tl;dr: пробовал больше одного формата, лучше всего зашло сидеть в закрытой комнате с лектором, ну или на крайняк читать что-то глазами. Если наши интересы имеют точки пересечения, вам может быть полезен данный пост. Если захотите что-то обсудить, да и вообще, – пишите в тви / гиттер.

Субъективный топчик

Летние воркшопы УКУ

• что: Летние воркшопы УКУ.
• формат: а-ля летняя школа (хотя у них это еще отдельное мероприятие). Собираем группу людей, каждый день садим их в класс, приводим преподавателей, полдня лекций, полдня практики.
• плюсы:
  1. за неделю закачали огромное количество знаний, что самостоятельно осваивал бы на порядок дольше.
     • роадмап/пайпалайн с кучей статей / слайдов / воркбуков, что стоит еще изучить
     • знакомства с замечательными людьми и буст вашей мотивации.
     • отличный современный кампус
     • замечательные приглашенные преподаватели
• минусы
  1. туда непросто попасть, я не в первый раз подавался, наконец-то взяли, и то я был не их первым выбором
     • при озвучивании идей изучать CS/DS в УКУ готовьтесь услышать очень тупые шуточки / непонимающие взгляды и прочая

Если есть возможность (а она будет не у всех, там таки 💰), подумайте поучаствовать в летних/зимних воркшопах, школах, или даже махнуть на полтора года магистратуры – программа выглядит 🔥.

Practical Common Lisp

• что: Practical Common Lisp
• формат: одна из лучших книг о языках и околотого, что я дочитал от начала до конца. [Кажется, следующим постом будет что-то в духе “мои полгода с Common Lisp”.]
• плюсы: не тухлое изложение, с полезными сниппетами, начиная почти с первой страницы, не особо заостряется внимание на каких-то исторических и не сильно полезных вещах, даются алгоритмы решения типичных проблем, зачатки философии использования инструментом
• минусы: мало речи о настройке окружения (можно посмотреть на portacle, например), чуточку в стороне осталась экосистема quicklisp‘a, по ощущениям

В лиспе, в общем-то, можно увидеть, если смотреть, динамический язык, который одним из первых начал (и продолжает!) использовать кучу фич, к которым мы привыкли (optional/keyword аргументы, GC, работа с неймспейсами), при этом имеет пару своих особенностей (особая объектная модель, работа с рестартами / исключениями) и все равно поможет создавать код как close to the metal так и используя высокоуровневые абстракции.

Курс от ODS

• что: Открытый курс машинного обучения.
• формат: набор лекций в письменном виде (хотя были еще и видеозаписи лекций) + набор jupyter воркбуков с исполняемыми примерами из лекций / домашними заданиями + централизованая проверка домашек (с дедлайнйами) через гугл формы + чатик участников и коучей.
• плюсы: стоит $0. Хороший баланс между “навалим формул, ничего не ясно” ↔ “вот, импортим либу, все работает”. Обсуждения в чате заставляли глубже осознавать материал (“а и правда, об этом я не думал 🤔”), или добавляли еще более понятных объяснений / подсказки по коду. Также индивудальные проекты и соревнования каггл инкласс добавляли элемент азарта и “все как у взрослых”.
• минусы: довольно высокий темп, под конец так и вообще, все дедлайны наступают примерно в один и тот же момент; было некоторое количество вопросов к домашкам и их проверке, какие-то оргмоменты, но это все мелочи

Скоро будет новый запуск. И да, если что, в курсе нет нейроночек и дип-лернинга. Показательно с точки зрения мотивации/статистики: первую домашку сдало 1300 людей, последнюю – 136. 🤔

Все остальное

В общем-то, субъективный топ на этом можно заканчивать. За кадром остались

1. ридинг клабы, что мы проводили один и второй раз (и я надеюсь, соберемся проводить еще). Главной проблемой тут является низкий % дошедших до конца. Книги, что выбирали, были очень фундаментальны и мне сложно передать warm fuzzy feeling от понимания отдельных важных концепций / кусков материала из книг. Курсы по этим же книгам, субъективно, чем-то схожи с другими адаптациями: или разбавляют повторениями, чтобы было понятно всем, или вырезают отдельные арки сюжетов, что не вписываются по времени
   • замечательная книга, которая первая выскочила у меня при идеях подводить итоги – говори и показывай
   • оффлайн курсы котанов по жсу, я помогал ^_^
   • комьюнити и его жизнь, там тоже были интересные встречи, доклады, завтраки, афтепати и сопутствующая движуха
   • курсера, которая иногда, кажется, не стоит тех денег, что просят за специализацию, но добавляет кучу эндорфинов при успешном вписании той одной / двух строчек когда, что необходимых для выполнения задания
   • полусистематическое выделение 5-15 минут в день на то, чтобы поднять скиллы владения инструментом – очень полезная инвестиция (отдельные схожие мысли на тему не так давно видел тут)
   • pydata – кажется, сейчас это мой уровень, не сильно академичен, не сильно казуальный, есть интересные проекты и инсайты, больше полудюжины докладов оттуда посмотрел. Другой конфой из недавних откуда я так смотрел доклады был KharkivJS 2017 – тоже рекомендую.
   • статьи на arxiv. Вообще следить за тем, что там на almost bleeding edge (да, не все понятно, но хотя бы создается ощущение, что что-то куда-то двигается + какие-то границы неизведанного / представление о возможном меняется)
   • про питон, но лень
   • про воркшопы, как человек, что проводил и ходил на некоторые: самое сложное, это помнить, что к ним нужно готовиться заранее дома. А еще хорошо бы фиксировать версии зависимостей или иметь понимание, как их обновить по-быстрому
   • ивенты от Meetup Tonight & UDS
   • активити связанные не с CS/DS/AI, но про это тут не будем, хотя всегда можете спросить меня напрямую

Что дальше?

Применять скиллы на практике для чего-то полезного, ну или для фана, строить вещи, делиться опытом, пытаться вдохновлять людей. Очень уж понравился формат летней школы и курсов без присмотра, может, получится что-то похожее запустить и на базе котанов по какой-то новой теме.

C’ya 😸