Я столкнулся с Omdena в первые дни своего изучения науки о данных, и в то время мое внимание привлекло количество проектов, которые они имеют, которые решают проблемы реального мира. Во время учебы вы вряд ли сможете работать над решением текущих проблем реального мира, поэтому для меня это было поиском золота.

Во-вторых, на платформе есть широкий выбор тем для проектов в зависимости от того, что вас интересует.

Наконец, вы можете работать с командой в проекте, и это было важно для меня, учитывая, что мой путь обучения был полностью онлайн, и единственное взаимодействие, которое у меня было, было с моим наставником.

Высокое качество

Я подал заявку на участие в проекте Omdena в августе 2021 года, и быть принятым в проект было очень волнительно. Я чувствовал себя уверенно, зная, что кто-то действительно верит, что я могу быть частью проекта и внести свой вклад в его успех.

Я пришел на первую встречу с воинственным мышлением, готовым встретить предстоящие испытания.

Первая неделя была ознакомлением с целями проекта, встречей с клиентом и знакомством с остальной командой. После этой встречи мы продолжили обсуждение в Slack и спланировали, как достичь целей проекта.

Ниже

Первым делом было извлечение данных. Необходимые данные были с определенного веб-сайта, и каждый из нас должен был соответствовать определенным правилам, чтобы получить разрешение на использование данных.

Процесс утверждения данных у всех был разным, кто-то получил его в течение нескольких дней, кому-то потребовалось больше времени, а кому-то отказали и пришлось подавать заново. Я попал в категорию получения данных дольше, чем несколько дней. Это заняло около 1,5 недель, и к этому времени другие сотрудники действительно продвинулись в очистке и анализе данных.

В этот момент я начал играть в догонялки, чтобы изучить инструменты, которые они использовали, поскольку они были мне незнакомы, и читать все увеличивающиеся обновления сообщений в Slack, чтобы понять ход проекта.

Растерянность и сомнения напали на меня одновременно, я впал в паралич и перестал участвовать в групповых чатах.

Воин молча вышел из боя.

Высокое качество

Руководитель проекта связался, чтобы проверить мой прогресс. Я рассказал ему о полномочиях, которые только что получил, и добавил о своих разочарованиях, связанных с проектом. Я чувствовал, что остальная часть команды продвинулась в проекте, и я не смогу помочь.

Мне напомнили, что это нормально для новичков, и что мне нужно чем-то заняться, так как есть другие задачи, над которыми я не работал. Далее он отметил, что это пример того, как реализуются проекты в реальной жизни, т. е. иногда данные недоступны, и вам приходится продолжать искать способы получения данных для ваших проектов.

Я быстро вернулся в бой.

Ниже

Сотрудники, участвующие в проекте Omdena, обладают разнообразным опытом и знаниями. Это огромный плюс, поскольку вы можете учиться у своих сверстников, однако вы легко можете почувствовать, что ничего не знаете.

Во время встреч и вялых дискуссий у меня возникали моменты «А, что это такое?».

Помните, что уверенность, которая у меня была, когда я только начинала, действительно угасала, когда я во всем угадывал себя. Я не хотел задавать вопросы, потому что не хотел, чтобы команда знала, что я новичок. Таким образом, я поступил в университет Google, что заняло намного больше времени, и я отставал в своих задачах.

Из приведенных выше движений я узнал следующее:

  • Проекты Omdena состоят из команды учащихся. Несмотря на то, что у некоторых людей может быть больше опыта, чем у вас, они присоединились к проекту, чтобы учиться так же, как и вы.
  • Попросите кого-нибудь помочь вам в том, чего вы не понимаете. Я испытал команду людей, которые сотрудничали и были готовы помочь.
  • Предположения убивают рост. Если вы в чем-то не уверены, СПРАШИВАЙТЕ.

Я закончу статью, упомянув свои выводы из проекта:

  • Важность научных статей. Это был мой первый раз, когда мне пришлось ссылаться на исследовательские работы, связанные с текущим проектом. Исследовательские работы помогают лучше понять проект, узнать, какие данные использовать, избежать проблем, с которыми сталкивались предыдущие исследователи, и принять более взвешенные решения при выборе моделей.
  • Как читать исследовательские работы. Я научился обобщать исследовательские работы, создав сводную рабочую таблицу, в которой подробно излагались общие сведения об имеющихся у нас научных работах, имеющих отношение к проекту. Этот итоговый рабочий лист использовался сотрудниками для быстрого просмотра целей проекта, понимания используемых наборов данных, определения используемых моделей машинного обучения и результатов каждого проекта.
  • Важность создания рабочих процессов. У нас был ряд задач, которые нужно было отслеживать и выполнять. Была создана информационная панель, где можно получить доступ и выбрать задачи, над которыми они работают, и обновить информацию о том, как далеко они продвинулись, что действительно помогло отслеживать, что происходит. В настоящее время я использую эту систему в своем текущем рабочем процессе.

Буду ли я продолжать участвовать в других проектах Omdena?

Определенно!