Хэллоу, давненько я не писал. Прошлая неделя была очень напряжённой - дедлайны горели, как только могли.
Всё началось с того, что я забил на assignment от Summer STEM Institute (отзыв о нём позже напишу). Далее выяснилось, что они не будут выдавать сертификаты тем, кто не выполнит определенные assignments. Тут включился мой ненужный перфекционизм, и стало жалко financial aid, поэтому я сделал late submission. Почему такое отношение к SSI? Если вы не хотите дожидаться моего поста с отзывом об SSI, то скажу коротко и ясно - мне он не понравился и ничего нового я не узнал. Однако, я напишу отзыв не о моём опыте, а в общем о курсе.
Всю прошлую неделю я занимался более важным для меня делом - записывал видео для конференции CNMS User Meeting при Oak Ridge National Laboratory. Где-то месяц назад, мы с профессором отправили abstract исследования для участия на конференции, и меня приняли. Следующим шагом была запись видео, которое будет опубликовано и оцениваться жюри для Best Student Presentation и на шанс выступить вживую (топ-5 работ). Я не рассчитываю пройти, так как там участвуют не только undergraduates, но это классный опыт.
Также на прошлой неделе я узнал, что не лечу в США в августе. Мне и моим друзьям отменили интервью в консульстве, поэтому я скорее всего начну свой семестр онлайн. Грустно не только из-за того, что не попаду на кампус, но и из-за того, что по этой причине мой research, по словам профессора, will not be funded. То есть, находясь на кампусе, я бы мог работать над исследованием и получать за это финансовую поддержку/зарплату. Конечно, не большая проблема, так как я могу продолжать онлайн.
Эта неделя тоже довольно напряжённая в плане дедлайнов, но я так рад, что к концу подходят и SSI, и онлайн классы (правда они начнутся снова в конце августа).
Вчера я уже зарегистрировался на свои Fall semester classes. Было довольно стрессово, даже учитывая то, что Computer Science and Business students получают ранний доступ к регистрации.
Я взял 6 курсов - CSE 007, BUS 001, BUS 003, ECO 001, ENGL 001, MATH 021 (в сумме 17.5 кредитов). Все начинаются в удобное для меня время, поэтому надеюсь мой Fall semester будет спокойным.
Всё началось с того, что я забил на assignment от Summer STEM Institute (отзыв о нём позже напишу). Далее выяснилось, что они не будут выдавать сертификаты тем, кто не выполнит определенные assignments. Тут включился мой ненужный перфекционизм, и стало жалко financial aid, поэтому я сделал late submission. Почему такое отношение к SSI? Если вы не хотите дожидаться моего поста с отзывом об SSI, то скажу коротко и ясно - мне он не понравился и ничего нового я не узнал. Однако, я напишу отзыв не о моём опыте, а в общем о курсе.
Всю прошлую неделю я занимался более важным для меня делом - записывал видео для конференции CNMS User Meeting при Oak Ridge National Laboratory. Где-то месяц назад, мы с профессором отправили abstract исследования для участия на конференции, и меня приняли. Следующим шагом была запись видео, которое будет опубликовано и оцениваться жюри для Best Student Presentation и на шанс выступить вживую (топ-5 работ). Я не рассчитываю пройти, так как там участвуют не только undergraduates, но это классный опыт.
Также на прошлой неделе я узнал, что не лечу в США в августе. Мне и моим друзьям отменили интервью в консульстве, поэтому я скорее всего начну свой семестр онлайн. Грустно не только из-за того, что не попаду на кампус, но и из-за того, что по этой причине мой research, по словам профессора, will not be funded. То есть, находясь на кампусе, я бы мог работать над исследованием и получать за это финансовую поддержку/зарплату. Конечно, не большая проблема, так как я могу продолжать онлайн.
Эта неделя тоже довольно напряжённая в плане дедлайнов, но я так рад, что к концу подходят и SSI, и онлайн классы (правда они начнутся снова в конце августа).
Вчера я уже зарегистрировался на свои Fall semester classes. Было довольно стрессово, даже учитывая то, что Computer Science and Business students получают ранний доступ к регистрации.
Я взял 6 курсов - CSE 007, BUS 001, BUS 003, ECO 001, ENGL 001, MATH 021 (в сумме 17.5 кредитов). Все начинаются в удобное для меня время, поэтому надеюсь мой Fall semester будет спокойным.
UPD: оказалось, что у меня уже есть кредиты для ENGL 001, поэтому мне его брать не надо. Вместо этого нужно взять ECO 045, на который закончились места.
Уже третий час пытаюсь найти замену, но не могу. Есть дофига интересных курсов, но у меня либо нет prerequisites, либо превышаю максимальное количество кредитов за семестр.
Выход из waitlist по ECO 045 единственное решение для меня. Иначе, буду брать только 5 курсов.
Уже третий час пытаюсь найти замену, но не могу. Есть дофига интересных курсов, но у меня либо нет prerequisites, либо превышаю максимальное количество кредитов за семестр.
