Studia czy kursy/ certyfikaty (analityka danych)

Cześć, jeszcze kilka miesięcy wstecz myślałem, że studia to najlepsza droga żeby zostać analitykiem danych. Teraz waham się czy jednak nie kursy, których jest całkiem sporo i wiele z nich ma pozytywne opinie.

Krótko o mnie: Zawsze lubiłem matmę, mocno opanowany materiał na poziomie matury rozszerzonej (100% podstawa, 76% rozszerzona) + zaliczony semestr na matematyce. Było to jednak kilkanaście lat temu, bo jestem po 30-stce, trzeba zrobić powtórkę. Niestety znam tylko podstawy programowania.

Plusy za studiami:

• Solidnie przerobiony materiał z matematyki, programowania, algorytmów, statystki, uczenia maszynowego (we własnym zakresie bym pewnie wiele tematów pominął nieświadomie)
• dostęp do osób które orientują się w temacie (prowadzący + studenci - Ci drudzy też zawsze coś podpowiedzą czy wspólnie się pouczą)
• z papierem i wstępnymi umiejętnościami łatwiej o pierwszą pracę czy staż

Minus studiów (w moim przypadku):

• 3 lata zajęć (wydaje mi się, że bardziej skrojonymi kursami mógłbym to samo, może bardziej praktycznie, poznać np. w 2 lata co jest istotne biorąc pod uwagę mój wiek)
• wiele rzeczy teoretycznych, wiadomo że nie wszystko jest potrzebne, nawet niektóre przedmioty w całości zbędne (nie mam nic do nich, ale chodzi o czas) które mogą wyssać do tego stopnia że nie będzie chęci, czasu by skupić się na własnych projektach itp.

Plus kursów to to, że mogę je trzaskać z domu, wybierać te które faktycznie są przydatne. Minusy to głównie, że byłbym zdany wyłącznie na siebie, w dodatku nie wiem czy pracodawcy na początku z automatu by nie wykluczali kandydata tylko z kursami bez backgroundu na poważnej uczelni.

Naprawdę nie wiem już czym się kierować żeby za te 2-3 lata ułatwić sobie start, chcę zacząć od nowa, bo te prace co wykonywałem do tej pory.. mam już ich dość. Wydaje mi się, że jak nie teraz to już nigdy nic nie zmienię w mojej "karierze". A jakiś tam potencjał do tej matmy jednak drzemał, więc chcę spróbować dać mu drugą szansę. Poradźcie coś. Dzięki.

Co tu można odradzić skoro sam na wstępie wszystko ładnie podsumowałeś?
Zastanawia mnie tylko jedno, dlaczego chcesz zostać akurat analitykiem danych?
Dużo jest dla nich ofert pracy?
Łatwo się dostać do pierwszej pracy?

@KamilAdam: Odradzić jedną ze ścieżek przez pryzmat lepszego/ gorszego przygotowania do zawodu, najlepiej chciałbym to usłyszeć od kogoś kto albo rekrutuje albo współpracuje analitykami, statystykami i czy dla takich osób jest to duża różnica czy ktoś kończy studia czy kursy ale rzetelnie do nich podszedł i umie sporo. Gdyby kursy i certyfikaty miały podobna wartość co studia, to ze względu na czas ku nim właśnie bym się kierował, ale może właśnie dołożyć rok, jeszcze więcej wysiłku i osiągnąć cel tradycyjną metodą.
Analityka danych to ta część matematyki, która jest najbardziej intuicyjna (dla mnie), w przeciwieństwie przykładowo do topologi, analizy funkcjonalnej czy innych działów bardzo abstrakcyjnych. Obecnie analityka odbywa się w różnych środowiskach programistycznych tj. Python, R itp. więc w czarnym scenariuszu gdyby nie szło w analityce, to można próbować odnaleźć się jako programista jednego z tych języków.
Z mojego rozeznania wynika, że praca jest i że będzie jej coraz więcej, szczególnie jeśli ktoś prócz klasycznej analityki będzie umiał ML, metody regresji i kilka innych metod z AI.
Nie mam pojęcia jak z pierwszą pracą, może być ciężko jak wszędzie.

Racja, wymieniłem plusy i minusy na wstępie, ale one są z mojej perspektywy. Być może nie powinienem się nimi kierować, bo realia wyglądają inaczej. Da się sporo z tych kursów wynieść czy jednak porządne studia w pierwszej kolejności?

siabal04 napisał(a):

Racja, wymieniłem plusy i minusy na wstępie, ale one są z mojej perspektywy. Być może nie powinienem się nimi kierować, bo realia wyglądają inaczej. Da się sporo z tych kursów wynieść czy jednak porządne studia w pierwszej kolejności?

