Леопарды, это леопардовая пятница! Все мои курсы на Stepik на скидке 50%!

🐆 Как зарабатывать 300к/сек? – 2.7к студентов, 5⭐️

🐆 Умом ты можешь не блестеть, но SQL ты знать обязан! – 2к студентов, 5⭐️

🐆 Меня опять спросили про p-value, а я не ответил( – 1.2к студентов, 4.8⭐️

🐆 Всё и сразу с ещё большей скидкой

Покупайте себе и в подарок!

P.S. Если пост наберет 300 леопардов 🐆, то выложу еще кружочек с дерзким кавером).

Моя главная ошибка в изучении data science

В 2013 году я вышел на свою первую работу аналитиком. Это был отдел маркетинга в GE Money Bank.

И там я впервые узнал, что существует data science.

Я услышал, как коллеги обсуждали таинственных людей, создающих какие-то модели и предсказывающих будущее!

Ничего себе, подумал я! Вот это круто!

Excel и SQL, с которыми я работал, стали казаться чем-то крестьянским, для простолюдинов.

И я решил, что хочу предсказывать будущее, а не бесконечные таблиськи делать!

Я начал гуглить и изучать, как же стать дата саентистом, этим жрецом и предсказателем.

И везде я натыкался на то, что надо учить математику. Матан, линейную алгебру, статистику, теорию вероятностей.

Только так можно стать дата саентистом.

И я начал учить. Я стал проходить курсы и читать книги.

И большинство контента, который я нашел, было построено по одному шаблону:

- изучаем основы Python
- изучаем какой-то минимум математики
- пишем с нуля градиентный спуск – это что-то вроде движка под капотом алгоритма машинного обучения
- кратко проходимся по моделям в sklearn (ml библиотека в Python)

Я прошел этот контент, но не почувствовал, что стал дата саентистом.

Я узнал какую-то теорию, какую-то математику, выполнил занимательные эксперименты – как будто батарейку из картошки сделал.

Но к реальному дата саенсу и предсказанию будущего это меня не сильно приблизило.

Я понятия не имел, как это делается в реальной жизни, на реальной работе.

Таинственные дата саентисты так и остались таинственными!

И вот в 2016 году я вышел на работу в Альфа-банк, в отдел аналитики и моделирования.

Мне пообещали, что будут не только таблиськи, а что я смогу попробовать и свои новые знания по дата саенсу, хоть я в них был совсем не уверен.

Но самое главное, я увидел настоящих дата саентистов в действии! Пил с ними кофе, ходил на обед, в караоке и даже решал рабочие вопросы.

И каково было мое удивление, когда я обнаружил, что в их работе математики не было вообще!

Оказалось, что для решения прикладных бизнес-задач нужны совсем другие навыки! Никакая не математика!

Что реально нужно:

- проанализировать ситуацию
- подготовить данные
- настроить готовый алгоритм машинного обучения
- по метрикам убедиться, что он будет полезен для конкретной задачи
- мониторить результаты использования

Никакого градиентного спуска, никакой линейной алгебры, теории вероятности и матана!

Да, оно есть там под капотом, но чтобы пользоваться машинным обучением и решать задачи, это знать не нужно!

И я понял, что учил дата саенс задом наперед! Это было моей главной ошибкой!

Кажется логичным начать с основ, и перейти к прикладным задачам. Но это неправильный подход!

Надо сначала научиться пользоваться машинным обучением, и только потом имеет смысл углубляться в математику под капотом.

Если представить, что машинное обучение – это микроволновка, то вместо того, чтобы изучить к ней инструкцию, я учил ядерную физику!

А тебе не нужно знать ядерную физику, чтобы греть еду в микроволновке!

Тебе нужна инструкция, user manual!

После этого осознания у меня всё встало на свои места. Я научился пользоваться моделями машинного обучения и получать бизнес-результаты.

