Учёба

Некоторое время назад, разбирая предложения различных онлайн курсов, обнаружил довольно интересный университет. На первой странице они громко заявляют TUITION FREE (бесплатное обучение). Стало интересно. В процессе разбирательств выяснилось, что университет аккредитованный. В том смысле, что если вы закончите какие-то курсы, то потом можете набранные баллы переводить в любой другой понравившийся университет и эти курсы вам зачтут. Так же диплом принимается как документ об образовании для целей иммиграции, и не нужны никакие подтверждения в большинстве англоговорящих стран. То есть,все выглядит очень серьезно и я решил попробовать.

После регистрации предлагают предоставить документы об образовании и/или, если обрзование поулчено не на английском языке, то предоставить документы о знании английского на достаточном уровне. Имеются виду различные языковые тесты. Я проигноривал этот шаг и меня автоматом ззачислили на курс английского (English Composition 1). Подумалось, что для получения любого диплома этот курс в списке обязательных, так же этот курс автоматически обязателен тем, кто не предоставил никаких документов о знании английского. Логика очень простая, в первом 9 недельном забеге у тебя есть только этот курс. И ты либо проходишь его набрав минимум 73 балла, либо не проходишь и можешь попробовать еще раз.

Баллы считаются очень просто. До 75 баллов можно набрать выполняя еженедельные задания, и до 25 баллов можно набрать на финальном экзамене. Но есть нюанс, если на финальном экзамене набрать меньше 12.5 баллов, то курс не засчитывается. Так же курс будет считаться проваленным, если после финального экзамена общая сумма баллов будет меньше 73. Курс можно будет взять повторно. В фильнальной части ваш "дневник" будет выглядеть как то так, я замазал рецензии на свои работы. Там немного лично.

Особенно интересным мне показался формат обучения. Каждый курс разбит на 9 недель. 8 учебных недель и девятая неделя это неделя финального экзамена. Учебная неделя начинается в четверг. Все задания на учебную неделю должны быть сданы не позднее полуночи в среду по времени Калифорнии. Для тех кто путается, на сайте всегда тикают часы и есть календарик с напоминаниями. English composition 1 курс, где вас будут учить писать академические эссе. То есть эссе, в которых вы будете не только высказывать свою точку зрения или предположения, но и подкреплять их цитатами или перефразированными мыслями из чужих работ и учиться делать это правильно, указывая источник. Каждую неделю вы будете читать какие-то истории из классики. Кстати, одним из авторов, предлагаемых к прочтению, будет Антон Павлович Чехов. Так же в списке будут Джек Лондон, Харуки Мураками, Нилл Гейман и многие другие. По результатам прочитаного вам нужно будет написать на форуме несколько предложений, иногда пару абзацев. Каждую неделю на форуме будет стартовый топик, где будет расписано что именно от вас ожидается. Так же ожидается, что вы оцените и откоментируете посты минимум троих ваших одногрупников.

Другим заданием будет написание небольшого эссе. От одного до пары абзацев на заданую на это неделю тему. Эти задания рассчитаны на две недели. Одну неделю вы пишете эссе. На следующей неделе вы получите 3 анонимных, случайных эссе ваших одногрупников и будете должны сделать ревью этих эссе. Соотвественно три ваших одногрупника сделают анонимное ревью вашему эссе. Инструкции, как нужно оценивать, прилагаются. Будут предложены пункты для оценки и нужно обосновать ту оценку, которую вы даете. Вы сможете потом все это творчество прочитать.

Так же каждую неделю вам нужно будет сделать запись в учебный журнал. В журнале также каждую неделю будет появляться заметка, что именно от вас ожидают на этой неделе. Тут вы ведете диалог с вашим инструктором. Инструктор оценивает ваши заметки и пишет вам о вашем прогрессе. Таблица, как имеено происходит оценка , также прилагается. Выглядит это как то вот так

Инструктор курса доступен для диалога в чате и на форуме. Также у вас будет Program Advisor, человек который будет вашим персональным помощником, как они упоминают в каждом письме, помощь всего в одном емайле от вас. Вы можете написать ему/ей емаил с любым вопросом или проблемой и вам ответят максимально быстро с учетом разницы в часовых поясах, конечно.

Некоторые недели будут включать квизы, вопросы с вариантами ответов. Некоторые квизы просто для тренировки, некоторые будут учитываться в финальной оценке.

Также вам предоставят доступ к научной библиотеке и прочим справочным и учебным материалам.

Финальный экзамен по данном курсу проходит под наблюдением. В Северной Америке можно пойти в ближайщую бибилотеку и там библиотекарь может выступить проктором. Не уверен, что это работает в других странах. В моем случае я пользовался услугами proctoru. Стоило это около 18 долларов. Я немного подготовился и просто создал на компьютере нового юзера для сдачи экзамена. Потому что нужно будет скачать специальное расширение для браузера, которое по сути отдаст ваш компьютер под удаленый контроль наблюдателя. Он заблокирует все приложения кроме собственно одной странички браузера, где вы будете сдавать ваш тест. Также вам нужно будет продемонстрировать, что у вас нет подсказок и в комнате нет посторонних. Так как у меня камера встроена в монитор, мне пришлось снимать на мобильный всю комнату и потом демонстрировать видео в камеру на мониторе. Так же вам понадобится удостоверение личности с вашим фото, где можно будет прочитать ваше имя и фамилию. Удостоверение должно быть действующее. На финальный экзамен дается 80 минут. На сдачу финального экзамена отводится 4 дня, вы можете назначить любое удобное вам время в интервале этих 4 дней. И нет, вам не придется сдавать экзамен по времени Калифорнии, вы в буквальном смысле можете выбрать любое удобное лично вам время. То же самое относится и к самой учебе. Вы можете выполнять задания в любое удобное для вас время, но рекомендуется выполнять задания раньше, чем позже и не откладывать все на последний день. Потому что никакие оправдания не принимаются. Оценку за финальный экзамен вы узнаете только в конце 9 недели.

Перейдем к самому интересному.

В процессе регистрации выяснилось, что обучение бесплатно, но вот все административные нюансы нужно оплачивать. В частности, регистрация стоит 60 долларов. Также нужно в конце каждого курса оплачивать регистрационый сбор, 100 долларов. Сам университет обьясняет это тем, что нужно сохранить хотя бы минимальную мотивацию, иначе начинают регистрироваться все подряд, а группы потом получаются пустыми. В случае, если у вас проблемы с подобными суммами, то вы можете получить стипендию, то есть университет сам будет оплачивать эти счета.

Статью написал после того как попытался расказать в паре чатиков и выяснил что оказывается тема в русскоязычном интернете хоть и описаная но не очень известная.

Ссылка на инвайт, насколько я понимаю после регистрации я смогу помогать вам с вопросами используя движок университета.

Ссылка на чатик в телеге, если кто захочет обучаться коллективно.

Если вопросов накопится достаточно много, то напишу продолжение.

Привет, Хабр! Я люблю считать и собирать данные. 2020 год состоял из 8784 часов, 4874 из которых я смог учесть в собранной мною статистике. Я знаю как потратил 55% всего прошлого года! В этой статье я постараюсь доказать, что учиться в университете совсем не сложно, а также расскажу о своем методе учета времени, и заодно проанализирую собранные за год данные о временных затратах почти на все, чем я занимаюсь. С самого начала учебы в университете на старте каждого семестра я наблюдал вздыхающих студентов: "Ой ряды начались! А теперь страшный теорвер! Диффуры душат. Как же сложно закрыть ТАУ или случайные процессы". И каждый раз мы сдавали экзамены, и каждый раз выдыхали с облегчением, ведь столько времени потратили, такую сложную задачу решили А насколько сложную? А сколько времени? Чем дальше, тем чаще я задавался этими вопросами, ведь субъективные мнения такие субъективные. Мы ведь в техническом вузе учимся, где циферы? С тех пор как я стал хорошо учиться, меня все больше озадачивали суждения других студентов обо мне, мол просто с мозгами повезло. Причем на мой вопрос, сколько времени они ботали на этой неделе я часто слышал: "Ну не знаю, примерно часа два". Недавно я смог совершенно четко самому себе отвечать на этот вопрос, и собрал доказательства в пользу очевидного тезиса: в вопросах учебы дело вовсе не в везении с объемом серого вещества в голове, а в количество потраченного времени.

Около двух лет назад стал пользоваться сервисом clockify.me где мои деньги за рекламу?. В начале прошлого года я стал интересоваться Data Science, а к его концу собрал неплохой датасет, который и хочу проанализировать, одновременно сдобрив его мыслями о жизни, вселенной и всем таком, а также воспоминаниями и главное, попытками выжать из имеющихся данных знания. Ведь в этом и заключается работа дата сайнтиста?

Сразу оговорюсь, что я не претендую на звание программиста или дата сайнтиста, а просто занимаюсь тем, что мне нравится. Также я хотел написать, что хоть и учусь в московском университете, вуз этот так себе, однако сейчас прочитал, что он держится в топ 60 лучших технических вузов России. Но все равно предположу, что мое исследование не распространяется на студентов из топовых вузов.

Ну-с, начнем. В целом весь код банален и не имеет значения, но яжпрограммист я его отчасти приложу. А вот результаты порой нужны для понимания смысла некоторых моих лексических извращений.

import mathimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns%matplotlib inlineimport matplotlib.dates as datesimport matplotlib.dates as mdates                file_name = "CLK 31 12 20.xlsx"sheet =  "Sheet 1"df = pd.read_excel(io=file_name, sheet_name=sheet)print(df)print(df.info())

[2823 rows x 4 columns]<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 2823 entries, 0 to 2822Data columns (total 4 columns): #   Column              Non-Null Count  Dtype         ---  ------              --------------  -----          0   Project             2823 non-null   object         1   Description         2823 non-null   object         2   Start Date          2823 non-null   datetime64[ns] 3   Duration (decimal)  2823 non-null   float64       dtypes: datetime64[ns](1), float64(1), object(2)

projects = df.Project.unique()descriptions = df.Description.unique()for project in projects:    print("\n Проект: ", project, "\n Задачи:")    for description in df[df.Project == project].Description.unique():        print("       ", description)

