Czy warto iść na studia podyplomowe? Moja historia akademicka

Jako że zbliża się czas zapisów na studia podyplomowe chciałabym się wypowiedzieć czy moim zdaniem warto na nie iść. Napisałam już post o studiach podyplomowych na które ja uczęszczałam – „Analiza Danych – Data Science” na AGH, ale dzisiejszy wpis celuje w bardziej ogólną wypowiedź co sądze na temat takich studiów.

Nie będę szła w retorykę “po co płacić za studia, skoro masz tę wiedzę za darmo w internecie”. Ja rozumiem po co się idzie na studia – samo ustrukturyzowanie tej wiedzy jest już warte tego, aby zapłacić za to pieniądze. Jest dużo plusów studiowania, których nie osiągniemy poprzez naukę online lub robienie pojedynczych kursów:

  • ustrukturyzowanie i organizacja tematów 
  • regularne zajęcia, zadania domowe i projekty wymuszające regularną naukę
  • ciągły dostęp do specjalistów
  • poznanie ludzi i networking
  • papier do CV

Zatem fakt, że istnieją plusy z bycia na tych studiach jest oczywisty – ale zamiast poprzestać na tych plusach przed podjęciem studiów sugerowałabym odpowiedzenie sobie na dwa dodatkowe pytania:

  1. Po co idziesz na te studia? Czy studia pozwolą ci uzyskać ten cel? Jeżeli chcesz zostać DS, to czy samo uczęszczanie na studia będzie wystarczające, aby zrealizować ten cel?
  2. Czy jest jakaś alternatywa dla tych studiów? Czy jest coś, co spełniłoby powyższe punkty, a mimo wszystko byłoby lepszym rozwiązaniem?

Tak szczerze to ja mam tylko jeden, aczkolwiek dość poważny problem z jakimikolwiek studiami w Polsce – polskie środowisko akademickie.

WYTŁUMACZENIE! Miałam kilka podejść do napisania tego posta – od próby bycia całkowicie obiektywną do jakiegoś skrajnego wypluwania osobistego żalu. Chciałabym się podzielić moją ogólną opinią na temat studiów podyplomowych, ale nie jestem w stanie napisać tego artykułu subiektywnie. Wypluwanie moich osobistych żalów to nie jest kierunek w jakim zamierzam rozwijać tego bloga, ale temat studiów i środowiska akademickiego jest mi zbyt bliski, wręcz na mnie ciąży – czuję, że muszę wytłumaczyć skąd u mnie tyle hejtu i jednoznacznej opinii.

Nie chcę też nikogo urazić – mam wielu przyjaciół, znajomych i współpracowników (w tym osoby, które podziwiam) po doktoratach. To nie są osoby, do których będę się odnosiła – zresztą wiem, że nie muszę im tego tłumaczyć. Ten tekst przytacza problem z ogółem, ze środowiskiem akademickim jako systemem i z powszechną patologią jaka w nim występuje.

Moja opinia nie wynika z jednych studiów podyplomowych lub pojedynczej sytuacji na uczelni – wręcz przeciwnie – byłam związana ze środowiskiem akademickim przez wiele lat i pokładałam w nie dużo nadziei. Studiowałam neurobiologię na UJ i już gdzieś w połowie licencjatu podjęłam decyzję o podążaniu karierą naukową. Od tego czasu zaczęłam aktywnie działać w tym kierunku, tak, aby finalnie dostać się na dobry doktorat – chodziłam po godzinach do labów, angażowałam się w dodatkowe projekty, jeździłam po praktykach w Polsce i za granicą, uczestniczyłam w konferencjach naukowych. 

Kluczowe w tej historii jest to, że często zmieniałam otoczenie – byłam w kilku labach w Polsce, a także w Niemczech, Holandii, Szkocji i Hong Kongu. W każdym miejscu coś mi się nie podobało, a perspektywa wyjazdu w kolejne dawała mi ponowną nadzieję, że tam już będzie lepiej. Dzięki temu zobaczyłam jak wygląda wiele zespołów, wiele projektów i poznałam warunki pracy wielu ludzi. Koniec końców na doktorat się dostałam, ale zrezygnowałam z niego po paru miesiącach. Później jeszcze chwilę pracowałam w jednym projekcie, gdzie mój ówczesny szef sprowadził mnie na dno psychiczne, i moja kariera naukowa dobiegła końca. 

