От текста к программированию: как наш редактор изучал большие данные

Зачем специалисту, который работает с текстами, аналитика данных? Например, чтобы научиться работать с таблицами, большими массивами числовой информации, а также для развития аналитического мышления. Редакция Т&Р решила отправить одного из редакторов на вводный курс по аналитике данных сервиса онлайн-образования Яндекс.Практикум. О том, как переключиться с текстов на Python, сделать первые шаги в программировании без опыта, ошибиться несколько раз и получить от этого удовольствие, рассказала наш редактор.

Зачем редактору текстов программирование

Еще в школе меня привлекали такие предметы, как геометрия, физика, химия, информатика. В седьмом классе выбрала химико-математическое направление. Однако спустя время поняла, что это все-таки не мое. Возможно, проблема заключалась в том, что нам неструктурированно давали огромные объемы информации и мы просто не понимали, что с этим делать. Я постоянно задавалась вопросами: а как эти темы связаны между собой? Как мне это применить? Зачем вообще это нужно? Также не хватало обратной связи. В итоге я просто потеряла мотивацию, решила сменить направление и погрузилась в сферу политологии. Только в магистратуре в НИУ ВШЭ снова столкнулась с цифрами на магистерской программе Political Analysis and Public Policy, цель которой — подготовить исследователей и практиков, способных выявлять проблемы в сфере публичной политики. Мы частично затрагивали работу с большими данными (использовали в качестве одного из методов исследования при написании дипломной работы). Но это было достаточно поверхностно и без должного бэкграунда очень сложно. Времени для того, чтобы погрузиться в тему, разобраться во всем, было недостаточно. Преподаватель нам сразу сказал, что мы вряд ли что-то поймем без специальной подготовки, а у нас ее не было.

Судьба занесла меня в журналистику (чему я рада), но все же тяга к числам во мне осталась. Я просто получаю удовольствие, когда решаю различные математические задачи: это круто помогает переключиться, когда ты целыми днями сидишь над текстами. Кроме того, умение структурировать информацию и анализировать ее, выявлять закономерности и делать выводы необходимы практически любому специалисту. Тем более что мне приходится работать с большими объемами информации на различные темы и нередко встречаются огромные таблицы, из которых нужно вычленить необходимое. Поэтому решение редакции провести эксперимент и отправить меня на вводный курс по аналитике данных было очень кстати.

Одна из главных задач, которая стоит перед аналитиком, — извлечь из данных смысл

Бесплатный вводный курс построен понятно и логично: в начале с помощью инструкции объясняют, как работать с тренажером. Далее идет изучение теории: в ней дается общее представление о работе с большими данными. После нее сразу же начинается практика на самом тренажере.

В начале было краткое описание языка Python, рассказывали про каждую его функцию (с помощью какого кода делать таблицы, выводить текст, формулы и т. д.). В каждом уроке дается задание, выполнить которое необходимо с помощью написания кода в тренажере. Например: расположите данные в алфавитном порядке. Нужно написать код, который позволит автоматически выводить данные в алфавитном порядке. Важно: необходимо делать все задания, так как, если ты не выполнил предыдущее, следующее не появится.

Иногда мне не хватало теории для выполнения упражнений на тренажере. Человеку, у которого нет бэкграунда в данном направлении, сложно выполнить задания, основываясь на теории из 3–4 предложений. В таких случаях помогали шпаргалки, которые даются в конце темы. Тебе не нужно все конспектировать в течение обучения, так как в конце можно скачать готовый документ. Из-за этого я проходила курс дольше, чем планировала изначально. Но с другой стороны, это отлично тренирует мозг, ты самостоятельно придумаешь новые способы решения, хотя сначала кажется, что это невозможно. На самом деле, в такие моменты ты удивляешься самому себе. Честно говоря, я даже не знала, что могу мыслить таким образом, — это круто.

Интерфейс тренажера удобен, у каждого задания есть подсказка (иногда она дает ответ на задание). Также в тренажере есть кнопка «Выполнить код», благодаря которой ты до сдачи задания можешь попробовать написать разный код, с другими данными или с выводом иного результата, и самостоятельно проверить, работает ли этот вариант. Уже после выполнения задания по текущему уроку нажимаем «Проверить».

В тренажере также есть чат поддержки, в котором тебе достаточно быстро отвечают на вопросы, помогают найти ошибки в коде, если ты их допустил.

Чему я научилась

Иногда теории становилось слишком много, вопросы накапливались, на выполнение задания уходило все больше времени. Поэтому часто я обращалась в чат поддержки, чтобы разобраться со всем. Например, c ошибками, которые возникали во время написания кода (лишний пробел, знак препинания или пропущенная буква). Иногда просто было непонятно задание, а подсказка не помогала выяснить, что же требуется сделать. Но это нормально, ведь я изучала абсолютно новый для меня материал и ошибаться по несколько раз — естественная часть процесса обучения.

Думаю, что, если бы я изучала программирование в формате лекций и упражнений, я бы бросила на полпути. Обычные видеокурсы уже приелись, да и формат обучения не способствует получению знаний, если не применяешь их сразу же на практике. Но благодаря тренажеру (и просто приятному интерфейсу) процесс обучения становится динамичнее, тебе интересно, а что же будет дальше. Ты сразу же отрабатываешь теорию на практике, эти знания не рассеиваются через два часа.

Кроме того, круто прокачиваются как hard skills, так и soft skills. Конечно, их необходимо развивать постоянно — в этом процессе нет какой-то точки Б. Но мозг работает совершенно иначе. Во-первых, развивается аналитическое мышление — можешь работать с большим объемом информации, систематизировать ее и приходить к логическим умозаключениям.

Во-вторых, развивается логика. Благодаря ей мы можем быстро анализировать информацию, выстраивать причинно-следственные связи, прогнозировать. Это особенно важно в быстро меняющемся мире: необходимо мгновенно подстраиваться под новые обстоятельства и принимать решение, даже если у вас нет соответствующих навыков и знаний.

Аналитика данных — это отличный навык для любого современного сотрудника вне зависимости от его должности. В наше время очень сложно развиваться в любом направлении, не имея аналитического или логического мышления, а вводный курс помогает их частично развить. Кроме того, в ходе прохождения бесплатной части обучения можно определиться, действительно ли вам интересно разбираться в аналитике данных и хотите ли вы продолжить заниматься этим на профессиональном уровне.

Рекомендации тем, кто собирается проходить вводный курс в Яндекс.Практикуме:

1. Проходите курс только с компьютера: с планшета или тем более телефона будет сложно разобраться в тренажере.

2. Готовьтесь к тому, что вам придется решать одну и ту же задачу по несколько раз.

3. С первого раза может не получиться, с десятого тоже.

4. Выполняйте упражнения сразу же после того, как вы изучили теорию: полученные знания необходимо закрепить.

5. Не бойтесь задать вопрос в чате поддержки: вам всегда подскажут и направят, но не ждите готовых решений.

6. В то же время не спешите сразу же просить о помощи, попробуйте сначала решить проблему самостоятельно.

7. Не учитесь через силу: вам в первую очередь должно быть интересно.