Задача:  Rest  Подзадачи:        Games        Watching anime        Watching films        Kara no Shjo        Doki-Doki! Задача:  Life  Подзадачи:        Sleep        Walks Задача:  Study at home  Подзадачи:        m_3_Other        m_3_ILNT        m_3_C-A DaP S        m_3_Research work        m_3_ET_in_SR        m_3_Course_work        m_3_IPT_in_IMR        m_2_Practice        m_2_English_courses        m_2_AIS_MR        m_2_HaSCS_IMR        m_2_S-LaF_in_CS_IMR        m_2_K_Practice        m_2_Research work        m_2_Course_work        Other        m_2_Other        m_1_GT_MIMR        m_1_OMaT        m_1_Practice        m_1_AB_ACS        Schedule        m_1_SDoAS        m_1_English        m_1_IS_MaR        Master's dissertation        b_8_Math for master's        b_8_DepLoME        b_8_GOSI        b_8_AI        b_8_Research work        b_7_Prak 7        b_8_Basics of designing        b_8_VM        b_8_Electronics Задача:  Development  Подзадачи:        Data Science        Drawing        Guitar        Reading books        SQL for DS        Japanese        Writing        Sport        English        Python        Machine Learning        Handmade        Python finance        Reading articles        Programming Задача:  Studying at the University  Подзадачи:        m_3_ET_in_SR        m_3_English_courses        m_3_IMR_CS_TA        m_3_IPT_in_IMR        m_3_C-A_DaP_S        m_3_ILNT        m_2_English_courses        m_2_S-LaF_in_CS_IMR        m_2_HaSCS_IMR        m_2_K_Practice        m_2_Practice        m_1_AB_ACS        m_1_GT_MIMR        m_1_SDoAS        m_1_English        m_1_IS_MaR        B&R Practice        m_1_OMaT

def remove_duplicates(df):    date = df["Start Date"].to_numpy()    time = df["Duration (decimal)"].to_numpy()        length = len(date)    remove_list = []    for i in range(length - 1):        for j in range(i + 1, length):            if date[i] == date[j]:                time[i] += time[j]                if not j  in remove_list:                    remove_list.append(j)        df = df.drop(df.index[remove_list])    date = np.delete(date, remove_list)    time = np.delete(time, remove_list)    return df

data = pd.DataFrame()for project in projects:    descriptions = df[df.Project == project].Description.unique()    for description in descriptions:        df_temp = df[df.Project == project]        df_temp = df_temp[df_temp.Description == description]        new = remove_duplicates(df_temp)        data = data.append(new, ignore_index=True)            print(data.info())df = data

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 2095 entries, 0 to 2094Data columns (total 4 columns): #   Column              Non-Null Count  Dtype         ---  ------              --------------  -----          0   Project             2095 non-null   object         1   Description         2095 non-null   object         2   Start Date          2095 non-null   datetime64[ns] 3   Duration (decimal)  2095 non-null   float64       dtypes: datetime64[ns](1), float64(1), object(2)

def reindex(data_frame, name='data', start_date='1-1-2019', end_date='12-31-20'):    idx = pd.date_range(start_date, end_date)    dates = pd.Index(pd.to_datetime(data_frame['Start Date'].tolist(), format="%Y%m%d"))        column = data_frame['Duration (decimal)'].tolist()    column = [float(i) for i in column]    series = pd.Series(column, dates)    series.index = pd.DatetimeIndex(series.index)    series = series.reindex(idx, fill_value=0)        data = series.to_frame(name=name)    return data  def plot_kde(data_frame, col_name):    fig = plt.figure(figsize=(14, 7))    ax = fig.add_subplot(111)    sns.distplot(data_frame[col_name], hist=True, ax=ax, bins=20)    fig.savefig('kde.png', dpi=300)# Помимо баров также прорисую линию среднего значения и среднее отклонение.   def plot_bar(data_frame, img_name):    fig = plt.figure(figsize=(20, 10))    ax = fig.add_subplot(111)    data_frame.plot.bar(ax=ax, legend=False)        ax.xaxis.set_major_locator(dates.MonthLocator())    ax.xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('\n\n\n%b\n'))    plt.tight_layout()    ax.tick_params(labelsize=20)    ax.set_xlabel("Месяц 2020", fontsize=25)    ax.set_ylabel("Время", fontsize=25)            plt.axhline(y=data_frame.data.mean(), color='r', linestyle='-')    x = list(range(0, data_frame.data.shape[0]))    mean = data_frame.data.mean()    std = data_frame.data.std()    ax.fill_between(x,                    (mean - std) if (mean - std) > 0 else 0,                    mean + std,                    color='silver')    plt.tight_layout()    fig.savefig(img_name, dpi=500)    return ax# Да, я хотел написать это своими руками :)    def stat(data_frame, col_name):    print("Sum: ".ljust(10), "%0.2f" % data_frame[col_name].sum())    print("Mean: ".ljust(10), "%0.2f" % data_frame[col_name].mean())    print("Std: ".ljust(10), "%0.2f" % data_frame[col_name].std())    print("Min: ".ljust(10), data_frame[col_name].min())    print("Max: ".ljust(10), data_frame[col_name].max())    print("Zero: ".ljust(10), (data_frame[col_name] == 0).astype(int).sum())    print("Not zero: ".ljust(10), (data_frame[col_name] != 0).astype(int).sum())

Анализ временных затрат на полезности и бесполезность

Пришло время смотреть на палочки заняться разведочным анализом! Начнем со сна. В этом случае пропуски в данных нужно заполнить не Nan-ами, а средним значением. Причем в некоторых случаях объект исследования действительно не спал сутки, а в некоторых просто забил на сохранение данных. Будем считать, что если встречается один пропуск посреди данных, то сутки были бессонными, а если пропусков сразу несколько, то поля нужно заполнить средним значением.

start_date = '1-1-2020'end_date = '12-31-2020'sleep_data = df.loc[df['Description'].isin(['Sleep'])]sleep_data = reindex(sleep_data,                     start_date=start_date,                     end_date=end_date)sleep_data['data'] = sleep_data['data'].replace({0:np.nan})sleep_arr = sleep_data['data'].to_numpy()for i in range(1, len(sleep_arr - 1)):    if math.isnan(sleep_arr[i]) and not math.isnan(sleep_arr[i - 1]) and not math.isnan(sleep_arr[i + 1]):        sleep_arr[i] = 0        sleep_arr[np.isnan(sleep_arr)] = np.nanmean(sleep_arr)sleep_data['data'] = sleep_arrstat(sleep_data, 'data')plot_bar(sleep_data, 'sleep.png')plot_kde(sleep_data, 'data')

В итоге, за год я проспал 3224 часа. Для полноты картины стоит заметить, что в этом году всего было 8784 часа. Со средним ладно, а вот отклонение слишком большое. Ну и минимум с максимумом в виде 0 и 20 часов выглядят не очень. На добивании 16 суток без сна. Хорошо еще, что на графике не видно, как часто мой режим переворачивается вверх тормашками. Определенно, нужно что-то менять

Можно было бы перевести во временной формат, но и без этого все понятно.Sum:       3224.42Mean:      8.81Std:       3.28Min:       0.0Max:       20.0Zero:      16Not zero:  350

Ну и, следуя канонам жанра, добавлю график плотности распределения. Не будем забывать Гаусса, Колмогорова, Байеса и других великих!

Для остальных задач пропуски заполнять не нужно, просто вызываются готовые методы. Если интересно, кликайте, а анализ данных по учебе дальше.

Итого 152 часа за год. На самом деле я читал книги 216 часов, но недостающая часть времени записана в DS, потому что читал я Рашку, Николенко и прочих. В целом, в этом году я читал мало, и объясняется это очень просто. Много читать, а точнее слушать книги, я стал в тот момент, когда вдруг заметил, что в универ мне ехать полтора часа в одну сторону, а кубик Рубика уже реально надоел, да и люди косятся. И не потому, что я гениально выучил целых восемь комбинаций, а из-за шума. Так вот в этом году я в университете почти не появлялся (из-за пандемии и уменьшения количества пар), отсюда и низкие показатели. Странно осознавать, как сильно внешние условия могут влиять на жизнь. А еще страннее объяснять знакомым, почему мне выгодно ехать в универ даже на одну пару.

Sum:       152.50Mean:      0.42Std:       0.89Min:       0.0Max:       7.73Zero:      267Not zero:  99

Искусство и страх (годна книга, кстати). Ну тут все плохо. Получше, чем за все пять прошлых лет, но недостаточно. Однако, все собранные мною данные можно легко использовать как почву для поиска мотивации. За это время я перешел в digital и освоил несколько интересных инструментов и техник, так что почувствовал неплохой прирост качества, причем стоило этого всего 47 часов. Уф, а если за год я порисую часов эдак 100, или 160. Уф, это ведь всего пол часа в день Но все равно заставить меня взять в руки планшет не для игры в osu, а для рисования очень и очень сложно.

Sum:       46.60Mean:      0.13Std:       0.58Min:       0.0Max:       5.8Zero:      339Not zero:  27

Ух как я жалею, что недостаточно ботал его раньше Опять же мало, но лучше чем раньше. Причем за эти 90 часов я неплохо продвинулся, потому что вместо чтения и заучивания слов я решил пройтись по учебникам и прокачал грамматику, что радует.

Sum:       90.69Mean:      0.25Std:       0.58Min:       0.0Max:       3.13Zero:      282Not zero:  84

Оо, нихонго. Решил я в третий раз штурмовать учебник Струговой и в этот раз бросил его не на пятнадцатой и даже не на пятидесятой страницей, а аж на сто восьмидесятой! Когда садился ботать, задача казалась нереально сложной. Некоторые иероглифы имеют до пяти чтений, да еще и запоминаются ну реально тяжело. А когда вся дневная норма в пять страниц выпадала на грамматику, я вообще хотел заняться вообще чем угодно, только не этим (хоть за курсачи сесть). Но если взглянуть на данные, то потратил-то я всего 50 часов, а проработал много материала и сильно продвинулся. Ватащи ва нихонго во декимасу сукощи декимасу тотему сукощи декимасу Ну ладно, декимасен не умею я, но прирост знаний меня впечатлил. На графике видны два пика мотивации и плато безнадежности. Выводы таковы. Большой ошибкой было выставлять чрезмерные нормы, и попытка жестко придерживаться расписания. Сначала я проходил пять страниц в день без выходных, потом добавил выходные, потом снизил объем до трех страниц, а потом забил, выгорел. Впрочем, ничего нового.

Sum:       52.42Mean:      0.14Std:       0.45Min:       0.0Max:       3.18Zero:      320Not zero:  46

Да всего-то пара пабов в день, аим потренить.

Впереди большая статья расходов. Но куда деваться. Над этими данными реально стоит подумать, ведь целых 344 часа своей жизни я потратил черт пойми что. Круто конечно бахать в оsu на шестизвездочных картах, но Кстати, взрыв в октябре связан с простой вещью - покупкой нового мощного компа. Сначала я написал здесь, что в общем-то можно и поиграть немного, расслабиться и отдохнуть, но себе-то зачем врать? Больше всего меня успокаивает рисование, а на втором месте крафт бумажных цветов. Игры же меня наоборот выводят из равновесия, так что никакой пользы тут быть не может.. Вот в новеллы поиграть можно, ведь изучать чужое творчество всегда интересно и даже полезно (кстати, пик в апреле это как раз новеллы, ибо сидеть на изоляции без интернетов тяжко). Вообще, над этим графиком можно думать очень долго. Говорить можно что угодно, но реальные данные лучше всего говорят о моих приоритетах. И картина получается невеселая, однако на нее нужно смотреть, потому что иначе можно утонуть в субъективизме.

