На примере «Аналитика данных» и Data Science
«Яндекс Практикум» помогает людям освоить с нуля новую специальность — по программированию, аналитике, дизайну и другим направлениям. На большинстве курсов есть бесплатная часть, чтобы посмотреть, нравится ли вам это направление в целом. Если нравится — продолжить, а если нет — ничем не рисковать.
Мы решили посмотреть, как устроена бесплатная часть курса «Аналитик данных» и курса по Data Science — она у них одинаковая.
Регистрация и вводное занятие
Единственное, что нужно для регистрации, — аккаунт в Яндексе, его можно сделать бесплатно за минуту. После этого нажимаем на кнопку «Начать учиться бесплатно», принимаем пользовательское соглашение и сразу попадаем на вводный урок.
Вводный урок — ещё не обучение, а общий рассказ о том, как устроен курс и что будет дальше. Нам рассказывают правила и порядок обучения и задают несколько вопросов, чтобы понять, какого уровня студент пришёл на курс.
Здесь же рассказывают, чем занимаются аналитики и дата-сайентисты, в чём различие, какие задачи будут решать и кем работать. Есть отдельный разговор о трудоустройстве и карьерных перспективах. Получается подробный профориентационный разговор, похоже на первую пару первого дня занятий на первом курсе универа.
Уроки
Каждый урок на курсе сочетает теорию и практику. Всё начинается с основ программирования на Python:
Чтобы проверить теорию в деле, Практикум сделал тренажёр. В нём можно написать свой код, запустить его и сразу увидеть результат. Для проверки напишем фразу, которую мы используем во всех своих проектах:
Тренажёр
Главная особенность Практикума — интерактивные тренажёры. Идея такая: в левой части экрана вы читаете теорию и задачу, которую нужно сделать, а в правой части можно написать код и тут же увидеть результат его работы.
Например, в этом уроке у нас три задачи: умножить столбец на 100, вывести новые значения на экран и проверить, не сломалась ли после этого вся таблица.
Для решения нужно будет прочитать теорию слева и ещё вспомнить всё, что мы проходили до этого — как получить доступ к отдельному столбцу и перезаписать его значение. После этого в левой части дописываем недостающий код. Если сделать ошибку, тренажёр нам скажет, что не так, и подскажет возможные пути решения.
Если вдруг вы забыли, как работает нужная команда, всегда можно вызвать подсказку и посмотреть ключевые моменты.
Реальные задачи
Смысл курса в том, чтобы сразу получать знания, которые пригодятся в работе над настоящими проектами. Например, тем, кто занимается аналитикой данных нужно уметь наглядно представить результаты своей работы. Для этого в тренажёре есть задания, связанные с визуализацией данных. С таким подходом можно и закрепить теорию, и научиться решать практические задачи.
Ещё важное: у вас будут данные для работы. Это одна из распространённых проблем в изучении данных — ты знаешь, как что вывести, понимаешь операции, знаешь библиотеки, но у тебя может не быть больших массивов данных, на которых это можно опробовать. В тренажёре «Практикума» вам дают заранее заготовленные данные нужного объёма.
Сколько времени занимает учёба
«Практикум» говорит, что в среднем студенты тратят на учёбу от 12 до 19 часов в неделю. Если вы новичок, но твёрдо решили сменить профессию, наша рекомендация — заложить по 3–4 часа каждый день или заниматься по часу-полтора в день и ещё посвятить учёбе выходные.
Что потом
Если нравится стиль и порядок занятий, работа в тренажёре и сама предметная область, можно продолжить обучение за деньги. На момент написания статьи стоимость полного курса по анализу данных (6 месяцев) — 70 тысяч рублей; по Data Science (8 месяцев) — 112 тысяч рублей. Есть рассрочка, академический отпуск и возврат денег без вопросов.
Также можно попробовать другие бесплатные части курсов на practicum.yandex.ru и посмотреть, какое из направлений в ИТ вам больше по душе.