В 2018 году я устроился в Сбер уже настоящим дата саентистом и успешно применял эти знания на всех следующих работах.

И к математике я стал относиться спокойнее и учить ее с бóльшим удовольствием.

Математика нужна уже после освоения практических скиллов, чтобы выгодно продать их на рынке труда. И для более глубокого понимания.

В 2022 году я создал курс, в которой упаковал весь свой опыт data science и практические навыки по машинному обучению.

Data Science с Глебом Михайловым – это мой самый успешный курс, его уже купило 2600+ человек и у него 173 отзыва со средней оценкой 5 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ ровно!

Мой курс – это та самая инструкция, которая научит грамотно пользоваться машинным обучением.

На Stepik сейчас идет мощная распродажа, и мой курс можно купить со скидкой 50%!

Налетай!

Топ 6 моих офисных лайфхаков

Я проработал в офисах с 2012 по 2018 год и кое-чему научился).

1. Не менять режим на выходные.

Если я "отсыпался" в выходные, то нормально встать в понедельник было невозможно. Было очень тяжело.

И тяжело было не только в понедельник, но и в воскресенье.

В воскресенье я понимал, что понедельник навис своей неизбежностью, и делать уже ничего не хочется, никакого фана нет – ведь завтра уже страдать.

Это называется синдром воскресенья, кстати.

После того как я перестал менять режим на выходные, синдром воскресенья практически пропал.

Я знал, что легко встану в понедельник, и страданий не будет.

1. Приходить в офис на час раньше начала рабочего дня.

Это, во-первых, позволяет объехать час пик, а во-вторых, получить спокойное время для себя!

Я открыл это ещё на своей первой офисной работе и пользовался этим на протяжении всей карьеры.

Именно в этот час я учил то, что реально хотел, и то, что позволяло мне двигаться по карьере.

Обучение по утрам тоже сильно снизило мой синдром воскресенья: я знал что еду в офис делать что-то, что реально хочу.

1. Брать с собой свой ноутбук.

Еще одна вещь, до которой я не сразу осмелел, – это брать с собой на работу свой личный ноут, чтобы учиться было удобно. Ведь на рабочем компе многое заблочено.

Брать свой ноут всегда казалось мне очень дерзким, но потом я увидел, как один из коллег так делает, и всем было абсолютно пофигу.

И я тоже стал гонять в офис со своим ноутом.

1. Никогда не задерживаться на работе.

Я всегда был человеком "18 точка 0". Неважно, сколько у меня задач, что происходит кругом, в 18:00 я уезжал домой.

За всю карьеру я задержался на работе меньше 10 раз, а то и меньше 5.

Это было в основном из-за бесполезных "больших" встреч, на которые аналитиков или ДС часто зовут на роль куколдов, и они не говорят там ни слова.

Или из-за моей тревожности, когда я находил какую-то ошибку в своих расчетах и хотел ее срочно исправить. Боялся, что меня уволят.

1. Ставить заглушки в календарь.

У меня всегда стояла заглушка на обед и также заглушка после 18:00.

Это хорошо защищало от любителей делать что-то в обед и любителей овертаймить.

Но нужно быть готовым к тому, что особо настырные организаторы встреч будут тебе звонить, и тебе нужно будет защищать свое время.

И еще, некоторые встречи, особенно где много народу, можно просто отклонять.

В большинстве случаев никто даже ничего тебя спрашивать не будет. Если я там реально нужен, то пригласят еще раз.

1. Не брать сроки на задачи меньше недели.

И как минимум всегда торговаться на сроки, если это что-то срочное.

Реально срочные задачи в офисе бывают очень редко, в большинстве случаев это просто имитация бурной деятельности.

Я никогда не понимал, зачем вот эта вот вся срочность? Сделаю я эту таблиську до конца дня или до конца недели – никакой разницы не будет.

И также некоторые задачи вообще можно на этапе постановки нейтрализовать. Если я видел, что задачу можно не делать, то всегда пытался от нее отказаться.