Sum:       344.03Mean:      0.94Std:       1.62Min:       0.0Max:       12.0Zero:      165Not zero:  201

А теперь data science. Воспользуюсь размытостью данного понятия и засчитаю сюда вообще все, что связано с работой с данными. Конкретно этим направлением я стал интересоваться примерно в марте, а до этого просто кодил что-то для себя. 208 часов выглядят весьма неплохо, и тут есть над чем подумать. С одной стороны, я до сих пор не чувствую, что реально что-то знаю в этой области, но за это время я изучил немало новых методов, и лучше понял старые. А после курса от Anrew Ng я наконец-то приобрел общее понимание проблемы машинного обучения. Но больше всего меня радует то, что никто меня не заставляет этим заниматься, а я ботаю, потому что мне это реально нравится, и нравится все больше и больше.

Основными чекпоинтами можно выделить Python и машинное обучение в апреле (18 часов), курс Andrew Ng в октябре (32 часа), Глубокое обучение Николенко в ноябре (19 часов).

Sum:       208.30Mean:      0.57Std:       1.04Min:       0.0Max:       6.0Zero:      254Not zero:  112

Ну сериальчики под чайок это наше все. Можно даже пледик достать на +10 к ламповости. В целом, тут меня ничего не напрягает, и ограничивать себя в просмотре годного кино я не собираюсь. Однако, более полезные занятия точно нужно дотянуть до этих показателей. В апреле опять же самоизоляция и Breaking Bad. А выброс в ноябре связан с пиццей и ночным марафоном по просмотру аниме. И да, по идее, если присмотреться, то ближе к концу года можно найти периодичность, ведь основное время просмотра я стал переносить на выходные.

Sum:       271.24Mean:      0.74Std:       1.25Min:       0.0Max:       9.5Zero:      220Not zero:  146

В какой-то момент я начал затворничать, поэтому стал сохранять эти данные для мотивации в выползании из общаги на набережную. Помнится, рекорд был 95 дней подряд. Ну а последнее время лень матушка душит, а по учебе удаленка, так что вот. Выводы? Да не пойду я на улицу! Нет, я не сыч! Да, сижу у компуктера.

Sum:       192.04Mean:      0.52Std:       0.41Min:       0.0Max:       1.0Zero:      128Not zero:  238

Интересно, смогу ли я продать эти данные маркетологам?

Анализ временных затрат на учебу

Перейдем к главному - данным по учебе. Начну с последнего семестра бакалавриата. Сначала нужно слегка переписать методы вывода. Что значат названия предметов не имеет значения.

def plot_bot(data_frame, start_date, end_date, year, img_name):    descriptions = data_frame.Description.unique()    df = pd.DataFrame(reindex(remove_duplicates(data_frame[data_frame.Description == descriptions[0]]),                              name=descriptions[0],                              start_date=start_date,                              end_date=end_date))    for description in descriptions[1:]:        new = reindex(remove_duplicates(data_frame[data_frame['Description'] == description]),                      name=description,                      start_date=start_date,                       end_date=end_date)        df[description] = new[description].to_numpy()    fig = plt.figure(figsize=(20, 10))    ax = fig.add_subplot(111)    df[descriptions].plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(30, 15), ax=ax)        ax.xaxis.set_major_locator(dates.MonthLocator())    ax.xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('\n\n\n%b\n'))    ax.tick_params(labelsize=20)    ax.set_xlabel("Месяц " + str(year), fontsize=25)    ax.set_ylabel("Время", fontsize=25)    ax.legend(fontsize=30)    ax.grid(axis='y')        df['Sum'] = df[list(df.columns)].sum(axis=1)    #ax.set_xlim(243, 395) #m1    #ax.set_xlim(45, 181) #m2    #ax.set_xlim(245, 366) #m3    plt.tight_layout()    fig.savefig(img_name, dpi=300)    return ax, df

Картина матплотибом: последний семестр учебы, прокрастинация душит. Вообще, в начале семестра я не так плохо работал, но это потому, что сессия намечалась на апрель. А когда я с ней покончил и остался один на один с дипломом, почему-то решил почти месяц ничего не делать. Как обычно. Причем чем больше задача, тем ближе к дедлайну я буду подбираться в безделии. Когда до сдачи диплома осталось около месяца, я таки взялся за работу, и поработал очень даже неплохо. 212 часов = 116 страниц, или одна страница каждые 1,8 часа. Ладно, по словам и строкам кода считать уже не буду. Ну а вообще, это было очень круто. Почти каждый день я полностью отдавался делу, видел результаты и решал интересную задачу. Правда через пару часов после успешной сдачи я стоял на автобусной остановке и думал над одним вопросом. "И чо?" Помню, с соседом по общаге мы собирались купить пару сигар и с пафосом раскурить их по поводу успешной защиты. Но сигары мы так и не купили, а в тот вечер стояли на балконе и давились дешевым табаком, при этом думая: "И ЧО???" Я долго думал, что дальше, и ничего лучше магистратуры не придумал. Сосед к концу года перебрался в другую страну на хорошую работу, а я остался, и видимо, останусь снова.

Ну а дальше была подготовка к поступлению в магистратуру. 66 часов матана и "Вы зачислены на бла бла бла". Снова посчитаем. Если покрутить формулировки, то получается, что за два года я приобретаю ресурсы, которые стоят 400 тысяч рублей, ведь год обучения стоит 200 тысяч. Переворачиваем схему деньги=ресурсы в ресурсы=деньги и "Маааам, так я работаю, целых 400 000 / 24 = 16 666 рублей в месяц зарабатываю!!!" А ведь еще можно посчитать стипендию! За первые шесть месяцев учебы это 13700. Делим на 66 часов подготовки к поступлению и получаем 208 рублей в час. Очень даже неплохо, ведь на прошлой работе я получал около 236 рублей в час, а долгосрочной пользы от этой работы было чуть меньше чем никакой.

Sum:       390.97Mean:      1.07Std:       2.10Min:       0.0Max:       10.0Zero:      252Not zero:  113DepLoME_sum:  212Math_for_masters:  66b_8_Math_for_masters:     66b_8_DepLoME:              212b_8_GOSI:                 15b_8_AI:                   28b_8_Research work:        25b_8_Basics of designing:  16b_8_VM:                   12b_8_Electronics:          13

Дальше первый семестр магистратуры. Ситуация выглядит получше, ведь работал я стабильнее, хотя ближе к сессии все же есть слабый перегиб. В итоге получается, что чтобы закрыть этот семестр на отлично мне потребовалось 234 часа (практика по B&R не считается). Если пересчитать стипендию, то выходит 96 рублей в час. Негусто, но лишним не будет. Кстати, когда я впервые пересчитывал эти часы, было удивительно, что в итоге нужно было тратить всего 1 час 20 минут в день, чтобы без проблем все сдать. С этого момента я перестал даже думать о нытье по поводу учебы, и совершенно перестал понимать других студентов в этом вопросе.

Sum:       234.95Mean:      0.59Std:       1.40Min:       0.0Max:       12.64Zero:      296Not zero:  99Average per day:  1.22Studying at the university:  62Study at home:  172m_1_GT_MIMR:              34m_1_OMaT:                 13m_1_Practice:             56m_1_AB_ACS:               52m_1_SDoAS:                18m_1_English:              15m_1_IS_MaR:               28

Второй семестр маги. Прокрастинатор возвращается. Идея так распределить время работы явно была плохой, но я справился. А вот нервные клетки все равно не вернуть. Всего на второй семестр ушло 165 часов. Неплохо. Ну и по стипендии. Выходит 152 рубля в час. Сойдет. Кстати забавно, что в университете я провел всего 12 часов. Пандемия, что еще сказать.

Sum:       165.84Mean:      0.45Std:       1.21Min:       0.0Max:       7.97Zero:      301Not zero:  65Average per day:  0.92Studying at the university:  12Study at home:  153m_2_Practice:             29m_2_AIS_MR:               7m_2_HaSCS_IMR:            48m_2_S-LaF_in_CS_IMR:      12m_2_K_Practice:           18m_2_Research work:        40m_2_Course_work:          8

Ну и третий семестр маги. Было потрачено всего 58 часов, а нужно еще часов эдак 120. В общем, январь у меня будет веселым. Люблю наступать на грабли, что поделать.

Sum:       58.60Mean:      0.16Std:       0.58Min:       0.0Max:       4.5Zero:      327Not zero:  39Studying at the university:  15Study at home:  43m_3_Other:                1m_3_ILNT:                 6m_3_C-A DaP S:            0m_3_Research work:        5m_3_ET_in_SR:             24m_3_Course_work:          4

Ну и сведу все вместе. Я думал, что пик самообразования был в августе-сентябре, но и все остальное время работа велась неплохо. Разве что летом полный провал, ну и ближе к новому году тоже.

Study:        787Development:  492Rest:         650

И еще раз сведу все вместе для 2020 года.

                Time, h  Time, %  Time per dayNan                3910     44.5          10.7Sleep              3224     36.7           8.8Games               344      3.9           0.9Study               295      3.4           0.8Watching films      271      3.1           0.7DS                  208      2.4           0.6Walks               192      2.2           0.5Reading books       152      1.7           0.4English              90      1.0           0.2Japanese             52      0.6           0.1Drawing              46      0.5           0.1

Заключение

Главным результатом анализа этих данных для меня стало понимание, насколько же неверно я представляю себе распределение моих временных трат. Хотя, другого ожидать и не стоило. Чем больше я внедряю тотальный учет всего и вся в свою жизнь, тем меньше доверяю своей же голове, а ведь мы хомо вроде бы сапиенсы. Хотя это логично, ведь такие объемы информации невозможно хранить хоть и в миллиардах, но биологических нейронов.

Вторым открытие для меня стало количество времени, которое я потратил на учебу. В первом семестре мне потребовалось 235 часов, чтобы закрыться на отлично и получать в среднем 96 рублей за потраченный на учебу час. Ребят, мне платили за мое же образование! В течение шести месяцев это 1 час 13 минут в день без выходных, или 2 часа в день с выходными. Что в этом сложного? И больше всего этот вопрос я задавал самому себе. Сложного ничего нет, просто мозг по-другому видит ситуацию. А точнее не видит, попробуй ему объясни, зачем тратить энергию на что-то далекое и не обязательно светлое. На второй семестр потребовалось вообще 165 часов с оплатой в 152 рубля за час. Это 55 минут в день без выходных, или 1 час 22 минуты в день с выходными. Опять же ничего сложного в этом нет.