Выход из waitlist по ECO 045 единственное решение для меня. Иначе, буду брать только 5 курсов.
Summer STEM Institute (SSI). Как это было? Моё мнение.
Как я и обещал, делюсь своим опытом с SSI. Думаю этот пост будет полезен тем, кто в будущем захочет участвовать в этой программе.
Немного бэкграунда и о моём личном опыте.
В предпоследнем посте, я уже сказал, что программа мне не особо понравилась. Главная причина заключается в том, что я не получил никакой новой информации для себя по data science и machine learning. Здесь скорее моя вина, нежели SSI, так как программа предназначена в первую очередь для школьников, которые не имеют опыта в программировании и ds.
Поначалу, программа приносила мне пользу, так как она помогала мне быть более организованным, но где-то на второй неделе я почувствовал сильный контраст между SSI и D4I — опыта во второй я получал намного больше и быстрее. Грубо говоря, в первую неделю SSI я решал задачки по if-else statements, а в первую неделю D4I строил нейронную сеть в Tensorflow. Разница замечалась и я понимал, что SSI не для меня.
По этой причине, я выполнял только assignments, пропускал почти все Zoom лекции (иногда просматривал быстро lecture presentations), не делал д/з, не посещал social events и пропустил большинство мастер-классов.
Это мой личный опыт, но теперь я хочу дать независимую оценку.
Технический аспект
В этом плане всё было идеально. Видно, что ребята постарались и организовали всё на высшем уровне. Лекции проходили в Zoom; материалы, кодинг и дискуссии можно было найти на EdStem; д/з отправлялись в Gradescope; коммуникация через Slack. Всё было очень удобно, а сами организаторы были отзывчивыми и даже предлагали помощь. В этом плане 10/10.
Лекции.
Alex Tsun хорошо преподавал программирование, так как у него есть в этом опыт, но препод по research - Franklin Wang - преподносил материал очень скучно. Думаю главный минус SSI заключается в том, что вели лекции ребята, которые сами года два назад начали изучать data science и machine learning. Конечно они могут чему-то научить, но знания они давали очень базовые, которые легче можно понять через бесплатные курсы на Coursera. Лекции скучные и затянутые, поэтому легче было просто пролистать презентацию.
За лекции я бы поставил 3/10.
Coding assignments.
Они были достаточно интересные и полезные. Во время каждого урока была возможность покодить, либо на платформе EdStem, либо в Google Colab. Assignments тоже давались в Google Colab. Я нашёл их полезными и думаю они помогли многим ребятам. Ставлю 8/10. Отнял баллы за то, что алгоритм решения задач был одинаковый.
Research assignments.
Единственное, чему я здесь научился — писать abstract. А так, полная херня и бесполезная трата времени. Конечно, вы научитесь искать датасеты, писать emails профессорам и ставить research questions, но это можно было не растягивать на 6 недель. В этом плане, я был разочарован программой и жалею о потраченном времени. Ставлю 2/10.
Мастер-классы.
С точки зрения школьника — они были крутыми. Действительно много полезной информации по research в школе, карьере и поступлению в американские университеты. Я бы поставил 10/10.
По остальным аспектам, как Social Events и Weekly Challenges, я говорить не могу, так как не посещал их.
Моя финальная оценка - 6.6/10.
Для тех ребят, кто участвовал в SSI, я думаю это будет хороший extracurricular в аппликейшн — главное хорошо расписать.
Тем, кто собирается участвовать, я бы порекомендовал посмотреть на другие летние программы, но и подать на эту, так как она поможет вам изучить что-то новое.
Как я и обещал, делюсь своим опытом с SSI. Думаю этот пост будет полезен тем, кто в будущем захочет участвовать в этой программе.
Немного бэкграунда и о моём личном опыте.
В предпоследнем посте, я уже сказал, что программа мне не особо понравилась. Главная причина заключается в том, что я не получил никакой новой информации для себя по data science и machine learning. Здесь скорее моя вина, нежели SSI, так как программа предназначена в первую очередь для школьников, которые не имеют опыта в программировании и ds.
Поначалу, программа приносила мне пользу, так как она помогала мне быть более организованным, но где-то на второй неделе я почувствовал сильный контраст между SSI и D4I — опыта во второй я получал намного больше и быстрее. Грубо говоря, в первую неделю SSI я решал задачки по if-else statements, а в первую неделю D4I строил нейронную сеть в Tensorflow. Разница замечалась и я понимал, что SSI не для меня.
По этой причине, я выполнял только assignments, пропускал почти все Zoom лекции (иногда просматривал быстро lecture presentations), не делал д/з, не посещал social events и пропустил большинство мастер-классов.
Это мой личный опыт, но теперь я хочу дать независимую оценку.
Технический аспект
В этом плане всё было идеально. Видно, что ребята постарались и организовали всё на высшем уровне. Лекции проходили в Zoom; материалы, кодинг и дискуссии можно было найти на EdStem; д/з отправлялись в Gradescope; коммуникация через Slack. Всё было очень удобно, а сами организаторы были отзывчивыми и даже предлагали помощь. В этом плане 10/10.
