Бери и делай: советы блогера, который смог поступить в ШАД

Несмотря на гуманитарное образование, выпускник МГИМО, бизнесмен Виктор Рогуленко решил поступить в ШАД, чтобы разобраться в анализе данных на высоком уровне

Бери и делай: советы блогера, который смог поступить в ШАД

Анализ данных

В Школу анализа данных Яндекса чаще всего идут студенты технических вузов, которые только начинают свой профессиональный путь. Но встречаются и исключения. Несмотря на гуманитарное образование, выпускник МГИМО, бизнесмен Виктор Рогуленко решил поступить в ШАД, чтобы разобраться в анализе данных на высоком уровне. С апреля 2018 года он начал готовиться к поступлению, а летом успешно прошел все испытания. О подготовке к экзаменам в ШАД, а потом и об учебе он рассказывал на YouTube-канале своей бизнес-школы Fless, посвященному образованию и карьере. Академия собрала восемь важных советов Виктора для тех, кто хочет поступить в ШАД.

Не верьте, когда говорят: «У тебя ничего не выйдет»

Когда я поступал в МГИМО, все говорили: как же ты поступишь, когда у тебя родители не дипломаты и не олигархи. Но я поступил. Когда собирался учиться в Стэнфорде или работать в McKinsey и рассказывал об этом на канале, в комментариях меня уверяли, что ничего не выйдет. А оно получилось. Люди, которые говорят так, скорее всего не обладают той полнотой информации, которой обладаете вы. 

Вы можете оценить свои возможности лучше, чем кто-либо еще 

Другие, конечно, могут подсказать что-то ценное, но не стоит уделять таким разговорам много внимания.

Подготовка должна стать для вас работой

Я потратил на подготовку к ШАДу 380 часов чистого времени. Это 50 полных рабочих дней по восемь часов. Больше времени на подготовку – больше вероятность успеха.

Если заниматься задачами по 10-12 часов в день, то прогресс ощутим. Я занимался именно так, потому что для меня математические задачи были непривычны. Чтобы втянуться, приходилось решать их снова и снова.  

Изучите структуру испытаний

Вступительные испытания в ШАД состоят из трех этапов: онлайн-тестирования, письменного экзамена и собеседования. Первый этап достаточно простой. Всего 12 вопросов, в трех из которых потребуется написать код, а остальные проверяют знания в математике (правда, их тоже можно решить с помощью кода). На все это дается пять часов. Письменный экзамен занимает столько же времени, но задачи там не в пример сложнее. Нужно решить как можно больше. 

Собеседование можно разделить на два этапа. Сначала вас просят решить несколько задач, но этому вы научитесь, пока будете готовиться к письменному экзамену. А потом начинается разговор про мотивацию. Заранее сформулируйте для себя ответ на вопрос «Почему вы хотите учиться в ШАД?», изучите программу Школы, чтобы рассказать, что именно вам интересно. 

Создайте систему подготовки

Готовясь к письменному экзамену, я взял весь набор вопросов с 2012 года, структурировал их, разбил по темам и начал планомерно решать, отмечая, какие задачи у меня получились, а какие нет. Такая система позволяет понять, в какой теме у меня есть пробелы, и исправить ситуацию. Также я заранее распланировал подготовку по дням, чтобы решить, в какой день какими темами я буду заниматься, и не тратить на это время потом. 

Перестаньте считать себя самым умным

Я и сам раньше так про себя думал, но это было неэффективно. Я мог зависнуть с одной задачей и потерять уйму времени на поиск решения, вместо того, чтобы просто найти кого-то, кто бы мне помог.  

Во время подготовки к поступлению в ШАД я поставил себе цель прорешать все экзаменационные задачи последних лет и один бы не справился. Если я не мог решить задачу сам, то пытался найти решение в интернете; если не получалось, спрашивал у знакомого преподавателя математики или у брата, который занимается программированием.

Не бойтесь спрашивать у тех, кто умней вас – а такие люди есть, поверьте 

Собирайте вокруг себя чужую мудрость

Учитесь у других и не бойтесь спрашивать. Если среди знакомых нет специалистов, которые все объяснят, поищите их где-то еще. Например, можно воспользоваться MathStackExchange, закинуть задачу туда и внимательно почитать обсуждение. 

Однажды я даже написал Максиму Бабенко, который ведёт зубодробительный курс по алгоритмам в ШАДе, задал вопрос про одну из задач – он, правда, не ответил, но попробовать стоило. 

Не нужно недооценивать профильные сообщества. Это поможет вам не только прорешать задачи или научиться новому, но и завязать новые знакомства, которые пригодятся в будущем. Я добавился в русскоязычное комьюнити специалистов по data-science – OpenDataScience и начал переписываться с участниками. Там я нашел пять человек, которые тоже поступают в ШАД, и с ними мы прорешали несколько задач. В итоге мы создали группу, где вместе тренировались перед поступлением.

День экзамена тоже стоит распланировать

Важно выспаться и хорошо позавтракать перед днем Х, иначе вы ничего не будете соображать. Берите собой все свои учебники – неизвестно, какие формулы могут пригодиться. 

Пишите сразу в чистовике – времени переписывать с черновика не будет. Не засиживайтесь на одной задаче. Если что-то не получается, просто бросайте и идите дальше, иначе потеряете драгоценное время. Но не забывайте делать перерывы и выходите из аудитории на пару минут. Просто походите, выпейте воды. Вы отвлечетесь и начнете лучше соображать.

Будьте готовы ко второй попытке

Помните, что может ничего не получиться. Это не повод отчаиваться – всегда можно попробовать ещё, если вам это нужно. Если цель действительно важна для вас, то ничего страшного, если вы потеряете год на подготовку ко второй попытке. Что такое год в перспективе всей жизни?

Больше по теме

Анализ данных

Трансферное обучение: почему deep learning стал доступнее

Что помогает стартапам использовать методы глубинного обучения в своих проектах?

Анализ данных, Разработка, Яндекс в вузах

Как развивается онлайн-образование в МФТИ

Андрей Райгородский: «Мне очень хочется, чтобы к нам поступали люди не только из Москвы»

Анализ данных

«Задача начинающего предпринимателя — быстро совершать ошибки»

Автор курса ШАДа «Как запустить MVP» о технической стороне создания стартапов

Анализ данных, Разработка

Как устроена работа голосовых помощников

От распознавания звуков до человечных ответов на вопросы

Анализ данных

Чем занимаются лауреаты премии имени Ильи Сегаловича 2019

Исследования в сфере компьютерного зрения, распознавание эмоций и применение машинного обучения для развития Нижегородской области

Анализ данных

Зачем специалисту по data science нужна экономика?

Разработчик deep learning в Яндекс.Такси о своём переходе из экономики в науки о данных

Анализ данных, Разработка

Чем занимается разработчик инфраструктуры и как им стать

«Для нас все остальные разработчики Яндекса — пользователи»