Мне кажется, это отличная идея :) Её было бы неплохо озвучить той же ВШЭ как провайдеру качественного контента для русскоязычной аудитории. Тут только надо понимать, что эффективность таких курсов может быть весьма ограниченной в силу отсутствия личного общения учащегося и учителя.
Признаться, есть такие опасения касательно дальнейшего изучения — действительно, отдельные вопросы приходится искать на stackoverflow, например. Конечно, идеален вариант с развитием знания английского (= даём людям удочку, а не рыбу). Но тут есть одна «небольшая» проблема — это всё же задача государственного уровня, а не отдельно взятой компании :) Мы и так все платим налоги, которые, в том числе, идут на образование (в школе, а потом и высшее). Так что тут вопрос скорее к государству — почему обучение английскому поддерживается не в должной степени. Помимо вопросов к организации хорошего и массового обучения английскому языку, есть вопросы и к получателям этих знаний — как правило, есть и проблема мотивации. С одной стороны человек хочет узнавать что-то новое, а с другой — ему не интересно (читай — лень) заниматься изучением иностранного языка.
Если речь об обучении английскому сотрудников компании, то тут, как правило, особых проблем нет. Уровня технического английского людям хватает, чтобы понять ответы на зарубежных форумах.
По поводу курсов, которые не связаны с ИТ… С одной стороны можно согласиться, а с другой — поспорить. Всё же даже не в ИТ-курсах всегда остаётся простор для новых открытий. Например, в той же физике. Или вот, например, робототехника. Там тоже интенсивное развитие сейчас идёт, есть много статей и документации на английском. Полагаю, задача перевода курсов — дать некую базу для человека, чтобы он смог продолжить работать в выбранном направлении самостоятельно. Если ему для этого обязательно понадобится английский, то, конечно, придётся изучать. Пока технологии машинного перевода, увы, не столь совершенны…
И ещё один момент по поводу перевода именно ИТ-курсов, а не других. IBS — компания из сектора ИТ. Если мы полезем наводить экспертизу в курсах по квантовой физике, боюсь, у нас не хватит знаний, чтобы всё охватить — такие переводы будут непрофессиональными. Другие области (кроме ИТ) далековаты от нас. Разве что какое-нибудь проектное управление ещё можно было бы затронуть, но тоже в ограниченном варианте. Переводом конкретно DSS мы занялись, поскольку тема очень актуальная не только в России, но и в мире. Если не совершенствоваться в ней, то можно однажды оказаться позади…
Перевод вообще выполняют волонтёры (по принципу краудсорсинга), я его редактирую и привожу в порядок терминологию, логический всё согласовываю. Поэтому во многом зависит от того, как скоро переведут эти курсы… Но, к сожалению, редактирование — тоже небыстрый процесс: на один видеофрагмент можно потратить от часу до двух в зависимости от его продолжительности (а то и больше...), да и самих фрагментов немало.
Сейчас редактирую перевод курса по разведочному анализу данных (4) — перевод публикуется по мере окончания экспертизы соответствующего фрагмента. Думаю, потом можно будет опустить 5 и перейти к 6 и 7, поскольку в 5 всё более-менее прозрачно, можно с ним и подождать.
Постараюсь ускорить этот процесс по мере наличия времени :)
RStudio и R — тот еще кактус, все в память тянет. Если вы привыкли к современным иде где все подсвечивается и очень няшно, то вспомните год этак 2008.
Именно этим специальность и понравилась. Каждый курс в отдельности хоть и является более-менее самодостаточным, но пользу чувствуешь именно при изучении всего этого добра в совокупности — знания приводятся в систему. Отдельные блоки типа статистики и так известны.
2. Делаем упражниения swirl, как можно больше.
Да, swirl хорош, хоть там и нет действительно трудных задач, над которыми надо крепко подумать…
По вопросам:
Оно вообще котируется среди работодателей?
Определённо да :)
Про курсеру HR знает?
