).
Мне кажется, в вашем примере не хватает фактора времени. Не думаю, что человек на 1825-й день занятий в качалке будет относиться к тренажёрам ровно так же, как и в самый первый раз.
Понять, какие они бывают и как это работает, можно гораздо быстрее. После этого уже можно задуматься об эффективности занятий. К этому времени уже появится понимание что писать в запросе в гугле. И дальше процесс идёт такими же итеративными улучшениями.
Обычно довольно сложно понять, что именно из множества потенциально доступных вещей важно и полезно.
Я много думал, как в жизни можно понять, что для тебя действительно важно и полезно. Пока что додумался только до банального метода перебора, чтобы тупа попробовать как можно больше всего, и прокачки осознанности, чтобы узнать то самое, когда оно внезапно появится.
Имхо, серьёзная проблема подобных советов в том, что в них не анализируется эффект выжившего
Про ошибку выжившего — хорошо припомнили, не думал с этой стороны.
Мне кажется, тут надо посмотреть со стороны воспроизводимости советов. Можно написать плохую статью и получить сочный оффер, но если повторить это 10 000 раз, какой будет процент успеха?
А если взять советы Фёдора и повторить их 10 000 раз, как думаете, как у применивших изменится вероятность стать СТО?
Так круто, когда есть другая точка зрения! Спасибо за комментарий. Есть над чем подумать.
В одном очень крупном enterprise-проекте, который вы все знаете, мы с командой как-то закончили годовой план в сентябре, и потому думали чем же себя занять, то ли тулзы для автоматизации писать, то ли хакатоны устраивать, то ли пасхалки для пользователей клепать.
А можете рассказать подробнее, что было дальше? Чем в итоге команда занималась с сентября до декабря? Как вы внутренне оценили этот проект?
Логичное замечание! На вебинаре тоже о нём спросили. Фёдор ответил в таком ключе. Да, каждое утро он действительно тратит 30 минут самого продуктивного времени дня на неработу. Но по-другому не получается: если составлять план на следующий день в предыдущий вечер, то его всё равно приходится переделывать утром; вечером уже нет столько когнитивной энергии, чтобы составить хороший работающий план.
…Берёшь что-то и делаешь это хорошо. Если получилось плохо — делай что то другое…
В этот алгоритм я бы добавил какую-то задержку: типа «попробавл что-то N раз, если не получается — идешь дальше». Потому что у меня, например, ничего не получалось сделать нормально с первого раза, всегда нужно сколько-то попыток, чтобы научиться.
Но «продолжать жрать кактус» действительно бесперспективная стратегия. Если что-то прям совсем не идёт, надо искать что-то другое.
Я тоже раньше так думал: всё смотрел интервью крутанов и читал разные умные статьи в поисках какого-то секрета успеха. Но везде встречал примерно одно и то же: высыпайтесь, следите за питанием, занимайтесь спортом.
На этот вебинар я смотрю так: если человек уровня СТО рассказывает такие «банальные» вещи, значит, видимо, этого действительно достаточно, чтобы стать СТО. Типа «нормально делай — нормально будет».
Дело осталось за малым — начать делать нормально. Каждый день.
Про бразузеры: тоже сталкивался с этим, когда работал в Safari. Сейчас специально сходил проверил как работает Jupyter Notebook во внутреннем кабинете Практикума:
Chrome — OK
Firefox — OK
Yandex браузер — OK (иное было бы странно, да?)
Safari — ошибка (а когда работаешь в тренажёре, то машина ощутимо грееется)
Кстати, у команды Практикума есть статья на Хабре, где они рассказывали, как они встраивали Jupyter во внутренние системы. Ничего не понял, кроме того, что это очень сложно)
Про вводный курс на Python: я его начал проходить в марте, а заканчивал уже в мае. Через два месяца не помнил, с чего всё начилось и пришлось отдельно проходить другой курс по Python на Codecademy, чтобы закончить курс на Практикуме.
Там дают хорошую базу по всем основным направлениям. Некоторые вещи, которые там преподают, до меня доходят только сейчас — спустя два года. Как говорят, хорошо «ставит мозги на место».
Для меня было большой новинкой работать с арт-директором и пытаться ему сдать свой проект — понял, что это вообще отдельный навык.
В общем и целом, я рад, что пошёл туда и прошёл (сколько смог).
принципиально эти школы ничем не отличаются, кроме двух дополнительных курсов. Самая весёлая как раз школа редакторов — там всегда присутствовал сам Ильяхов и постоянно наводил какую-то движуху: то конкурс придумает, то проведёт вебинар с разбором работ. В двух других школах нет такого «отца».
Автор не очень уверенно обладает всеми перечисленными навыками, а многими другими — ещё хуже. А про третьи — вообще ещё даже и не слышал. Именно поэтому каждый день он уделяет время на самообразование.
Полностью согласен про пет-проекты — самое лучшее обучение идёт на них. Если достаточно знаний, мотивации и организованности, то никакие платные курсы не нужны)
Согласен, хардкорный вариант всегда доступен. Но есть и альтернатива — например, договориться с семьёй. Если цель действительно важна и условия её достижения ясны, близкие могут поддержать. Например, как автор статьи Как стать датасайнтистом, если тебе за 40 и ты не программист
резонный вопрос! внутри колонки действительно единицы измерения могут быть в чём угодно и даже различаться в соседних местах.
