лошадь в ванне с огурцами мем
Тян и лошадь в ванной с огурцами
Вдохновившись постом про «лошадь» в ванной с «огурцами» я решил воссоздать в мире Fallout 4 другой вариант этого локального мема, а именно поместить в ванну тян и к ней же лошадь. Однако, возникло сразу несколько проблем!
Во-первых, каноничных тян в Бостонской пустоши не водится и пришлось проводить кастинг, чтобы выбрать наиболее лучший вариант. Товарищем @Famfrit, было предложено изыскивать таланты среди рейдеров, я посчитал это разумной идеей. Но к сожалению на кастинг явились лишь трое и только двое женского пола. К тому же одну из потенциальных тян разорвало на части в процессе прослушивания, так что выбирать не приходилось и я просто потащил тело восходящей звезды в Сэнкчуари, где и решил устроить эту экспозицию.
Собрав в кучу тян, лошадь и примерно три сотни огурцов (примерно потому, что я случайно съел неопределенное количество в процессе), я был крайне рад, что у меня есть хотя бы ванна! Настоящая ванна, а не какое-нибудь так корыто, тут все по-честному!
Далее следовала большая работа, по укладыванию всех действующих лиц в одну ванну. Выяснилось, что олениха не влезает в ванную даже одна, даже если отрубить ноги. Я долго пытался, правда. Вариант с использованием только головы тоже пришлось отбросить, так как после отрубания от тела она теряла возможность взаимодействовать с кукурузой и просто проваливалась через нее на дно ванны, так что пришлось опять пойти на компромисс и положить оленя рядом с ванной.
Но и здесь все оказалось не так просто, в устойчивое положение голова оленя долгое время не вставала, но через час-другой мне все-таки удалось сделать несколько снимков.
Ну и как говорится, без лишних слов, представляю вашему вниманию правую голову оленихи и налетчицу в ванной с кукурузой!
Лошадь в ванне с огурцами мем
Дата сайентист — человек, который умеет в магию, дрессирует роботов и может, кажется, узнать абсолютно любую информацию. Например, сколько раз в день на Пикабу пишут слово «кот». В отличие от аналитика данных, дата сайентист чаще общается не с людьми, а с машинами. Поэтому для него открыты пути, по которым аналитики с классическими алгоритмами и статистикой не пройдут. Две сотрудницы Пикабу прошли бесплатный вводный курс сервиса онлайн-образования Яндекс.Практикум «Специалист по Data Science» и рассказывают о своих впечатлениях. Спойлер: опыт в IT правда не нужен, но цифр будет много.
Когда правят внезапный баг, а дедлайн по запуску проекта уже прошел
УЧАСТНИК ЭКСПЕРИМЕНТА #1.
Кира, проджект-менеджер Пикабу, не очень в теме IT
Меня зовут Кира, в Пикабу я менеджерю крупные рекламные проекты. Часто взаимодействую с разработчиками: ставлю им задачи и подглядываю за ходом работы — естественно, у меня есть некоторые базовые знания из разных областей программирования. Могу сверстать простой лендинг, найти ошибку (если повезет), представляю, что такое Docker Compose, но понятия не имею, как это работает.
Курс «Специалист по Data Science» начинается с бесплатного блока «Python и анализ данных». Мне казалось, что для бэкенда и уж тем более анализа данных нужна усидчивость 100 лвл и серьезно повернутые в сторону математики мозги. Раз уж Яндекс.Практикум дает такую возможность, настало время проверить, так ли это.
Я слышала, что Питон, с которого стартует изучение анализа данных, достаточно человеческий язык программирования. А еще очень хочется понять, чем же занят самый загадочный человек в команде, умеющий во всякую магию (это я про дата сайентиста), и как аналитики получают внятные стройные результаты из огромного массива цифр.