Po „karierze” akademickiej zainteresowałam się już analizą danych – uczyłam się sama z kursów online, znalazłam pierwszą pracę jako analityk excelowy i stwierdziłam… że zapiszę się na studia podyplomowe “Analiza Danych – Data Science” na AGH. Dlaczego wróciłam na studia mając tak złe doświadczenia? Jak zawsze: liczyłam, że będzie lepiej. Myślałam, że studia podyplomowe z założenia są prowadzone przez osoby pracujące w biznesie, a nie zwykłych nauczycieli akademickich. Myślałam, że na uczelni technicznej jest inny poziom. Myślałam, że jak się płaci to “się wymaga”. Okazało się jednak, że moje doświadczenie na AGH okazało się być wisienką na torcie dla poprzednich przygód… wszystkie złe wspomnienia wróciły, dodatkowo wzmocnione kosztem wydanych pieniędzy i niedospania w weekendy.

Epizod ze studiami podyplomowymi na AGH wywołał u mnie potrzebę założenia bloga i podzielenia się ze światem, że nie warto marnować na ten program czasu i pieniędzy. Ale co mnie najbardziej w tym wszystkim drażniło? Przecież przeszłam przez wiele kursów online na które wywaliłam pieniądze w błoto, a jednak nie miałam potrzeby zakładać bloga, żeby przed nimi ostrzegać. Co zatem było takiego wyjątkowego w przypadku AGH?

Zwykłe akademickie wywyższanie się i chamstwo.

Jestem w stanie znieść miernotę merytoryczną. Jestem też w stanie wytrzymać, gdy inni ludzie czują się lepsi od innych. Ale nie jestem w stanie znieść tych dwóch rzeczy jednocześnie.

Przykład? Zajęcia w sobotę na 8:30. Grupa 20 osób czeka na zajęcia, prowadzący nie przyjechał. Idziemy do prowadzącego z grupy równoległej, on także zaskoczony obecną sytuacją – po jakimś czasie udaje się znaleźć numer do brakującego prowadzącego -> telefon -> po 15 minutach od telefonu pojawia się na uczelni (ale cała sytuacja trwa 1.5h). Wchodzi, i k*rwa nic – ani przepraszam, ani pocałuj mnie w dupie – zaczyna sobie prowadzić zajęcia jakby nigdy nic.

Koleś ewidentnie zapomniał, że prowadzi zajęcia w ten dzień – trochę słabo, no ale cóż, zdarza się, każdy może się pomylić – ale zamiast normalnie przyjść, przeprosić, wytłumaczyć się i zacząć zajęcia, to udaje, że nic się nie stało. 20 osób wstaje na poranne zajęcia w weekend, po czym czeka 1.5h na prowadzącego – trzeba być zwykłym bucem, żeby nie przeprosić w takiej sytuacji.

Co mnie wkurza w świecie akademickim?

1. Zajęcia są prowadzone przez osoby, które nie pracują w biznesie

Myślę, że nikomu nie trzeba tłumaczyć, że teoria różni się od praktyki. Nauczyciele akademiccy to teoretycy. ML w biznesie różni się od ML w nauce – większość firm nie tworzy nowych algorytmów uczenia maszynowego od nowa, ale implementuje gotowe rozwiązania dostosowując je do własnych przypadków. Aby osiągnąć sukces w komercyjnym środowisku bardziej liczy się praktyka, czyli wiedza jaki model zastosować do danego problemu, a nie rozkładanie algorytmów na czynniki pierwsze. Osoba, która nigdy nie pracowała w prywatnej firmie nie będzie w stanie przekazać wiedzy, która liczy się w biznesie.

2. Brak dobrej dydaktyki

To, że ktoś zna się na temacie nie znaczy, że jest w stanie nauczać go inne osoby. Wiedza z danej dziedziny jest potrzebna, ale nie jest wystarczająca, aby zostać dobrym dydaktykiem. Czas spędzony na wykładzie lub ćwiczeniach ze złym dydaktykiem jest czasem zmarnowanym – będziecie musieli przyswajać ten sam materiał jeszcze raz w innej formie.

