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.

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.

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.

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.

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👇👇👇

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.

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.

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.

​​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.”

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.

Сегодня написал свой первый мидтерм и он был по computer science.

По ощущениям написал хорошо, но вот на следующей неделе будет жесть — сразу два мидтерма в один день, и оба по экономике.

Вроде в телеграме теперь можно оставлять комментарии под постами! Для этого вам нужно обновить приложение.

Го чекать👇

Bullet Journal, Notion, Google Calendar — буллщит или спасение для вашей продуктивности?

Мне часто приходят сообщения в лс с вопросами о том, как правильно организовывать свой день, вести менеджмент своих задач и просто освободить свой мозг от мыслей о дедлайнах.

Так вот, в этом посте я хочу поделиться своим опытом использования различных инструментов для ведения записи своего прогресса и выполнения задач.

Сразу скажу, что единого инструмента для всего у меня нет и выбор каждого является сугубо индивидуальным.

Начнем с Google Calendar.
Отличный инструмент, который я использую для составления своего расписания. Google Calendar очень удобен для планирования своих дней, особенно когда ивентов много и я не хочу, чтобы они накладывались друг на друга. У меня есть два Google аккаунта (личный и универский), ивенты которых я комбинирую в один календарь (скриншот в комментариях).

Однако, я не полностью полагаюсь на Google Calendar и не пытаюсь планировать через него все свои дела. У меня уже был опыт того, что я расписывал буквально поминутно свой день — это довольно стрессово.

Notion
Я пользуюсь этим супер-приложением уже около 2-х лет, и летом использовал его на все 100% для своих ежедневных дел и планирования Virtual Bootcamp с командой. Для своих ежедневных дел я создал себе канбан доску (смотрите скриншот в комментариях), где трекал задачи.

Для летнего времени это решение было очень удобным, но когда началась учёба, я понял, что Notion мне не подойдёт — мне было слишком лень создавать какой-либо темплейт для организации системы дедлайнов, а имеющиеся варианты мне не нравились. Поэтому, я решил попробовать Bullet Journal, который стал моим любимым инструментом.

Сейчас я использую Notion для трекинга статуса заявок на стажировки (с помощью той же канбан доски) и для Long-term goals.

Bullet Journal
Если кто не знает, bullet journal - это вид ежедневника, где на всех страницах пропечатаны маленькие точки. Что-то вроде страницы в клетку, но нет никаких линий. Это даёт возможность креативить и вести заметки в любом виде.

Я не очень креативный человек, поэтому в начале каждого месяца я просто расписываю все события на месяц, а дальше задачи на каждый день.

Это было моим спасением от огромного количества информации о дедлайнах и задачах, которые мне надо было выполнить. Мне кажется, без такого инструмента планирования я бы не смог выжить и недели в универе.

Поэтому, хех, Bullet Journal - это замечательная вещь, которую советую вам попробовать.

Все скриншоты оставлю в комментариях, чтобы вам было понятнее.

LMAO, только понял, что буду справлять свою днюху на лекции по бизнесу 😎.

Окей, я что-то давно сюда не писал. В этом посте, я хочу просто вкратце рассказать вам чем я занимался все эти две недели.

Начну с того, что я посетил неимоверное количество ивентов. Я пытаюсь выжать максимум из учёбы онлайн, но и пытаюсь быть активным вне повседневных лекций. В начале октября я поучаствовал в воркшопах от VandyHacks (хакатон от Вандербильта). Было довольно интересно увидеть какие сейчас используются технологии среди студентов универа. Далее, я посетил универский ивент от Bloomberg, где для Computer Science and Business Association рассказывали о технических интервью (актуальная для меня тема на данный момент). Также я пытался поучаствовать в SASE National Conference, но конечно же из-за разницы во времени полноценно поучаствовать не получилось, хотя я забашлял туда $20. Ещё были довольно интересные сессии от офиса международных студентов на тему работы после F1 визы и способах иммиграции.