А какие ты практикуешь офисные лайфхаки?

P.S. Если хочешь больше денег и меньше суеты, то запишись на мой курс по алгосам и научись проходить интервью в топовые компании.

Кажется, я деградирую 📉

- новая профессия освоена
- в IT вкачено
- работа стала рутиной
- снова началась деградация

Знакомая ситуация?

Со мной такого никогда не происходило. Потому что я ни на секунду не прекращал учиться.

Я non-stop проходил какие-то курсы, читал книги, смотрел видосы. Даже на испытательном сроке.

Когда я еще работал в офисе, то каждое утро приезжал в офис раньше всех остальных, чтобы спокойно успеть позаниматься своим обучением.

Постоянно учиться – это самая важная привычка в моей жизни.

И много раз за свою карьеру я хотел научиться решать алгоритмические задачи. Почему?

- мне нравилось программирование, и я считал, что я в нем чертовски хорош. Лол.

- я понимал, что алгоритмы спрашивают в топовых IT-компаниях

- И если я работаю в IT и мне нравится прогать, то хули еще делать, как не выучить алгосы и устроиться работать в топовую компанию?

Но алгоритмы – это сука сложно. Я начинал читать книги – введение понимаю вроде, потом начинается какой-то пиздец.

"Грокаем алгоритмы" вроде норм, но практических навыков эта книга не дает.

Смотрю, какие есть курсы, читаю описание и даже в описании не всё понимаю.

Пробую сам решать задачи – даже не все изи получается решить, и я выгораю.

И каждый раз я начинал себя отговаривать от изучения алгоритмов.

Я говорил себе:

- алгоритмы – это бред, в работе это не используется. Лол. Алгоритмы очень сильно бустят повседневный кодинг.

- да и зачем мне в топовых IT-компаниях работать, в интернете пишут, что там всё равно зп маленькие. Лол.

И переключался на что-то другое, более простое и понятное для меня. Углублялся в машинное обучение, в статистику, математику.

Можно подумать, что математика, блять, в работе используется.

Это был просто самообман.

Если ты уже работаешь в IT, то алгоритмы – это самое полезное, что ты можешь выучить для своей карьеры.

Алгоритмы:

- откроют тебе двери в топовые IT-компании
- избавят от синдрома самозванца
- повысят твой статус IT-шника
- защитят от ~~деменции~~, деградации
- помогут снова выстроить привычку постоянно учиться

Мой курс – это самый эффективный способ освоить алгоритмы. Без математического ада и битья головой об стену.

Моя уникальная система тренировок "80-15-5" вместе с мой личной поддержкой защищают от выгорания и доводят до результата.

Уже 145 человек качают алгосы вместе со мной!

Мои студенты успешно проходят алгоритмические интервью в топовые IT-компании.

7 поток моего курса по алгоритмам стартует уже на следующий неделе, 2 декабря.

Это последний поток в этом году!

Заходи в бот, чтобы узнать подробности, посмотреть свежие отзывы и записаться.👇

У меня села батарейка

В начале 2012 года я вышел на свою первую настоящую офисную работу.

Это была крупнейшая металлургическая компания, ArcelorMittal.

Я был ассистентом отдела продаж, моей основной задачей было вбивать заказы в систему.

Начальником этого отдела был француз Жан-Марк. С ним можно было говорить либо по-французски, либо по-английски.

Курсы французского в Балашихе – где я как раз жил на тот момент – я не прошёл, поэтому общался с ним на своём очень плохом тогда английском.

Когда Жан-Марк узнал, что мне до работы ехать 1.5 часа, сначала на автобусе, а потом на метро, он сначала округлил глаза, а потом философски сказал: "It's life".

Помимо вбивания заказов в систему, мне еще поручили делать сводный отчет по продажам в Excel.

