Обучение
- AI. Работа с нейросетями
- Подготовительные курсы
-
Программирование
- Промышленная разработка программного обеспечения на Java
- Промышленная разработка ПО на ASP.NET
- Разработка игр на Unity
- Курсы создания сайтов и Front-end разработки
- Разработка мобильных приложений под iOS
- Разработка мобильных приложений на Android
- Разработка веб-приложений на PHP
- Разработка веб-приложений на Python
- Разработка на C++
- Разработка игр на С++
- Разработка на Node.js
- Программирование на Go (Golang)
- Реляционные базы данных и SQL
- Веб-разработка на Ruby on Rails
- 1С программирование
- Fullstack
- Наука о данных
- Тестирование ПО
- Центр профессионального развития
- IT Bootcamp
- Гуманитарные и экономические дисциплины в IT
- Управление проектами и продуктами
- Бизнес- и системный анализ
- Веб-дизайн и компьютерная графика
- Системное и сетевое администрирование
- Информационная безопасность
- Маркетинг и продажи
- Английский язык для IT
Обучение
- AI. Работа с нейросетями
- Нейросети: практическое применение
- Искусственный интеллект в управлении командами и процессами
- Программирование
- Промышленная разработка программного обеспечения на Java
- Промышленная разработка ПО на ASP.NET
- Разработка игр на Unity
- Курсы создания сайтов и Front-end разработки
- Разработка мобильных приложений под iOS
- Разработка мобильных приложений на Android
- Разработка веб-приложений на PHP
- Разработка веб-приложений на Python
- Разработка на C++
- Разработка игр на С++
- Разработка на Node.js
- Программирование на Go (Golang)
- Реляционные базы данных и SQL
- Веб-разработка на Ruby on Rails
- 1С программирование
- Тестирование ПО
- Ручное тестирование ПО
- Мобильное тестирование приложений
- Автоматизированное тестирование на Python
- Автоматизированное тестирование на Java
- Автоматизированное тестирование на JavaScript
- Автоматизированное тестирование на C#
- Тестирование безопасности
- Гуманитарные и экономические дисциплины в IT
- Technical writing
- IT HR
- PR в IT
- Управление финансами в IT
- Управление проектами и продуктами
- Project management
- Product management: Основы управления IT-продуктом
«Визуализация данных – предмет, который должны пройти все...»
В прошлую субботу состоялся первый выпуск авторского курса Алексея Шинкаренко «Основы визуализации данных». Пожалуй, подход тренера к обучению оказался одним из самых нестандартных в истории IT-Academy. Во-первых, ещё в преддверии запуска курса Алексей Шинкаренко заявил, что не собирается никого учить. И уверяет, что выполнил своё обещание. Позже – группа практически полностью отказалась на занятиях от компьютеров! Все перешли на бумагу, ручки и карандаши… Впрочем, это не помешало слушателям успешно изучить визуализацию данных и выполнить итоговые работы при помощи инструмента Tableau, переосмыслить свою профессиональную деятельность и даже «загореться» идеей более серьёзно погрузиться в мир Data Science. Но обо всём по порядку.
На протяжении трёх месяцев десять слушателей изучали принципы исследовательской визуализации процессов и данных. Итог обучения – презентация индивидуальных работ, для создания которых применялись полученные в процессе обучения знания. Тренер Алексей Шинкаренко делится своими впечатлениями:
– Самое главное – курс состоялся. В IT-Academy, да и в целом в белорусском образовательном пространстве, визуализация данных появилась как предмет. Это большое достижение. Более того, она заявила о себе именно в разделе Data Science. И это ещё один плюс. Есть представление, что наука о данных – это исключительно высшая математика и алгоритмы. А чтобы разбираться в данных, нужно быть продвинутым программистом или математиком. Но по факту – визуализацией можно решить порядка 60 процентов аналитических задач. От своих коллег математиков даже слышу цифру в 80 процентов. Столько задач, которые существуют в бизнесе, можно решить, представив данные в виде системы графиков. Не выдумывая при этом сложные алгоритмы или невероятные системы вычислений. Сегодня есть стандартные инструменты, с помощью которых можно построить интерфейс и увидеть то, что у тебя находится в данных, сигналы и паттерны. Но при всей лёгкости звучания, процесс этот не такой простой и в нём тоже нужно разобраться. Собственно, этим мы и занимаемся на курсе.
– Алексей, перед стартом курса вы говорили, что не хотите никого учить. Что же тогда происходило в аудитории?
– Я по-прежнему убеждён, что учиться нужно самостоятельно. В таком случае, спросите вы, зачем студенту тренер? Мне импонирует схема обмена: я готовлюсь к занятиям, выкладываюсь на них и каждый студент тоже изучает материал, работает в аудитории. Аудитория в таком случае становится местом встречи подготовленных к работе людей. Только так можно действительно в чём-то разобраться. Все привыкли, что как только возникает первая сложность, а они в любом случае будут, если работаешь, например, с новым для себя инструментом, приходит тренер, всё объясняет и становится легко. Но какой от этого толк? Конечно, многим хочется узнать всё быстрее, неважно усвоилось это или нет, и пойти дальше. Называть такой процесс образованием не стоит – обычную передачу информации многие ошибочно приравнивают к получению знаний. Рад, что группа приняла мой формат образовательного процесса и никто не сошёл с дистанции на половине пути. Я мог рассчитывать, что участники терпеливо будут работать над собой всю программу.
