meggerry 30 июня 2021

👨‍🎓️ Школа анализа данных – плюсы и минусы

Школа анализа данных – двухгодичная программа обучения от Яндекса. Основной упор в ней делается на данные и методы работы с ними. В небольшом обзоре мы разберём плюсы и минусы учёбы в ШАД.

Как поступить?

Итак, ШАД – полноценное обучение на протяжении двух лет, с нагрузкой по 30 часов в неделю. Обучение бесплатное, но сначала требуется пройти онлайн-тестирование, затем экзамен и собеседование в филиалах ШАД.

Как и в университете, здесь есть возможность платного поступления, но для этого нужно хорошо показать себя на собеседовании. Стоит учёба 150 000 рублей в семестр. Если закончить семестр на хорошо и отлично, цена уменьшится наполовину. А если два раза подряд закончить хорошистом или отличником, обучение станет бесплатным.

Онлайн-тестирование – обычное заполнение анкеты с тестовыми вариантами задач. После него есть два варианта: для москвичей следует прибыть в отделение ШАД и сдать экзамен по математике, алгоритмам, а затем по программированию и основам анализа данных. Заочники или учащиеся в региональных отделениях сдают онлайн-экзамен.

В конце пройдёт собеседование – очный экзамен по тому же программированию, математике и алгоритмам.

Все задачи выбираются в рамках общей программы (в документе даже указаны все необходимые книги для подготовки). Кстати, у нас есть статья, полностью посвящённая подготовке к поступлению в ШАД.

В 2020 году появился вариант поступления для тех, кто уже давно в программировании. В этом случае потребуется вместо математики продемонстрировать умение программировать, а также участие в проектах, различных статьях и прочем.

Кому это нужно?

Во-первых, выпускники получают диплом о профессиональной переподготовке. Во-вторых, любовь к Data Science и желание глубоко-глубоко нырнуть в эту отрасль. При этом, если вас интересует чистая научная теория, то место найдётся – регулярные семинары и различные исследовательские проекты.

В целом, целевую аудиторию можно описать так: хочется попасть в сферу Data Science, сделать это максимально эффективно и интересно. К тому же, обучение проходит по вечерам.

ШАД: Плюсы обучения

  • Знания. Преподаватели в ШАДе частенько в “первую смену” работают в различных вузах Москвы, а затем читают лекции на свою любимую тему в школе Яндекса. Квалификация у них точно на высоте.
  • Вечерняя программа. Учёба по вечерам отлично стимулирует освоение тайм-менеджмента: нужно и задания успеть выполнить, и подготовиться к следующему дню, и время на сон оставить.
  • Математика, данные и программирование. Здесь всё сосредоточено на этих предметах. Нужно знать математику, чтобы с помощью математической же культуры уметь работать с данными. Нужно знать и понимать данные, выявляя среди них закономерности и прочее. И программирование потребуется, чтобы это всё автоматизировать.
  • Интенсивная нагрузка. Слоган ШАДа: «Будет сложно, но интересно». Стимул к обучению студенты получают за счёт интересных задач. Им также предоставляют все необходимые инструменты для подготовки. Можно даже постоянно мучить преподавателей вопросами.

ШАД: Минусы обучения

  • Вечерняя программа. Если ваша жизнь уже загружена, то добавлять к ней вечерние курсы – стрелять себе в ногу. При этом, обучение действительно интенсивное и требует внимательности.
  • Серьёзная нагрузка. Так как здесь учат анализировать, то мозги будут работать на полную катушку. А то потребуется их перегружать их. Следует заранее прокачать выносливость и… умение отдыхать.
***

Зачем стремиться в ШАД? Первое – возможность целиком погрузиться в пучину данных, математических идей и алгоритмов целиком. Второе – полноценная программа обучения в сфере Data Science, диплом и рекомендации, которые помогут получить желанную работу (или сразу отправиться в Яндекс). Третье – высокий уровень самоорганизованности (в основном, для молодых людей), который обязательно разовьётся в ШАДе и при любом исходе будет очень ценным навыком во всей жизни.

«Библиотека программиста» желает вам удачного поступления! Для подготовки к экзаменам записывайтесь на наши курсы по математике в Data Science.

МЕРОПРИЯТИЯ

Комментарии

ВАКАНСИИ

Добавить вакансию

ЛУЧШИЕ СТАТЬИ ПО ТЕМЕ