3. Brak organizacji

Co z tego, że macie zorganizowany cały program z wszystkimi tematami potrzebnymi do zostania DS, skoro nie są one ze sobą połączone i wzajemnie się nie uzupełniają? Każdy prowadzący jest własnym sterem, żeglarzem i okrętem, przez co mało interesuje się materiałem na innych zajęciach. Ma swoją wizję, co chce przekazać, obojętnie czy powoduje to luki w edukacji czy bezsensowne powtarzanie tych samych zagadnień. 

Jak studiowałam neurobiologię to miałam wrażenie, że przeskoczyliśmy od “jeszcze macie czas, żeby się tego nauczyć” na licencjacie do “to już na pewno mieliście” na magisterce. Tylko gdzieś tego środka zabrakło.

4. Miernota merytoryczna i bylejakość

Zdaje sobię sprawę, że wchodzę na grząski grunt. Teoretyzowanie, oderwanie od praktycznej rzeczywistości, słabe umiejętności dydaktyczne – to są często słyszane, wręcz już powszechnie społecznie akceptowane zarzuty do środowiska akademickiego. Ale jak to miernota merytoryczna? Przecież to są specjaliści! Komu ufać jak nie im?

Rozumiem, że jako społeczeństwo mamy potrzebę posiadania autorytetów. Sama bym chciała, aby świat był czarno-biały i kierowały nim proste zasady: ktoś zrobił doktorat -> jest ekspertem w tej dziedzinie. Ale niestety tak nie jest. Zresztą ciężko sobie wyobrazić w jaki sposób mierne środowisko miało by generować wyjątkowych ekspertów.*

Zdaje sobie sprawę, że nie jest to powszechna opinia, wręcz drażliwy temat, dlatego nie podejmowałabym się go nie będąc w 100% pewna. Wierzcie mi, spotykałam się z miernotą merytoryczną na ogromnej liczbie zajęć. Nie zarzucałabym nikomu tak mocnego zarzutu, gdybym nie była o nim przekonana.

* Znowu – wiem, że jest pełno wyjątków. Już nie mówiąc o doktorantach, którzy często sami przez swoją ambicję stają się większymi ekspertami od własnych promotorów, ale zdarzają się także wybitne jednostki wśród starej gwardii akademickiej. Sama spotkałam na swojej drodze genialnych dydaktyków i naukowców, którzy byli pasjonatami poświęcającymi swoje życie dla nauki. Istnieją nauczyciele i wykładowcy, których pasję i wiedzę będę wspominała do końca życia i jedyne co mogę zrobić to im za to podziękować.

Przykład? W neuro część starszych polskich akademików ma jakiegoś hopla na punkcie „pielęgnacji” języka polskiego. Cała neurobiologia toczy się po angielsku, ba! CAŁA NAUKA toczy się po angielsku – zatem jest dla mnie normalne, że zdarza się wpleść w prezentacje, pracę lub dyskusję jakąś angielszyznę. Ale jak tak można! Obrońcy języka polskiego nie mogą na to pozwolić! Trzeba chronić język polski!

To jest ten sam case jaki działa w internecie – nie mam merytorycznego argumentu, to przypierdolę się do ortografii.

Pisałam w tym samym czasie dwie różne prace magisterskie – jedną w Polsce po polsku, drugą w Holandii po angielsku. Mój angielski był jaki był, a w dodatku nie znałam wtedy grammarly, więc popełniałam multum błędów – nawet mój promotor się dopytywał, czy mamy w PL odpowiedniki „a” i „the” bo wkładam je w przypadkowe miejsca. Ale sam stwierdził, że przecież to praca z neurobiologii, więc nie będzie mi poprawiał języka angielskiego – za to miał świetne uwagi merytoryczne na temat mojej logiki, dyskusji i wyników. Za to w Polsce… po poprawkach promotora moja praca była dosłownie cała czerwona. W co drugim zdaniu miałam TAK POWAŻNE błędy stylistyczne, że musiały być one poprawione. A komentarze merytoryczne? Tylko jeden – w dodatku błędny – wystarczyło przeczytać chociażby tytuł artykułu do którego się odnoszę, aby to zrozumieć. Ale kto by miał na to czas, jak jest tyle błędów stylistycznych do poprawy.

