Меня зовут Артём, полгода назад я окончил Академию больших данных MADE. Мне 32 года, и это был мой шаг для перехода из госслужбы в манящий мир IT. 

Я опишу основные психологические грабли, на которые наступил на пути от поступления до выпуска. Возможно, эта статья поможет избежать моих ошибок.
 

«Я не поступлю» 

Я поступал после 10 лет с момента завершения курса институтского матана. Читая условия вступительных задач, чувствовал, как волосы на голове шевелятся от ужаса. Если тебе знакома моя боль, не пугайся: выход есть, и он весьма прост. 

Штудирование задач, повторение основ программирования и машинного обучения — уже полдела. По моим ощущениям, перед поступлением стоит подналечь на задачи с графами, различные вариации неравенств, задачи на нахождение остатка от деления степенных функций, а также эконометрику. Кажется, эти три темы покрывали чуть ли не половину задач в моём варианте тестирования по математике. А комбинаторика, кстати, забралась не только в математику, но и в программирование.

Второй шаг к поступлению чуть менее тривиальный и, возможно, даже более важный — мотивация. Причём мотивация — это не только письмо, которое тебе придётся написать в дополнение к экзаменам. Это то, что будет стимулировать учиться дальше. 

Также помни, что вступительные испытания — это не столько отсев, сколько возможность показать, что человек способен на дальнейшее обучение в Академии.
 

«Ну, после поступления можно выдохнуть»

Нет. Многие выпускники пишут, что можно забыть о личном времени на полтора года. Как по мне, свободное время всё равно останется, но значительно меньше. Надо будет многое изучать самостоятельно и ни в коем случае не расслабляться в начале — нагонять всё равно придётся. 

Во время учёбы предстоит получить глубокие знания по профильным для тебя предметам. Для этого иногда нужно изучать дополнительные материалы. Кстати, о профильных предметах… Если ты ещё не работаешь в сфере Data Science, стоит задаться вопросами: «А что я хочу делать потом? В какой теме мне хочется развиваться?» Предметов будет много, руки потянутся ко всем курсам сразу, но профильные предметы придётся выбрать. Мне, например, интереснее всего было читать про рекомендательные системы и NLP.
 

«Я всё сделаю в одиночку»

Снова нет. Все полтора года обучения мы тесно общались с преподавателями, организаторами и товарищами-студентами даже в условиях пандемии. С некоторыми из тех, кто будет рядом эти три семестра, потом предстоит работать, учиться, выступать на конференциях. К тому же итоговый проект предполагает командную работу. 

Организаторы помогут объединиться: проведут квизы, встречи и даже, возможно, раунд «Что? Где? Когда?» с Сергеем Николенко ;), где ты сможешь лучше сдружиться и найти общие интересы с сокурсниками. 
 

«После первого семестра станет легче»

Уже догадался? :) Всё правильно — нет. К концу обучения эта мысль меня даже не посещала. Программа была выстроена так, что все три семестра получились равнонагруженными, и сказать, что какой-то был легче, — лукавство. Мой посыл: просто не расслабляться, ожидая уменьшения нагрузки. Это ожидание обманчиво и может зародить ложное желание взять дополнительные задачи. Можно параллельно участвовать в хакатонах и соревнованиях, проходить другие курсы — никто лучше тебя не знает твои способности. Но важно помнить, что после поступления отчисление или академ кажутся непоследовательными действиями.

«Найду всю информацию самостоятельно»

Не бойся задавать вопросы преподавателям или организаторам — такой концентрации доброжелательных людей, готовых прийти на помощь, я не видел давно. Также у тебя всегда есть возможность обратиться к кому-то из менторов — это выпускники Академии или учащиеся предыдущего набора, их опыт свежий, и они всегда готовы поддержать.

Но помни: организаторы, менторы и преподаватели не всемогущи и бегать с каждой проблемой к ним не стоит. Сначала самостоятельно попробуй найти ответы, если не вышло — всегда можешь рассчитывать на помощь. 

Конечно, каждый сам выбирает свой путь в учёбе. Но я точно уверен, что не пройдись я по всем граблям, жилось бы мне чуть проще, а нервных клеток сохранилось бы больше (хотя о чём бы я тогда писал :) ).

Это всё, что мне хотелось сказать. Если у тебя остались вопросы, можешь задать их здесь.

Автор статьи: Артём Акопян, выпускник Академии больших данных MADE (набор 2020-2021г.)