В первом бесплатном модуле курса «Специалист по Data Science» (19 уроков) вы познакомитесь с основами Python: узнаете, как выводить текст на экран, создавать переменные и выполнять с ними математические операции. Все это через практику. С первых уроков вы будете анализировать реальные данные и в конце сделаете отчет. Подробнее о программе.
Судя по описанию, на вводный блок дается около 20 часов — это десять тем с разным количеством уроков. Планирую заниматься каждый день по два часа и справлюсь дней за десять, ну, максимум — за пару недель. Выглядит не очень сложно.
«Получив данные, аналитик не сразу бросается что-нибудь делать. Для начала он смотрит на таблицу, соображая, что это такое. Эта созерцательная часть необходима», — цитата из начала вводного курса.
С первого занятия стремительно погружаемся в математику. Вы радостно выполняете два простых первых задания, а потом получаете таблицу.
«Купил айфон а чо с ним делать
где кнопки чтобы нажимать
и как мне позвонить Сереге
а вот и он звонит и чо»
Спустя несколько минут все становится ясно, но первый ступор никуда не деть. Тем, кто напрочь забыл математику (как я), поначалу все это кажется страшным, потому что Яндекс.Практикум не дает готового решения. Если не справились с заданием с первой попытки — берите подсказку и страдайте думайте дальше. Вы должны прийти к решению сами, и это на самом деле хорошо для тех, кто ленится (как я) и сразу заглядывает во все подсказки.
Кошка — главный помощник в борьбе с переменными
Как только справилась с испугом, дело пошло быстро: за час-полтора я закончила 14 из 19 уроков вводной темы. Взяла паузу с уверенностью, что закончу завтра. Ага.
Я забила на целую неделю, не делайте так. Вернуться к курсу спустя время, когда жесткий диск мозга уже переполнился и стер лишнюю информацию, и осознать, что ничего не понимаешь, — не самое приятное ощущение. Радует, что можно всегда вернуться к материалам предыдущих уроков и вспомнить. А еще есть вот такая карта, которая автоматически заполняется с каждым пройденным уроком.
Не сказать, что в вводной теме много материала, но базовые вещи усваиваешь. Я узнала о нескольких базовых функциях Питона, понимаю, что такое аргументы и переменные, могу выводить все это на экран и чувствую себя великолепно.
Решила не повторять ошибок и сразу приступила к следующей большой теме «Циклы и списки», тем более на нее заявлено аж три часа. Объем информации поначалу испугал, но оказалось, что читать теорию дольше, чем выполнять практику. Тому, кто в совершенстве владеет Ctrl+C и Ctrl+V, как говорится, все по плечу. Нет смысла печатать код от начала до конца, когда можно брать и изменять код из теории. Это вам не с доски списывать, поэтому я справилась с модулем за полтора часа.
После внезапно набранного темпа я отвратительно завязла на «Операциях с таблицами». Видимо, из-за того, что я быстро проскочила введение и не сильно глубоко вникала.
В этой теме я впервые испытала новый, ни с чем не сравнимый опыт. Я сидела над одним заданием 20 минут, написала 30 строчек кода, нажала на кнопку «Проверить» и результат был ПОЧТИ таким, как нужно, но все-таки нет. И вот спустя еще 15 минут, когда наступил тот самый момент и стало понятно, что всю эту мутотень можно было решить одной строчкой, я просто:
Зато в полной мере осознала, почему разработчики ненавидят офисы: стоит отвлечься хоть на минуту — и все, капец нашей тарантайке, собрать вновь мысли в кучу сложно. Самое забавное, что задачу можно решить разными способами, но в задании требуют именно тем, который вы сейчас изучаете. Фактически задание я выполнила правильно, НО НЕПРАВИЛЬНО!11 Нет, я не плачу, это просто дождь.
Отмечу, что после каждого пройденного этапа Яндекс.Практикум дает шпаргалку — вот такую. Но также отмечу, что отчаянно не хватает общей подсказки на весь пройденный материал в одном файле.
Совет: не останавливайтесь на выполненном задании. Остановитесь на середине — так завтра будет проще вспомнить, что вообще происходит.