Kolejny przykład to poziom prowadzenia dyskusji i zadawania pytań. Uważam, że pytania są całkiem dobrym pomiarem merytorycznym – tak jak pisałam w artykule o rekrutacji, że po zadawanych pytaniach jestem w stanie ocenić kandydata, tak widziałam ogromną różnice w pytaniach zadawanych przez profesorów w Polsce a na przykład w Holandii. 

Do dziś pamiętam sytuację jak moja koleżanka przedstawiła bardzo ciekawą prezentację na temat jakiegoś receptora w mózgu, który badała w swojej pracy dyplomowej. Po zakończeniu prezentacji nikt ze studentów nie miał żadnego pytania, więc prowadzący przejął te zadanie na siebie – wspomniał, że na początku prezentacji był slajd wprowadzający z informacją, że receptory te występują poza ośrodkowym układem nerwowym i czy wie jaka jest ich rola. Dziewczyna naturalnie odpowiedziała, że nie zgłębiała się w temat, po czym została opieprzona, że przecież to temat jej pracy więc jak może tego nie wiedzieć. Wiecie, informacja o występowaniu receptorów poza mózgiem była po prostu głupim fun fuctem, zwykłym nieistotnym punktem wprowadzającym do prezentacji – głównym tematem na który poświęciła 30 minut była rola tych receptorów w mózgu – osoba dobra merytorycznie potrafiłaby zadać pytanie NA TEMAT, a nie przypieprzać się do jakiś nieistotnych szczegółów. A nawet jak się zadaje takie bzdurne pytanie to nie powinno się mieć pretensji, że ktoś nie potafi na nie odpowiedzieć. Dla mnie to idealny akademicki przykład połączenia słabej merytorykim z chamstwem.

Skąd się bierze miernota merytoryczna?

Moim zdaniem z dwóch kwestii.

Po pierwsze z braku feedbacku biznesowego. Pracując komercyjnie na danych wiem, że jakąkolwiek analizę nie robię, to robię ją dla kogoś, więc jeżeli odbiorcy zależy na wynikach analizy to od razu wyłapie wszystkie błędy (dobry sposób na sprawdzenie czy kogoś obchodzi to co robicie to zrobienie celowego błędu 🙂 ). To powoduje masę następstw – muszę robić rzeczy poprawnie i sprawdzać kod 10 razy, bo wiem, że jak tego nie zrobię i wkradnie się jakiś błąd to „będzie na mnie”. Feedback tworzy jakość. 

Pracując naukowo zauważyłam, że zazwyczaj każdy zajmuje się swoimi projektem, który rzadko kiedy jest sprawdzany przez inne osoby. Jak ktoś popełni błąd na przykład źle skalibruje narzędzie pomiarowe lub nie usunie duplikatów przy analizie danych – mała szansa, że inna osoba to wyłapie. Brak feedbacku sprzyja bylejakości.

Kolejny problem to hierarchiczność. Tak, hierarchia jest wszędzie, w każdej organizacji – także w biznesie, ale nie stanowi patologicznej wręcz struktury jak ma to miejsce na uczelniach. Nie chodzi tylko o to, że profesor jest wyżej od doktora, a doktor od studentów – tam się tworzą wręcz absurdalne sytuacje, gdy na przykład doktorant na drugim roku jest wyżej w hierarchii niż doktorant pierwszego roku! Jeszcze gdyby ta hierarchia wynikała z wiedzy czy umiejętności tych osób – nie, w większości przypadków wynika ona po prostu z różnicy w roczniku….