Подкованные HR знают. Если же HR набирает людей на позицию, связанную с анализом данных, но при этом не знает о ШАД, курсере или других подобных проектах, то лично я сомневаюсь, стоит ли с таким HR иметь дело…
Конечно, можно и без всего этого быть первоклассным специалистом, но HR всё же должны быть как следует осведомлены о профиле специалистов, которых набирают. Они могут и не поддерживать профессиональный разговор, но хотя бы должны уметь выявлять какие-то формальные признаки, по которым специалист проходит.
Абсолютно верно подмечено — с фундаментальностью в этой специальности напряг :) Она в общем-то получилась довольно прикладная — мне кажется, авторы так хотели расширить аудиторию, да и вообще это характерно для американского подхода к обучению. И тем не менее, отдельные курсы получились очень насыщенными на фундаментальные вещи: в 6 и 7 курсах профессор Каффо постарался какое-то целостное понимание регрессии заложить, с выводом формул и подробными объяснениями. Хотя делал он это ну очень заунывным голосом.
Вообще лично для себя понял, что «Наука о данных» была бы идеальна после курса матстатистики и, например, курса по методам машинного обучения. В технических вузах, например, матстатистика даётся более-менее фундаментально, но вот именно применению её почти не уделяется внимания. Думаю, интеграция специальности с этими курсами в универе смогла бы разжечь интерес студентов к матстатистике. В мои универские годы статистику любили далеко не все.
По поводу Stepic'a — спасибо! Посмотрим, что предлагают.
Участие в нескольких курсах в условиях тотальной нехватки времени — это своего рода локальный героизм :) Благо, если удаётся всё же как-то структурировать всё изученное — в противном случае одновременное изучение нескольких курсов может обернуться пустой тратой времени, увы.
На учёбу у меня уходило часов по 7-8 в неделю. Тут и просмотр лекций, и самостоятельное изучение материалов, и выполнение заданий, прохождение тестов. Как правило, лекции смотрелись по вечерам, а задания выполнялись в течение субботы либо воскресенья. Соответственно, большая часть времени обучения приходилась на выходные.
Проверка заданий других студентов, как правило, укладывалась в обеденный перерыв.
Но, конечно, хотелось бы отводить на это больше времени, больше практиковаться…
Да, очень хорошая статья! Всё по делу.
В самом начале текста всё же есть ссылка на неё: «Организационные стороны освоения специальности очень точно описаны тут» (ссылка — под словами «описаны тут»). Собственно, благодаря этой статье мне и не потребовалось расписывать все организационные тонкости — можно было сразу приняться за контент.
А чего ожидали в итоге? Мне поначалу было скучно, но курса с 3-4 пошёл реально интересный материал, тогда и втянулся.
Признаться, есть такие опасения касательно дальнейшего изучения — действительно, отдельные вопросы приходится искать на stackoverflow, например. Конечно, идеален вариант с развитием знания английского (= даём людям удочку, а не рыбу). Но тут есть одна «небольшая» проблема — это всё же задача государственного уровня, а не отдельно взятой компании :) Мы и так все платим налоги, которые, в том числе, идут на образование (в школе, а потом и высшее). Так что тут вопрос скорее к государству — почему обучение английскому поддерживается не в должной степени. Помимо вопросов к организации хорошего и массового обучения английскому языку, есть вопросы и к получателям этих знаний — как правило, есть и проблема мотивации. С одной стороны человек хочет узнавать что-то новое, а с другой — ему не интересно (читай — лень) заниматься изучением иностранного языка.
Если речь об обучении английскому сотрудников компании, то тут, как правило, особых проблем нет. Уровня технического английского людям хватает, чтобы понять ответы на зарубежных форумах.