Все, что было до темы «Pandas для анализа данных», — циклы, списки, таблицы, условия, функции и операторы — можно охарактеризовать как боль и страдания, занимающие ровно столько времени, сколько и заявлено в курсе. Изучение же библиотеки Pandas (это пятая тема из десяти) прошло легко и интересно. Отдельный респект: представить данные в таблице на примере морского боя — хитро!
После всех ужасов работа с Jupyter Notebook (восьмая тема) — слезы счастья на глазах. Тут-то я и поняла, как много значит для работы инструмент. Эта мини-тема из одного урока нужна, чтобы подготовить вас к работе над самостоятельным проектом.
Я, увидевшая проект
В итоговом проекте Яндекс.Практикум предлагает изучить, как популярность разных музыкальных жанров зависит от времени суток и дня недели, и заодно проверить знания, приобретенные на курсе. Проект состоит из пяти этапов, итоговый результат можно добавить в портфолио. Сразу скажу, что это самое интересное задание курса. Я потратила на него больше трех часов (возможно, намного больше, но затуманенный мозг, не получавший такой нагрузки со времен универа, просто не зафиксировал остальное).
Немного разочаровывает оформление финального проекта: ты можешь пролистать в конец документа и узнать рабочие гипотезы заранее. А мы тут, знаете ли, чахнем над кодом не только для получения знаний, но и из любопытства.
В целом от такого формата обучения остались в основном положительные эмоции: учишься тогда, когда удобно и нужно тебе, а сам материал подан доступно. Вас научат не только собирать данные, но и качественно их обрабатывать, делать грамотные выводы, расскажут, что такое функции, аргументы и операторы, что такое принцип GOGO, как работать с библиотекой Pandas и оформлять работу в Jupyter Notebook. В финале вы выполните реальный проект по анализу данных, закрепите полученный материал, выберете профессию аналитика данных или дата сайентиста — и получите программу для дальнейшего развития в ней. Звучит как амбициозный план!
Бесплатная вводная часть одинакова как для аналитиков, так и для сайентистов. Если вы выберите аналитику, то продолжите углубляться анализ данных, а если data science — свернете в увлекательные дебри с большим количеством кода и крутыми возможностями.
Что могу посоветовать: внимательно читайте задания, чтобы не чувствовать себя глупо, когда застрянете на задании. Если с внимательностью сложно, дружелюбная поддержка всегда поможет. Но без усидчивости и внимательности в аналитике никуда. Успехов, уверена, что вы справитесь!
УЧАСТНИК ЭКСПЕРИМЕНТА #2.
Настя, тестировщик Пикабу, работает в IT-команде
Меня зовут Настя, и я QA-инженер Пикабу. В профессию я попала неслучайно. Мой знакомый заметил мою страсть к поиску ошибок. Бывало, верстка какого-нибудь сайта мозолила мне глаза, и я отправляла ему скрины со своими комментариями. Он убеждал попробовать себя в тестировании, а я отнекивалась: думала, в QA высокий порог входа, и вообще это люди-перфекционисты и граммар-наци. В общем, не про меня. Продолжала работать в далекой от IT сфере и не любить свою работу.
Однажды, как это бывает, решила все бросить и попробовать — так я попала в IT, а через какое-то время устроилась в Пикабу. Так вот, первый совет: не ждите подходящего момента или знака свыше, просто берите и делайте. Когда мне предложили протестировать курс Яндекс.Практикума «Специалист по Data Science», я последовала своему же совету — взяла и попробовала. Почему бы и нет? Люблю учить новое.
Мои помощники в обучении — Король-лич и Печенюх
Я часто прохожу онлайн-курсы, но быстро разочаровываюсь: они либо пустые, либо скучные, либо слишком сложные. Преимущество Яндекс.Практикума — можно «попробовать» и решить, хотите продолжать (и платить) или не очень.