Таким образом, этой статьей я хотел бы доказать пользу учета временных затрат на решаемые Вами задачи. Одно дело субъективные представления, а совсем другое дело числа, с которым не поспоришь. Ну и, поскольку я сам студент, хотелось бы сказать другим студентам, что наши мысли о сложности учебы не обязательно имеют какое-то отношение к реальности, поэтому учитесь и будьте учимы. Со временем мы будем вспоминать эти времена с радостью и слабой тоской, ведь как бы преподаватели не выносили мозги (вспоминаем бритву Хэнлона), в большинстве случаев они все же хотят нас научить, а о важности образования (не корочки), Вы и без меня знаете. Ну а раз статья новогодняя, пожелаю Вам побольше цифр, конечно, если они принесут пользу. С новым годом, Хабр!

P.S.

Ну что, читатель. Если Вы добрались до конца статьи, а может даже открыли пару спойлеров, то я могу со спокойной совестью сохранить посвященное этой работе время под меткой "Писательство". Девять часов получилось. Не думал я, что так сложно формулировать свои мысли. Вот бы еще научиться их доносить... О чем это я, ответы на вопросы:

1) Сколько времени уходит на сбор такой статистики? - Не больше пяти минут в день. Согласитесь, это время можно было потратить намного бесполезнее.

2) Зачем я это делаю и что дальше? - А это хороший вопрос. На самом деле все эти графики появились не из-за того, что год назад я начал интересоваться Data Science. Наоборот, в каком-то смысле я стал интересоваться темой данных еще восемь лет назад, когда открыл блокнот и записал: "Кажется, я чувствую необходимость вести дневник". С тех пор я собрал кучу разных записей, заметок, статистики по временным и денежным затратам и так далее. Например, сейчас у меня имеется 1089 страниц дневниковых записей, которые хотелось бы прогнать через несколько слоев LSTM. Тут должно быть интересно, ведь на 400 тысячах слов уже можно что-то научить. Ну и все остальное можно проанализировать хотя бы ради интереса. Например, в 2020-том я потратил на обновление железа больше половины всех денег, что потратил за год. Может я в итоге покопаюсь во всем этом, а может быть и нет. А вдруг, вдруг эти данные пригодятся для воссоздания моей личности в будущем?! По крайней мере, эти привычки сохранительства приучают меня замечать детали, обдумывать, соотносить и т.п. Хотя, это лишь мое субъективное мнение.

Кстати, кроме удовлетворения собственного интереса такой подход может принести пользу другим людям. Меня всегда очень обнадеживают численные представления объема работы, лучше всего во времени. Хорошим примером может быть чтение книг. Одно дело взять в руки Python и машинное обучение на 420 страниц, а другое дело знать, что у какого-то робототехника на ее изучение ушло 18 часов. Это совсем немного, дерзайте. Аналогичную статистику можно собрать по поводу чего угодно, и кому-то она возможно принесет пользу. Но это потом, всё потом)

P.P.S.

Ну вот я и написал свою первую статью на Хабр. Надеюсь, она была интересной, а может быть даже полезной. В любом случае, жду от Вас любые конструктивные отзывы и мысли. Спасибо за прочтение!

Ответ Так сложилось исторически люди не любят, потому что он ничего не объясняет.

Технари говорят: дайте мне табличку и схему, я хочу знать, как работает система и как устроен английский, тогда я смогу его выучить.

Лингвисты отвечают: для начала изучим систему спряжения глагола to be.

Где в этой системе логика? Ответ на этот вопрос раздражает: логики нет, но есть объяснение, что так сложилось исторически. - Но я хочу увидеть систему, на которую я смогу опираться как на шаблон!

Фразу Так сложилось исторически люди не любят, потому что она ничего не объясняет.

На самом деле объясняет, просто за той нелогичной системой, которую мы видим сегодня, скрыта другая, более древняя система, которая когда-то, может быть, и была логичной, но письменных свидетельств о том, где ее отправная точка и принципы построения, не имеется.

Почему все же I am, но you are, а сам глагол вообще to be?

Дело в том, что система спряжения (парадигма) глагола быть в германских языках сложилась на основе трех корней.

1. Индоевропейский корень es- Он употреблялся только в настоящем времени и имел значение глагола-связки. Ср. 1 л.ед.ч.: слав. есмь, греч. eim, санскр. smi (Да-да, и славянский, и греческий, и санскрит) 3 л.ед.: слав. есть, лат. est, санскр. sti. (и.-е. es+ti) 3 л.мн.ч.: слав. суть, лат. sunt, санскр. snti (и.-е. s-onti, s-enti)

2. Индоевропейский корень *bh- Ср. рус. быть, был, буду, лат. fui (был), futurus (будущий)

3. Оставшийся только в германских языках корень wes- (es -) Ср. санскр.: vsati (обитает, пребывает).

Собственно, вот оно, be was been.

В древнеанглийском глагол bon (быть) спрягался так:

1. ic eom/beo we sind(on)/beo

2. u eart/bist e sind(on)/beo

3. he, heo, hit is/bi hie sind(on)/beo

А например, в древневерхненемецком глагол спрягался так:

1. bim (bin) birum (-un)

2. bist birut

3. ist sint

Почему у предков англичан вышло так, а у предков немцев сяк, это хороший вопрос. После великого переселения народов (IV - VII вв. н.э.) пути германских племен неслабо разошлись. Одним было удобно описывать свое бытие (корень *bh-) так, другим этак.

В русском из этих древних корней остались корень *bh- (быть, был, буду) и корень es- (есть, суть). Нынче мы вообще без глагола-связки обходимся, и ничего.

Двадцать лет работы с технарями показали, что они не всегда нам верят, но находят такие экскурсы забавными.

И все-таки это возможно...

..., в 40 лет выучиться топтать кнопки и этим зарабатывать, но путь к этому тернист, сложен, неоднозначен, сами придумайте какое-нить сложное определение, непростой и нелегкий. Если Вы уверены, что готовы к нему - то вы однозначно его пройдете!

Вообще таких success stories в интернетах полным-полно, помните как таксист учил Java на перекурах, курьер слушал подкасты на велике, хирург... уж не помню, когда хирург умудрялся учить ООП, но похоже делал он это вместе с таксистом и курьером.

К большинству таких истории я, до недавнего времени, относился скептически, много где была явная и несуразная реклама, кое-где - нестыковки, что-то похоже больше на везенье и сказку... Именно поэтому я решился написать эту статью..., как непосредственный участник/очевидец/свидетель иегова.

Да-да, я именно тот 40-летний джун, которому удалось попась на удаленку и среднюю зарплату в не очень крупную, но гордую контору... Хотите узнать как это получилось?

Глава 1: что мы имеем?

Прекрасно, когда вам 15-ть... считай жизнь только начинается... и 25-ть... девушки, тусовки... и 35-ть... кажется, как много уже сделано...

Мой случай, сложнее... 40 лет, жена и дети, родители-пенсионеры, дом и хозяйство, собака и кошка, мыши и тараканы, работа в кровавом энтерпрайзе по 10 часов/день и полное отсуствие времени...

Да, энтерпрайз давал зарабатывать приемлимые деньги, но постоянное погружение в болото (хоть и теплое) бюрократии, под управлением гибкой методологии "Я начальник, ты - раб", оттачивание мастерства по придумыванию на ходу отмазок и отговорок; умение в пол-глаза и пол-руки наваять до 12-ти (кстати, реальное число) версий объяснительных по одной проблеме... все это..., угнетало...

Я же в конце концов специалист, инженер, ИТ-шник, Телеком-щик, кто угодно, но не тот, кем меня заставляют быть!

Таким образом, перед началом этого самого тернистого пути, из плюсов у меня было только 15 лет ИТ/Телеком опыта (который успел подрастеряться) и старый служебный ноутбук для программирования старых служебных УАТС.

Глава 2: начало...

Решение принято, надо двигаться - вспоминать/повышать квалификацию, но с чего начать? Кто спрятал рецепт счастья? Где пархает эта синяя птица удачи?

А ещё надо решать вопрос, где брать на все это время... ведь работу то бросать нельзя - все хотят кушать и куклы LOL... На работе - работаешь..., наняты специальные люди, которые за зарплату следят как ты работаешь, тут в образование не вложишься...

Выход один - придется снова жертвовать сном...

Не буду подробно утомлять читателя муками выбора специализации, но взор упал на "попробовать Python" и на "почитать про QA" (на самом деле, просто потому что Python просто "попер", а QA очень отдаленно пересекался с работой в энтерпрайзе)...

Глава 3: и как все это учить?

Все это учить можно в Интернете и бесплатно... Звучит классно, но - не работает...

Информации в этих ваших Интернетах настолько много, что, лучше бы ее не было вообще... ну или просто поменьше...

При любом более-менее релевантном поисковом запросе, тебя раздивает на части реклама, которая уверяет, что в твоей жизни уже все прекрасно, осталось перевести все-лишь какие нить n*10 тысяч рублей вот по этим реквизитам (и это уже с 30% скидкой, надо же как повезло), и буквально после наших месячных курсов, HR-ы из FAANG будут мыть тебе ноги в надежде привлечь твое внимание...

А как же традиционный для нашей страны особый путь? Надо найти возможность и учиться бесплатно... Что в результате получилось:

• Видосики в Youtube - отбросил, потому как засыпаю... Плюс тяжко разбираться, какая инфа актуальная, какую технологию уже давно все забыли... Дальше видосиков не шло, кнопки не понажимать...

• Подкасты - почти сразу после начала, голоса авторов перекрывал мой храп.

• Книги - тоже рубит, сухое повествование убаюкивало ещё в студенческие времена...

Все это на самом деле тоже достойные источники, но мне нужно больше золота практики...

Зашли курсы от www.codecademy.com и немного www.datacamp.com, пока там можно писать код бесплатно...

Так, синтаксис примерно понятен, прохэллоувордились, дальше что? И из FAANG что-то все никак не звонят...

А потом произошло странное... на одном из курсов я осознано написал неправильный код, который прошел ревью... И тут начало приходить понимание...

Глава 4: хорошее ревью - стоит денег, ревью от ментора - бесценно.

Ну понял ты что-то про синтаксис, функции, типы данных, библиотеки..., а дальше что? Как это применить? Вспоминается школа, когда выучил логарифмы и интегралы, а что с ними дальше делать не знаешь. Кроме того, когда что-то пишешь, уже видишь несколько вариантов, как реализовать то или иное, и какой вариант лучше? Так и хочется спросить кого-то поопытней, да поумнее...