Что больше всего понравилось и запомнилось слушателям? Сергей Гилевич работает бизнес-аналитиком в IT-компании и на курс записался для того, чтобы расширить компетенции:
– Методика преподавания мне очень понравилась – живой и интересный формат. Мы использовали в обучении Scrum, всё изучали и делали поэтапно. Тренер показывал новые функции, фишки, направления, делился лучшими практиками. Также научились работать с инструментом Tableau, с которым до курса я знаком не был. Отдельное спасибо Алексею за мотивацию к самообразованию и изучению нового материала. Умение визуализировать данные мне пригодится в будущем.
Александр Хвесько не ожидал, что работать с данными будет настолько интересно:
– Курс приоткрыл для меня дверь в большую науку о данных и помог определиться с дальнейшим вектором развития карьеры. В сфере IT я новый человек, буквально летом начал активно менять сферу деятельности. До этого занимался разными международными проектами в реальном секторе экономики, но решил переориентироваться. Начал с бизнес-анализа и стал присматриваться к работе с данными. Оказалось, что это интересное направление, а визуализация и вовсе – своего рода искусство. Теперь параллельно с основной работой в бизнес-анализе буду изучать науку о данных и планирую записаться на курс по Data Science.
Наталья Смирнова с данными работает уже давно, но раньше делала это по наитию:
– Работаю маркетологом в фармацевтической компании и регулярно сталкиваюсь с необходимостью готовить презентации и анализировать данные. Раньше никогда не задумывалась над тем, каким образом представлю информацию. Знала, какую основную мысль хочу донести и просто делала это так, как умела и теми средствами, с которыми была знакома. Но оказывается, что они могут быть гораздо более выразительными, информативными и точными. Визуализация данных – целая наука. Как в медицине у каждого врача есть своя специализация, так и в области технических знаний есть свои «гемостазиологи» – люди, которые занимаются грамотной подачей информации. Тренер Алексей Шинкаренко – невероятной глубины человек с огромной харизмой и энциклопедическими знаниями, которыми он делится с другими. Это подкупает и восхищает.
Через две недели, 26 февраля, в IT-Academy приступит к занятиям второй набор курса «Основы визуализации данных». У вас есть шанс присоединиться к числу слушателей! Интересно, что курс пройдёт в новом очно-дистанционном формате. В чём заключается его суть, рассказывает Алексей Шинкаренко:
– Сразу отмечу, что визуализация данных – предмет, который должны пройти все. Нет особенных людей, которым это не нужно. И это вопрос не прихоти, а требования к минимальной визуальной грамотности, которой сейчас у многих специалистов просто нет. Мы все учим белорусский, русский, английский языки начиная со школы, так почему знания по визуальному языку должны просто свалиться с неба? А ведь мы потребляем и передаем большую часть информации визуально.
Уже во время первого набора стало понятно, что курсу нужны изменения. Например, по договорённости со слушателями мы вынесли весь компьютерный блок, а именно базовое изучение инструмента Tableau, в самостоятельную работу дома. Тратить аудиторное время на то, чтобы каждый со своей скоростью просто смотрел в экран и что-то повторял за преподавателем, бессмысленно. Потому я дал ссылки на онлайн-уроки и каждый студент изучил основы инструмента дома за компьютером, а в аудиторное время мы занимались разбором вопросов более высокого уровня и закреплением материала. Это был интересный эксперимент. Как оказалось, можно изучать визуализацию данных при помощи ручек, карандашей и бумаги. И информация в таком формате даже лучше воспринимается и запоминается. Потому было решено переформатировать программу для следующего набора. Параллельно с очным курсом слушатели будут проходить дистанционный блок, который состоит из пятнадцати видеоуроков с заданиями. Они самостоятельно получать необходимый объём информации о Tableau, чтобы качественно выполнять работу при помощи BI-инструмента. Это позволит сэкономить время слушателей, не уменьшив при этом количество часов. Курс не будет растянутым, а аудиторное время станет более ценным с точки зрения формирования знаний и проработки навыков.
Зачисление на курс «Основы визуализации данных» проводится на конкурсной основе по результатам теста, который можно пройти онлайн. Ещё два теста – на способность визуализировать процессы, на эвристику и аналитические способности – предстоит выполнить во время устного собеседования с преподавателем.
Преподаватель: Алексей Шинкаренко.
Длительность курса: 103 учебных часа (два месяца).
Расписание: вторник с 18.30 до 21.20 и суббота с 12.30 до 15.20; групповые онлайн-консультации будут проходить по четвергам с 19.30 до 21.00 + предоставляется видеоматериал в записи.
Узнать подробности и записаться.