[ad_1]
Đó là năm đầu tiên ở trường đại học và tôi không hứng thú với thứ gì khác ngoài bóng rổ. Tôi học Văn học Anh chỉ vì tiếng Anh của tôi ngày trước tốt hơn các bạn cùng lứa và tôi đã có thể vào đại học với nó. Dù sao thì, trong kỳ nghỉ học kỳ năm đó tôi đã đến Lebanon, Beirut để đào tạo về cơ sinh học con người (trong những ngày đó tôi đang huấn luyện các cầu thủ bóng rổ). Khi tôi ở đó, ảnh hưởng của căng thẳng kéo dài đã được nhắc đến vài lần và điều đó nghe có vẻ thú vị. Khi trở về nhà, tôi muốn khám phá nhiều hơn và đã xem bài TED Speak của Tiến sĩ Robert Sapolsky có tựa đề Sinh học của bản thân tốt nhất và tồi tệ nhất của chúng ta. Tôi rất ấn tượng, tôi nhớ mình đã like “Tôi tự hỏi anh ấy (Sapolsky) nhìn thế giới như thế nào.” Might mắn thay, anh ấy đã đưa cả lớp của mình lên YouTube của Stanford: Sinh học hành vi con người. Chà, tôi không thể theo kịp nó do thiếu kiến thức nền tảng (hồi đó tôi không biết bất cứ điều gì liên quan đến khoa học, điều này bao gồm sinh học và/hoặc sinh học thần kinh/tâm lý học). Tôi quyết định đến thăm khoa tâm lý.
Toàn bộ mục đích của việc tôi đến khoa tâm lý học là để nghe một bài giảng mà bây giờ tôi dường như không thể nhớ nổi nhưng nó có liên quan đến sự phát triển của hệ thống niềm tin. Tôi đi vào cánh cửa đầu tiên mà tôi tìm thấy và gặp Tiến sĩ Bahcekapili và anh ấy bảo tôi giới thiệu bản thân với đồng nghiệp của anh ấy (lúc đó là học sinh của anh ấy) ở bên cạnh, Tiến sĩ Yilmaz. Từ đó trở đi, sở thích của tôi chuyển sang hướng của anh ấy: Sự giao thoa giữa đạo đức, chính trị, tôn giáo và việc ra quyết định. Tôi bắt đầu tham gia lớp tâm lý xã hội của anh ấy một cách không chính thức và bắt đầu ghé qua cửa nhà anh ấy thường xuyên hơn để hỏi về những điều tôi đọc được: sinh học hành vi ĐẾN tâm lý xã hộiVà tâm lý học tiến hóa. Có lúc, anh ấy đề nghị tôi tham gia vào phòng thí nghiệm mà anh ấy sắp thành lập và tôi đã đồng ý, cuối cùng đã tham gia. Phòng thí nghiệm MINT
Trước khi bắt đầu phòng thí nghiệm, tôi đã đăng ký Khoa học tôn giáo trong edX để chắc chắn rằng tôi không bỏ lỡ những phát hiện quan trọng trong lĩnh vực này. Thật thú vị vì thông tin được trình bày một cách rất dễ hiểu. Nhưng với phòng thí nghiệm, khi chúng tôi bắt đầu đọc các tài liệu nghiên cứu, tôi nhận ra rằng mình không biết gì về thống kê nên tôi không thể đánh giá mức độ thuyết phục của nghiên cứu trước mắt. Là một sinh viên văn học, tôi phải tìm một thứ gì đó mà không có kiến thức trước đó. Tôi đã thử nhiều cuốn sách nhưng Thống kê giới thiệu mở Và Thống kê học tập với JASP đã giúp tôi rất nhiều và chúng đủ cho một bậc đại học. Tôi bắt đầu nhận ra mình thích nghiên cứu thống kê đến mức nào và muốn cải thiện bản thân về vấn đề này, tự hỏi liệu toán học có thể giúp ích cho thống kê hay không.