Учитывая, что надо учиться не просто писать код, а решать кейсы, практические... коммерческие... , которые решают конкретную проблему... приносят добро и счастье... , принято решение решиться на платные курсы.

Выбор программ основывался на следующих условиях:

• много практики, чем больше тем лучше, и только выжимка теории (читайте по про метод сломанной пирамиды);

• ревью... ревью живого человека, у которого можно спросить, с которым можно поспорить;

• кейсы приближенные к коммерческим, поменьше виртуальности;

• комьюнити таких же дураков джунов как я...;

• бюджет побюджетнее..., действительность корректирует хотелки.

И да, я нашел таких ребят! И да, я НЕ назову их здесь!

Они полностью подходили под мои пожелания, цены не били по карману, модульная система повышения сложности заданий, как бонус - пожизненный доступ ко всему материалу который сделал...

Ревью настолько жесткие, что после каждого возвращенного, т.е. считай не выполненного, задания чувствуешь себя побитой собакой и понимаешь как много ты ещё не знаешь... Зато как круто ощущать себя, когда после ревью просят поправить только очепятки...

А ещё комьюнити... Можно перетереть с такими же как ты, учениками/студентами, с преподами, и даже с основателями/евангелистами всей этой кухни!

Все классно, прокачка шурует, взбираемся на гору знаний, пора применять знания на практике..., но где ж ее взять? Это проблема номер раз..., вторая небольшая проблемка вылезла из-за повышения сложности заданий на курсах. Задания делаешь дольше и логично, что их ревью затягивалось.

Появлялись паузы, которые было решено заполнять реальными тестовыми заданиям от работодателей.

А что... наваяем на коленке резюме, закинем на несколько бирж, и будем просить тестовые задания... Я прям так и писал "вряд ли я буду у вас работать, но если есть возможность, пришлите тестовое, пожалуйста.

Пандемия и полное отсуствие локального рынка для python-программистов, определило, что моими жертвами должны стать все работодатели, готовые взять спеца на удаленку.

Половина работодателей присылала тестовые, а половина от присланных - давали обратную связь и рекомендации.

Про эту обратную связь можно написать отельную статью, в некоторых случаях советовали бросить программирование - мол, совсем не твое... В некоторых - наоборот, сделал лучше всех джунов, но мы тебя все равно не возмем.

Все требовали того самого коммерческого опыта разработки... Который никак не получишь, не поработав в той самой коммерческой разработке...

В конце концов, выполение тестовых заданий превратилось в спорт, правда в спорт без цели, потому как победы было не видать..., и в момент, когда я готов был отчаиться, что бы пересмотреть, что я делаю не так, на меня выходит очередной рекрутер с предложением сделать очередное тестовое...

Грустно пробежав по строкам мессаги от рекрутера, даже особо не дочитав пишу "Коммерческого опыта нет от слова совсем, тестовое готов сделать. Время тратить?". На удивление рекрутер не сдался и предложил сделать тестовое, хотя бы ради обратной связи...

Тестовое сделал вечером, отправил ещё позже и... через 20 минут я получаю приглашение на второй этап... Ну вот те на...

На следующий день, меня собеседует ведущий разработчик и проджект менеджер. Технических вопросов практически нет, к коду в тестовом претензий нет, придираться не хотят... Тестят soft-скилы...

Ещё удивительнее было через пару дней... прилетела обратка от давно отправленного тестового... ещё один офер :).

Послесловие.

Сказка, скажете вы, причем длинная, скучная и без картинок... Нет, уверяю - чистая правда! Конечно же, это не идеальный рецепт, но возможно кого-то смотивирует подобная история, кто-то наберется сил и начнет топать к цели более увереннее, ведь если смогли другие - значит и сможешь ты.

Про QA: Я рассказал, про то как познавал Python и ни слова о QA. Исправляюсь... разрешите посоветовать труды Святослава Куликова, уж очень доступно все изъясняет... Спасибо ему за бескорыстный труд!

Про английский язык: Он просто необходим... У меня дружба с ним не клеялась и сейчас если и склеена то на сопли и слезы...

При супруге, знающей в совершенстве английский и немецкий, очень стыдно бэкать и мэкать в попытках что-то перевести и тем более сказать. Стандартные методы обучения снова не для меня, здесь на удивление, помогла юношеская страсть к литературной фантастике... Прочитать в оригинале, то что читал в детстве в переводе - это круто. Кто тоже так считает, welcome на english-e-reader.net.

Про контору, которая учит меня писать код: Не хочу, чтобы пост считали рекламным, но готов ответить на все вопросы в личке.

Про контору, которая забрала меня к себе писать код: Меня пригласили писать тесты на PyTest, Selenium и допиливать какие внутренние библиотеки. Сам ещё не знаю с какой стороны подойти к той пиле, которой должен буду допиливать...

Всем удачи! А мне пора писать код... :).

Всем привет, меня зовут Иван, я разработчик, пишу на Java. Хочу поделиться с вам мыслями и совместно порассуждать, когда не стоит идти учиться на программиста.

Что я имею ввиду? Если совсем коротко: не надо заниматься программированием, если вам это не нравиться. Глупее некуда, зачем вообще озвучивать то, что понятно всем по умолчанию, скажете вы. Но, не все так просто, отвечу я.

Все вокруг стали хотеть войти в IT, из-за высоких зарплат, популярности и пропаганды различных курсов. Но большинство желающих не понимаю почему зарплаты высокие и что именно им придется делать на работе. Незнание порождает ошибочное представление о профессии, что в свою очередь выливается в ошибочное желание учиться на программиста/дата сатаниста/питониста и т.д Появляется спрос на курсы, курсов и "менторов" становиться все больше. И с каждым днем на рынок выходят специалисты в кавычках. И в кавычках они не потому что мало знают и ничего не умеют, или прошли плохие курсы, а потому что на самом деле им не нравиться программировать. Я предлагаю порассуждать вместе на тему: Почему нельзя идти учиться на разработчика из-за денег".

Меня не покидает мысль, что тут и обсуждать нечего. Все же просто, ты не можешь писать код, если тебе это не нравиться. Конец статьи. Но нет, я знаю разработчиков, которые учились на курсах, работали в компании, а через год или несколько лет увольнялись с глубокой депрессией без желания делать вообще что либо. И я также знаю людей, которые идут учиться после нескольких лет успешной работы в медицине например, а ведь перед этим было еще шесть лет университета. Общаясь с ребятами, которые хотят идти изучать какой-нибудь язык, я все чаще слышу признание: меня привлекает большая зарплата.

И как мне кажется, резким скачком популярности нашей профессии, стала повсеместная реклама различных курсов, которые стали новым видом бизнеса и новым видом развода. Но это так, к слову, лирическое отступление.

Неосознанный выбор (а выбор данной профессии из-за денег я тоже считаю неосознанным, хотя и допускаю, что есть люди, которые успешно работали не имея особой любви к данному ремеслу) приводит к печальным последствиям не только самих людей, но и отрасль в целом. Общаясь с коллегами по цеху, мы пришли к выводу: два простых вопроса самому себе помогли бы сохранить уйму времени, денег и нервов многим людям:

1. Что меня привлекает в данной профессии? (Если ответ деньги, можете смело откладывать это в сторону и искать то, что вам будет нравиться независимо от прибыльности)

2. Что я знаю о программировании? (Если вы собрались пойти на курсы, но при этом не знаете вообще ничего. Не знаете историю развития языков, не знаете какие они бывают, не знаете где применяются, в чем разница. Одним словом полный ноль, тогда откуда вы вообще взяли, что пойти на курсы и учиться это хорошая идея? Первое что вам стоит сделать в таком случае, взять на самостоятельное изучение пару месяцев и каждый день узнавать что-то новое. И в скором времени вы сможете понять, нравиться вам это дело, приносит ли оно удовольствие и сможете ли вы посвящать этому большую часть жизни.

Неверное представление о профессии: когда я задаю вопрос - за что разработчик получает деньги? В ответ я слышу: за работающий код, знание, опыт, количество выученных фреймворков... К сожалению даже те, кто работает отвечает подобным образом. Ответ - "за выполненное задание заказчика, конечный и работающий продукт" следует крайне редко. И зачастую это рутинная работа, без невероятных и захватывающих алгоритмов, сложных решений и всего того, что представляется новобранцу. Каменщики получают деньги не за то, что кладут кирпичи, а за финальный продукт.

Вывод: прежде, чем кинуться изучать Python или Java, PHP или JavaScript изучите сначала то, за что вы планируете получать эту саму "большую зарплату". Ведь если в какой-то области у вас не получается зарабатывать деньги, может быть вы делаете то, за что не платят?

П.С. Спасибо, что прочитали и потратили свое время. Делитесь своими мыслями по этому поводу в комментариях. Надеюсь, кому-то эта статья будет полезна. Прошу прощения за ошибки в тексте, яжразрабочик.

Как выбрать школу или преподавателя иностранного языка, чтобы не потерять время и деньги? Объясняем на пальцах.

Это такая же непростая задача, как выбрать подрядчика для выполнения любых работ и оказания любых услуг, в которых вы не профи.

Есть некоторые признаки, по которым можно понять, добросовестный перед вами исполнитель или не очень.

1. Вам обязательно должны предложить входное тестирование, если вы не нулевик. Тестирование должно быть письменным и устным. Письменное - с возможностью выяснить у преподавателя, где сделаны ошибки. Какие это ошибки грубые или нет, скорее грамматические или скорее лексические. На устном тестировании следует обращать внимание на то, какие вопросы вам задают, открытые или закрытые. Закрытые вопросы это те, на которые вы отвечаете да или нет. Чтобы проверить вашу речь, вопросы должны быть открытые, то есть у вас должен быть шанс поговорить. Плохо, когда вас записывают в группу или берут на индивидуальные занятия, ориентируясь на тот уровень, который вы сами указали. (Исключение - свежий языковой сертификат, который есть у вас на руках). Редко кто оценивает свой уровень объективно - и это нормально.

2. Вас обязательно должны спросить про ваши цели и ваш опыт изучения английского. Если вы не знаете своих целей, то у вас появится шанс о них поразмыслить и сформулировать. Понимание, куда бежать и как долго, существенно облегчит задачу и вам, и преподавателю. По ходу дела цели могут меняться, задачи трансформироваться, но с чего-то начинать все равно нужно.

