Заскуль питона (Data Science)

Где я в итоге учусь в магистратуре и как мне?

С момента написания последнего поста про магистратуры прошло большое количество времени, но в итоге решил поделиться тем, как идет обучение, какое направление я выбрал.

💻 Поступил я в итоге на ML-инженера в МИФИ. На выбор у меня было поступление в разные магистратуры, но здесь я напишу, что вообще происходит в моей. По программе все зашло на момент сдачи вступительных испытаний.

💻 После работы или на выходных я выделяю себе время на просмотр лекций, семинаров (благо есть записи). Трачу час-два каждый день, чтобы посмотреть материалы, решить дз, закрыть проекты, чтобы потом не быть с горящей жопой, закрывая предметы. Первый семестр достаточно простой, дают очень много всего. Если смотрели вот этот пост, это просто 1/100 того, что было в материалах, а в дальнейшем я эту историю раскрутил.

😢 К сожалению, нельзя закрыть предметы, если ты применяешь методы на работе, хотя я слышал, что в каких-то местах можно. Приведу пример: я пишу много SQL-скриптов с различной сложной логикой, но при этом должен закрывать предмет, где учат делать SELECT, вставки в таблицы и их создание. Как мне кажется, предмет можно закрыть, но тут кому виднее. Многие могут написать, что-то из разряда: "так если так легко, сдай сам", будете правы.

Задания, в том числе проекты реализованы на платформе, есть мягкие и жесткие дедлайны по сдаче дз / проектов. Необязательное посещение лекций и семинаров + преподаватели открыты к обратной связи и вопросам. Например, для задачи по наивному Байесу я с преподавателем очень долго дискутировал по применению метода в определенной задаче, про это я кстати планирую написать, мне показалось, что тема весьма интересна 🍪🍪

👦 На лендинге магистратуры видел, что магистратура для начинающих специалистов (я, кек). Но мне показалось, что очень много материалов и человеку без опыта будет сложно (несмотря на то, что курсы сделаны последовательно). От 25 часов в неделю, учеба в удобное время, как указывается на сайте. Но это еще норм, так как в ВШЭ на одну из программ, куда я поступал было от 40 часов в неделю (рабочая неделя) + говорили, что понадобится еще больше времени на обучение (ШАД?) 💥

Местами я наблюдал, что материал подан без конкретной структуры, несмотря на явное разделение по модулям. То есть могла быть одна тема, которая ссылалась на тему, которую не проходили по курсу. Возможно, подразумевается, что студенты будут сами искать то, что им нужно в интернете или GPT, а затем приступать к изучению. Если так и задумывалось, то, наверное, супер гуд. Хотя я склоняюсь к тому, что нет, так как в процессе обучения курс дорабатывается. Я купил себе подписку в бета-тестеры магистратуры 👀

Из интересного, что есть — это теория вероятностей + ожидается статистика с A/B тестированием в этом семестре. По Python много всего показывают: декораторы, ООП (великий и ужасный, который обходят стороной аналитики, хотя знаю, что некоторые используют, в том числе для методов 🆎, если хотите, чтобы я подробней про это рассказал, ставьте 🐳, для ML инженера очень часто видел использование классов и это БАЗА). Но указан именно базовый Python без библиотек для анализа данных, возможно я это увижу в следующих семестрах.

Имхо, пока норм, есть косяки, но что-то новое местами для себя подчерпываю. Например, итоговый проект по Python нужно было реализовать с помощью poetry, makefile и различных зависимостей между файлами. Что-то новое для себя подчерпываю и систематизирую.

Кстати, интересный факт по поступлению в ИТМО (так как меня многие спрашивали, почему я не пошел туда): когда объявляли результаты конкурса в AI Talent Hub, удивился, что не нашел себя в списке победителей по конкурсу портфолио. Оказывается, что подал документы не на ту программу и там выиграл, но формат очный 😂, а в AITH дистанционный.

Как вам пост? Ставьте 🐳, подписывайтесь на канал, пишите комментарии!

@zasql_python

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🐳92❤9🔥4

www.tgoop.com/zasql_python/440

1.91K viewsOct 8 at 08:19

Где я в итоге учусь в магистратуре и как мне?

С момента написания последнего поста про магистратуры прошло большое количество времени, но в итоге решил поделиться тем, как идет обучение, какое направление я выбрал.

💻 Поступил я в итоге на ML-инженера в МИФИ. На выбор у меня было поступление в разные магистратуры, но здесь я напишу, что вообще происходит в моей. По программе все зашло на момент сдачи вступительных испытаний.

💻 После работы или на выходных я выделяю себе время на просмотр лекций, семинаров (благо есть записи). Трачу час-два каждый день, чтобы посмотреть материалы, решить дз, закрыть проекты, чтобы потом не быть с горящей жопой, закрывая предметы. Первый семестр достаточно простой, дают очень много всего. Если смотрели вот этот пост, это просто 1/100 того, что было в материалах, а в дальнейшем я эту историю раскрутил.

😢 К сожалению, нельзя закрыть предметы, если ты применяешь методы на работе, хотя я слышал, что в каких-то местах можно. Приведу пример: я пишу много SQL-скриптов с различной сложной логикой, но при этом должен закрывать предмет, где учат делать SELECT, вставки в таблицы и их создание. Как мне кажется, предмет можно закрыть, но тут кому виднее. Многие могут написать, что-то из разряда: "так если так легко, сдай сам", будете правы.

Задания, в том числе проекты реализованы на платформе, есть мягкие и жесткие дедлайны по сдаче дз / проектов. Необязательное посещение лекций и семинаров + преподаватели открыты к обратной связи и вопросам. Например, для задачи по наивному Байесу я с преподавателем очень долго дискутировал по применению метода в определенной задаче, про это я кстати планирую написать, мне показалось, что тема весьма интересна 🍪🍪

👦 На лендинге магистратуры видел, что магистратура для начинающих специалистов (я, кек). Но мне показалось, что очень много материалов и человеку без опыта будет сложно (несмотря на то, что курсы сделаны последовательно). От 25 часов в неделю, учеба в удобное время, как указывается на сайте. Но это еще норм, так как в ВШЭ на одну из программ, куда я поступал было от 40 часов в неделю (рабочая неделя) + говорили, что понадобится еще больше времени на обучение (ШАД?) 💥

Местами я наблюдал, что материал подан без конкретной структуры, несмотря на явное разделение по модулям. То есть могла быть одна тема, которая ссылалась на тему, которую не проходили по курсу. Возможно, подразумевается, что студенты будут сами искать то, что им нужно в интернете или GPT, а затем приступать к изучению. Если так и задумывалось, то, наверное, супер гуд. Хотя я склоняюсь к тому, что нет, так как в процессе обучения курс дорабатывается. Я купил себе подписку в бета-тестеры магистратуры 👀

Из интересного, что есть — это теория вероятностей + ожидается статистика с A/B тестированием в этом семестре. По Python много всего показывают: декораторы, ООП (великий и ужасный, который обходят стороной аналитики, хотя знаю, что некоторые используют, в том числе для методов 🆎, если хотите, чтобы я подробней про это рассказал, ставьте 🐳, для ML инженера очень часто видел использование классов и это БАЗА). Но указан именно базовый Python без библиотек для анализа данных, возможно я это увижу в следующих семестрах.

Имхо, пока норм, есть косяки, но что-то новое местами для себя подчерпываю. Например, итоговый проект по Python нужно было реализовать с помощью poetry, makefile и различных зависимостей между файлами. Что-то новое для себя подчерпываю и систематизирую.