Когда учиться на МКН непросто

Лера Терова, студентка третьего курса, рассказывает о том, как даются первые года на МКН не олимпиадникам, и как перевестись с платного на бюджет.

Лера поступила на программу «Математика, алгоритмы и анализ данных», которая с 2021 года носит название «Науки о данных».

Лера активно участвует в работе студенческого совета, помогает первокурсникам, закрыла на «отлично» летнюю сессию и получает стипендию от Яндекса.

一 В плане процесса поступления я вообще не показатель, так как я совершенно не волновалась. Я принесла документы, написала доверенность на своих родителей, что они могут принести за меня согласие на зачисление, и уехала вожатой в лагерь. Мама позвонила мне, сказала, что я зачислена на договорной основе, я сказала «Ура!». Я до конца не понимала, что такое математика, алгоритмы и анализ данных, но почему-то мне казалось, что это то, чем я хочу заниматься, и я мечтала поступить именно на эту программу. Это оказалась выигрышная ставка – моя интуиция привела меня туда, где мне хорошо. Ко мне пришло понимание, что математика – это очень красиво, и мне нравится программировать, и всё, чему нас учат.

Я окончила Гимназию в Санкт-Петербурге, у нас всегда были прекрасные гуманитарные дисциплины, а потом в школе открыли Газпром класс, в котором была физмат часть, именно там я и училась в 10 и 11 классах. Это было не совсем то, что имеют ввиду, когда говорят «физмат школа». Зато я сдала русский язык на 98 баллов!

Когда я пришла на МКН, я толком не умела программировать. Помню, было весело на первой паре по принципам программирования, когда Александр Юрьевич Авдюшенко подробно рассказал про объёмный проект, который надо будет написать на Python. Я тогда спросила «а Питон как учить?», и он ответил «если не знаете, по ходу выучите». Я была в шоке, хотя это оказалось правдой: да, синтаксис у языков отличается, но, зная один, можно на базовом уровне разобраться в любом другом. Но что делать, когда вообще не знаешь, с чего начать? Возможно, я могла подойти к преподавателям и попросить их помочь, но я тогда не знала, что так можно. Меня спасло то, что мой папа – программист, с ним вместе я написала свои первые «hello, world!» на C и Python, на которых надо было делать домашки. После многих проб и ошибок, и корпения над словарями по выходным я постепенно втянулась и мне понравилось программировать. Во втором семестре я уже вполне самостоятельно разбиралась с новым материалом по проге и алгоритмам, и пыталась писать код сразу так, как учили преподаватели на парах.

С математикой было иначе – нас на каждом предмете начинали учить с нуля. Но материал глубокий, абстрактный, а темп быстрый, и если ты не занимался серьёзно математикой до этого, то очень легко потеряться. Нужна привычка обрабатывать сложную информацию в высоком темпе – уже применять то, что впервые сказали пять, пятнадцать минут назад. У меня эти мостики между понятиями просто не успевали выстроиться, я довольно скоро после начала пары переставала совсем понимать, что происходит.

Помогли мне здесь время и тренировка: я терпеливо ходила на каждое занятие в первом семестре. Несмотря на то, что я знала, что я ничего не пойму на лекции, я вставала и каждое утро ехала заниматься, точнее, “витать в математике”. Для меня это было знаком того, что я не сдаюсь и верю в то, что нужные нейронные связи сформируются в моём мозге и когда-нибудь я начну понимать лекции. Кажется, вот теперь это произошло :)

Конечно, первый семестр был для меня очень трудоёмким в плане самостоятельной работы, я приходила домой и начинала часами разбираться, о чём же говорили сегодня на парах, включая практики. Да, какие-то небольшие моменты я пропускала, потому что моя цель была не умереть, а научиться логически думать и разбираться в математике. Меня выручало то, что я обращалась за помощью к друзьям. У нас не принято бездумно списывать, но они могут подсказать: «попробуй в этой задаче вот это», а для меня в тот момент откровение, что «это» можно здесь попробовать. Это, правда, не всегда срабатывало) Бывало, мне подолгу объясняли, как же прийти к истине, сопровождая меня на всём пути к пониманию. Не думаю, что справилась бы без ребят.