3. Подрядчик должен хорошо ориентироваться в современных учебниках* английского. Лучше, если таким хорошо ориентированным будет преподаватель, а не менеджер. Менеджер - это продажник, он может быть любым, учить вас будет не он. Задайте вопрос преподавателю, пусть он назовет хотя бы несколько учебников, по которым он работал или работает. Есть издательства, за ними стоят научные институты, которые разрабатывают учебные программы, к которым пишутся учебники. В штате научных институтов работают лингвисты, нейрофизиологи, нейролингвисты, методисты, теоретики и практики, это очень много спецов. Люди тратят годы, чтобы написать учебник. У каждого учебника есть концепция, а любой учебный комплекс включает в себя мануал для учителя. У разных учебников разные концепции. Об этом хороший преподаватель должен знать, даже если он работает по авторской методике. Скажем так, тем более, если он работает по авторской.

4. Способов учить иностранный язык, если честно, всего два, - с переводом или без. Все остальное - это просто вариации на тему. Оба способа рабочие. Переводная методика - одна, там вариаций обычно не бывает, потому что она старая, все по ней учились в школе, продавать там особо нечего. Самая популярная методика без перевода - коммуникативная. Она же - коммуникативный метод, метод погружения, лексический подход, беспереводной метод и все, что на нее похоже, но таковой не является. Основной пул современных учебников написан именно под коммуникативную методику. Как понять, знает ли преподаватель, что такое коммуникативная методика? Спросить про учебники*. Спросить про методические пособия для преподавателей**. Спросить, что такое коммуникативная методика***. Спросить, чем дедуктивный метод отличается от индуктивного****. В случае последнего пункта термины можно и не знать, но объяснить принцип освоения учебного материала препод должен уметь.

5. Подрядчик должен мочь продемонстрировать себя в деле. ( Жаль, что с ремонтниками так нельзя.) Если нельзя попробовать бесплатно, лучше заплатить один раз, чтобы понять, что все в порядке. Сходите на открытый урок или пробное занятие. Иногда ОУ - это презентация школы. Не тратьте время на то, что есть на сайте. ОУ должен показывать работу. Преподаватель не должен много говорить и говорить за вас. Умение задавать правильные вопросы и держать паузу один из признаков хорошего учителя. Если препод заставляет вас напрягаться и связывать слова в предложения, это хорошо, даже если вам трудно. Нехорошо, когда вам разрешают отделаться разрозненными словами, брошенными в пространство. Пример: Учитель: Как вы думаете, что такое любовь? Страсть! Доверие! Верность! Ср.: Я считаю, что любовь это когда люди доверяют друг другу и хранят верность, а страсть может и пройти. Отчасти это и ответ на вопрос Когда мы будем заниматься грамматикой на уроке? Вы занимаетесь грамматикой тогда, когда правильно формулируете, например, придаточное предложение. Урок должен иметь четкую структуру, которую вы без труда можете восстановить в памяти. Это признак того, что учитель готовился к уроку. Не должно быть ощущения хаоса, учитель не должен быть похож на ребенка, мечущегося по супермаркету и хватающего с полок все подряд: И вот это еще возьму, и вот этого немного, а вот еще штучка красивая. В общем, спросите у преподавателя, пишет ли он планы к своим занятиям. Он должен, даже если у него есть учебник и мануал к нему.

Что не имеет значения? Неважно, насколько дигитализировано учебное пространство, есть ли в нем приложения, платформы и личные кабинеты. За последние несколько тысяч лет человеческий мозг не эволюционировал и не превратился в компьютер с портом для перекачки информации, а люди по-прежнему читают и пишут тексты, слышат и воспроизводят речь. Да, технический прогресс рванул, а мозг - нет. И вся ирония жизни в том, что мозгу для того, чтобы учиться, должно быть сложно.

* Например: English File, Outcomes, Upstream, Empower, Серия In use

** Можно услышать названия (например, Lexical grammar или The book of pronunciation), а лучше имена (скажем, Скривенер, Андерхилл, Кристал, Селиван; первый - это главный у преподов английского, его нельзя не знать)

*** См.пункт 5, там есть пример. А если по-простому, то коммуникативная методика учит людей пользоваться речью для решения коммуникативных задач, - от самых простых (спросить дорогу, услышать объявление на вокзале, прочитать записку, написать ответный мейл) до сложных (выступить на конференции, посмотреть новый фильм на английском, прочитать книгу, написать статью на английскую версию хабра). Пусть тот, кого вы спрашиваете, приведет вам свой пример.

**** Дедуктивный - это от общего к частному: препод сначала пишет правило на доске, потом все делают по нему упражнения. Индуктивный - от частностей к общему: ученик знакомится с примерами, потом на их основе самостоятельно делает выводы и формулирует правило, учебник и преподаватель дают подсказки, но не выкладывают правило сразу.

Бонус-трек. Если после тестирования вам покажется, что вы лучше, сильнее и быстрее того уровня владения языком, который вам определил преподаватель, то хороший препод будет с вами спорить. Скорее всего потому, что при определении уровня владения языком он руководствуется CEFR ( уровни владения иностранными языками, прописанными Советом Европы). Спросите у преподавателя, что это за уровни. Знающий препод сможет вам показать, в чем вы не правы, на то он и профи. У нормальных профессионалов всегда есть ответы, а если их нет сразу, то профи никогда не постесняется сказать, что ему нужно время подумать и поискать ответ.

Преподавательский состав магистерской программы JetBrains и ИТМО Разработка программного обеспечения на четверть (!) состоит из выпускников этой же программы. Пожалуй, это хороший повод для гордости. Мы решили сделать большое интервью с ребятами. Возможно, их истории помогут кому-то решиться начать преподавательскую карьеру, а кому-то поступить к нам на программу.

В первой части наши выпускники и преподаватели Владислав Танков, Дмитрий Новожилов, Дмитрий Халанский, Алексей Зубаков, Артем Хорошев, Александр Садовников, Владислав Кораблинов и Роман Голышев рассказывают о выборе магистратуры, впечатлениях от обучения и отличиях от других программ.

Почему вы поступили на эту программу? Оправдались ли ожидания?

Влад Т.: Я поступал на программу, ориентируясь на качество обучения в Computer Science центре. Я знал некоторых преподавателей и представлял, что будет, безусловно, сложно, но интересно. Относительно ожиданий думаю, оправдались. Я узнал много нового, попробовал заняться неизвестными ранее вещами, а продукт, который мы сделали на хакатоне в магистратуре, в итоге стал моей основной работой. Тогда мы за два дня написали штуку, вокруг которой в итоге выросла команда из восьми человек, а продуктом воспользовались несколько миллионов человек.

Дима Х.: Во время учебы в бакалавриате я случайно повстречался с преподававшим у параллельных групп бывшим студентом этой магистратуры Игорем Жирковым. Он впечатлил меня казавшимся тогда недоступным уровнем всестороннего понимания программирования. Особенно меня поразило, как он оперировал математическими инструментами. А я, надо признаться, в то время был убежден, что математика это про решение уравнений и неадекватных головоломок в духе правда ли, что 10 в степени 1999, если от него отнять 1999, делится на 9 и совсем меня не касается.

Это меня так впечатлило, что я решил бросить все силы на обретение этой мощи. Самостоятельное чтение книжек давалось с трудом, и я решил, что надо получить полноценное образование, где меня бы научили математически мыслить, желательно с привязкой к программированию. Я спросил у Игоря, где можно найти что-то подобное, и был готов ехать куда угодно. Каково же было мое удивление, когда Игорь сказал, что никуда ехать не надо: в СПбАУ есть такая учебная программа. (Ранее программа реализовывалась в СПбАУ. Прим. ред.)

Я увлекаюсь довольно нишевыми вещами, и в этой магистратуре мне удалось найти для себя много познавательного. Здесь каждый найдет что-то по душе. Любите машинное обучение? Пожалуйста! Хотите просто зарабатывать программированием на Java? Для этого здесь тоже все есть, и в довольно интенсивной форме. Компьютерное зрение? Алгоритмы на графах? Интерфейсы для Android-приложений? Сколько хотите. Почти любые связанные с программированием интересы тут поощряются и, скорее всего, вы найдете себе ментора. А если ваши интересы настолько особенные, что связанных с ними специалистов тут нет есть смысл подумать, а не стать ли первым соответствующим экспертом-преподавателем в этой магистратуре. Некоторые предметы начинали преподаваться именно так.

Дима Н.: Про программу я узнал еще в школе. Я получил внушительный багаж знаний по специальности, а также, благодаря практикам и стажировкам, устроился на замечательную работу.

Леша: Я хотел закрыть пробелы в знаниях и укрепить базу, которую дали в бакалавриате. Искал какое-то хорошее место в области программирования, на тот момент это была чуть ли не единственная адекватная магистратура в Питере. Ожидания полностью оправдались. Я до сих пор иногда переслушиваю некоторые курсы и даже посещаю семинары.

Артем: В бакалавриате я учился на физическом факультете СПбГУ, но со 2-3 курса увлекся программированием. Ближе к выпуску я успел освоить основы разработки на C++ и поработать в одной компании, но у меня было чувство, что я многого не знаю в отличие от ребят, которые учились на программистских специальностях. Пришло время задуматься о магистратуре. Внимательно изучив сайт программы и поинтересовавшись у знакомых, я понял, что это именно то место, где могут дать всю необходимую базу в короткий срок. Я пришел сюда за знаниями и опытом и могу с уверенностью сказать, что получил и то и другое в полном объеме.

Влад К.: Я заканчивал 4-й курс в своем любимом УдГУ и раздумывал, чем заниматься дальше. Друг собрался поступать в физическую магистратуру СПбАУ и позвал меня туда же на информатику. Я справедливо возразил, что это невозможно, потому что туда поступают только минимум желтенькие на Codeforces. Он не менее справедливо возразил, что ну и пофиг. Я подумал месяцок и решил отправить заявку. Съездил на собеседование, и меня взяли.

Моим главным стремлением было добавить к теоретическим знаниям практические навыки. Мне это удалось, однако не совсем так, как я ожидал: чаще приходилось учиться чему-то самостоятельно, но у меня появилось понимание, как именно это делать. В итоге, как мне кажется, я все равно отстаю в прикладном плане от многих моих одногруппников. Так я понял, что мне гораздо более интересны теоретические аспекты и что суровая разработка это не мое.

Какие впечатления у вас остались от обучения на программе? Стоит ли что-то в ней изменить?

Влад Т.: С одной стороны, было довольно сложно, особенно первый и второй семестр. С другой стороны крайне увлекательно. Я нашел новых друзей настоящих единомышленников, увлеченных своим делом, познакомился с новыми областями и просто попробовал что-то новое.

Артем: Только положительные впечатления, особенно запомнился первый семестр. Дело ведь даже не в том, что у студентов данной программы огромное количество заданий и практики (хотя это немаловажная черта программы), а в том, что они получают постоянный фидбек от преподавателей, могут почти в любой момент получить ответ на любой вопрос. В свое время для меня было шоком, что можно просто взять и написать вопрос по теме (и не только) в чат курса с преподавателем и максимально быстро получить ответ.