Лекции.
Alex Tsun хорошо преподавал программирование, так как у него есть в этом опыт, но препод по research - Franklin Wang - преподносил материал очень скучно. Думаю главный минус SSI заключается в том, что вели лекции ребята, которые сами года два назад начали изучать data science и machine learning. Конечно они могут чему-то научить, но знания они давали очень базовые, которые легче можно понять через бесплатные курсы на Coursera. Лекции скучные и затянутые, поэтому легче было просто пролистать презентацию.
За лекции я бы поставил 3/10.
Coding assignments.
Они были достаточно интересные и полезные. Во время каждого урока была возможность покодить, либо на платформе EdStem, либо в Google Colab. Assignments тоже давались в Google Colab. Я нашёл их полезными и думаю они помогли многим ребятам. Ставлю 8/10. Отнял баллы за то, что алгоритм решения задач был одинаковый.
Research assignments.
Единственное, чему я здесь научился — писать abstract. А так, полная херня и бесполезная трата времени. Конечно, вы научитесь искать датасеты, писать emails профессорам и ставить research questions, но это можно было не растягивать на 6 недель. В этом плане, я был разочарован программой и жалею о потраченном времени. Ставлю 2/10.
Мастер-классы.
С точки зрения школьника — они были крутыми. Действительно много полезной информации по research в школе, карьере и поступлению в американские университеты. Я бы поставил 10/10.
По остальным аспектам, как Social Events и Weekly Challenges, я говорить не могу, так как не посещал их.
Моя финальная оценка - 6.6/10.
Для тех ребят, кто участвовал в SSI, я думаю это будет хороший extracurricular в аппликейшн — главное хорошо расписать.
Тем, кто собирается участвовать, я бы порекомендовал посмотреть на другие летние программы, но и подать на эту, так как она поможет вам изучить что-то новое.
Fall 2020 Schedule.png
20.5 KB
Наконец-то, я вышел из вэйтлиста, и вот мои окончательные классы на Fall 2020.
Чувствую будет жёстко. Радует, что не будет English class, а то мне летнего хватило.
P.S. ко времени добавлять +10 часов, если вы в КЗ.
Чувствую будет жёстко. Радует, что не будет English class, а то мне летнего хватило.
P.S. ко времени добавлять +10 часов, если вы в КЗ.
Сохрани свой код для следующих поколений
Недавно, я узнал о GitHub Archive Program, в рамках которой GitHub в партнёрстве со Стэнфордом, Майкрософт, Оксфордом и другими компаниями, библиотеками и учебными заведениями, сохраняют публичные репозитории (Open Source Repositories) в виде TAR файлов закодированных в виде QR-кодов. Уже в феврале они отправили все публичные репозитории в Arctic Code Vault, где-то рядом с Северным Полюсом.
Спрашивается, для чего?
Чтобы в случае какой-либо катастрофы или сбоя в системе, весь труд человечества (в виде программного кода) не был утерян. По словам GitHub, эти сохраненные данные будут храниться 1000 лет.
Это прикольно. Возможно в будущем, через 500-1000 лет, кто-то найдёт мой говнокод, написанный на GitHub и посчитает его полезным.
https://archiveprogram.github.com/
Недавно, я узнал о GitHub Archive Program, в рамках которой GitHub в партнёрстве со Стэнфордом, Майкрософт, Оксфордом и другими компаниями, библиотеками и учебными заведениями, сохраняют публичные репозитории (Open Source Repositories) в виде TAR файлов закодированных в виде QR-кодов. Уже в феврале они отправили все публичные репозитории в Arctic Code Vault, где-то рядом с Северным Полюсом.
Спрашивается, для чего?
Чтобы в случае какой-либо катастрофы или сбоя в системе, весь труд человечества (в виде программного кода) не был утерян. По словам GitHub, эти сохраненные данные будут храниться 1000 лет.
Это прикольно. Возможно в будущем, через 500-1000 лет, кто-то найдёт мой говнокод, написанный на GitHub и посчитает его полезным.
https://archiveprogram.github.com/
GitHub Archive Program
Preserving open source software for future generations
Ух, только что послушал очень крутой эпизод подкаста Anxious Achiever на тему Overachieving.
Думаю тема актуальна для всех, вне зависимости от возраста и рода деятельности, ведь мы часто, подсознательно или нет, хотим получить более престижную карьерную позицию или место в универе.
Главный гость подкаста, автор Julie Lythcott-Haims, рассказывает про свой путь overachiever-а, который начинался с совсем раннего детства. Раньше она являлась деканом Стэнфорда и помогала первокурсникам понять, какой вид деятельности действительно подходит им.
Интересная мысль из выпуска: выбранный в университете minor обычно является true field of interest студента.