В первых уроках знакомишься с платформой. Пишут, что если столкнетесь с багами, можно написать в техподдержку. Очень хочется найти хоть какой-то баг, но держу себя в руках. Хотя один момент все же подбесил: когда нажимаешь на «следующее задание» в таблицах, то задание иногда открывалось не с начала, а сразу с таблицы.
Удобство номер раз: если застряли на задании, можно там же открыть подсказку. Забегая вперед: помощь гугла мне ни разу не понадобилась. Подсказок хватило. После семи уроков платформа предложила сделать паузу и вспомнить, что я изучила. От перерыва вежливо отказалась — я только-только разогналась. Если честно, задания были простые. Думала, осилю 19 уроков за час. Пока не дошла до глав, где нужно писать код. Да, так сразу.
Проглотила вводную часть за пару часов. Было бы быстрее, но не могла запомнить, что функция format() требует двойную скобку. Еще не хватало внимательности: написала код правильно, но забыла добавить слово «человек». Искала ошибку в самом коде, а надо было в словосочетании.
Следующие две темы «Списки и циклы» и «Операции с таблицами» дались не так бодро — вместо отведенных на них пяти часов я потратила шесть *harold_pain*. Задания в Практикуме необычные: допустим, анализируешь использование эмодзи в разных соцсетях. Попутно учишься собирать данные в таблицах, регулировать длину строк и списков, добавлять столбцы оформлять тексты, выводить информацию на одной строке — все это требует повышенной концентрации. Здесь я попала в ловушку буквы «ё»: мне не засчитали ответ из-за того, что я использовала «е» вместо «ё» — обидно, знаете ли. Ну вот кто сейчас пользуется этой буквой?
То самое задание, где меня подвела буква «ё»
Официально заявляю: «Условия и функции» — одна из самых сложных для меня тем, потратила на нее четыре часа. Изучила функции с несколькими аргументами, переменные, операторы и формулировать выводов на основе фильмов, получивших «Оскар» за последние 30 лет (я уже говорила, что задания нетипичные?).
После предыдущей темы изучение Pandas пролетело. Студентам дают не готовые данные, а разрешают вписать свои — пять музыкальных групп или исполнителей и пять треков. На своих примерах интереснее! Пошла по классике: Queen, Nirvana, Kiss, Ramones и Madonna.
Полезнее всего, как мне кажется, тема «Переработка данных» — о том, как найти и избавиться от «мусора» в данных, отсортировать их и превратить в красивый ровный отчет. Это как убраться дома, аж полегчало после этих заданий. Работы с проектом Jupyter Notebook сразу не задалось: я долго не понимала, где ошибка, и злилась на себя.
Последняя тема без заданий — «Выбор профессии». Наконец-то открывается тайна, в чем разница между аналитиком данных и дата сайентистом. Курс предлагает выбрать направление: можно углубиться в аналитику (полгода обучения), а можно уйти в машинное обучение и стать специалистом по Data Science (восемь месяцев). При этом стоимость неизменна — около 10-15 тысяч рублей в месяц в зависимости от выбранной программы и способа оплаты.
Три весомых отличия data analyst от data science:
1. Аналитик данных исследует и анализирует «боли» бизнеса и помогает принимать решения. Если классических алгоритмов недостаточно, нужно машинное обучение — тогда в дело вступает дата сайентист, который знает и анализ данных, и математику, и машинное обучение.
2. Аналитик больше общается с людьми, а специалист по Data Science с машинами.
3. Аналитик работает со статистикой, дата сайентист — с машинным обучением: для этого нужны знания линейной алгебры и численных методов.
Формат обучения в Практикуме легкий: я плохо воспринимаю информацию на слух, вебинары мне не заходят, а текст и практика самое то. С первыми уроками без проблем бы справилась моя мама — настолько все разжевано. В интерфейсе мне не хватило прогресс-бара — шкалы с процентами, где видишь свой прогресс (это мотивирует) и затраченное время. По моим подсчетам на курс ушло «чистыми» чуть больше недели: две пары выходных, когда занималась с утра до вечера, и несколько будних вечеров — после работы заставить себя учиться было тяжко.