Według mnie hierarchia jest podwaliną większości problemów. Jak ma się wywiązać merytoryczna dyskusja, skoro z założenia czyjś głos jest ważniejszy od innych? Na zachodzie Europy jest inaczej – w Holandii na zajęciach wszyscy byli na ty, w zachowaniu nawet ciężko było odróżnić prowadzących od studentów. Równość w relacjach promuje równość w dyskusji – aż chce się rozmawiać i wymienić poglądy gdy głos doktoranta pierwszego roku jest tak samo ważny jak profesora z 40-letnim stażem. Takie warunki sprzyjają innowacyjności – pomyślcie sami jak wiele można uzyskać łącząc świeże spojrzenie młodych osób z wiedzą i doświadczeniem starszej gwardi. 

Co jest alternatywą dla studiów podyplomowych?

Ok, trochę poleciałam z tematem, więc wróćmy jeszcze na koniec do samych studiów podyplomowych i możliwej alternatywy. Według mnie największe zło studiów to fakt, że są one prowadzone na uczelni, zatem wszystkie programy i bootcampy poza systemem szkolnictwa wyższego są lepszym rozwiązaniem niż studia podyplomowe. Bootcampy spełniają wszystkie plusy zorganizowanego programu o których wspomniałam na początku, a dodatkowo są prowadzone przez osoby mające ogromne doświadczenie komercyjne. Przykładem jest Data Science bootcamp na Info Share Academy – sama na niego nie uczęszczałam, ale widzę po sylabusie, że wspominają dobre narzędzia (SQL, Python, Tableau), uczą konkretów używanych w branży (Github, Jupyter, Colab, DBeaver) i powszechnie stosowanych algorytmów (XGBoost), a nie rozdrabniają się na jakieś nieużywane komercyjne programy lub R (jak na AGH).

Jakie jest wasze doświadczenie ze studiami? Uczęszczaliście na bootcamp, polecacie, nie polecacie? Podzielcie się swoją opinią, aby każdy mógł z niej skorzystać.

Jeżeli nie chcecie przegapić kolejnych postów na blogu, to zapraszam do zapisu na newsletter:

17 thoughts on “Czy warto iść na studia podyplomowe? Moja historia akademicka”

  1. Nie uczęszczałam na studia podyplomowe – rozważałam to, ale nie znalazłam dotąd kierunku, który odpowiadałby moim potrzebom. Natomiast jako osoba, która skończyła studia przyrodnicze i przez długi czas marzyła o doktoracie, zamiast tego trafiła do branży IT – I feel you. Choć na moim wydziale było wiele „postępowych” osób, problemy z polskim szkolnictwem akademickim są zakorzenione naprawdę głęboko. Głównym problemem jest dla mnie oderwanie programu zajęć od praktyki i biznesu (a nawet więcej, od nauki – metody standardowo stosowane na zachodzie są u nas często jakąś egzotyką). Zajęcia są prowadzone od siebie zupełnie niezależnie, jedne zagadnienia powtarza się sto razy, innych nie ma w ogóle. Zajęcia z wykonywaniem samodzielnie projektów badawczych są w planie przed jakimikolwiek zajęciami ze statystyki, co uniemożliwia jakąkolwiek sensowną realizację projektu i nauczenie się tego. Statystyka to głównie teoria wykładana mało zrozumiałym językiem, obliczenia na kartce przez cały semestr i na koniec jakieś 1,5 h zajęć z praktycznego wykonywania obliczeń na kompie i praktycznego dobierania metod do problemów badawczych. Wisienką na torcie jest wrzucenie w plan zajęć na 5 roku mnóstwa ECTS-ów, co wiąże się z koniecznością wyboru niemal wszystkich „opcjonalnych” przedmiotów na uczelni. Tym sposobem zamiast wykonywać badania do pracy mgr siedzi się 8 h dziennie na wykładach z tematów totalnie nawet niepowiązanych ze swoją specjalizacją. Kocham naukę i mimo przeszkód lubiłam studiować, ale zostanie na uczelni czy powrót na inne studia to za dużo na moje nerwy 😉 Niedawno w moim mieście otworzyła się filia brytyjskiego uniwersytetu, który oferuje zupełnie inne podejście – może uda się kiedyś z jakimś kierunkiem postgraduate u nich.

  2. Kasiu, a czy słyszałaś coś o poziomie na podyplomówkach na innych uczelniach niż AGH? Myślę intensywnie nad Data Science na Politechnice Warszawskiej, chociaż podzielam w dużej mierze Twoje zdanie z tekstu.