Саша: Впечатлений много! Наверное, большинство из них связаны с первым курсом. Было очень сложно. Пятичасовой сон, отмененные поездки за границу с друзьями, отсутствие свободного времени типичные атрибуты жизни студента первого семестра нашей магистратуры! Сейчас, конечно, понимаешь, что это было не зря. Но повторять, если честно, не очень хочется. А вот что хотелось бы повторить это второй семестр. Там ты уже научился балансировать между учебой и личной жизнью. И прямо ощущаешь себя сверхразумом, который успевает получать от жизни все и знания, и эмоции.

Иногда казалось, что учеба настолько сложная, потому что есть какие-то организационные затыки: то преподаватель не выложил/не проверил домашку вовремя, то сообщил о контрольной накануне ее проведения. Такие моменты, естественно, хотелось исправить! Как мне кажется, это одна из главных причин, почему так много ребят с моего курса в итоге вызвались стать преподавателями в нашей магистратуре.

Влад К.: За два года впечатления самые разнообразные, но скажу, что такая же крутая учеба в моей жизни была до этого только в ЛМШ. Здесь невероятная атмосфера и люди, после обычного университета ты просто испытываешь эйфорию: а что, так можно было?!.. Но конечно, ничто не бывает идеальным, и изменить можно много чего как глобально, так и по каждому курсу в отдельности. Но это больше вопрос для обсуждения с кураторами, мне кажется.

Рома: Сложность прохождения программы целиком зависит от подготовленности студента. У меня были проблемы с теорией (алгоритмы, дискретка), но при этом сравнительно большой практический опыт программирования, что сильно упрощало прохождение практических курсов (Bash, Python, C++, Java). Думаю, тем, у кого не было предварительной подготовки ни в теории, ни в практике, программа дается значительно труднее. Кажется, это важно учитывать при составлении заданий, чтобы не создавать порочный круг я не могу даже понять текущее задание (потому что этот материал совершенно новый для меня) <-> я пропущу его и наверстаю потом.

В последнее время я все чаще вспоминаю курс Software Design, на котором нас учили архитектуре, проектированию, шаблонам и так далее. На мой взгляд, этот курс должен занимать чуть более важное место в учебной программе, особенно с точки зрения практики. Студенты должны не только прослушать, какие бывают архитектуры приложений, но и попробовать их использовать, а в идеале ощутить последствия их неправильного использования (например, за счет работы с легаси-кодом). На текущей работе я осознаю, что самый большой пробел в моих навыках именно в проектировании программ. Возможно, я не одинок, и студентам не помешает более интенсивный курс на эту тему.

Что, по-вашему, отличает эту программу от других магистратур? Как вы пытаетесь реализовать эти отличия в преподавании?

Дима Х.: На мой взгляд, самое ценное в этой магистратуре то, что здесь многие преподают в качестве хобби, а сами работают непосредственно с тем, чему учат. Сам я тоже работаю, да и программирую для души, так что рассказываю студентам о том, с чем сталкиваюсь постоянно, и стараюсь регулярно привязывать происходящее на занятиях к тому, что можно ожидать при попытках задействовать эти знания в реальности. В конце концов какие-то теоретические изыски забудутся после экзамена, а вот реальный опыт, если его удастся донести, осядет надолго.

Дима Н.: Я бы отметил углубленное изучение сложных тем, отсутствие воды в материале. В этой магистратуре действительно учат понимать, что за код ты пишешь, как он работает и зачем это нужно. Я и сам стараюсь следовать этим принципам и, например, при рассказе про какую-нибудь возможность языка не просто показываю, как ею пользоваться, но и объясняю, как она работает под капотом, какие ограничения и возможности имеет. Благодаря этому студенты гораздо лучше понимают суть программ и языковых конструкций, а не просто относятся к ним, как к какой-то магии.

Леша: Я думаю, основное отличие в соучастии и компетентности. У нас есть специальные люди кураторы, которые сопровождают студентов в процессе обучения: помогают решать проблемы, готовят к защите диплома, по многу раз выслушивая докладчиков, регулярно встречаются со студентами (сейчас через Zoom), чтобы собрать обратную связь, и делают еще много всего, что сильно упрощает жизнь студентам и преподавателям все могут сосредоточиться на процессе обучения и не думать о лишнем.

Саша: Нашу программу отличает системность. Ты знаешь, что каждую неделю почти по каждому предмету у тебя будет домашка. Ее надо сделать вовремя, чтобы преподаватель проверил все к следующей паре. Не сделал домашку вовремя недополучил баллы и знания. И так домашка за домашкой! Такой подход хорош тем, что знания с лекций подкрепляются достаточным количеством практического материала и, соответственно, лучше усваиваются. По себе могу сказать: если не потрогать материал с лекции руками, в голове он не отложится.

Я как преподаватель стараюсь сделать так, чтобы студенты не выбивались из ритма домашка-лекция-домашка и им ничего не мешало эти домашки делать: проверяю работы в срок, объективно их оцениваю и оперативно отвечаю на вопросы студентов по условиям задач.

Влад К.: В нашей магистратуре довольно молодые преподаватели! Учиться здесь очень сложно, поэтому я стараюсь создавать для студентов максимально комфортную обстановку, чтобы они не чувствовали себя беспомощно и не боялись активно участвовать в процессе. Я довольно много общаюсь с ребятами, пытаюсь им помогать и направлять в нужную сторону, когда им это необходимо. Ну и сам стиль общения у нас довольно неформальный, что тоже должно помогать. Правда, до обмена мемами конкретно с этими ребятами еще не дошло.

Одним из существенных отличий в нашей учебе мне видится стремление преподавателей действительно научить студентов своему предмету (абсурдно, конечно, что мало где так). Наверное, ребята меня недолюбливают за то, что я часто придираюсь к их решениям и прошу многие моменты подробно прописывать. Но эти придирки служат вполне конкретной цели. Так, в курсе дискретной математики мне важно, чтобы студенты научились грамотно использовать логические рассуждения, не принимали на веру кажущиеся очевидными факты, а выводили их из определений/аксиом.

В случае с алгоритмами ситуация даже более жизненная: на работе нам почти всегда приходится трудиться в командах, поэтому при решении задачи необходимо не просто придумать идею, а объяснить ее товарищам и уметь доказать корректность. Если вы не сможете этого сделать, то здоровый скепсис заставит ваших коллег просто отбросить эту идею, даже если она на самом деле золотая. Поэтому я требую доводить решения до состояния, когда мне точно все в нем понятно. Если я его не понимаю даже зная правильное, другой человек тем более ничего не поймет.

Рома: Мне кажется, что в этой программе принципиально другой уровень отношений между студентами и преподавателем. Когда я учился в бакалавриате, многие преподаватели были в каком-то смысле недосягаемы для меня я никогда не рассчитывал оказаться с ними на одном уровне. Между нами были строго деловые учебные отношения: преподавателю нужно закрыть ведомость, студенту нужно закрыть сессию.

В нашей магистратуре эта граница сильно размыта. Большинство преподавателей работают в продакшене, т.е. когда они не учат программировать, они сами программируют. Это значит, что студенты через несколько лет могут оказаться с ними в одной команде. Это, на мой взгляд, сильно повышает ставки с обеих сторон.

Студент понимает, что его учитель не просто теоретик, который за всю жизнь не написал ни строчки кода, а реальный программист, который пишет код каждый день и зарабатывает этим на жизнь. Поэтому такого человека имеет смысл слушать. А преподаватель понимает, что перед ним его потенциальные сокомандники. И если есть место, в котором он может повысить базовую квалификацию программистов-джуниоров, то оно здесь.

Поэтому я старался взаимодействовать со своими студентами так, будто они мои сокомандники. Мы общались на ты, я не пытался выстроить образ непогрешимого авторитета в их глазах, поскольку на работе это скорее будет минусом, чем плюсом. Я просил их не стесняться задавать вопросы, но при этом стараться как можно больше искать самостоятельно ведь именно таких коллег я хотел бы иметь в своей команде.

В общем, тот факт, что однажды твой студент может прийти к тебе на стажировку или на собеседование и потом будет с тобой работать (а может, и руководить тобой), заставляет взглянуть на ситуацию иначе. Вряд ли преподаватель математики в вузе, натягивающий тройку ленивому студенту, переживает, что этот студент через пару лет вернется в университет и начнет плохо учить других студентов. А в нашей магистратуре это вполне реалистичный сценарий. :)

Английский не по учебнику - клиентский запрос последних лет, который быстро превратился в главное УТП языковых школ и онлайн-платформ, а заодно - в выгодную лазейку для создателей так называемых авторских методик.

При этом английский язык на рынке уникален в этом только не по учебнику, потому что нет масштабного запроса, скажем, на немецкий/испанский/китайский/физику/биологию не по учебнику.

За 11 лет присутствия на рынке немецкого языка и за 4 года, проведенных в борьбе за свою нишу на рынке английского, мы пришли к выводу, что учиться английскому не по учебнику люди хотят не потому, что английский какой-то особенный, а потому, что отталкиваются от своего прежнего, не всегда приятного опыта с учебником и не хотят его повторять.

1. У многих за плечами уже несколько подходов к английскому. Поэтому начинать учебную рутину, катясь по старой колее даже новейшего учебника, - в тягость. Возникает сопротивление всем этим грамматическим правилам, которые предстоит учить по сотому разу. Учебник обязывает прорабатывать весь материал, который в нем содержится, вне зависимости от интересности тем. Человек хочет учиться без обязательств и без навязанных тем.

2. Когда клиент узнает, что в некой языковой школе работают по учебникам, он думает, что его индивидуальные потребности и запросы будут игнорировать: зашоренный учитель будет вдалбливать свою программу. Человек хочет, чтобы его слышали, то есть индивидуального подхода.

3. Еще есть мнение, что если учебник дать в руки любой девочке, то она на всем готовеньком проведет курс английского вообще не напрягаясь. А хочется чего-то более кастомного, чтобы клиент видел, что ради него прикладывают особые усилия и подбирают специальный материал.

4. Не по учебнику хотят учиться те, кому нужно закрыть конкретные пробелы в знаниях, сконцентрироваться на развитии отдельных навыков (например, прокачать только аудирование) или учить язык в рамках своей специализации, например, медицинский или деловой английский.

И поскольку запрос не по учебнику валидный, то и рынок реагирует на него разнообразно. На настоящий момент на нашем счету 50+ посещенных офлайновых демо-уроков английского в языковых школах очень разных репутаций, ценовых политик и позиционирований. Вебинары, конференции, видео-блоги, инста-продукты, онлайн-уроки, мотивационные стримы и марафоны - это мы перестали считать после первой тысячи часов просмотра.