Жан-Марк выучил по-русски фразу: "Глэб, гди мой таблиська?" И часто звонил мне с ней из соседней комнаты, когда хотел скорее получить этот отчет.

Иногда он просто заглядывал в комнату, где все сидели, и говорил мне: "Таблиська!"

Уже в то время я начал приходить на работу пораньше, чтобы спокойно позаниматься своими делами и избежать часа пик.

В одно утро, когда я пришёл в офис, Жан-Марк уже сидел в своём кабинете. Больше во всём офисе никого не было.

Я поздоровался с ним и пошёл к своему рабочему месту.

Ввёл пароль, разблокировал комп и понял, что в моей беспроводной мыши села батарейка.

И я решил обратиться с этой проблемой к Жан-Марку.

С помощью гугл-транслейта я составил свой вопрос, немного его вполголоса порепетировал, взял мышь и пошёл к Жан-Марку в кабинет.

Он меня выслушал и сказал, что не знает, где в офисе лежат батарейки.

Я сказал "окей, сенкс" и начал выходить из его кабинета.

В этот момент Жан-Марк встал из-за своего стола и тоном сенсея сказал: "Let me show you something. Follow me".

Он взял у меня из рук мою мышь и пошёл в другую часть офиса, где никого не было и даже свет ещё не горел. Это был другой отдел с другим начальником.

Там он подошёл к первому попавшемуся компу, где была беспроводная мышь. Вытащил из неё батарейку, поставил в мою мышь, а старую батарейку поставил в чужую мышь.

И с фразой "That's how it's done" протянул мне мою мышь обратно.

Настоящий урок суровой офисной жизни!)

Всего я с ним 1.5 года проработал. Жан-Марк был первым, кто оценил мои аналитические способности и поддержал мою инициативу автоматизации "таблиськи" на VBA.

Таблиська на VBA стала кейсом, через который я продал себя на свою первую работу аналитиком.

В свой последний рабочий день я пришёл к Жан-Марку попрощаться, и он сказал мне только одну фразу: "See you in the next life".

Настолько разными он видел наши жизненные пути, и не скрывал этого.

И пока больше мы действительно не пересекались.

А какие уроки преподал тебе твой босс?

Почему я работал за копейки?

Только в конце карьеры я начал осознанно относиться к поиску работы и понимать, что тут происходит на самом деле.

Ты и твои скилы – это продукт. Поиск работы – это маркетинг и продажи.

Рассмотрим на примере аналитика.

Продукт: SQL, Excel, pandas, BI
Маркетинг: резюме, портфолио, отклики
Продажи: собесы

Всю свою карьеру я вкладывался только в продукт, а маркетинг и продажи шли самотёком.

Я прошёл и прочитал множество курсов и книг по SQL, Excel, python, pandas, анализу данных, ML, статистике, разработке, DE. Я вкладывал в это деньги и время.

В маркетинг и продажи я вкладывал 0 рублей и делал их на коленке, чтобы не отвлекаться от изучения новых скилов аналитика и DS.

И думал: вот сейчас ещё одну технологию освою и будет мне 300к/сек. Лол.

И вот что я понял:

После того, как у тебя есть минимальные необходимые навыки по профессии, все деньги и время нужно вкладывать в маркетинг и продажи!

Прокачать резюме, сделать портфолио, наладить постоянные отклики, научиться проходить интервью.

А теперь вопрос: умение проходить алгоритмический собес – это что? Продукт, маркетинг или продажи?

Абсолютно верно – это продажи!

Я не понимал это долгое время.

Я был в лагере тех, кто хуесосит алгоритмические собесы.

Одним из тех, кто говорит, что это полный бред, что это в работе не нужно, и я этим задротством заниматься не буду.

Я убеждал себя в том, что компании, где спрашивают алгоритмы, мне не нужны, и вообще в них и денег мало платят. Лол.

Это естественно была рационализация того, что мне это было слишком сложно и ничего не получалось.