Ссылка
Думаю тема актуальна для всех, вне зависимости от возраста и рода деятельности, ведь мы часто, подсознательно или нет, хотим получить более престижную карьерную позицию или место в универе.
Главный гость подкаста, автор Julie Lythcott-Haims, рассказывает про свой путь overachiever-а, который начинался с совсем раннего детства. Раньше она являлась деканом Стэнфорда и помогала первокурсникам понять, какой вид деятельности действительно подходит им.
Интересная мысль из выпуска: выбранный в университете minor обычно является true field of interest студента.
Ссылка
Talking To Strangers by Malcolm Gladwell
Это первая книга Malcom Gladwell-а которую я прочитал, и она реально крутая. Думаю идею книги можно представить в виде одной цитаты:
"The first set of mistakes we make with strangers—the default to truth and the illusion of transparency—has to do with our inability to make sense of the stranger as an individual. But on top of those errors we add another, which pushes our problem with strangers into crisis. We do not understand the importance of the context in which the stranger is operating."
Короче говоря, люди по своей натуре думают, что они могут "прочитать" другого человека, узнать его по body language, facial expressions и т.д. На самом деле это огромное заблуждение, поэтому люди ужасно коммуницируют с незнакомыми людьми и это приводит к страшным последствиям.
Gladwell разбирает эту тему с разных сторон, приводит исторические примеры, главным из которых является кейсом Сандры Блэнд (загуглите), и объясняет какие ошибки допустили персонажи этих ситуаций.
Сам Malcom Gladwell очень прикольный чел, и по большой части, я решил почитать эту книгу после просмотра выпуска BookTube с его участием:
https://youtu.be/rZ-0JqCJXH0
Это первая книга Malcom Gladwell-а которую я прочитал, и она реально крутая. Думаю идею книги можно представить в виде одной цитаты:
"The first set of mistakes we make with strangers—the default to truth and the illusion of transparency—has to do with our inability to make sense of the stranger as an individual. But on top of those errors we add another, which pushes our problem with strangers into crisis. We do not understand the importance of the context in which the stranger is operating."
Короче говоря, люди по своей натуре думают, что они могут "прочитать" другого человека, узнать его по body language, facial expressions и т.д. На самом деле это огромное заблуждение, поэтому люди ужасно коммуницируют с незнакомыми людьми и это приводит к страшным последствиям.
Gladwell разбирает эту тему с разных сторон, приводит исторические примеры, главным из которых является кейсом Сандры Блэнд (загуглите), и объясняет какие ошибки допустили персонажи этих ситуаций.
Сам Malcom Gladwell очень прикольный чел, и по большой части, я решил почитать эту книгу после просмотра выпуска BookTube с его участием:
https://youtu.be/rZ-0JqCJXH0
YouTube
Why Malcolm Gladwell used to get pulled over by the Police | BookTube
New York Times best selling author, Malcolm Gladwell, is out with another groundbreaking non-fiction book, Talking to Strangers. Malcolm Gladwell is joined by guest moderator Derek Muller, creator behind the Veritasium YouTube channel, and BookTubers Nai'a…
First Day Of Classes
Может кто не знал, сегодня у меня был первый день классов в Lehigh. В связи с разницей во времени, учебный день начинается для меня в 17:55, и вот буквально полчаса назад закончилась моя последняя лекция на сегодня.
Лекции шли в такой последовательности: CSE 007 -> BUS 001 -> MATH 021
Вкратце, класс по Computer Science изичный и скучный. Класс по бизнесу был довольно интересный, так как это весьма новая тема для меня. Я думал, что математика будет сложной, но чувствую, что всё будет найс, так как мы проходим темы 11-12 класса в НИШ.
На выходных у меня был Virtual Orientation. Местами было скучновато, но, в целом, неплохо - проводилось много разных активитис, и я встретил несколько знакомых лиц, и даже познакомился с некоторыми.
На прошлой неделе, смотря на Syllabus, я офигел с workload. Посмотрим как пойдёт, и надеюсь, что не сойду с ума.
Может кто не знал, сегодня у меня был первый день классов в Lehigh. В связи с разницей во времени, учебный день начинается для меня в 17:55, и вот буквально полчаса назад закончилась моя последняя лекция на сегодня.
Лекции шли в такой последовательности: CSE 007 -> BUS 001 -> MATH 021
Вкратце, класс по Computer Science изичный и скучный. Класс по бизнесу был довольно интересный, так как это весьма новая тема для меня. Я думал, что математика будет сложной, но чувствую, что всё будет найс, так как мы проходим темы 11-12 класса в НИШ.
На выходных у меня был Virtual Orientation. Местами было скучновато, но, в целом, неплохо - проводилось много разных активитис, и я встретил несколько знакомых лиц, и даже познакомился с некоторыми.
На прошлой неделе, смотря на Syllabus, я офигел с workload. Посмотрим как пойдёт, и надеюсь, что не сойду с ума.
Братан, что это было?