Có một người mà tôi quen khi chơi Đá lò sưởi (vâng, tôi thích chơi bài): Tiến sĩ Basar Coskunoglu. Tôi bắt đầu học toán với anh ấy. Anh ấy đủ kiên nhẫn để bắt đầu từ những điều rất cơ bản (theo nghĩa đen, tôi không biết gì cả, vì vậy chúng tôi phải bắt đầu từ các hàm số, hệ bất đẳng thức, v.v.) với tôi. Chúng tôi đã làm được tất cả các vấn đề về giải tích và đại số tuyến tính. Chúng tôi đã kết thúc ở thời điểm mà tôi có thể tự mình xem qua các cuốn sách, đó là điều tôi mong muốn ngay từ đầu. Cho đến ngày nay, tôi vẫn nghiên cứu đại số tuyến tính từ nhiều nguồn khác nhau (chủ yếu từ ghi chép của tôi, Toán học cho máy học Và Sách của Gilbert Strang) gần như hàng tuần vì tôi rất thích nó.
Trong phòng thí nghiệm và học viện (khoa học xã hội), các nhà nghiên cứu chủ yếu sử dụng các phần mềm thống kê như JASP, Jamovi, SPSS. Lập trình R cũng được sử dụng nhưng trong thời gian đó tôi bắt đầu không còn hứng thú với học thuật vì những lý do khác nhau. Vì vậy, tôi muốn học Python. Tôi đã tham dự một chương trình đào tạo (Tôi thực sự khuyên bạn không nên tham gia bất kỳ chương trình đào tạo khoa học dữ liệu nào, mọi tài liệu họ cung cấp đều có sẵn trực tuyến và có thể theo cách tốt hơn), điều này chủ yếu giúp tôi về kỹ năng lập trình cùng với các trường hợp dựa trên ngành thay vì phần lý thuyết vì tôi đã hoàn thành phần cổ điển (cho đến học sâu): Giới thiệu về Học thống kê (hiện đã có phiên bản Python).
Lúc đó tôi vẫn đang là sinh viên và đang nhận học bổng của TUBITAK (Hội đồng nghiên cứu khoa học và công nghệ Thổ Nhĩ Kỳ) vì đã tham gia một dự án nghiên cứu nhưng nó sắp kết thúc. Vì vậy, đây thực sự là thời điểm tuyệt vời để tôi thử nghiệm các cơ hội bên ngoài học viện. Tôi muốn có một công việc bán thời gian hoặc một công việc thực tập dài hạn vì tôi vẫn còn đi học và không muốn kiệt sức. Dù sao đi nữa, tôi đã bắt đầu thực hiện các dự án khoa học dữ liệu và đưa chúng vào CV của mình trong phần “dự án”. Tôi đã nộp đơn vào nhiều công việc khác nhau nhưng trong các cuộc phỏng vấn, tôi nhận ra rằng nhiều người không có nhóm khoa học dữ liệu và điều đó khiến tôi hơi sợ vì đây là công việc đầu tiên của tôi, tôi cảm thấy mình cần một nhóm người có một số kinh nghiệm. Mặc dù không chắc mình sẽ phù hợp với một ngân hàng như thế nào nhưng tôi đã nộp đơn xin thực tập dài hạn tại DenizBank và sau một số bước, tôi đã được nhận làm thực tập sinh khoa học dữ liệu.
Tôi cảm thấy mình đã làm tốt trong thời gian thực tập và có vẻ như cảm giác này là của nhau vì họ muốn giữ tôi (ngoài ra, việc giữ ai đó sau 6 tháng thay vì thuê một người mới là điều hợp lý). Mọi chuyện ở trường diễn ra suôn sẻ và tôi đã tốt nghiệp. Ngoài ra, mặc dù tôi đã dành sáu tháng để viết mã, v.v., nhưng tôi vẫn phải làm bài kiểm tra nhà khoa học dữ liệu cấp cơ sở bao gồm các câu hỏi về SQL, Python/R và xác suất và thống kê. Tôi đã vượt qua kỳ thi và hiện đang làm Nhà khoa học dữ liệu Jr. tại DenizBank.
Tôi đã chơi bóng rổ trong mười năm và tôi cũng đã huấn luyện các cầu thủ. Tôi luôn nghĩ đến việc làm điều gì đó gần giống với bóng rổ. tôi đã thấy Tài khoản phân tích Công thức 1 (F1) đó là phân tích F1 và nó truyền cảm hứng cho tôi làm điều gì đó tương tự với dữ liệu bóng rổ. Bạn có thể theo dõi tôi LinkedIn hoặc tài khoản phân tích bóng rổ nếu bạn quan tâm.
[ad_2]
Source link