Δεν νομίζω ότι μπορεί να δοθεί 1 απάντηση ναι ή όχι. Εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τα ενδιαφέροντά σου, τους στόχους σου και τις θυσίες που είσαι διατεθιμένος/η να κάνεις για να τους πετύχεις.
Θα καταθέσω μέρος της δικής μου εμπειρίας που αφορά το εαρινό εξάμηνο του 2023 καθώς έχουν αλλάξει μερικά πράγματα σε σχέση με παλιότερα.
Το μάθημα ξεκίνησε 10 Μαρτίου και η εξέταση-παρουσίαση των ομαδικών εργασιών ήταν στις 5 Οκτωβρίου. Δεν υπήρχε δυνατότητα να το δώσεις Ιούνιο-Ιούλιο.
Επομένως αν χρωστάτε μαθήματα και δουλεύετε την εργασία σοβαρά, υπάρχουν περιθώρια για ελάχιστα μαθήματα στην εξεταστική Σεπτέμβρη.
Οι διαλέξεις σορρυ δεν μου άρεσαν. Είχε βέβαια κάποια κομμάτια που άξιζαν και προσπαθούσαν να σου περάσουν την λογική "think outside the box". Μεγάλο μέρος όμως των διαλέξεων ήταν απλά ανάγνωση διαφανειών, τύποι & έννοιες χωρίς πολλές εξηγήσεις για να "βγει" η ύλη. Στην αρχή του εξαμήνου οι ρυθμοί ήταν πιο λογικοί, αλλά ειδκά στα 3 τελευταία μαθήματα βγάλαν την υπόλοιπη μισή ύλη. Στο προτελευταίο μάθημα έδειξε 170 διαφάνεις και στο τελευταίο 140!
Αν και καταλαβαίνω ότι δεν γίνεται να βγει τόσο μεγάλη ύλη και να παρουσιαστεί και όπως πρέπει ειδικά σε εαρινό εξάμηνο με πολλές χαμένες ώρες, με απογοήτευσε το πως εξελίχθηκε το μάθημα. Ήμουν hyped για new math concepts και δεν πήγε ιδιαίτερα καλά. Μάλιστα επειδή δεν υπήρχε ατομική εργασία πάνω στο 2o μισό της ύλης αλλά και επειδή έτυχε στην ομάδα που ήμουν η εκφώνηση της εργασίας να μην περιλαμβάνει καθόλου το 2ο μισό της ύλης (wavelets etc), δεν έμαθα ποτέ wavelets και ότι άλλο είχε στο 2ο μισό (r.i.p. wavelets
) .
Ο φόρτος μέσα στο εξάμηνο για να βγούν οι ατομικές εργασίες είναι σχετικά οκ, τα περιθώρια αρκετά καλά, δίνουν και γενναίες παρατάσεις. Η τελευταία ατομική είχε περιθώριο μέχρι 1 Σεπτέμβρη. Το toolbox HOSA του MATLAB βοηθά αρκετά, αν και δεν έχει το καλύτερο documentation. Δηλαδή, μπορείς να χρησιμοποιήσεις έτοιμες συναρτήσεις για τις μεθόδους εκτίμησης των μεγεθών που ζητούνται. Επομένως εστιάζεις στην ουσία του προβλήματος που πας να λύσεις.
Μαθαίνεις να δουλεύεις ομαδικά. Χειρίζεσαι πραγματική βάση δεδομένων για 1η φορά ίσως. Αυτό είναι δίκοπο μαχαίρι, γιατί η βάση είναι open access άρα ίσως όχι τόσο προσεγμένη, μπορεί να δουλεύετε 10 μέρες με ασυγχρόνιστα σήματα, να παθαίνετε ομαδική κατάθλιψη, να λέτε να παρατήσω το μάθημα τώρα, χάνω το καλοκαίρι μου κλπ. Αυτό συνέβη αρκετά με την βάση μας η οποία είχε αρκετά προβλήματα.
Επίσης ο Λεόντιος μπορεί να βάλει κάποια ερωτήματα αλλά να μην βγαίνουν όλα. Σίγουρα πρέπει να στέλνετε μαιλ για απορίες που έχετε. Αν δεν λύνετε με απλό μαιλ, μπαίνετε και κλήση. Και δείχνει κατανόηση αν δεν βγουν όλα τα ερωτήματα οπως τα λεει ή και καθόλου μερικά, είναι περισσότερο guidelines με βάση την εμπειρία του.
Αν σε ενδιαφέρει διπλωματική σε Λεόντιο, ή για biomedical engineering σίγουρα βοηθά αυτό το μάθημα, είναι σαν μινι διπλωματική. Επίσης είναι καλή ευκαιρία να μάθεις basics του machine learning το καλοκαίρι και να τα εφαρμόσεις. Επίσης σε δουλειές στο linkedin για signal processing εχω δει να ζηταν να εχεις παρει 1 μαθημα σε advanced signal processing.
Επίσης ένα ακόμα θετικό είναι ότι έχεις ευκαιρία για καθοδηγούμενη έρευνα, που δεν το βρίσκεις σε μάθημα εύκολα. Και αν πάει καλά, και βάλλετε έξτρα δουλειά μπορεί να πάει για δημοσίευση.
Οι βαθμοί είναι καλοί γενικά όπως έχει αναφερθεί και από άλλους.
Αλλά για μένα μέχρι να δεις το φως στο τούνελ ήταν αρκετά ψυχοφθόρο, μές το καλοκαίρι ειδικά... Αν είσαι με καλή παρέα ξεπερνιέται κάπως, ή σας πιάνει όλους λίγη κατάθλιψη xD
Προφανώς η εμπειρία του καθενός συναρτάται και με το θέμα της εργασίας, την βάση, τα ερωτήματα πόσο γρήγορα (δεν) βγήκαν, την ομάδα, πόσο θα ασχολειθείτε με το μάθημα και προφανώς στόχους, ενδιαφέροντα κλπ οπότε είναι καθαρά υποκειμενικό. Για αυτό άλλωστε αν δείτε τις προηγούμενες απαντήσεις διαφέρουν με την δική μου αντίληψη.
Κλείνοντας, αν δεν σε έπεισα να μην το πάρεις
έχω να πω τα εξής:
1) Καλό κουράγιο το καλοκαίρι
2) Μην έχεις πολλές απαιτήσεις στις διαλέξεις. Κράτα την γενική εικόνα.
3) Ζητείστε παράταση στις ατομικές αν χρειάζεστε
4) Αρχίστε σχετικά νωρίς την ομαδική να μην τρέχετε τελευταία στιγμή
5) Μιλάτε με captain Λεόντιο το καλοκαίρι για τις απορίες σας, θα βοηθήσει (μπορεί να μιλά κάπως ανοιγματικά βέβαια ορισμενες φορες οπότε ξαναρωτατε
).
(Οφφ τόπικ: Επίσης πολλές έννοιες στατιστικής που είναι φουλ χρήσιμες για να δουλέψεις καλύτερα την εργασία, και να βγάλλεις συμπεράσματα δεν τις μαθαίνουμε στον κορμό και είναι κάπως άσχημο. Νομίζω στην Ανάλυση Δεδομένων και στις Χρονοσειρές διδάσκονται μερικά από αυτά, αλλά αν δεν τα χεις πάρει... Θα πρεπε να υπάρχει στον κορμό ένα σωστό μάθημα Στατιστικής για Μηχανικούς με python πχ αλλά τεσπα... καλά που χουμε και τις μετρήσεις στο προγραμμα σπουδών.)