Как обычно, предложений множество, и их можно разделить на три группы.

1. Нормальные тематические спецкурсы, цель которых - закрыть конкретные пробелы. Например, разобраться в английских временах, настроить ухо на аутентичную речь, научиться смотреть сериалы без паники, подготовиться к экзамену, научиться academic writing, подготовиться к собеседованию в международной компании, научиться читать все по IT специальности. За такие курсы берутся вполне квалифицированные преподаватели, и при адекватном выполнении заданий студент получает ожидаемый результат.

2. Продукты инфоцыган: бесплатные онлайн-марафоны, 15-минутные созвоны с носителями английского, публичные лекции-презентации Как выучить 5000 английских слов за три дня, разговорный английский по емейл-рассылке и т.д. Думаем, с ними и так все ясно.

3. Посередине находится ниша как бы авторских предложений. Она самая интересная. Учиться предлагают как бы не по учебнику, но на деле студент получает компиляцию разрозненных материалов из старых добрых оксфордских и кембриджских изданий. Такое предлагают и частные преподаватели, и целые школы. Особо предприимчивые онлайн-школы превращают те же самые учебники в набор скриптов, по которым работает целая рать преподавателей разного уровня квалификации. Скрипт обеспечивает единство подхода, скрывает профессиональные дефициты и облегчает ротацию преподавателей в случае текучки кадров..

Квалифицированный преподаватель в состоянии сделать грамотную компиляцию из нескольких учебников, однако он не будет этого делать, поскольку это будет химера с частями тела разных животных, - зачем так усложнять себе жизнь? Если представить, что каждый учебник имеет свою концепцию и основан на своем подходе (коммуникативном, лексическом, грамматико-переводном итд.), то что получится на выходе?

Кроме того, на рынке нет запроса на компиляцию учебников, а отвечать на запрос хочу учиться не по учебнику предложением учиться по авторской компиляции - некорректно.

Второе и третье предложение - это не про учить английский, а про создать себе инфосреду. Это действительно важно и нужно для изучения и в большой мере личная ответственность учащегося. Единственное, чего следует остерегаться, - это подмены понятий, чтобы понимать, на что тратятся время и деньги.

Чем осознаннее и конкретнее запрос - от хочу поднять мой английский до upper-intermediate до хочу, наконец, разобраться в разнице между present simple и present perfect - тем более планомерным и последовательным будет обучение, а значит, тем ближе к учебнику.

Над созданием учебников работают экспертные группы авторов и методистов на базе исследовательских институтов, которые учитывают общественные, технологические и лексические новации. Каждое последующее издание обязательно учитывает как позитивный, так и негативный опыт предыдущей версии учебника. Авторы опрашивают преподавателей и студентов, проводят бета-тестирования, исследования и конференции по итогам своей работы. Поэтому преподаватели, которые хотят нормально работать, предпочтут учебник, потому что нет поводов не доверять надежному инструменту.

Да, хорошие учебники - это дорого. Но ведь и хороший софт - это небесплатно.

Как вы можете учиться на самом деле, а не в фантазиях ваших HR'ов.

Корпоративный английский это практически must have в любой уважающей себя компании. Со своей стороны все уважающие себя языковые школы и фрилансеры обязательно предлагают корпоративный английский.

Больше 10 лет мы занимаемся бизнесом в сфере образования и ведем переговоры с корпоративными заказчиками. Наш опыт ведения переговоров с корпоратами измеряется мегатоннами часов. Опыт работы с корпоратами измеряется группами, мини-группами, индивидуальными занятиями с боссами, презентациями, лекциями о нашей технологии, тестированиями сотрудников, открытыми уроками, разговорами по душам с руководством, психологической поддержкой колеблющихся топов, сотнями литров кофе и гигабайтами переписок.

Тему корпоративного английского мы обсуждали с коллегами неоднократно. Потому что нет ни одного из наших коллег ближнего и дальнего круга в возрасте от 25 до 60 лет, кому бы не довелось поработать корпоративным преподавателем английского.

Мы видели, как коллеги меняются в лице при упоминании корпоративного английского. Мы слышали от наших студентов, например, айтишников, что у них в фирмах английский - это потеря времени и бессмысленное занятие без сроков и результата. Они предпочитают потратить собственные деньги в частном порядке.

Основываясь на своем опыте и опыте наших коллег и студентов, мы сделали выводы о том, как вводные с обеих сторон - заказчика и исполнителя - превращаются во время-деньги-результат.

Первый вывод. Благополучно существуют только две опции корпоративного английского: когда преподаватели английского - штатные сотрудники компании и когда фрилансер приходит учить по рекомендации кого-то из сотрудников, то есть сразу получает кредит доверия.

Второй вывод. Основная сложность - в коммуникации с заказчиком на этапе переговоров.

В ходе переговоров ключевой момент, на который опирается заказчик, это деньги: вот же, мы даем вам деньги, так что старайтесь, покажите, какие вы молодцы. Когда честный исполнитель говорит заказчику, что, работая по своей технологии, он вряд ли сможет выдать заказчику желаемый результат, тот продолжает настаивать: ты что, денег не хочешь?

Заказчик думает, что он расплачивается с исполнителем только деньгами. На самом деле он расплачивается, помимо денег, рабочим и личным временем своих сотрудников.

Если исполнитель хочет только денег и распоряжается рабочим и личным временем сотрудников, зная, что не может дать им желаемый результат, то страдают сотрудники. Если исполнитель хочет не только денег, но и результата, однако не может его дать в предложенных ему условиях, то выигрывает какой-то другой исполнитель, а именно самый громкий балабол на рынке. Такому исполнителю результат не важен, зато у него самые гибкие условия: делай что хочешь и когда хочешь за твои деньги на моей обучающей платформе, предназначенной для всех подряд, главное, меня не трогай. И опять страдают сотрудники, за чьим обучением на платформе следит какой-то даже не преподаватель, а менеджер. Что логично, - кто-то же должен отслеживать платежи.

Среди корпоративных заказчиков именно айтишники, например, очень опасаются попасть в руки громкого балабола и тщательно проверяют всех участников тендера на подвижность суставов рук. Но именно они часто становятся жертвами громких балаболов, потому что уставшие от переговоров исполнители выходят из игры первыми. Они приходят на переговоры в надежде, что четкие айтишники признают, что за пределами их мира тоже есть четкие ребята, но надежда пропадает от недоверия, которое они получают в свой адрес.

В таких обстоятельствах шансы встретиться у сотрудников и тех преподов, которые хотят все сделать правильно и не навредить, невелики.

Еще одна большая проблема в коммуникации заказчика и исполнителя - это то, что успех предприятия обычно зависит от того одного человека, который принимает решение. Этим человеком может быть эйчар или ассистент директора, которые редко когда спрашивают сотрудников, что им действительно нужно.

Если встреча эйчара заказчика и продажника исполнителя пройдет успешно, то корпоративный английский будет соответствовать представлениям эйчара о том, каким он должен быть. Или представлениям его шефа. Начиная от выбора учебника и заканчивая персональными пожеланиями к внешнему виду, полу, возрасту и характеру преподавателя (А можно нам посмотреть на всех ваших преподавателей?)

Еще одна проблема - даже если эйчар и продажник смогли друг другу понравитьс - это невнятность ТЗ. Запросы на корпоративный английский, которые прилетают к нам примерно раз в месяц, выглядят так:

1. Нам нужно улучшить английский наших сотрудников

2. Наши сотрудники должны общаться с заказчиками и коллегами на английском

3. Мы хотим дать нашим сотрудникам английский как бонус, плюшка такая

4. У нас есть 40 человек, и наш босс сказал, что надо учить английский

5. Нам нужен корпоративный английский, потому что мы хотим понимать, что наши партнеры говорят у нас за спиной

6. Мы айти-компания и у всех очень разный английский, нам нужно, чтобы у всех он был одинаково хороший

7. Нашей компании нужен носитель английского

8. В нашей компании есть потребность в дистанционных коллективных занятиях английским языком в формате общения (не обучения) для поддержания и повышения уровня английского, для чего ищем носителя языка, готового проводить такого рода встречи раз в неделю или две недели. Желающих принять участие в обучении около 30 человек.

Эти ТЗ невнятные, потому что они содержат установки от забора до заката, чего-то хочу, а чего - не знаю, сделайте мне красиво, нарисуйте мне красный круг синим фломастером. Мы понимаем, что это задача исполнителя - написать расширенное ТЗ и построить образовательный маршрут. Но не всякий заказчик хочет терять время на то, чтобы ознакомиться с технологией исполнителя и послушать, почему она может не сработать или сработать немного не так, как ожидалось.

А так выглядят внятные ТЗ:

1. Мы международная клиника. Нам нужно, чтобы наши сотрудники могли вести разговор на английском с пациентами. У всех сотрудников английский очень разный. Они понимают, что если их английский улучшится, мы предложим им более престижную позицию.

2. Нашим сотрудникам нужно уметь писать академические статьи на английском. У большинства уже высокий уровень, они участвуют в конференциях и читают научную литературу на английском. Мы хотели бы специальный курс именно по академическому письму.

3. У нас есть полгода, чтобы подготовить сотрудников к выступлениям на международной конференции. Мы нефтяники, уровень английского у всех очень разный. Мы хотели бы понять, кто из наших сотрудников сможет подготовиться к конференции за полгода, и отправить их на обучение.

Эти ТЗ более внятные, потому что исходят из потребностей корпорации и/ли мотивации сотрудников. Заказчик показывает, что готов инвестировать в обучение, а задача исполнителя - показать, в чье именно. На основе этих ТЗ исполнитель уже знает, какие вопросы ему нужно задать, и вопросов у него уже меньше, а те, которые есть, более детальные.

Просуммировав свой и чужой опыт взаимодействия с корпоративными заказчиками, мы составили табличку, которая может пригодиться эйчару или тому, кто формулирует запрос на обучение.

*рассчитывается относительно стандартного курса в 60 ак.часов (15 недель, по 1,5 часа 2 раза в неделю, не включая домашку)

**преподаватель не нужен

*Страх учиться по учебникам означает я знаю, что мои пожелания учитываться не будут. С адекватным преподавателем все можно совместить - и пожелания, и учебник. И нет, если дать учебник в руки просто какой-то девочке, говорящей на английском, это не значит, что результат будет хорошим.

Третий вывод. Если в компании нет штатных преподавателей или нанятых фрилансеров, то можно попробовать подсунуть эйчару эту табличку. В свободном столбце есть место для внесения своих данных. Возможно, от этого кто-то выиграет.