[个人发展] 戏剧转码/学习心得/Part II 更新
Shepherd.S
大家好, 我叫Soledad, 坐标柏林/巴黎.
今年9月开始在巴黎Center for Research and Interdiscplinarity读跨学科研究项目 目前在学Python for Data Sciences. 我的学位虽然是Digital Sciences, 但我们学的技术主要还是为个人研究方向做准备.
背景:
2016 - 2020 在柏林学人文, 主攻戏剧. 学校是美国的传统文理学院, 唯一的科学课是Early Modern Science ( the History of Natural Philosophy). 我本人的经历也多是剧场和艺术作品这块的. 但因为自己一直对makers感兴趣, 所以常会去一些i跨学科workshops, 跟工科和理科背景的同学去做项目. 自己也非常喜欢shitty robots 和Arduino, 常看各种与此相关的youtube视频 , 也跟着朋友学了soldering.
转码原因:
1. 毕业后我想留在柏林, 介于Covid在欧洲的情况下, 我基本很难在剧场中找到工作, 因此想转型. 并且若有Master of Science的学历和能力的话, 申请funding的时候也会更容易些.
2. 我个人好奇心重, 对事物背后的逻辑非常感兴趣, 因此不排斥学些新的spheres. 除此之外我可以直接把这些能力跟我的艺术项目做连接, 让我的项目更加客观和全面, 因此我觉得可以转来试试 : )
学习安排:
- 学校课程:
因为学校本身是个研究所, 所以给我们提供了各种intro课程, 譬如data science, artificial intelligence, robotics, virtual reality. 虽然每个课程都非常短, 但起码我可以在短时间内接触不同领域的课程, 大概了解下内容体系, 之后再选择一个focus学习. 目前我们在学习Pandas. 我们学校老师多以researchers为主, 好处是教学比较灵活, 他们教的都会是目前最实用的skills, 而且因为学校少, 可以随时联络他们寻求帮助, 他们也通常能及时回复. 但缺点是每个researcher都有自己的风格和准备, 导致课堂教学比较分散和凌乱. 主要还是靠自学
-个人安排:
今年9月底开始学Python, 希望到2021年前一能掌握 Statistics, Probability & Linear Algebra概念和运用. 二是能上完 Udemy Python Bootcamp & Data Science的课程, 为明年的intern做准备.
学习心得:
课程测评 (按时间先后顺序):
Python:
1. Programming for Everyone - University of Michigan - Coursera: 入门推荐, 讲解清晰明了.
2. Python Data Structures - University of Michigan - Coursera: 新手推荐, 讲解十分有趣.
3. Using Python to Access Web Data - University of Michigan - Coursera: 这个是Python Specialization系列的第三个课程, 可惜我对html了解不多, 学起来感觉比较抽象, 因此没有完成.
4. Python Bootcamp - Udemy: 新手推荐. 比前两个python课程有更多细节. 可以边学边建立自己的library
5. Pandas - Kaggle 新手推荐. Pandas真的是非常好用!
6. Python for Data Science Bootcamp - Udemy 新手推荐, 但需要辅助学习Statistics知识. 个人觉得若没有对data和统计的基础知识而直接来学python的话, 学起来会非常抽象, 忘的也比较快.
Maths:
1. Introduction to Probability and R - Coursera: 我个人只用此来来学习Probability, 并没有学习R. 想先专注于Python. 此课程讲解清晰, 但是比较专业. 若对数学有恐惧的话, 可以选择先学习Basic Structures, 再学习这门课.
2. Basic Statistics - University of Amsterdam - Coursera - Coursera: 此课程有非常可爱的插画, 讲解也非常生动, 都是用生活中的例子来尽享讲解. 但知识点讲解的可能没有Intro细致, 所以我推荐两个课程可以先后一起上, 加强印象.
3. Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra - Coursera: 还不错, 但矩阵那块的知识我觉得需要联合Khan Academy一起学习.
推荐网站:
1.Visualize Code Execution: http://www.pythontutor.com/ 非常推荐这个网站来细化每一步代码过程. 我有时候看不理解其他人代码逻辑的时候就会用这个网站看每一步是怎么操作的.
个人规划:
- 从高三期, 就有做一些小规模的community planning 亦或是art projects, 今年也和小伙伴申请了一个给泉州农村妇女建立公共空间的项目, 现在还在等通知 : )
- 毕业后想从事EdTech PM 或是 Maker Lab PM. 但也不排斥其他方向的职位.
