ну як сказати, я не пожалів, що туди поступив))
з практикою проблема у всіх((
коли ти вчишся на ПМ, то головне не піти в ту сторону, ну ту саму, — в науку))
бо тоді вже всьо пропало)

я просто хотів відмітити, що ми нічого такого особливого не вивчали, щоб мати якісь переваги для Data Science

ну прикладна математика нічого такого ще не означає, щоб зразу в Data Science)
з мого потоку (120 людей) , дай Бог щоб зо двоє пішли в Data Science

привіт. У мене була дуже схожа ситуація. Я поїхав у США півроку назад, в Україні закінчив 2 роки прикладної математики, досвіду як такого не було, але в общазі з хлопцями по ночах вчили джаву)). Потім я почав вчити android. Також виграв грін карту, приїхав сюди, навіть не сподівався знайти роботу в ІТ, але після одного інтервю я повірив в те, що буду працювати з програмуванням. Зараз працюю android dev, нечебто все класно. Колись думав написати статтю на ДОУ, тому що все було не так гладко, як я описав вище, але якось не вистачає часу. Можеш написати мені — постараюся тобі допомогти!
До слова, автомейшин тестування також раджу)

цікаво де ж заземлились?

На мою думку, просто потрібно дати учням вибір. Ну або придумати якісь коефіціенти на предмети, які також буде виставляти учень. Відповідно предметам з малими коефіціентами буде приділятися менше уваги і менше годин(або ж взагалі для ознайомлення, без жодних перевірок знань). І ще, я вважаю, треба скоротити кількість предметів у два рази. І найголовніше — зробити програму легшою і більш абстрактною. Бо для чого вчити логарифмування й інтегрування в школі, коли 99% учнів без поняття для чого вони здалися :)