И очень здорово ещё ботать вместе. Когда видишь, что другие люди что-то не понимают тоже, это, во-первых, укрепляет самооценку (вообще-то нормально не понимать какие-то математические конструкции с первого раза!), а во-вторых, когда все смотрят на одну доску и предлагают свои версии, ты видишь, как думают другие люди, учишься у них. Наблюдая за своим курсом, я поняла, что даже тем, кто имел очень сильную подготовку по математике было особо не расслабиться: материал, который нам давали, очень быстро стал новым для всех.

У меня сложился прекрасный круг общения на факультете, и я это очень ценю. На МКН нет разницы, платный ты студент или нет, и всё, что я получала от администрации и ребят вокруг – это поддержка. Преподаватели даже не знают об этом, ну, наверное, догадываются, когда ты сидишь и не можешь въехать в условия задачи. Но никто не намекает, что ты не олимпиадник, все просто стараются понятнее объяснить то, что ты должен понять. Поблажек тоже никто не сделает – дедлайны для заданий и вопросы на экзамене у всех одинаковые.

Для перевода на бюджет нужно закрыть без троек два семестра подряд. За самый первый экзамен по наивной теории множеств, ещё в октябре первого семестра, я получила тройку. В тот момент мне казалось, что я молодец, сейчас я бы не раздумывая сказала, что лучше пересдача. Из-за этого я не смогла перевестись летом, а это благоприятное время для перевода – после первого курса обычно идут основные ротации студентов. Зимой, когда я могла подать документы на перевод, бюджетных мест не было. К счастью для меня, один из наших студентов захотел перейти на Математику. Желающих перевестись на это место было много, и проводили отбор: я написала вступительные испытания, решила контест и прошла устное собеседование. Теперь я учусь на бюджете.

Сейчас на третьем курсе я начинаю формировать свою индивидуальную траекторию. Наша программа называется Математика, алгоритмы и анализ данных (с 2021 года - Науки о данных). Математики и алгоритмов уже было очень много, теперь я взяла несколько фундаментальных курсов по анализу данных, от байесовского вывода до анализа данных на Питоне. Я пока не знаю, чем хочу заниматься, думаю, это нормально: у меня пока мало знаний об окружающем мире, чтобы выбрать что-то одно. Меня всегда восхищали медицинские профессии, сейчас я ищу соприкосновения и взяла курс по биоинформатике, возможно эта та область, которая меня увлечёт, – а может, и нет.

Этим летом я поступила в Computer Science Centre, и для меня это маленькая победа над собственной неуверенностью в себе. Мне нравится учиться, и сейчас мне кажется, что я готова совмещать нагрузку на МКН и в CSC. Раньше я и не мечтала об этом, но последнюю сессию я сдала на «отлично», и у меня остаётся даже свободное от учёбы время. Когда долго и помногу учишься, скорость усвоения нового материала увеличивается. Также есть подушка безопасности – некоторые курсы можно взаимно перезачесть, хотя я намерена честно послушать ещё раз алгоритмы и некоторые другие курсы CSC, которые у меня со скрипом шли в первых семестрах на МКН.

Пока я не чувствую себя способной заниматься наукой, именно психологически: мне нужно постоянно видеть результат своей работы, чтобы чувствовать удовлетворение. В науке может вообще не быть результата у объёмной работы, и мне страшно поставить себя в эту ситуацию, поэтому между курсовыми исследованиями и проектами в компаниях я выбираю второе.

В первый свой проект я попала осенью второго курса, это был как раз проект по биоинформатике, но тогда мне не хватило знаний и навыков, чтобы нормально в нём работать. Я поняла, что начинать лучше с чего-то попроще и разбираться во всём постепенно, а не стараться сразу пробиться в какие-то невероятные проекты. Задачу, которую я решала в проекте весной, делают тысячи программистов по всему миру: нужно было спарсить сайт и написать базу данных. В итоге я много в чем хорошо разобралась в не стрессовой среде, на практике научилась поднимать красивые базы данных и узнала всякие фишки в Питоне для этого, научилась парсить сайты и узнала, какие могут быть с этим проблемы. Что ж, теперь я готова двигаться дальше.

Что я хочу пожелать всем, это верить в себя, в свои силы, упорно работать над тем, над чем действительно хочется потрудиться!

Лера открыта к общению и с удовольствием рассказывает о факультете и своей программе, как и другие студенты МКН, чьи контакты вы можете найти здесь https://math-cs.spbu.ru/zadat-vopros-studentu/