#АДский_труд

Привет, коллеги!

47% аудитории хотят читать про жизнь автора канала, так что расскажу вам историю про то, как я R учила.

Для тех, кто не знает, R — это специализированный язык программирования и программная среда, предназначенные для статистической обработки данных и визуализации. На биофаке нас учили пользоваться программой Statistica, позже я открыла для себя более приятный глазу GraphPad, и этого хватало для большинства моих экспериментов. Но возможности R меня всегда привлекали тем, что можно обрабатывать большие массивы данных, а также использовать более сложные модели, а не просто сравнивать всё t-тестом.

Первый раз я пошла изучать R в университете, вроде это был третий курс. В МГУ тогда только ввели такую штуку, как межфакультетские учебные курсы (МФК), когда студенты должны были посещать курсы на других факультетах. Идея, я считаю, очень классная. И собственно, я пошла на курс по R на факультет биоинженерии и биоинформатики. Поначалу было интересно, но с каждым занятием писать код становилось всё сложнее, и последние домашки я решала уже с помощью однокурсника, который ходил на этот МФК со мной (спасибо, Хомяк). В общем, не вышло, и я вернулась к программе Statistica.

Следующая попытка освоить R была предпринята на первом курсе аспирантуры. Мною была приобретена книга R в действии (какое-то более старое издание, чем по ссылке), и я попыталась по сохранившимся лекциям и этой книжке что-то вспомнить. Получилось плохо, и я всё снова забросила. Кстати, книжку я дала почитать коллеге, но он её так и не вернул (не спасибо, Остап).

Третью попытку освоить R я предприняла в конце 2021 года, когда разочаровалась в науке и подумала перейти в аналитику и Data Science. Тут я выбрала вариант онлайн-курсов, но денег было не очень много, так что я начала проходить бесплатные онлайн-курсы на Stepik от Института биоинформатики. Я помню момент, после которого я забросила прохождение курса. Не помню само задание, оно было где-то в первой трети курса, но я никак не могла правильно написать код. Подсказки, комментарии – ничего не помогало, а нейросети для вайбкодинга тогда ещё не были популярны. В общем, я билась часов шесть над одним заданием, которое я могла бы в Excel решить за пару минут. А потом подошёл муж-айтишник, посмотрел в экран и сказал: "А в этом R есть функция %$#^$#? На Python это решилось бы так". И я вбиваю эту функцию, и всё заработало! Меня ужасно выбесило, что нигде в теории про эту функцию не было ни слова. Даже ссылочки на какие-то материалы с перечнем, где поискать, не дали. Ситуация прямо как в анекдоте: на занятии решаем 2+2, а в домашнем задании – система дифференциальных уравнений. Был конец года, я и без того была вымотана в край, и просто поняла, что не могу тратить столько времени на освоение R.

Уволившись в прошлом году, я решила уже четвёртый раз подойти к этому, поскольку базовые навыки аналитики для продакт-менеджера – это уже не could have, а must have. Я планировала воспользоваться учебником Ивана Позднякова. Но сначала не доходили руки, а потом частый гость этого канала Blastim предложили скидку на их курс "Статистика и R и анализ данных", который тогда ещё и распродавался по цене 2025 года. Ну, я посчитала, оказалось очень выгодно, надо брать. Тем более, что опыт платного обучения в Яндекс.Практикуме показал, что вложенные деньги неплохо так мотивируют на учёбу.

Когда брала курс, не знала, когда он начнётся, но вот теперь знаю: уже 24 марта – старт. И я, собственно, приглашаю уважаемых читателей присоединиться и стать одногруппниками на этом обучении. В конце концов, кто же должен помогать мне делать домашки, как когда-то на МФК 🥰