Long story short, сегодня у меня был класс ECO 045: Statistical Methods. Профессор - новенький и только в этом году закончил PhD в Cornell. С началом лекции я сразу понял, что большинство участников уже не первокурсники и класс будет довольно серьёзным... но не тут то было.
В начале лекции, я переписывался в личных сообщениях со своим знакомым А (В целях приватности, назовём его так. Привет, если ты это читаешь😂) в Zoom чате. Он из СНГ, поэтому мы переписывались на русском, но в какой-то момент А написал своё сообщение не в лс, а в общий чат... и тут понеслось. Остальные ребята начали отвечать ему в чат на русском прямо посредине лекции (этого я уж точно не ожидал), моя подруга, офигевая пишет мне в лс. Профессор походу вообще был в шоке, что посредине его лекции в чате началась дискуссия на русском и попросил всех успокоиться.
В общем мне немного жалко профессора, но я знатно поржал с этой ситуации.
Long story short, сегодня у меня был класс ECO 045: Statistical Methods. Профессор - новенький и только в этом году закончил PhD в Cornell. С началом лекции я сразу понял, что большинство участников уже не первокурсники и класс будет довольно серьёзным... но не тут то было.
В начале лекции, я переписывался в личных сообщениях со своим знакомым А (В целях приватности, назовём его так. Привет, если ты это читаешь😂) в Zoom чате. Он из СНГ, поэтому мы переписывались на русском, но в какой-то момент А написал своё сообщение не в лс, а в общий чат... и тут понеслось. Остальные ребята начали отвечать ему в чат на русском прямо посредине лекции (этого я уж точно не ожидал), моя подруга, офигевая пишет мне в лс. Профессор походу вообще был в шоке, что посредине его лекции в чате началась дискуссия на русском и попросил всех успокоиться.
В общем мне немного жалко профессора, но я знатно поржал с этой ситуации.
Уже со второго дня начинаю чувствовать, что такое универ.
Как минимум в плане workload, это не тоже самое, что школа. Если в школе можно было всю домашку сделать за 1-2 часа, то здесь на один класс уходит по 2-4 часа самостоятельной работы. Неприятно то, что у меня из-за этого совсем нет времени на research.
Профессор по экономике сказал, что если пропускаешь контент хотя бы одной недели, то можешь дропать класс и брать его заново на следующий семестр, потому что pace of the course is fast.
Ещё здесь никто тебе не говорит про домашку. Весь курс расписан в Syllabus и ты должен сам отслеживать даты, читать учебник и отправлять домашку. К этому тоже надо привыкнуть.
Немного расслабился и ты уже позади всех.
Как минимум в плане workload, это не тоже самое, что школа. Если в школе можно было всю домашку сделать за 1-2 часа, то здесь на один класс уходит по 2-4 часа самостоятельной работы. Неприятно то, что у меня из-за этого совсем нет времени на research.
Профессор по экономике сказал, что если пропускаешь контент хотя бы одной недели, то можешь дропать класс и брать его заново на следующий семестр, потому что pace of the course is fast.
Ещё здесь никто тебе не говорит про домашку. Весь курс расписан в Syllabus и ты должен сам отслеживать даты, читать учебник и отправлять домашку. К этому тоже надо привыкнуть.
Немного расслабился и ты уже позади всех.
Было бы круто иметь GPT-3 в качестве своего виртуального помощника, который бы отвечал на однотипные вопросы на тему SAT и поступления у меня в личных сообщениях.
🔥3
Первые три недели онлайн обучения в Lehigh
Окей, меня давно здесь не было (около 2-х недель), поэтому я бы хотел рассказать, о том, что произошло за это время. Безусловно, я был погружен в учёбу, но главная причина того, что я не писал - мне было лень. Новые знакомства, классы, активитис (хоть они и ограничены для меня) заставили меня немного забыть о канале 😂
Удивительно, но я даже на расстоянии чувствую, что я являюсь частью Lehigh Community, поэтому первое о чем я бы хотел рассказать - это люди, которых я встретил и к которым стал ближе.
На самом деле, пока что я хорошо подружился только с одной девушкой, но познакомился с достаточно большим количеством людьми. Есть неприятные, но большинство - очень целеустремлённые, мотивированные и добрые. Это один из лучших аспектов университетов - здесь собраны like-minded people, которые помогают тебе развиваться и с которыми интересно общаться. Довольно мало slackers, которые ничего не делают. Все хороши в чём-то, и это кайф.
Я также стал более тесно общаться со своим другом с ричерча (он на последнем курсе). Он капец умный и мудрый — довольно много дельных советов даёт. На прошлых выходных у нас было что-то на подобии movie night, и да...мне пришлось взять подписку на Netflix. Теперь я зависимый от него и уже посмотрел три серии Black Mirror (сериал топовый!)
Так-с. Теперь о классах.
CSE 007. Просто изи класс, где мы программируем на Java. Профессор просто лучшая — я её обожаю. Assignments я сдаю за неделю до сдачи, и даже уже провёл Zoom сессию для одной чувихи, которая парилась с домашкой, где я ей всё объяснил. Не знаю почему она не воспользовалась office hours, но да ладно.