По поводу курсов, которые не связаны с ИТ… С одной стороны можно согласиться, а с другой — поспорить. Всё же даже не в ИТ-курсах всегда остаётся простор для новых открытий. Например, в той же физике. Или вот, например, робототехника. Там тоже интенсивное развитие сейчас идёт, есть много статей и документации на английском. Полагаю, задача перевода курсов — дать некую базу для человека, чтобы он смог продолжить работать в выбранном направлении самостоятельно. Если ему для этого обязательно понадобится английский, то, конечно, придётся изучать. Пока технологии машинного перевода, увы, не столь совершенны…
И ещё один момент по поводу перевода именно ИТ-курсов, а не других. IBS — компания из сектора ИТ. Если мы полезем наводить экспертизу в курсах по квантовой физике, боюсь, у нас не хватит знаний, чтобы всё охватить — такие переводы будут непрофессиональными. Другие области (кроме ИТ) далековаты от нас. Разве что какое-нибудь проектное управление ещё можно было бы затронуть, но тоже в ограниченном варианте. Переводом конкретно DSS мы занялись, поскольку тема очень актуальная не только в России, но и в мире. Если не совершенствоваться в ней, то можно однажды оказаться позади…
Перевод вообще выполняют волонтёры (по принципу краудсорсинга), я его редактирую и привожу в порядок терминологию, логический всё согласовываю. Поэтому во многом зависит от того, как скоро переведут эти курсы… Но, к сожалению, редактирование — тоже небыстрый процесс: на один видеофрагмент можно потратить от часу до двух в зависимости от его продолжительности (а то и больше...), да и самих фрагментов немало.
Сейчас редактирую перевод курса по разведочному анализу данных (4) — перевод публикуется по мере окончания экспертизы соответствующего фрагмента. Думаю, потом можно будет опустить 5 и перейти к 6 и 7, поскольку в 5 всё более-менее прозрачно, можно с ним и подождать.
Постараюсь ускорить этот процесс по мере наличия времени :)
Именно этим специальность и понравилась. Каждый курс в отдельности хоть и является более-менее самодостаточным, но пользу чувствуешь именно при изучении всего этого добра в совокупности — знания приводятся в систему. Отдельные блоки типа статистики и так известны.
Да, swirl хорош, хоть там и нет действительно трудных задач, над которыми надо крепко подумать…
По вопросам:
Определённо да :)
Подкованные HR знают. Если же HR набирает людей на позицию, связанную с анализом данных, но при этом не знает о ШАД, курсере или других подобных проектах, то лично я сомневаюсь, стоит ли с таким HR иметь дело…
Конечно, можно и без всего этого быть первоклассным специалистом, но HR всё же должны быть как следует осведомлены о профиле специалистов, которых набирают. Они могут и не поддерживать профессиональный разговор, но хотя бы должны уметь выявлять какие-то формальные признаки, по которым специалист проходит.
Вообще лично для себя понял, что «Наука о данных» была бы идеальна после курса матстатистики и, например, курса по методам машинного обучения. В технических вузах, например, матстатистика даётся более-менее фундаментально, но вот именно применению её почти не уделяется внимания. Думаю, интеграция специальности с этими курсами в универе смогла бы разжечь интерес студентов к матстатистике. В мои универские годы статистику любили далеко не все.
По поводу Stepic'a — спасибо! Посмотрим, что предлагают.
На учёбу у меня уходило часов по 7-8 в неделю. Тут и просмотр лекций, и самостоятельное изучение материалов, и выполнение заданий, прохождение тестов. Как правило, лекции смотрелись по вечерам, а задания выполнялись в течение субботы либо воскресенья. Соответственно, большая часть времени обучения приходилась на выходные.
Проверка заданий других студентов, как правило, укладывалась в обеденный перерыв.
Но, конечно, хотелось бы отводить на это больше времени, больше практиковаться…
В самом начале текста всё же есть ссылка на неё: «Организационные стороны освоения специальности очень точно описаны тут» (ссылка — под словами «описаны тут»). Собственно, благодаря этой статье мне и не потребовалось расписывать все организационные тонкости — можно было сразу приняться за контент.
А чего ожидали в итоге? Мне поначалу было скучно, но курса с 3-4 пошёл реально интересный материал, тогда и втянулся.