2023-06-12 13:27:42
Как стать успешным студенту, если не нравится программирование?
На канале полно подборок #How_to_заботать матешу, алгосы, ML&DL, а в этом посте хочется обсудить общий roadmap успеха, особенно актуальный ребятам, только написавшим ЕГЭ.
Первый курс
Здесь очень важно обратить внимание на учебу, ибо с каждым курсом у вас будет все меньше и меньше мотивации на учебу. Особенно нужно обратить внимание на линейную алгебру и аналитическую геометрию, мат анализ. Это просто язык любой науки, без них можете смело забыть про какой-то серьезный Data Science. Про него можно забыть и не овладев теория вероятностей и математической статистикой. Последнее к несчастью почти везде преподается слабо: как несвязный набор теорем и рецептов, поэтому отнеситесь внимательно к выбору материалов для самостоятельного обучения. Правда, остается изучать самостоятельно, так как все это рассказывают поздно. Еще в DS нередко встречаются элементы оптимального управления и численных методов, но с хорошей базой вопросов по ним не возникнет. Также не маловажно уделить время кодингу и алгоритмам: все таки писать что-то хотя бы на питоне придется. Да и алгоритмы спрашивают почти везде на позицию DS, в Яндексе их спрашивают даже аналитиков, а в зарубежные компании даже уборщицу не возьмут без знания алгоритмов.
Второй курс
Здесь уже нужно примеряться, а что нравится конкретно вам. Осваивать специализированные материалы, например, по ML, DL, благодаря хорошей базы с первого курса дело должно пойти на ура. Но какие-то вещи станут осязаемы только после боевого опыта, необходима практика: можно попробовать поучаствовать в соревнованиях на Kaggle, а еще лучше найти работу, которая будет вас развивать. Например, можно попробовать залететь на одну из программ Яндекса, Тинькофф, Озон, о которых рассказывал тут. Особенно хорошая идея на лето залететь каким-нибудь аналитиком, для прохода точно хватит хорошей базы, приобретенной вами на первом курсе. Но учтите, что на лето традиционно конкурс выше.
Еще на втором курсе обычно происходит распределение по кафедрам. На хорошие кафедры высокий конкурс, да и нередко там могут грузить вещями, которые вам не очень интересны, что даже и не останется времени на что-то действительно важное. Поэтому обстоятельно выясните все эти вопросы, возможно более привлекательным вариантом будет поступить на около экономическую кафедру и спокойно заниматься своими делами, к тому же, крепкой базы с первого курса должно хватить, чтобы почти не готовиться к экзаменам. Ведь в любом случае за свое образование будете ответственны только вы сами и никто другой.
Третий курс
Здесь не советую после стажировки переходить сразу в штат, если только не уверены, что работа будет вас развивать. Есть шанс до конца жизни остаться аналитиком. Можно присмотреться к стажировке в какой-нибудь местной лаборатории или даже к местам по типу ШАД. Последние дадут вам отличное понимание специальности, а также познакомят с настоящими специалистами, через которых можно выйти на очень интересные проекты от Yandex Research, AIRI и тд. Если с ШАДом пока не срослось, то неплохой вариант залететь в хорошую магистратуру/аспирантуру, где курсы списаны с ШАД и нередко те же самые преподаватели. На этом этапе надеюсь вы меня пошлете и будете лучше знать что и как вам делать! Удачи!
Ждем много огоньков и шэров (поделиться с другом) и начинаем писать как стать успешным, если нравится программирование.
6.8K views10:27
П