чтобы не плодить хаос, у нас единица измерения указывается прямо в названии атрибута — например,
carrying_capacity_kg.О, ещё закину историю про выбросы!
Надо было сделать таблицу в базе для данных по грузовым машинам, среди прочего там была колонка с грузоподъёмностью. «Сколько может быть грузоподъёмность машины?» — подумал я. Ну вряд ли больше
+2 147 483 647! И сделал поле типаInt.И я был сильно удивлён, когда данные из источника ПОЧЕМУ-ТО не влезли в мою новую таблицу. Оказалось, что среди прочего грузоподъёмность машины может быть
999 999 999 999 999. Интересно, что туда грузили)Особые и весьма заманчивые условия сотрудничества с Практикумом через Цифровые Профессии накладывают свои ограничения. Если бы не форс-мажор в ходе курса, то эти ограничения могли бы остаться не замеченными — уверен в большинстве случаев так и происходит.
Печально видеть, как в итоге эти ограничения «сыграли» и наложились на больничный и в итоге вылились в тотальный негатив по отношению к самому курсу =(
Стало обидно за державу, поэтому ворвусь в комменты со своим кейсом. Кейс на кейс, так сказать.
(Конечно, правильнее было бы сравнивать Генеральную Совокупность всех студентов, а не только два наших случая))
Проходил этот курс в 2019 — в самой первой когорте. Тогда он только был собран и команда курса всем составом наблюдала за нашим прогрессом. Более заинтересованных, и отзывчивых ребят я ещё не встречал. Они были супер замотивированы сделать лучший курс для начинающих аналитиков.
Интересно, что заплатил где-то в феврале, когда только увидел первую рекламу, а сам курс начался в июне. Этого времени как раз хватило, чтобы пройти первый бесплатный урок (я — скорость!) и ещё вводный курс по Питону на Степике.
И тогда тоже были и проблемы с тренажёром, и неточные формулировки; и тем не менее наша когорта почти в полном составе прошла до выпускного и до сих пор держим связь.
Было много кто хотел сменить карьеру после этого курса (типа как я), и, насколько я знаю, у всех получилось, кто приложил достаточно усилий; то есть в целом сам курс задал правильное направление развития.
Конечно, приходилось много гуглить дополнительно и даже допройти курс по статистике (тот самый) для полной картины, но увы так это работает — примерно так потом и на реальной работе. Даже после того как я нашёл первую работу аналитиком и дальше дата-инженером, всё равно приходится постоянно искать информацию и добирать знаний на следующих курсах (а ещё подкастах, докладах и книгах).
Спасибо за такой развёрнутый комментарий. Прочитал с удовольствием!
Мне кажется, в вашем примере не хватает фактора времени. Не думаю, что человек на 1825-й день занятий в качалке будет относиться к тренажёрам ровно так же, как и в самый первый раз.
Понять, какие они бывают и как это работает, можно гораздо быстрее. После этого уже можно задуматься об эффективности занятий. К этому времени уже появится понимание что писать в запросе в гугле. И дальше процесс идёт такими же итеративными улучшениями.
Я много думал, как в жизни можно понять, что для тебя действительно важно и полезно. Пока что додумался только до банального метода перебора, чтобы тупа попробовать как можно больше всего, и прокачки осознанности, чтобы узнать то самое, когда оно внезапно появится.
Про ошибку выжившего — хорошо припомнили, не думал с этой стороны.
Мне кажется, тут надо посмотреть со стороны воспроизводимости советов. Можно написать плохую статью и получить сочный оффер, но если повторить это 10 000 раз, какой будет процент успеха?
А если взять советы Фёдора и повторить их 10 000 раз, как думаете, как у применивших изменится вероятность стать СТО?
А можете рассказать подробнее, что было дальше? Чем в итоге команда занималась с сентября до декабря? Как вы внутренне оценили этот проект?
Надеюсь, смог донести мысль и стало понятнее.
В этот алгоритм я бы добавил какую-то задержку: типа «попробавл что-то N раз, если не получается — идешь дальше». Потому что у меня, например, ничего не получалось сделать нормально с первого раза, всегда нужно сколько-то попыток, чтобы научиться.
Но «продолжать жрать кактус» действительно бесперспективная стратегия. Если что-то прям совсем не идёт, надо искать что-то другое.
На этот вебинар я смотрю так: если человек уровня СТО рассказывает такие «банальные» вещи, значит, видимо, этого действительно достаточно, чтобы стать СТО. Типа «нормально делай — нормально будет».
Дело осталось за малым — начать делать нормально. Каждый день.
Chrome — OK
Firefox — OK
Yandex браузер — OK (иное было бы странно, да?)
Safari — ошибка (а когда работаешь в тренажёре, то машина ощутимо грееется)
Кстати, у команды Практикума есть статья на Хабре, где они рассказывали, как они встраивали Jupyter во внутренние системы. Ничего не понял, кроме того, что это очень сложно)
Про вводный курс на Python: я его начал проходить в марте, а заканчивал уже в мае. Через два месяца не помнил, с чего всё начилось и пришлось отдельно проходить другой курс по Python на Codecademy, чтобы закончить курс на Практикуме.
Для меня было большой новинкой работать с арт-директором и пытаться ему сдать свой проект — понял, что это вообще отдельный навык.
В общем и целом, я рад, что пошёл туда и прошёл (сколько смог).