Моя изначальная мысль была о том, что в этой предметной

Question

Big Data Science :: AI / Big Data / Machine Learning / MLOps

Моя изначальная мысль была о том, что в этой предметной

области существуют проблемы с учебными материалами. Задача учебных материалов _упростить_ передачу информации о предметной области. Подход «иди разбирайся сам/гугли» не упрощает, а усложняет. Более того а «ты чо, тупой, сам разобраться не можешь?» это и есть илитаризм, который мешает людям быстрее образовываться. Ни одна индустрия от этого не выйграла.

Чтоб человек быстрее образовывался ему нужно помочь уменьшить количество обрабатываемой информации. Посылка в гугла, не уменьшает, а увеличивает. «Иди учи numpy», отличный пример. Мне где остановиться? На какой-то части API? Или мне надо понимать как виртуальная машина питона устроена? Или разбираться в проблемах оптимизации пайплайна инструкций?

Не считаю что есть «умные» или «тупые». Есть эффективные учебные материалы и учителя, а есть неэффективные. Так-же как не считаю что есть «сложные» или «простые» области — разница только в объёме необходимой информации. Чем эффективнее учебные материалы, тем быстрее необходимый объём будет получен.

#database #programming #russian #software

0

05.02.2019

2 ответов

6 просмотров

Gallileo

Вот такой разбор достаточно проясняет позицию; нехватка внятных учебных материалов — да, такая проблема есть, притом со многими достаточно специализированными областями — не новость. Вначале, однако, звучало всё так, словно вот конкретно все местные специалисты виноваты в том, что конкретно вы не можете чему-то научиться — учиться учиться и разбираться в новых темах, которые ещё никто не смог разжевать — это как раз и делает человека ценным, именно таких людей мы и называем специалистами в области.

0

05.02.2019

Максим К · Accepted Answer

Максим К

Полностью солидарен

0

05.02.2019

215 похожих чатов

Моя изначальная мысль была о том, что в этой предметной

2 ответов

Похожие вопросы