    Czy w temacie bootcampów możesz polecić/odradzić jakieś firmy/kursy, poza tym jednym, który wrzuciłaś?

    1. Większość opinii, które do mnie dochodzą podziela moje zdanie, dotychczas spotkałam się tylko z jedną opinią, w której osoba bezpośrednio mi powiedziała, że była zadowolona ze studiów podyplomowych z DS (niestety nie wiem z jakiej uczelni). Jeżeli ktoś jeszcze tak sądzi to dajcie znać 🙂

      Aczkolwiek po to napisałam ten tekst, żebym nie musiała odpowiadać na to pytanie – moje zdanie jest jednoznaczne i nigdy nie polecę nikomu pójście na studia podyplomowe.

      Co do bootcampów to polecam grupę na facebooku „Data Science PL – samopomoc” – nawet niedawno pojawił się tam wpis o bootcampach i dużo osób polecało różne programy.

      1. Hej @Kasia, poczułem się wywołany do odpowiedzi. To ja podzieliłem się pozytywnym feedbackiem ze studiów podyplomowych, a były to studia Big Data na UAM w Poznaniu. Prowadzone w 95% przez praktyków, osoby zatrudnione w biznesie. Tylko jeden przedmiot prowadziła osoba stricte ze środowiska naukowego i w stosunku do tej osoby podzielam Twoją opinię. Natomiast co do reszty to polecam i szczerze uważam że nie ma innego takiego miejsca grupującego tylu osób z branży, chcących dzielić się wiedzą i dobrymi praktykami w mega szerokim zakresie za tak niewielkie pieniądze. Pozdrawiam 🙂

  3. Ja właśnie kończę podyplomowe i mam takie samo odczucie. Na studia wróciłam po 12 latach bo chce zmienić pracę – po pierwszych zajęciach gdzie było nas 28 osób następnego dnia już było 18 bo Pani profesor że Satystyki tak dala czadu ze wzorami i swoim naukowym żargonem ze ewidentnie uznali ze źle trafili.
    Panie doktor z ML widać że mają dużo wiedzę ale ja nadal nie wiem po co i jakie metody używać bo nic nie było po kolei (skakaliśmy po tematch strasznie).
    Ostani moduł jaki mamy teraz Pan doktor oczywiście narzeka na teoretyzowanie profesorów a sam nie przerobił wszystkiego 🙁
    Dla mnie teraz kolejny krok to jakiś bootcamp aby wiedzę ugruntować i ułożyć.

      1. Bez problemu mogę zrobić bootcamp z przyjazna atmosfera i brakiem hierarchicznej struktury, gdzie uczniowie nie nauczą się absolutnie niczego i zapłacą za to dwa razy więcej. Tak samo jak aspekty studiów możesz uważać za patologiczne z definicji, tak samo bootcampy z celem zrobienia kasy z tak wielu ludzi, jak się da, nie są imho uniwersalnie lepsze, jak to sugerujesz

        1. Oczywiście, że tak, nigdzie nie napisałam, że są lekiem na całe zło albo najlepszą drogą do zostania DS. Po prostu są według mnie lepszą alternatywą niż podyplomówka.

      2. Na tej grupie na fb jest też post porównujący bootcamp Sages Data Science do podyplomowki DS na UW na korzyść tego pierwszego.

  4. Zgadzam się z Tobą w 100%, słyszałam takie same opinie, z resztą też co nieco wiem generalnie o środowisku na uczelniach wyższych… Nie robiłam studiów podyplomowych, wystarczy, że studiowałam matematykę finansową na UJ. Teoria, teoria, teoria… Jak bardzo ten system jest bez sensu, jak bardzo studia mijają się z późniejszą pracą i praktyką – szok.

  5. Myślę, że to zbyt duże generalizowanie oceniać wszystkie kierunki przez pryzmat jednego z nich. Np. Big Data na PW ma dobre opinie i prowadzących pracujących na co dzień w biznesie.