Я перед тем, как приступить к учебе, и после недели в аналитике
Теперь я умею создавать и использовать переменные, преобразовывать float в int (и наоборот), проводить операции с таблицами, отсеивать «мусорные данные», анализировать, работать с библиотекой Pandas и немного Jupyter Notebook. Применимо ли это в моей работе? Не уверена, но понимать аналитиков Пикабу станет чуточку проще. Хотя не знаю, стоило ли для этого проходить 20-часовой курс.
Курс «Специалист по Data Science» рекомендую всем, кто хочет сложить мнение о Python и Data Science. Поначалу айтишный бэкграунд не нужен, разве что вспомнить, как умножать и делить, а вот с третьей темы даже для человека из IT начинается жара. Главное, я поняла, что цифры и аналитика — это не мое. Зато я нашла свою маленькую любовь в виде Питона и хочу двигаться в этом направлении. Возможно, без курса я бы еще долго не добралась до языков программирования. Продолжу учиться в свободное время: уже записалась на аналогичный вводный курс по Python-разработке. Удачи! И помните: берете и делаете.
Если убеждены, что далеки от IT и математики, а любые цифры наводят на вас ужас — это не помешает попробовать себя в Data Science. Курс начинается с азов и не требует специфических знаний (даже опыт работы в IT не сильно поможет, если не знакомы с Python и аналитикой), только желание учиться и щепотку терпения.
Сейчас в Яндекс.Практикуме можно освоить профессию разработчика, интернет-маркетолога, дата сайентиста или прокачать востребованный навык, допустим, разговорный английский. А главное, любой из курсов вы можете бесплатно протестировать: пройти вводную часть, состоящую из нескольких тем, чтобы понять, насколько вам подходит направление и такой формат обучения.
Лошадь в ванне с огурцами мем
Два англичанина идут по улице, вдруг видят лежит дохлая лошадь.
Один другому говорит:
— Давай отнесем её ко мне домой и положим в ванную.
— А вот мы её положим, сами сядем пить чай, и тут войдет мой слуга Джон. Я ему скажу: «Джон, сделай мне ванну», он уйдёт потом придёт и скажет: «Но там же дохлая лошадь, сэр!», а я ему скажу: «Я знаю, Джон»…
Отнесли они эту лошадь, сидят пьют чай, входит Джон.
— Джон, сделай мне ванну.
Джон уходит, через несколько минут возвращается.
— Но там же дохлая лошадь!
Деревенский косплей, бессмысленный и беспощадный.
Парадокс
Это раньше были кони в яблоках, а сейчас они в огурцах и не спрашивай почему.
Коню из ванны с огурцами тоже нужен отдых. Будьте же людьми!
Выкусите!
Мем про лошадь в ванной с огурцами: начало
нашел здесь: https://www.youtube.com/watch?v=gTNHyKarGco&t=7m50s
мемчик прикольный, но не мог понять: почему. теперь понятно
Тян и лошадь в ванной с огурцами
Вдохновившись постом про «лошадь» в ванной с «огурцами» я решил воссоздать в мире Fallout 4 другой вариант этого локального мема, а именно поместить в ванну тян и к ней же лошадь. Однако, возникло сразу несколько проблем!
Во-первых, каноничных тян в Бостонской пустоши не водится и пришлось проводить кастинг, чтобы выбрать наиболее лучший вариант. Товарищем @Famfrit, было предложено изыскивать таланты среди рейдеров, я посчитал это разумной идеей. Но к сожалению на кастинг явились лишь трое и только двое женского пола. К тому же одну из потенциальных тян разорвало на части в процессе прослушивания, так что выбирать не приходилось и я просто потащил тело восходящей звезды в Сэнкчуари, где и решил устроить эту экспозицию.