Papier dobrze mieć, studia są fajne dla znajomości itd, nic sie na nich nie nauczysz, tam sa zalążki tylko tego co moze cie zainteresowac a 2 lata na poczatku to matma matma i matma. kurs nauczy cie lepiej bo od razu dzialasz bez teorii.

W zyciu jest tak ze musisz chodzic na sniadanka biznesowe i nalezec do biznesowych grup ktorym oferujesz to i tamto. Kiedys sie z tego smialem i do dzis mnie to smiesszy ale na jednej z takich grup jakis milioner wymyslil ze zalozy taki portal ze bedzie to i to i to, a jak milioner cos wymysli to nikt nie zadaje pytan czy to sie uda ? wtedy mowie ze no ostatecznie moge sie zajac za % zysku i tak oto bez pytania zostalem udzialowcem. nikt nie pytal o papier o studia o kursy, poakzalem im tylko co stworzylem do tej pory. zycie i tak zweryfikuje twoja wiedze, dlatego jak masz cos wybrac to przede wszystkim inwestuj w siebie

Problem ze szkola jest taki ze uczysz sie bez celu. W kursach masz cel bo chcesz osiagnac takie sam wynik jak to co jest w nim pokazane i widac to od razu po pierwszej czy drugiej lekcji. Dlatego trzeba miec cel, chocby zwykly projekt jak np sprawdzic ile czasu bedzie sie wybierac w petli milion danych z bazy a ile 10 mln danych. itd itd.

Powracam po pierwszym semestrze studiów o których pisałem wyżej. Powrót oznaczać może tylko jedno - jakieś dylematy związane z kolejnym semestrem.

Pierwszy semestr ze względu na nauczanie zdalne ułożył się dla mnie korzystnie. Jako że mieszkam poza miastem i dojazd zajmuje mi 1h w jedną stronę, tylko 2 dni stacjonarnie nie były zbyt uciążliwe. Na większości przedmiotów materiał był dobrze wyłożony, sporo wyniosłem, miałem sporo czasu by to wszystko opanować. Średnia całkiem ok.

Grafik w drugim semestrze wraz z moją odległością od uczelni postawił wielki znak zapytania co dalej. Cztery razy stacjonarnie, zajęcia od 7:30, okienka, kończę o 16, zanim wrócę, chwilę odpocznę jest około 18. Nie pozostaje wiele czasu na naukę, gdyż wypada wcześnie się położyć by kolejnego dnia znowu wstać po 5 :( Po 12h nogach też już człowiek jest trochę zmęczony i nauka nie przychodzi łatwo. Czy to dalej ciągnąć wyciskając max ile się z tego da, szczególnie, ze jest kilka przedmiotów zapychaczy przedstawianych w archaiczny sposób (czasochłonnych) i liczyć, że w następnym semestrze grafik znów będzie korzystny? Plusy i minusy pozostają te co wypisałem wyżej. Do plusów dochodzi to, że jeśli utrzymam tempo, to jest duża szansa na stypendium naukowe, 1200 dla większości tutaj nic szczególnego, ale dla studenta to nie aż tak mało, w sumie pozwala nie chodzić głodnym i skupić się na inwestowaniu w siebie.

Najchętniej postawiłbym na naukę samodzielną, kursy, książki itd. Ale jednak szkoda tego ewentualnego papiera i ogólnej szerokiej edukacji, rzeczy które będą wyłożone na uczelni, sporo z nich jest dobrze robionych, niektóre kiepsko. Przypomnę że już jestem po 30-stce i prawdopodobnie lepszym wyborem będzie dla mnie jednak opcja bardziej skrojona tj, praktyczna wiedza, własne projekty żeby jak najszybciej się gdzieś załapać do pracy. Tylko czy ja bez takiego dobrego tłumaczenia wykładowców, doboru zadań itd. będę sam w stanie dotrzeć do istotnych kwestii. Mam dylemat. Nie wiem co jeszcze wziąć pod uwagę przy ostatecznej decyzji, proszę o rady. Przeprowadzka nie wchodzi w grę, przynajmniej nie w najbliższym półroczu.

Wedlug mnie dokonales bardzo dobrego wyboru.
Zadne kursy nie naucza Cie matmy tak solidnie jak studia. Problem z kursami jest taki, ze bardzo czesto mysli sie, ze cos sie umie i rozumie. W przypadku studiow nagle na kolosie okazje sie, ze to co wydawalo Ci sie zrozumiale takie nie jest.