Но на самом деле сложившаяся в IT практика алгоритмических интервью сильно упрощает ситуацию.

Не нужно гадать, как же мне наиболее выгодно продать свой продукт.

Правила игры абсолютно ясны:

Хочешь максимально выгодно продать свой продукт – научись проходить алгоритмические собесы.

Сейчас это для меня очевидно.

Я сделал уникальный курс по алгоритмам, который научит тебя всем необходимым навыкам с нуля.

Уже 136 человек качают алгосы вместе со мной.

7 поток стартует 2 декабря.

Хватит работать за копейки!

Отложи курсы по прокачке профессиональных скилов – ты не то качаешь!

Потом будешь чилить и изучать всё, что хочешь. Уже с другими деньгами и перспективами)

Но мой курс подходит не всем.

Мой курс подойдёт только тем, кто:

- уже работает в IT
- хочет развиваться по карьере и зарабатывать больше
- понял, что для этого нужно делать
- готов вкладывать в себя время и деньги

Заходи в бот, обсудим твою ситуацию и посмотрим, смогу ли я тебе помочь. 👇

Это я тебя проверял

Как-то раз мой начальник из Восточного Экспресс Банка позвал меня, чтобы дать задачу.

Он подготовил табличку-заготовку, для которой я должен был посчитать цифры.

И пока он объяснял мне всё в целом, я заметил в этой таблице очевидную ошибку.

Я набрался смелости и сказал: "Смотри, вот тут вот, по ходу, неправильно".

На что он почти мгновенно ответил: "Это я тебя проверял". И мы оба засмеялись.

Таким образом, он через шутку и признал ошибку и разрядил обстановку!

Гениально. Вот это софт-скилы! Спасибо за урок!

С тех пор "это я тебя проверял" стало моим любимым приёмом, который я до сих пор использую в работе, теперь уже со своими учениками.

И это, наверное, лучший пример, как юмор помогает в работе и отношениях.

А как ты используешь юмор в рабочих отношениях?

Как я облажался перед миллиардером

В 2013 году я работал в GE Money Bank, и пока я там работал, его купил Совкомбанк.

Это была моя первая работа аналитиком. Я еще ходил на работу в брюках и рубашке, а на голове было много волос. (фото в сторис)

И так получилось, что мне пришла задача от собственника Совкомбанка, Сергея Хотимского.

Я не помню, что точно нужно было посчитать, но помню, что в таблице было 3 строчки.

Я досчитал таблицу, распечатал ее, и мы с начальницей пошли к Сергею.

Он просто работал за своим ноутом в одной из переговорок.

Сергей взял эту таблицу, посмотрел на нее и сказал: "Такого быть не может. У вас там ошибка в расчетах".

Пока я сгорал от стыда, они там что-то еще обсудили, и мы ушли.

Пересчитывать, я помню, не пришлось, так как Сергей к этому вопросу потерял интерес, и я переключился на какие-то повседневные задачи.

Чему я научился в результате этого фейла?

Что ошибаться нормально! И что работа аналитика – это процесс, а не просто цифры.

Работа аналитика помогает разобраться в том, что происходит, а не дает какую-то финальную картину.

Цифры от аналитиков – это показатели приборов, которые помогают отслеживать, как "летит" бизнес.

Но, глядя на приборы, нужно обязательно сопоставлять их с тем, что ты видишь за окном. Это и сделал Сергей.

Моя таблица показывала, что мы, грубо говоря, на небе, но если посмотреть в окно, было видно, что мы на земле.

Эта ситуация научила меня делать проверки на здравый смысл, санити-чеки.

Ну и самое главное, после этого я уже не особо боялся показывать какие-либо цифры любым начальникам – куда уж хуже, чем так облажаться перед собственником супер масштабного бизнеса?)

Но, естественно, у меня было еще очень много подобных ошибок за карьеру)

А какие у тебя были самые жесткие фейлы?