Собрав в кучу тян, лошадь и примерно три сотни огурцов (примерно потому, что я случайно съел неопределенное количество в процессе), я был крайне рад, что у меня есть хотя бы ванна! Настоящая ванна, а не какое-нибудь так корыто, тут все по-честному!
Далее следовала большая работа, по укладыванию всех действующих лиц в одну ванну. Выяснилось, что олениха не влезает в ванную даже одна, даже если отрубить ноги. Я долго пытался, правда. Вариант с использованием только головы тоже пришлось отбросить, так как после отрубания от тела она теряла возможность взаимодействовать с кукурузой и просто проваливалась через нее на дно ванны, так что пришлось опять пойти на компромисс и положить оленя рядом с ванной.
Но и здесь все оказалось не так просто, в устойчивое положение голова оленя долгое время не вставала, но через час-другой мне все-таки удалось сделать несколько снимков.
Ну и как говорится, без лишних слов, представляю вашему вниманию правую голову оленихи и налетчицу в ванной с кукурузой!
Лошадь в ванне с огурцами мем
Два англичанина идут по улице, вдруг видят лежит дохлая лошадь.
Один другому говорит:
— Давай отнесем её ко мне домой и положим в ванную.
— А вот мы её положим, сами сядем пить чай, и тут войдет мой слуга Джон. Я ему скажу: «Джон, сделай мне ванну», он уйдёт потом придёт и скажет: «Но там же дохлая лошадь, сэр!», а я ему скажу: «Я знаю, Джон»…
Отнесли они эту лошадь, сидят пьют чай, входит Джон.
— Джон, сделай мне ванну.
Джон уходит, через несколько минут возвращается.
— Но там же дохлая лошадь!
Деревенский косплей, бессмысленный и беспощадный.
Парадокс
Это раньше были кони в яблоках, а сейчас они в огурцах и не спрашивай почему.
Коню из ванны с огурцами тоже нужен отдых. Будьте же людьми!
Выкусите!
Мем про лошадь в ванной с огурцами: начало
нашел здесь: https://www.youtube.com/watch?v=gTNHyKarGco&t=7m50s
мемчик прикольный, но не мог понять: почему. теперь понятно
Тян и лошадь в ванной с огурцами
Вдохновившись постом про «лошадь» в ванной с «огурцами» я решил воссоздать в мире Fallout 4 другой вариант этого локального мема, а именно поместить в ванну тян и к ней же лошадь. Однако, возникло сразу несколько проблем!
Во-первых, каноничных тян в Бостонской пустоши не водится и пришлось проводить кастинг, чтобы выбрать наиболее лучший вариант. Товарищем @Famfrit, было предложено изыскивать таланты среди рейдеров, я посчитал это разумной идеей. Но к сожалению на кастинг явились лишь трое и только двое женского пола. К тому же одну из потенциальных тян разорвало на части в процессе прослушивания, так что выбирать не приходилось и я просто потащил тело восходящей звезды в Сэнкчуари, где и решил устроить эту экспозицию.
Собрав в кучу тян, лошадь и примерно три сотни огурцов (примерно потому, что я случайно съел неопределенное количество в процессе), я был крайне рад, что у меня есть хотя бы ванна! Настоящая ванна, а не какое-нибудь так корыто, тут все по-честному!
Далее следовала большая работа, по укладыванию всех действующих лиц в одну ванну. Выяснилось, что олениха не влезает в ванную даже одна, даже если отрубить ноги. Я долго пытался, правда. Вариант с использованием только головы тоже пришлось отбросить, так как после отрубания от тела она теряла возможность взаимодействовать с кукурузой и просто проваливалась через нее на дно ванны, так что пришлось опять пойти на компромисс и положить оленя рядом с ванной.
Но и здесь все оказалось не так просто, в устойчивое положение голова оленя долгое время не вставала, но через час-другой мне все-таки удалось сделать несколько снимков.
Ну и как говорится, без лишних слов, представляю вашему вниманию правую голову оленихи и налетчицу в ванной с кукурузой!