Кстати, да, я уверен, в любом универе есть возможность посещать бесплатно office hours, tutoring sessions, consultations, где вам помогут если у вас есть какие-то проблемы с учёбой или пониманием учебной программы. Онлайн это проходит очень легко, но об этом чуть позже.
MATH 021. Я думал, что буду страдать на этом классе, но пока что всё проходит хорошо. Спасибо программе НИШ, так как мы по сути проходим те же самые темы 11-12 классов, но чуть более углубленно. Единственное, что мне не нравится, так это преподавание. Почти всю полезную информацию я получаю из учебника; будто бы профессоры пытаются донести информацию намного сложнее. Поэтому здесь много ребят, которые не сдают этот предмет с первого раза. Если вы хотите изучать математику, то не советую подавать в Lehigh.
ECO 001. Люблю этот класс за то, что каждую лекцию я получаю много новой, полезной информации, о которой до этого не догадывался. Экономика — интересная и логичная. Профессоры объясняют всё доходчиво. Однако, мы очень быстро движемся по программе семестра и это немного стрессово.
ECO 045. Well, этот класс пока что лёгкий и скучный. Профессор нудно ведёт лекции, НО, за то он делает отличные слайды. Можно не читать учебник, а просто послушать его лекцию и он всё расскажет, не упуская ни малейшей детали. В общем, классный чел. Я думал статистика будет намного сложнее, хотя может ещё будет.
А теперь о моих нелюбимых классах. BUS 001 и BUS 003. Скажу вам одно — бизнес классы это фигня. Возможно потому что это introductory classes, но лично мне они кажутся скучными и бесполезными. По обоим мы делаем проект. Много писанины и болтовни; information is common sense. Камон, всем понятно, что в бизнесе ты должен быть честным, этичным, соблюдать законы и строить доверие. Единственный плюс, можно выучить крутые бизнес-словечки, чтобы быть в теме, ну и почитать интересные статьи, которые скидывают профессоры (они кстати топ).
Несмотря на это, эти бизнес классы, как по мне, кажутся самыми сложными, потому что оценивание не всегда понятно, и заданий нужно делать очень много. Бесплатные консультации помогают, и мою работу даже похвалили. Надеюсь, после первого семестра я перейду к более интересным бизнес курсам.
Продолжение👇👇👇
Окей, меня давно здесь не было (около 2-х недель), поэтому я бы хотел рассказать, о том, что произошло за это время. Безусловно, я был погружен в учёбу, но главная причина того, что я не писал - мне было лень. Новые знакомства, классы, активитис (хоть они и ограничены для меня) заставили меня немного забыть о канале 😂
Удивительно, но я даже на расстоянии чувствую, что я являюсь частью Lehigh Community, поэтому первое о чем я бы хотел рассказать - это люди, которых я встретил и к которым стал ближе.
На самом деле, пока что я хорошо подружился только с одной девушкой, но познакомился с достаточно большим количеством людьми. Есть неприятные, но большинство - очень целеустремлённые, мотивированные и добрые. Это один из лучших аспектов университетов - здесь собраны like-minded people, которые помогают тебе развиваться и с которыми интересно общаться. Довольно мало slackers, которые ничего не делают. Все хороши в чём-то, и это кайф.
Я также стал более тесно общаться со своим другом с ричерча (он на последнем курсе). Он капец умный и мудрый — довольно много дельных советов даёт. На прошлых выходных у нас было что-то на подобии movie night, и да...мне пришлось взять подписку на Netflix. Теперь я зависимый от него и уже посмотрел три серии Black Mirror (сериал топовый!)
Так-с. Теперь о классах.
CSE 007. Просто изи класс, где мы программируем на Java. Профессор просто лучшая — я её обожаю. Assignments я сдаю за неделю до сдачи, и даже уже провёл Zoom сессию для одной чувихи, которая парилась с домашкой, где я ей всё объяснил. Не знаю почему она не воспользовалась office hours, но да ладно.
Кстати, да, я уверен, в любом универе есть возможность посещать бесплатно office hours, tutoring sessions, consultations, где вам помогут если у вас есть какие-то проблемы с учёбой или пониманием учебной программы. Онлайн это проходит очень легко, но об этом чуть позже.
MATH 021. Я думал, что буду страдать на этом классе, но пока что всё проходит хорошо. Спасибо программе НИШ, так как мы по сути проходим те же самые темы 11-12 классов, но чуть более углубленно. Единственное, что мне не нравится, так это преподавание. Почти всю полезную информацию я получаю из учебника; будто бы профессоры пытаются донести информацию намного сложнее. Поэтому здесь много ребят, которые не сдают этот предмет с первого раза. Если вы хотите изучать математику, то не советую подавать в Lehigh.
ECO 001. Люблю этот класс за то, что каждую лекцию я получаю много новой, полезной информации, о которой до этого не догадывался. Экономика — интересная и логичная. Профессоры объясняют всё доходчиво. Однако, мы очень быстро движемся по программе семестра и это немного стрессово.
