Holnap indul a Data Science suli én meg úgy izgulok, hogy még hasonlat sem jut hirtelen eszembe, hogy mi szokott izgulni. Úgyhogy inkább írok valamit magáról a képzésről.
Ilyen-olyan motivációktól hajtva kb. egy éve úgy döntöttem, szeretnék data science-t tanulni. Volt több opció itthoni képzőhelyektől külföldi bootcampeken át egyetemi képzésekig. Mérlegeltem jó alaposan ár, érték, távolság, életmódváltás, stb. szempontból.
Végül sikeresen belázítottam a tesómat is, úgyhogy együtt adtuk be végül a jelentkezést egy Budapestről külföldre migrált egyetemre egy data science tematikájú mesterképzésre. Kb. 10-11 hónap, heti háromszor fél nap. Jó lesz ez. Az ára... húúúú, hát az... húzós. Oké, kaptunk kedvezményt, de még így is erősen dilemmás volt, de belevágtunk. Aztán a matek felvételi előtt nekem eléggé besűrűsödött a meló, úgy gondoltam, majd jövőre. Tesóm fel is vették, ő már bécsi deáklyány.
Idő közben tovább görgött előre a lakásfelújítós kálváriám, a fűtési szezon végét meg kell várnom, így újra felértékelődött egy lisszaboni bootcamp, amit anno azzal hessegettem el, hogy jó, nem fogok csak ezért visszaköltözni Lisszabonba!
Aztán amikor októberben eleve Dél-Portugáliában önkénteskedtem, felszálltam a vonatra egy monszunos pénteki nap és megnéztem élőben a sulit, beszéltem a tanárokkal. Felvettem a kapcsolatot olyan volt kollégákkal, akik ismerik a sulit, a képzést, az ipart, mondták, hogy hajráhajrá.
Szóval esténként nekiálltam tanulni Pythont meg matekot. November elején volt a felvételi. Siker.
Eddigi tapasztalatok a sulival
A képzés olcsóbb, mint az itthon legjobbnak tartott, hasonló képzést nyújtó suli. Úgy, hogy jóval többet ad. (És nem csak azért, mert Lisszabonban 400 óra (+ egyéb, lásd lejjebb) áll szemben a budapesti 160 órával. És nem is csak az olyanokért, mint a "nem szoktunk házi feladatot adni, mert az a tapasztalat, hogy senki nem csinálja meg. Mi bízunk abban, hogy a tanulóink tudják, hogy jól felfogott érdekül, hogy készüljenek." De az ilyenek így együtt.)
A tematika szinte teljesen megegyezik a CEU-s képzésével - AI-ban jóval erősebb. Sorosban gyengébb. Gondolom. A tesómmal folyamatosan egyeztetve egyáltalán nem bántam meg, hogy nem a CEU-ra mentem. Nem azért, mert a CEU rossz, vagy csalódás lett volna, hanem mert az én sulim is jó(nak ígérkezik).
Az időbeosztás feszesebb: tanítás minden nap reggeltől estig. Így elvileg tíz hét alatt megvan. Mondom, elvileg.
Gyakorlatilag így épül fel a képzés:
PREPWORK szakasz - előzetes egyéni felkészülés. Van egy tanulófelület, ahol elég jól összeszedtek mindenféle anyagokat, gyakorlófeladatokat. Ezek részben külsős, ingyenesen is elérhető oktatóanyagok, részben saját videóik. A hangsúly viszont azon van, hogy ezt folyamatosan gondozzák, frissítik. Ha nagy gebasz lenne, írhatsz nekik, segítenek.
Viszont ehhez a felülethez csak a szerződéskötés és fizetés után férsz hozzá, és akkor szembesülsz vele, hogy mekkora anyag. Azt már korábban is meglebegtetik az apróbetűsben, hogy van a prepwork, amit végig kell csinálnod és ez kb. 40-60 óra. De az csak később válik nyilvánvalóvá, hogy 40-60 óra csak a videós anyagok, olvasnivalók, stb-k összhossza. Szóval jóval többet bele kell feccölnöd. És ha látják, hogy nem haladsz kellő ütemben, még rugdosnak is.
HÉÉÉÉ! Ez jó! Úgy értem, elég kellemes meglepetés, hogy nem csak a 10 hétre fizetsz egy furiknyi pénzt, hanem már előtte fogják a kezed és adnak alád mindent, amire szükséged lehet. Az egyetlen "kifogásom", hogy nehéz felmérni előre, hogy mennyi időt fog elvinni. Nekem lényegében másfél-két hónap többé-kevésbé folyamatos tanulás volt úgy, hogy nem most láttam statisztikát meg kalkulust életemben először, meg halovány programozós alapjaim voltak.
A neve elhallgatását valószínűleg kérő iparági szereplőt idézve ez azért van így, mert "a webfejlesztő bootcampeken annyit várunk bemeneti követelményként, hogy az ember tudja megkülönböztetni az egeret a monitortól. A data science-hez azért nem árt ha van fogalma statisztikáról, kalkulusról meg lineáris algebáról".
(Nota bene, ha a hangsúly nem ment volna át: nem a webfejlesztői képzést vagy a webfejlesztők képességeit minősítette. Arra célzott, hogy csak úgy lehet ennyi idő alatt eredményesen végigvinni egy csapatot, ha vannak előzetes ismereteik ezen a téren.)
PRE-COURSE - a nulladik hét. A szerződés szerint ez még mindig nincs benne az árban meg a tematikában. Ellenben kötelező, különben bukod a képzést meg a lóvé egy részét. (Mármint nem panaszkodom, sőt, ez tök jó.)
Ez online lesz. Minden nap 9-17 között lisszaboni idő szerint. Reggel kb egy fél órás-órás elmélet, feladatkiosztások, aztán egész nap problémamegoldás kis csoportokban a pajtikákkal tanári facilitációval. Délután meg összefoglalás.
Ez a hét együtt lesz a suli madridi csoportjával, úgyhogy pánibérikus kalandnak ígérkezik.
BOOTCAMP - ez 9 + 1 hét lesz Lisszabonban. (Pénteken az utolsó online óra + "ZH" után összepakolom a hátizsákom, szombat hajnalban pedig kiköltözöm). A kilenc hét nagy része úgy alakul, mint a pre-course: reggel elmélet, napközben párosával feladatmegoldások, este összefoglaló. Péntekenként ZH a heti anyagból. Ez inkább felmérés, hogy mire kell még jobban ráfeküdni és ahhoz kapsz extra segítséget. (Ezt pont akkor láttam is működés közben, amikor meglátogattam a sulit.) Az utolsó két hétben készül a "diplomamunka". Lényegében valami AI cuccot kell összedobni 3-4 fős csapatban. Szerencsére egy csomó korábbi projekt elérhető volt online, így nagyjából fel tudtam mérni, miben lehet gondolkodni. Ez erősen hozzájárult ahhoz, hogy ezt a sulit válasszam.
Ezen kívül vannak egyéb programok hétközben esténként. Részben összetartásosok (élvezem ezeket, igen, persze), részben szakmai kapcsolatépítősök.
A +1 hét az a karrierhét, amit lehet később is csinálni, illetve más országokban.
Ha idáig elolvastad és kíváncsi vagy, a suli a Le Wagon. Egy francia nemzetközi hálózat. Webfejlesztő, data science meg data analytics képzéseik vannak.