当前目标是拿永居, 所以会以长期合同为主. 但之后还是希望能转回theater或是humanities 这块 (个人对inclusive studies非常感兴趣).
小组学习:
学习是一个漫长之路, 自己一个人的话, 常常感觉lost. 因此想招募一些motivated的小伙伴相伴行走
人数: 第一期: 5 - 8个初学者 + 1 - 2个voluntary programmers来帮忙做Python 指导
平台: 微信群 + Notion (伙伴若有更好的协作和管理工具的话可以推荐过来)
微信用来平时沟通, 包括但不限于学习问题, 寻求拥抱 : ) 学习问题的话希望大家可以先google/baidu, 若还是有不解的话, 再具化你的问题发到群里. 虽然我们都是初学, 可能能帮到大家的不多. 但我可以每周统一搜集大家不会的问题, 发邮件给学校的instructor : )
Notion用来管理 1)每个人的学习进度, 2)课程测评, 3)学习心得.
进群后希望每个人都能简单介绍一下自己的情况, 并且说明一下自己的学习安排, 为自己设计一个短期可量化的学习进度表, 方便小组其他成员来查看进度.
规则:
每两周成员需要写一个feedback来总结下最近的学习情况. 但考虑到大家每个人进度都不同, 所以进度可以随时灵活调整. 但若你有超过一个月没写feedback的话, 那希望你可以把位置让出来给其他的小伙伴. 但希望所有的小伙伴都能早日达到心中的目标 😁
希望能找到不仅喜欢自主学习, 并且也愿意把自己的学习经验分享出来的小伙伴 🙋
最终规则会和入群小伙伴讨论后再公布出来 : )
目标: 希望通过互助群可以帮助初学者对转track的恐惧, 大家都能达到自己的目标. 同时也希望能同大家设计出一套Learning User Guide分享给其余转码小伙伴 : )
有兴趣的小伙伴可以豆邮我 : )
小组学习Updates
第一期小伙伴已于2020.11.05号找齐. 先有8名学习小伙伴, 一名experienced programmer : )
下一期招募时间还未定, 若有消息的话, 会按小伙伴留言和私信我的时间为主, 但会优先考虑已经开始用Notion记录学习情况的小伙伴. 预定每期招募8名新成员, 同时也能招到一名experienced programmer给大家进行学习规划和职业方向上的指导
感谢各位小伙伴的支持, 虽然暂时我们还不能群里相见, 但我决定把群里用的Notion学习计划表share出来给大家自行使用, 让大家也加入到这支学习队伍里面来 : )
1. Daily Track: https://tinyurl.com/y3fghjyh (打开网址后, 右上方有Duplicate的选项) 我会用此表来记录每天自己任务的完成情况
2. Resources: https://tinyurl.com/yyauj8tn 这个链接是我们小组共享的, 我也给大家给了edit, comment 和 duplicate的权限, 若小伙伴有好的资料信息的话, 也可以往上面加. 人多力量大, 学习再难也不怕 : )
3. Reflections 这个模版是学习小组会用到的反馈模版. 我给在排队的小伙伴们复制了一个模版, 你们可以在此edit, 互相陪伴和帮助对方. 第二期招募的时候, 我也会优先考虑有记录和反思学习进度的小伙伴 : ) 人多热闹了, 但学习可能还是要靠自己 💪 有需要link, 想加入Notion板块打开的小伙伴可以私信我要Notion Link
Notion只是我个人觉得用起来还不错的工具, 若小伙伴有其余工具推荐的话, 也可以推荐给我 : )
第一期反馈 (2020.11.06 - 2020.12.06)
1. 大家为Resources共贡献了 32 个 条目: Python 12个, Data Science 8个, Maths 6个, Machine Learning 3个, Git 2 个, Productivity 1 个🌯
2. 群里的学习内容包括Data Analytics, Python, Machine Learning, Statistics Learning, Discrete Maths 🍱
3. 除一位小伙伴因事请假外, 其余7位小伙伴都完成了一个月4次的学习记录, 3位小伙伴完成了月记录 🍯
群里是个夸夸群, 每周日都很期待看到其他小伙伴的分享, 跟着小伙伴们一起学习进步
第二期开始运行, 依旧是8位小伙伴, 1位volunteer 第二期会和第一期小伙伴在同一个微信群里交流.
入群标准: 5个名额以帖子底下留言顺序为主, 2个名额给已有相关方向的经验, 1个名额给已有学习记录的小伙伴.
祝大家学习愉快! 下次见
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