До того как попасть на «Ok, data!», Дмитрий Шевцов относился к онлайн обучению с легким предубеждением. На курсы все же пошел, потому что хотелось больше понимания в сфере Data Science. Расспросили, как полученные знания повлияли на работу и что запомнилось больше всего.
Расскажи немного о себе
Меня зовут Дмитрий, я продажник и моя работа тесно связана с категорией Data Science. Раньше, я справлялся с вопросами по DS при поддержке Google, имея общие представления в этой сфере. Однако в какой-то момент стало понятно, что нехватка знаний мешает предложить клиентам более предметные решения.
Вообще, меня тяжело заманить на какой-либо курс. Я не очень люблю формат вебинаров, а если там есть еще и домашние задания, — это сразу как красный флажок. Но когда мне рассказали о курсе от IAMPM, я подумал, что здесь смогу получить концентрированную информацию за короткое время.
Отдельно хочу сказать по поводу тестов: было действительно интересно отвечать, я получал удовольствие. Не было ощущения, что выполняешь какую-то номенклатурную работу или решаешь задачи, которые до тебя сделали уже миллион человек. Не было и такого, будто снова вернулся в институт или в школу. Наоборот, появилось ощущение, что занимаешься чем-то полезным и нужным.
После практики и лекций в голове очень хорошо уложились многие вещи, стало более понятно, что я делаю и зачем.
Какие знания у тебя уже были до курса, а чего не хватало?
Мои знания сильно ограничивались информацией, доступной в Google и тем, что я слышал от дата сайентистов нашей компании.
В каждой сфере есть вещи, до которых можно дойти чисто логически, есть то, о чем можно просто прочитать или увидеть, как делает кто-то другой. А вот в Data Science многие вещи вроде прикладные, но с другой стороны, — это больше похоже на математические модели, которые преобразовывают одни реальные данные в какие-то другие реальные данные.
Было сложно, когда клиенты задавали конкретные предметные вопросы, а я не мог на них ответить. Поэтому, когда появилась возможность пройти курс, особых возражений или вопросов у меня не нашлось.
Какие темы оказались для тебя самыми полезными?
Одной из самых полезных тем считаю лекции о выборе модели. Это основа для понимания машинного обучения.
Другая важная тема — о ролях в Data Science команде. После курса понимаешь, для чего нужен каждый конкретный специалист и почему важна именно команда. Почему нельзя, например, нанять одного дата сайентиста и выполнить его усилиями весь проект. Такая информация необходима всем, кто планирует сформировать и менеджить DS-команду.
Что получилось сразу применить на практике?
Мне стало проще общаться с клиентами, потому что в голове все структурировалось, разложилось по полочкам. Конечно, курс не дает глубокого всестороннего понимания темы, для этого понадобилось бы заниматься гораздо дольше.
Благодаря материалу на Ok, data! я стал точнее понимать о чем рассказываю, потому что увидел, как это работает. Когда ко мне обращаются и говорят, например, что нужно провести классификацию, то я уже ориентируюсь, какая модель и какие методы для этого подходят.
Теперь не надо каждый раз идти в Google, чтобы посмотреть, как это делают другие люди, потому что в голове уже есть сложенная понятная картинка.
Определенные изменения произошли уже во время курса:
- размышления над ответом стали занимать гораздо меньше времени;
- появилось больше уверенности при общении с клиентом;
- стало приятно просто понимать тему.
Конечно, мое понимание нельзя сравнить с пониманием человека, который будет непосредственно тренировать модель и выполнять кодинговые действия. Но надо учитывать, что на Ok,data! рассказывают о Data Science для менеджера. И для меня, как для менеджера, курс был очень полезен. Благодаря тому что многие вещи прояснились, хочется еще больше общаться с клиентами, принимать участие в каких-то проектах и смотреть, как это все работает в реальной жизни.
Что особенно понравилось?
Самый большой плюс Ok,data! — там дают знания о вещах, технических решениях, которые происходят прямо сейчас, и это очень круто. Это не какие-то отсталые данные, которые до тебя применяли и разрабатывали уже миллион человек.
Всегда интересно слушать примеры из реальной жизни и на курсе этого было достаточно.
Когда доходило до технических заданий — очень приятно было выполнить их самостоятельно. Конечно, если спрашивать, то на курсе подсказывали, в этом проблемы не было. Но хотелось выполнить задание без подсказок, попробовать свои силы с технически сложными вещами.
Понравилось, что не дают готовый вариант ответа: ты должен погрузиться в тему, осмыслить и принять собственное решение, за которое будешь нести ответственность. Все как в реальной жизни!
При этом, организаторы и спикеры курса с большим желанием помогают студентам. Каждый раз, когда я писал кому-то из спикеров — мне отвечали. Не было такой ситуации чтобы я, допустим, написал в личку спикеру с каким-либо вопросом, и он мне не ответил.
Организация всего курса была просто на высшем уровне: любой вопрос решался моментально. Например, у меня не получалось подключаться к лекциям вместе со всеми, — и мне сразу предоставляли запись, домашнее задание, отвечали на все вопросы. При таком подходе не жаль вкладывать время, потому что отлично понимаешь, ради чего все это делается.
Приятно ощущать, что лекцию делают для тебя, а не наоборот — ты приходишь, чтобы человек провел лекцию.
Что бы ты посоветовал тем, кто сомневается, идти ли на курс?
Тем, кто сомневается, я могу точно сказать, что идти стоит. Для меня, как для человека, который максимально не любит все эти вебинары «об успешном успехе и секретном секрете», Ok,data! стал открытием.
Я видел разные вебинары — украинские и иностранные, и мало какой из них мне нравился. Но лекции такого уровня, как Ok,data! — это прямо уникальный случай.
А тем, кто очень-очень сильно сомневается, я скажу: «Не надо, не ходите». Лучше я и другие люди, которые решили учиться, будут лидерами в этой сфере 😉