Около 3-х недель назад прошли мидтермы и я получил свои результаты. Вкратце, по матану у нас как таковых мидтермов нет, но есть куизы и экзамены, каждый из которых является половиной мидтерма. В общем, у меня всё по 100% или около того.
Computer Science - 98% (А), ECO 001 - 90% (А-). А вот с ECO 045 проблемки. Не буду писать свой балл, но у меня В+.

С рисерчем дела идут также, но есть значительный прогресс. С кодом мы уже почти закончили, поэтому я уже начал потихоньку писать paper, то есть создавать картинки для публикации.

Ещё я начал подавать на стажировки. Я понимаю, что мне пока рано, и многие компании не берут первокурсников, но я думаю попытаться стоит - в любом случае, это хороший опыт. Но пока что у меня два реджекта, и около 8 заявок в ожидании ответа. Кстати, я подал в Facebook, они мне скинули тестовые задачки на программирование на платформе Codesignal, и кажется я их завалил. При прохождении практис теста на этой платформе я получил 717/850 и это Level 6 из 10. Думаю неплохо для начала, но в Facebook с таким баллом вряд ли возьмут, хех.

В плане личных отношений в универе всё ништяк, по крайней мере пока что. Жалко, что не могу встретить многих людей вживую на кампусе :(

Этот пост я писал в 3 часа ночи, поэтому сорян за неструктурированные мысли. Мне просто хотелось написать что-то простое после долгого перерыва.

​​Я ещё забыл рассказать про-то, что позавчера посетил сессию на тему "How to land ML job?" от deeplearning.ai и workera.ai.

Честно, это была самая полезная сессия из всех которые я недавно посещал. В основном она состояла из панельной дискуссии на тему получения работы в сферах data science и machine learning, где участвовали ML рекрутёры из Pinterest, Grammarly, Upstart и Scale AI. Они рассказали о том, на что смотрят при отборе на работу.

Вкратце, они смотрят на всё, но в основном на ваши скиллы, проекты, leadership experience, коммуникативные навыки и ваши values. Они не так сильно смотрят на то, где вы учились и учились ли вы вообще. Главное показать свою экспертизу в технологиях, которые они используют.

Также прозвучала мысль, что нужно подавать даже если вы не имеете опыта во всех перечисленных в заявке технологиях.

AI + X. Ведущий сессии упомянул интересную идею, что работодатели очень ценят людей, главная экспертиза которых не AI, а другая сфера науки. Именно такие люди хорошо разбираются в данных и могут найти применение AI в своих сферах. Думаю, если вы изучаете только AI, то стоит задуматься о minor в чём-то другом, или знакомиться с людьми из других сфер.

Но больше всего мне понравился слайд, который был показан в самом начале сессии. Он показывает различия между позициями в сфере data science и machine learning. Я этого реально не знал. Смотрите картинку ниже.

Подробнее можно почитать здесь

Все, кто изучает Machine Learning, смотрите что я нашёл:
https://distill.pub/

Здесь собраны крутые публикации на тему Machine Learning с разными визуализациями внутри статей, чтобы было легче понимать.

2020 Gulf Coast Undergraduate Research Symposium

Где-то неделю назад меня приняли презентовать свой рисерч проект на виртуальной конференции в Rice University. Она будет проходить уже в эту субботу и я немного волнуюсь, так как там будут ребята из Лиги Плюща и других не менее крутых универов.

Ладно названия универов, так сами ребята капец жёсткие и совсем не фрешманы. Я посмотрел профайл одной девушки четверокурсницы со Стэнфорда - она сейчас intern в Apple и победительница разных конференций.

В общем, презентация у меня уже готова, но нужно её порепетировать и подправить с профессором некоторые моменты.

Я кстати выступаю в секции Materials Science and Nano engineering. На награду "The Best Presentation" с моими спикинг скиллс у меня вряд ли есть шансы, но надеюсь вытащить тем, что я делаю interdisciplinary research, связанный с Deep Learning.

Кстати, я не так часто рассказывал про тему своего рисерча, да и лучше расскажу после публикации пэйпера. Но если вам интересно примерно о чём он, то ниже ссылка на статью про рисерч моего профессора. Я работаю примерно в этой области.

https://engineering.lehigh.edu/news/article/ai-technique-ids-mechanisms-ferroelectric-switching