ECO 045. Well, этот класс пока что лёгкий и скучный. Профессор нудно ведёт лекции, НО, за то он делает отличные слайды. Можно не читать учебник, а просто послушать его лекцию и он всё расскажет, не упуская ни малейшей детали. В общем, классный чел. Я думал статистика будет намного сложнее, хотя может ещё будет.
А теперь о моих нелюбимых классах. BUS 001 и BUS 003. Скажу вам одно — бизнес классы это фигня. Возможно потому что это introductory classes, но лично мне они кажутся скучными и бесполезными. По обоим мы делаем проект. Много писанины и болтовни; information is common sense. Камон, всем понятно, что в бизнесе ты должен быть честным, этичным, соблюдать законы и строить доверие. Единственный плюс, можно выучить крутые бизнес-словечки, чтобы быть в теме, ну и почитать интересные статьи, которые скидывают профессоры (они кстати топ).
Несмотря на это, эти бизнес классы, как по мне, кажутся самыми сложными, потому что оценивание не всегда понятно, и заданий нужно делать очень много. Бесплатные консультации помогают, и мою работу даже похвалили. Надеюсь, после первого семестра я перейду к более интересным бизнес курсам.
Продолжение👇👇👇
Online extracurriculars?
В первую неделю учёбы у нас был Club Expo, где можно было посещать клубы университета онлайн. В общем, пока что я присоединился к Taekwondo Club, LUACM, Lehigh Coders Community, Society of Asian Scientists and Engineers, Baker Institute, Outing Club, ну и соответственно, состою в Computer Science and Business Association (CSBA). С большой вероятностью, я не буду вовлечён сильно в большинстве из них, но пока что просто хочу быть в курсе всех событий. Мне очень нравится коммьюнити людей из CSBA. На неделе вице-президент клуба провел для нас презентацию, где он рассказал о тех вещах, о которых он бы хотел знать на первом курсе.
Конечно, онлайн это не совсем то. Самая главная проблема — это разница во времени, но атмосферы кампуса тоже не хватает.
Поэтому надеюсь, что уже в январе я полечу в штаты. Кстати, визу я почти получил, нужно немного подождать.
В первую неделю учёбы у нас был Club Expo, где можно было посещать клубы университета онлайн. В общем, пока что я присоединился к Taekwondo Club, LUACM, Lehigh Coders Community, Society of Asian Scientists and Engineers, Baker Institute, Outing Club, ну и соответственно, состою в Computer Science and Business Association (CSBA). С большой вероятностью, я не буду вовлечён сильно в большинстве из них, но пока что просто хочу быть в курсе всех событий. Мне очень нравится коммьюнити людей из CSBA. На неделе вице-президент клуба провел для нас презентацию, где он рассказал о тех вещах, о которых он бы хотел знать на первом курсе.
Конечно, онлайн это не совсем то. Самая главная проблема — это разница во времени, но атмосферы кампуса тоже не хватает.
Поэтому надеюсь, что уже в январе я полечу в штаты. Кстати, визу я почти получил, нужно немного подождать.
Пока ждал результаты обучения нейронной сети по рисерчу, пересмотрел все свои хайлайты в Инстаграме.
За последние 4 года а моей жизни столько всего случилось, и я бы хотел просто выразить свою благодарность всем людям, которых я когда-либо встретил, которые были рядом или даже тем, с кем просто познакомился.
Почему-то просматривая эти хайлайты, я в точности помню своё состояние на тот момент, свои мысли и музыку связанную с событием. Было бы круто пережить эти моменты ещё раз.
За последние 4 года а моей жизни столько всего случилось, и я бы хотел просто выразить свою благодарность всем людям, которых я когда-либо встретил, которые были рядом или даже тем, с кем просто познакомился.
Почему-то просматривая эти хайлайты, я в точности помню своё состояние на тот момент, свои мысли и музыку связанную с событием. Было бы круто пережить эти моменты ещё раз.
Лол, меня сегодня вежливо реджектнула одна компания в США на позицию Machine Learning Intern 🥴
Я знаю, что на меня подписано много ребят, которые ещё не закончили школу и думают о вариантах поступления в зарубежные ВУЗы.
Так вот, сегодня я листал LinkedIn и увидел о начале отбора на программу DevDegree от Shopify на Fall 2021. Я на неё хотел подавать в прошлом году, но решил не делать это, поступив в Lehigh.
В нескольких предложениях о программе.
Вы подаёте в любой из канадских ВУЗов - Carleton University или York University. Подаёте заявку на программу Dev Degree на сайте devdegree.ca (заходить с VPN). Проходите разные этапы интервью. Если вы успешно прошли каждый этап и вас берут на программу, то:
• Программа оплачивает вам все 4 года обучения в университете.
• Получаете зарплату от Shopify и общую финансовую поддержку в размере $160,000.
• Отпуск от работы.
