Я пережил первую неделю учебного курса Data Science Bootcamp в METIS! Вот как это было…
Тот факт, что я пишу эту статью, означает, что я пережил первую неделю Metis Data Science Bootcamp! Имея некоторый опыт работы с Canvas, Slack, GitHub и Jupyter Notebook, начать изучение курса будет намного проще. В целом, первая неделя исследовательского анализа данных прошла успешно.
Live Online против Online Flex
Как я уже сказал, первая неделя была введением, хотя и быстрым, в мир исследовательского анализа данных с использованием pandas, SQLite и GitHub. Мы сразу перешли к темам, поэтому я благодарен, что прошел Подготовительный курс Bootcamp — Python для начинающих и математика для науки о данных через Metis, поэтому я не был перегружен программным аспектом курса.
В настоящее время Metis предлагает два формата своих буткемпов — Live Online и Online Flex. Они оба преподают один и тот же материал, но Live Course имеет то преимущество, что у него есть живой учитель, больше общения со сверстниками, и он занимает вдвое меньше времени. Главные недостатки - это структурированное расписание курсов и НАМНОГО более интенсивный темп! В Online Flex есть высококачественные предварительно записанные видеоролики, доставляемые через Canvas для асинхронного обучения, и он считается неполным, но ему не хватает живого взаимодействия с инструктором и другими учениками. Я выбрал формат Online Flex, и после первой недели я рад, что сделал это, так что я все еще могу наслаждаться ночным свиданием в кино здесь и там.
Metis фокусируется на проектах! Каждый месяц мы будем завершать проект на основе модуля этого месяца, поэтому для трека машинного обучения будет в общей сложности 7 проектов. Они хотят, чтобы вы применяли концепции, которые вы изучаете, к реальному проекту. И из всего, что я читал о науке о данных, это лучший способ изучить эту междисциплинарную область.
Турникет MTA Датасет Проект
Наш первый проект посвящен EDA (исследовательскому анализу данных) с использованием набора данных MTA Turnstile. Быстрый поиск на Medium выдает нескончаемый поток статей по одному и тому же набору данных, и поэтому изначально я хотел сделать проект совершенно уникальным. Однако вскоре я понял, что самая важная задача этого проекта — освоить методы EDA, которые мы изучаем. Итак, я создал конкретную предысторию бизнеса, которая использует набор данных MTA Turnstile для ответа на маркетинговый вопрос. Выбор компании, воображаемой или реальной, был ключом к поиску ответа на вопрос. И именно предыстория сделает мой проект отличным от всех остальных.
………
Еженедельная аналитика
Основные вещи, которые я узнал на этой неделе
На этой неделе параллельное изучение SQL и pandas представляло для меня небольшую проблему. Мы начали с изучения запросов SQLite, а затем перешли к pandas. Если после этого вы задавали мне вопрос по SQL, я терялся! Как будто панды залезли в одно ухо, а SQL вытолкнули в другое. Но я понимаю рабочий процесс и то, как он связан с основной целью проекта. Как и все, что сложно - практика, практика, практика!
Престижность недели
Я должен отдать это ТА! Наука о данных — БОЛЬШОЙ предмет! Эти ТА прикроют вашу спину! Я не ожидал такой поддержки, так что это был приятный сюрприз!
Рекомендация недели
Одна вещь, которая могла бы сделать Online Flex еще лучше, — это требовать от студентов участия в еженедельных обсуждениях. Не поймите меня неправильно, Metis предлагает несколько способов связаться с вашими коллегами, но если что-то не является обязательным, многие онлайн-участники предпочтут остаться внутри своего собственного пузыря. Командная работа превращает мечту в работу, детка!
В заключение:
В целом, первая неделя прошла отлично, но я бы солгал, если бы сказал, что не нервничал по поводу следующих 27 недель. Впереди трудный путь, но я готов принять вызов! Я очень доволен своим решением присоединиться к Учебному лагерю по науке о данных и машинному обучению с Metis! Давай 2 неделю!
……………
Спасибо за чтение! Я переживу вторую неделю? Я думаю, вы должны следовать, чтобы узнать! Увидимся на следующей неделе!