    Nie wiem też skąd przeświadczenie u komentujących ten wpis, że bootcampy to tylko zarabianie na jak największej liczbie ludzi. Cena jest wynikiem liczby godzin i wynagrodzenia prowadzacych zajęcia. Chyba nikt nie chciałby być uczony ludzi którzy nisko cenią swoją pracę lub juniorów bez doświadczenia?

  6. Całkowicie zgadzam się z poglądami dotyczącymi podejścia akademickiego oraz osób pracujących na uniwersytetatch…
    Potrzeba jeszcze wielu lat aby to się zmieniło

  7. Zgadzam się z Tobą. Byłam na podyplomowce PJATK z baz danych. Nauczyłam się dobrze sql, administracji baz danych, ale tylko 1 osoba prowadząca pracowała w biznesie z hurtowniami danych. Jedna Pani z jest żoną głównego prowadzącego i chyba dlatego tam pracuje. Czas z nią był zmarnowany. Podyplomówka ciągnie się przez rok i ma sporo niepotrzebnych rzeczy, ale muszą upchać coś by zajęcia nie były za krótkie.
    Data science zrobiłam na bootcampie, nie chcąc marnować czasu. Bootcamp jest intensywny i konkretny, można się sporo nauczyć, wszyscy są na Ty, zajęcia są nagrywane, więc można sobie powtórzyć jak jest potrzeba. Bootcamp trwa krócej i jest nawet tańszy.
    Mam na myśli podyplomowkę data science na PW i bootcamp Kodołamacza.
    A i na tej podyplomowce na koniec jest egzamin, a na bootcampie robi się projekt, który przydaje się jako portfolio. Nie ma prac domowych i na koniec są zajęcia z rekruterem, który uczy jak zdobyć pracę 🙂

  8. Co do studiów, ale nie podyplomowych. Sytuacja się zmienia, na Politechnice Poznańskiej i Warszawskiej zostały uruchomione bardzo fajne kierunki na inżynierkę, AI w Poznaniu i Big Data i analiza danych w Warszawie. To są tak naprawdę bardzo zmodyfikowane programy informatyki, które odrzucają większość niepotrzebnych przedmiotów i zostawiają serio fajne i przydatne (w większości). Po inżynierce wiedza jest de facto większa niż u osób po magisterce z infy, bo wszystkie jakkolwiek powiązane z AI przedmioty z magisterki zostały „ściągnięte” na tę inżynierkę AI. Próg dostania się jest bardzo wysoki (poznań ok 80% z matmy I infy/fizyki rozszerzonej, Warszawa chyba >90%), ale zdecydowanie warto przyjść tutaj i tu zacząć swoją karierę AI. Większość z nas na 2/3 roku ma bardzo fajne staże za sobą, czy pracują już nawet jako junior/mid developerzy. Jak ktoś ma czas na studia inżynierskie, albo jest właśnie wybiera się na studia, to polecam z całego serca!

  9. Sam zastanawiałem się nad tymi studiami i mam sporo wątpliwości…

    Mam swoje doświadczenia z patolą na PK i studiami na AGHu, w tym podyplomówce. Co do środowiska akademickiego, zgadzam się w 100% – jest za dużo teorii i bullshitu. Ale zawsze można się czegoś nauczyć. Wszystko zależy od prowadzącego, od tego, czy to pasjonat-praktyk czy sfrustrowany „dziad” 😛

    Najgorsze jest to, że jest cieżko o obiektywna opinię. Z jednej strony podniecone „świeżaki”, dla których ich studia są najlepsze i najtrudniejsze (nie wiem czemu, ale to ważne! :P). Z drugiej strony sfrustrowani „weterani”, którzy wyliczają powody dla których żałują i wszystko było nie tak.

    Więc jak to jest z tym DS na AGHu? 🙂 Byłem na podyplomówce „Zarządzanie w IT” na AGHu i z 70-80% to był teoretyczny albo zdezaktualizowany bullshit. Ale te 20-30% były świetnie i ostatecznie i tak jestem zadowolony. Koleżanki i koledzy narzekali jakie to bez sensu… ale spinali się o oceny 🤦 I weź tu się dowiedz, jak jest… 🤷

Comments are closed.