Таким образом, мы будете учиться по программе Computer Science в университете и параллельно применять свои навыки в реальной компании.
Подробнее о процессе подачи я писал в Wiki BeyondCurriculum.
Подавать могут все желающие будущие выпускники школ. Подробнее можно почитать на официальном сайте devdegree.ca
Такая крутая программа, но я не знаю, почему мало кто о ней говорит.
Так вот, сегодня я листал LinkedIn и увидел о начале отбора на программу DevDegree от Shopify на Fall 2021. Я на неё хотел подавать в прошлом году, но решил не делать это, поступив в Lehigh.
В нескольких предложениях о программе.
Вы подаёте в любой из канадских ВУЗов - Carleton University или York University. Подаёте заявку на программу Dev Degree на сайте devdegree.ca (заходить с VPN). Проходите разные этапы интервью. Если вы успешно прошли каждый этап и вас берут на программу, то:
• Программа оплачивает вам все 4 года обучения в университете.
• Получаете зарплату от Shopify и общую финансовую поддержку в размере $160,000.
• Отпуск от работы.
Таким образом, мы будете учиться по программе Computer Science в университете и параллельно применять свои навыки в реальной компании.
Подробнее о процессе подачи я писал в Wiki BeyondCurriculum.
Подавать могут все желающие будущие выпускники школ. Подробнее можно почитать на официальном сайте devdegree.ca
Такая крутая программа, но я не знаю, почему мало кто о ней говорит.
❤1
Outliers: The Story of Success by Malcolm Gladwell
Почему большая часть хоккеистов в НХЛ родились в январе? Что отличало Билла Гейтса от других, что он стал миллиардером? Почему азиатские дети превосходят американских в математике?
На эти и многие другие вопросы об успехе отвечает в своей книге Gladwell.
Главный point книги - это развеивание мифа о "Self-made success". Когда мы смотрим на успешных и знаменитых людей, мы сразу слышим истории о том, как они преодолевали трудности на своём пути и своими силами пробирались через тернистый путь. Это правда, но не на все 100%.
Нужно всегда помнить, что усилия напрямую коррелируют с достижением цели, но помимо этого есть такие факторы, как: время/правильный тайминг, культура в которой вы росли, насколько большой смысл имеет ваша работа, как вы распоряжаетесь своими возможностями и сколько времени вы потратили на достижение цели (10 000 часов).
Я бы привел примеры из книги, но во-первых, не хочу спойлерить, так как книга достаточно интересная; во-вторых, мне просто лень. Это псевдо ревью нужно как-то закончить, поэтому вот понравившаяся мне цитата:
"It is not the brightest who succeed, nor is success simply the sum of the decisions and efforts we make on our own behalf. It is, rather, a gift. Outliers are those who have been given opportunities — and who have had the strength and presence of mind to seize them.”
Почему большая часть хоккеистов в НХЛ родились в январе? Что отличало Билла Гейтса от других, что он стал миллиардером? Почему азиатские дети превосходят американских в математике?
На эти и многие другие вопросы об успехе отвечает в своей книге Gladwell.
Главный point книги - это развеивание мифа о "Self-made success". Когда мы смотрим на успешных и знаменитых людей, мы сразу слышим истории о том, как они преодолевали трудности на своём пути и своими силами пробирались через тернистый путь. Это правда, но не на все 100%.
Нужно всегда помнить, что усилия напрямую коррелируют с достижением цели, но помимо этого есть такие факторы, как: время/правильный тайминг, культура в которой вы росли, насколько большой смысл имеет ваша работа, как вы распоряжаетесь своими возможностями и сколько времени вы потратили на достижение цели (10 000 часов).
Я бы привел примеры из книги, но во-первых, не хочу спойлерить, так как книга достаточно интересная; во-вторых, мне просто лень. Это псевдо ревью нужно как-то закончить, поэтому вот понравившаяся мне цитата:
"It is not the brightest who succeed, nor is success simply the sum of the decisions and efforts we make on our own behalf. It is, rather, a gift. Outliers are those who have been given opportunities — and who have had the strength and presence of mind to seize them.”
LinkedIn обновился: дизайн стал намного более приятным, добавили фичи в переписки и появились истории (пока не знаю как они работают).
Сейчас я пользуюсь Linkedin каждый день для поиска стажировок и создания connections с людьми. За последние две недели я взял три интервью у офигенных людей, два из которых я организовал через LinkedIn. Думаю, если бы я использовал обычную почту, мне бы даже не ответили.
Так что пользуйтесь LinkedIn - это шикарный инструмент для нетворкинга и поиска возможностей.
Сейчас я пользуюсь Linkedin каждый день для поиска стажировок и создания connections с людьми. За последние две недели я взял три интервью у офигенных людей, два из которых я организовал через LinkedIn. Думаю, если бы я использовал обычную почту, мне бы даже не ответили.
Так что пользуйтесь LinkedIn - это шикарный инструмент для нетворкинга и поиска возможностей.
🔥1