Myślę, że analityk potrzebuje dobrego backgroundu matematycznego i do tego pomóc mogą właśnie studia.
Kursy są głównie słabej jakości niestety, te płatne też. No chyba, że szukamy jedynie wiedzy teoretycznej to ok, ale również trzeba uważać.
Certyfikaty w 2022 roku są na szczęście nic nie warte (oprócz bodajże tych z angielskiego typu CAE itd). Ładnie zdobią CV, ale licz na normalną rozmowę techniczną.

Czyli wniosek taki, że dobrze byłoby te studia kontynuować, nawet kosztem ograniczonych zasobów czasowych i zmęczenia związanego z dojazdem i byciem cały dzień poza domem. Jednocześnie licząc, ze w kolejnym semestrze grafik będzie znowu korzystny lub że się przeprowadzę. Trochę będzie brakować czasu na własne programowanie i z tym związane projekty.

Podjąłem jednak inną decyzję, pewnie w jakimś stopniu za jakiś czas będę jej żałował, ale doszedłem do wniosku, że przy tym trybie zajęć, planu, odległości studiowanie nie będzie zbyt efektywne.
W poprzednim semestrze było kilka zajęć, na których prowadzący faktycznie pomogli i tego chyba będę żałował najbardziej. Niestety teraz już po pierwszym tygodniu widać, że w zasadzie większość jest do samodzielnej nauki w domu, praktycznie od początku do końca. Czytanie na wykładzie prezentacji słowo w słowo w 2022 r. mnie przerosło. Prawdopodobnie w kolejnych semestrach zmieni się to na plus.
Poznałem w porządku ludzi, myślę, że udzielą kodów i w co przydatniejszych wykładach będę uczestniczył zdalnie. Z ćwiczeń porobię ksero albo zdjęcia - nic nie zastąpi fizycznej obecności i wysłuchania na własne uczy, ale dobre i to, tym bardziej, że te rzeczy będę i tak się uczył we własnym zakresie.
Niestety prawie w całości zajęte dni związane z zajęciami i dojazdem nie pozwolą mi zrealizować tego co bym chciał w sposób w jaki bym chciał. Tym bardziej że oprócz samej analityki danych i programowania są też inne przedmioty, wymagające i zapewne czasochłonne jak fizyka, metody numeryczne, równania różniczkowe i jeszcze 2 semestry samej analizy matematycznej.
Ciężka decyzja, nie ma dobrego wyjścia, ale jeśli znowu mam niedosypiać i naganiać wieczorami /nocami to już wolę swoim tempem za pomocą tego co dostępne online + w książkach. Z tytułu braku papieru będzie też pewnie kłopot z pierwszym stażem. Będę chciał to nadrobić skillem, a jeśli będzie za mały tzn. że się nie nadaję do tej pracy i trzeba będzie szukać szczęścia gdzie indziej.
Wstępny plan na najbliższe pół roku to Podstawy pythona/ podstawy statystyki/ angielski.

Dzienne to strata czasu, idz na zaoczne, na studiach 90% to useless rzeczy z których nie będziesz korzystał podczas pracy ani do niczego się nie przydadzą. Nawet jak jestes po jakiejś top uczelni a na rozmowie o prace nie wykonasz prostego zadania to i tak zostaniesz odrzucony z miejsca, a żadna matma czy fizyka nic w tym nie pomoże. Mi się udalo złapać pracę bez papierka i mam juz 3 lata expa, a teraz robie sobie papierek zaocznie

Descendant napisał(a):

Dzienne to strata czasu, idz na zaoczne, na studiach 90% to useless rzeczy z których nie będziesz korzystał podczas pracy ani do niczego się nie przydadzą.

Bo na informatykę nie powinni iść ludzie, którzy chcą się nauczyć programować (bo studia tego nie uczą), tylko ludzie, którzy już programować umieją, a chcą pogłębić swoją wiedzę teoretyczną. Problem w tym, że ci co już umieją programować, często nie mają czasu/ochoty iść na studia.

Ale sama wiedza informatyczna/matematyczna/fizyczna bywa przydatna, tylko że do tego nie trzeba kończyć studiów (można się tego z netu nauczyć).

@LukeJL: w UK np. jest kierunek Software engineering i uważam ze to było by dobra opcją dla aspirujących programistów

Tzn. czego tam uczą i w jaki sposób?

Niby wszystko jest w necie, ale te rzeczy w necie są taki wstępem zazwyczaj. Często porozrzucane wszystko jest po różnych miejscach. Studia jednak ładnie systematyzują, jak odpowiedni prowadzący to jeszcze dobrze wytłumaczy i nie mam tutaj na myśli najprostszych zagadnień, bo te faktycznie są w necie.