Какой вы Data Scientist? от Skillfactory

Как я пошла учиться на Data Scientist и что из этого вышло

Работала координатором логистики, получала 65 тысяч. Поняла, что дальше некуда расти – максимум могла стать руководителем отдела с зарплатой тысяч на 20 больше. Подруга переучилась на аналитика и стала зарабатывать в два раза больше, вот я и задумалась. Она мне Skillfactory посоветовала, сказала, что там с МГУ программа совместная. Я вообще не шарила в программировании, но решила попробовать.

Качество обучения

Первые месяца полтора меня бесило всё. Началось с математики – матрицы, производные, градиенты. Я думала, зачем мне эта школьная хрень, которую я благополучно забыла после выпускного. Честно, пару раз хотела бросить. Но где-то на четвёртом месяце, когда дошли до машинного обучения, щёлкнуло. Оказалось, что вся эта математика нужна, чтобы понимать, как модели работают, а не просто тупо копировать код из примеров.

Программа идёт постепенно – сначала Python с самых основ, потом работа с данными, дальше алгоритмы, в конце нейронки. Я не скакала между темами, шла по порядку, и это помогло. Помню кайф, когда впервые написала скрипт, который за пару минут обработал таблицу на 50 тысяч строк. Раньше я в Excel такое по неделе делала.

Рейтинг школы

Перед покупкой я дня три читала отзывы везде, где могла найти. У Skillfactory лицензия государственная, диплом нормальный выдают. Мне это было важно, потому что деньги вкладывала приличные. В чатах для HR-ов смотрела – пишут, что выпускников берут без проблем. На моих собеседованиях ни разу не было вопросов типа "а что это за школа такая", наоборот, пара рекрутеров сказали, что у них уже работают ребята оттуда.

Цена

Взяла "Персональный" за 228 тысяч, растянула на три года по 7 тысяч в месяц. Для меня это было ощутимо – почти четверть зарплаты. Муж сначала говорил, что я свихнулась, мол, в интернете полно бесплатных курсов. Но я знала себя – без структуры и без того, что деньги заплачены, я бы забила через месяц.

Окупилось за полгода. Сейчас получаю 140 тысяч на Junior позиции, через год обещают повышение. Если бы сейчас выбирала, может, взяла бы базовый тариф подешевле. Из 12 консультаций с экспертом я использовала штук семь, остальные просто сгорели.

Обратная связь

Тут было фигово, не буду врать. Куратор отвечал день-два, а то и три. Когда застряла на градиентном спуске, ждала ответа четыре дня. В итоге сама полезла в общий чат, там один парень за полчаса объяснил лучше, чем куратор потом написал.

С экспертом на консультациях было норм. Созванивались по Zoom, он смотрел мой код, показывал, что можно улучшить. Когда делала финальный проект, он помог модель оптимизировать – точность выросла процентов на 15. Без него я бы не додумалась.

Преподаватели

На бумаге красиво – академики РАН, Kaggle Grandmaster, спецы из BIOCAD. По факту я с ними особо не общалась. Лекции записанные, вебинары раз в две недели. На вебинаре с Рыжковым было интересно – он про фичи для Kaggle рассказывал, но народу было человек 200, в чат не успевали даже половину вопросов прочитать.

Менторы на разборе домашек были классные. Мария из Wildberries разбирала мою работу по временным рядам – показала три грубые ошибки, которые я делала. Я переделала проект после её комментариев, и он стал реально рабочим, а не просто для галочки.

Домашние задания

Это был конкретный треш. На некоторые задания уходило часов по 15. Я работала с девяти до шести, приходила домой и до часа ночи сидела над кодом. Про выходные вообще забыла – они полностью уходили на учёбу. Муж говорил, что я в секту какую-то попала.

Задания сложные, не из серии "повтори за преподавателем". Надо было самой думать. Проект по предсказанию оттока клиентов – дали сырые данные с пропусками и косяками. Три дня я эти данные чистила, прежде чем начала модель строить. Но когда модель выдала точность 87%, я офигела от гордости за себя.

Проверяли долго – неделю минимум. Ревьюеры расписывали, что можно улучшить, какие метрики ещё посчитать. Иногда бесило, что придираются к названиям переменных, но потом поняла, что это нужно.

Теория

224 часа лекций. Половину я смотрела на скорости 1.5, потому что темп нудный. Лектор размеренно что-то вещает, показывает слайды. На модуле по статистике пару раз засыпала, если честно.

Математику объясняли поверхностно. Линейную алгебру и теорию вероятностей пришлось дополнительно учить по книжке. Без этого я бы не поняла, почему модель работает именно так. В лекциях давали базу, чтобы применять готовые библиотеки, но для понимания сути этого мало.

Конспекты удобные, с примерами кода. Я к ним постоянно возвращалась, когда забывала синтаксис. Навигация по платформе простая, всё быстро находится.

Практика

Вот это реально зашло. 9 проектов для портфолио, каждый – реальная задача. Делала рекомендательную систему для интернет-магазина, анализировала отток клиентов банка, предсказывала цены на недвижимость. Всё это потом показывала на собеседованиях, работодатели смотрели мой GitHub и видели, что я не просто курсы прослушала.

Стажировка в "Моторике" вообще была топ. Работала над проектом по бионическому протезу – надо было обработать данные с датчиков и научить модель распознавать жесты. Я неделю в теме разбиралась, с наставником из компании консультировалась. В итоге модель работала с точностью 82%. Это достижение я в резюме написала, на собеседованиях все спрашивали про этот проект.

Тренажеры с автопроверкой – это муштра, но полезная. По 30-40 заданий на каждую тему. Сначала казалось скучно, но именно это помогло базу довести до автоматизма.

Трудоустройство

Центр карьеры – не волшебная палочка, это точно. Помогают, но работу ты ищешь сам. Мне сделали ревью резюме, показали ошибки, помогли проекты описать правильно. Провели тестовое собеседование – я там провалилась на вопросе про кросс-валидацию, пошла тему подучила.

Вакансии присылали каждую неделю, но процентов 90 были либо стажировки бесплатные, либо с зарплатой тысяч 40-50. Пару раз откликалась через их рассылку – ноль реакции. В итоге устроилась через знакомого, который скинул контакт рекрутера. Прошла три собеседования, сделала тестовое – взяли.

Гарантий трудоустройства нет. Если не можешь кодить и ждёшь, что тебя за ручку доведут до оффера – не трать деньги. Но если реально учишься и ищешь работу, то инструменты школа даёт нормальные.

Что скажу в итоге: курс рабочий, но тяжёлый. Если готова два года вкалывать по вечерам и выходным, разбираться в математике и платить деньги – бери. Я через три месяца после выпуска устроилась с зарплатой в два с лишним раза больше, чем была. Но это моя заслуга процентов на 70, курса – на 30. Он даёт знания, а дальше всё от тебя зависит.