Почему не делаете что-то свое? Часть 2. Вопрос подписчика
Впрочем, если «своим» считать то, где есть доля в выручке, то даже наша с коллегами специализация по Data Science на Coursera уже подходит под такое определение. И с учетом того, что специализации на Coursera больше нет, коммерческих онлайн-курсов у меня сейчас тоже больше нет, то запустить что-нибудь на замену нашей специализации это основной кандидат в моем short-листе «что бы сделать своего».
Вы резонно спросите: «зачем в 2023 году очередной курс по DS?». Да ни за чем, художник пишет картины так, как он видит. Если звезды примут правильное положение, картины становятся востребованы. Образование это мой формат творчества, а различные метрики - это способ оценить востребованность.
Сейчас я больше сконцентрирован на вузовском преподавании (МФТИ, Вышка) и на образовательных проектах МТС (Школа аналитиков данных, факультет ВШПИ в МФТИ совместно с Яндексом, кафедра по Gen AI в Вышке и еще пара секретных проектов, о которых позже будет известно). Там основные метрики - это количество активных слушателей, процент дохождения до конца курсов, распределение оценок на экзаменах и, что немаловажно, результат внешней валидации - какие оценки ставят студентам внешние преподаватели и успешно ли потом студенты проходят собеседования и работают. Последнее измерять очень долго, часто остается просто субъективным впечатлением «вот там и там работают наши ребята», но я работаю над этим и в какой-то момент буду понимать примерные числа.
В случае коммерческого образования все те же метрики остаются, но добавляется выручка. Можно скатиться в научпоп или инфоцыганство, и поднять метрики дохождения и выручку, но при этом уронить метрики востребованности выпускников, а можно наоборот - ценой выживаемости и выручки сделать хардкорный эксклюзив, который даже себя не окупит. Сейчас я в поиске оптимального варианта для себя, и буду очень признателен, если вы, дорогие подписчики, мне поможете. Пишите в комментариях свои мысли, а на днях я опубликую опрос для тех, кто уже работает в Data Science или пока только хочет туда попасть.
#вопрос_подписчика
Впрочем, если «своим» считать то, где есть доля в выручке, то даже наша с коллегами специализация по Data Science на Coursera уже подходит под такое определение. И с учетом того, что специализации на Coursera больше нет, коммерческих онлайн-курсов у меня сейчас тоже больше нет, то запустить что-нибудь на замену нашей специализации это основной кандидат в моем short-листе «что бы сделать своего».
Вы резонно спросите: «зачем в 2023 году очередной курс по DS?». Да ни за чем, художник пишет картины так, как он видит. Если звезды примут правильное положение, картины становятся востребованы. Образование это мой формат творчества, а различные метрики - это способ оценить востребованность.
Сейчас я больше сконцентрирован на вузовском преподавании (МФТИ, Вышка) и на образовательных проектах МТС (Школа аналитиков данных, факультет ВШПИ в МФТИ совместно с Яндексом, кафедра по Gen AI в Вышке и еще пара секретных проектов, о которых позже будет известно). Там основные метрики - это количество активных слушателей, процент дохождения до конца курсов, распределение оценок на экзаменах и, что немаловажно, результат внешней валидации - какие оценки ставят студентам внешние преподаватели и успешно ли потом студенты проходят собеседования и работают. Последнее измерять очень долго, часто остается просто субъективным впечатлением «вот там и там работают наши ребята», но я работаю над этим и в какой-то момент буду понимать примерные числа.
В случае коммерческого образования все те же метрики остаются, но добавляется выручка. Можно скатиться в научпоп или инфоцыганство, и поднять метрики дохождения и выручку, но при этом уронить метрики востребованности выпускников, а можно наоборот - ценой выживаемости и выручки сделать хардкорный эксклюзив, который даже себя не окупит. Сейчас я в поиске оптимального варианта для себя, и буду очень признателен, если вы, дорогие подписчики, мне поможете. Пишите в комментариях свои мысли, а на днях я опубликую опрос для тех, кто уже работает в Data Science или пока только хочет туда попасть.
#вопрос_подписчика