Вось ужо "тысячу гадоў" нічога не пісаў, але раптам нечакана з'явілася нагода садзьмуць пыл з міні-цыкла публікацый па "навучанні Data Science з нуля". У кантэкстнай рэкламе адной з сацсетак, а таксама на любімым «Хабры», я натыкнуўся на інфармацыю аб курсе . Каштаваў ён існыя капейкі, апісанне курса было маляўнічае і шматабяцальнае. "Чаму б не аднавіць, якія запыліліся ад непатрэбнасці навыкі прайшоўшы чарговы курс?" - падумаў я. Таксама сваю ролю адыграла цікаўнасць, даўно хацелася паглядзець, як уладкована арганізацыя навучання ў гэтай канторы.
Адразу папярэджу, я ніяк не афіляваная з распрацоўкамі курса ці іх канкурэнтамі. Увесь матэрыял артыкула - маё суб'ектыўнае ацэначнае меркаванне з лёгкім налётам іроніі.
Такім чынам, вы ўсё яшчэ не ведаеце куды варта ўкласці свае крэўныя 990 рублёў? Тады літасці прашу пад кат.
У якасці невялікай прадмовы скажу аб тым, што некалькі скептычна стаўлюся да шматабяцальных курсаў здольным з пачаткоўца ў кароткія тэрміны зрабіць «паспяховага аналітыка дадзеных з зарплатай звыш 100 000 рублёў» (хоць вы напэўна пра гэта здагадаліся па загалоўнай малюнку артыкула).
Некалькі гадоў таму на хвалі актыўнай рэкламы навучання Data Science, я паспрабаваў рознымі спосабамі асвоіць хоць што-небудзь з вобласці навукі аб дадзеных і падзяліўся нататкамі аб атрыманых гузах з чытачамі Хабра.
Іншыя артыкулы цыкла1. Вучым азы:
2. Практыкуем першыя навыкі
І вось праз доўгі час я вырашыў паспрабаваць яшчэ адзін курс.
Апісанне курса:
Апісанне курса "Старт у Data Science" абяцае, што, выдаткаваўшы ўсяго 990 рублёў (на момант напісання артыкула) мы атрымаем чатырохтыднёвы курс у фармаце відэалекцый і практычных заданняў для навічкоў. Таксама не забудземся пра кампенсацыю часткі кошту курса ў выглядзе падатковага выліку (Абяцаюць усе дакументы выслаць на пошту).
У рамках курса ёсць два ўмоўныя блокі, адзін раскажа пра тое, што такое "Навука аб дадзеных", якія ёсць папулярныя напрамкі, як можна развіваць кар'еру ў сферы DataScience. Другі блок разглядае пяць інструментаў для аналізу дадзеных: Excel, SQL, Python, Power BI і "Культура працы з дадзенымі".
Ну што ж гучыць "смачна" аплачваем курс і чакаем даты старту.
У прадчуванні заходзім у асабісты кабінет за дзень да пачатку курса, гартаем словы на дарогу ад распрацоўшчыкаў і чакаем апавяшчэння аб доўгачаканым старце курса.
Час праляцеў неўзаметку, «Дзень Д» надышоў, можна прыступаць да навучання. Адкрыўшы першы ўрок, мы ўбачым звыклую для сістэм онлайн навучання схему - відэалекцыя, дадатковыя матэрыялы, тэсты і хатнія заданні. Калі вы калі-небудзь карысталіся Coursera, EDX, Stepik то ніякіх праблем у вас узнікнуць не павінна.
Унутры курса:
Пойдзем па парадку. Тэма першага ўрока – "Агляд DS: аснова, карысць, прымяненне", пачынаецца ён з відэалекцыі, як і ўсе наступныя ўрокі.
І вось ужо самага пачатку адчуваецца, што таварышы кіраваліся падыходам «Такім чынам сыдзе» з майго каханага савецкага мультфільма.
З першай жа хвіліны разумееш, што матэрыял для курса не быў запісаны спецыяльна, а быў выдраны з нейкіх іншых адкрытых урокаў або профільных курсаў. Таксама да відэа адсутнічаюць субтытры і магчымасць загрузкі для прагляду афлайн.
Пасля лекцыі прапанаваны дадатковыя матэрыялы да ўрока (прэзентацыя з відэалекцыі і рэкамендуемая літаратура), іх мы разбіраць не будзем.
Потым нас чакае тэст. Тэсты бываюць розныя па ступені складанасці і адэкватнасці пытанняў пройдзенаму матэрыялу.
І вось тут яшчэ раз праяўляецца адсутнасць зацікаўленасці ў выніку навучання, тэст можна заваліць, але гэта ні на што не паўплывае, урок вы ўсё роўна паспяхова пройдзеце, а вось запыт дадатковай спробы для пераздачы застанецца хутчэй за ўсё без адказу.
У наступным, схема заняткі: «відэа -> дад. матэрыялы -> тэст» – будзе асновай усяго курса.
Часам урок будзе разводзіцца анкетаваннем і самастойнымі хатнімі заданнямі.
Хатніх заданняў усяго два. І калі сапраўды прайшоў я толькі адно.
Першым хатнім заданнем неабходна адправіць сваё рэзюмэ з апісаннем ключавых навыкаў. Не магу сцвярджаць на 100%, але мне здаецца, што прымуць практычна любое рэзюмэ і заданне залічаць. Пасля задання вам дашлюць дадатковыя матэрыялы - рэкамендацыі. Успамінаючы, як я мучыўся з хатнімі заданнямі на Coursera я нават крыху знерваваўся такой прастаце.
Пасля завяршэння ўступнай часткі пачынаецца вывучэнне доўгачаканых "Інструментаў для пачатку працы ў Data Science". І першым ідзе ўрок з гучным загалоўкам: "Праца ў Excel: прапампоўка навыкаў ад нуля да аналітыка".
Ого! Гучыць павабна, але на справе розніца паміж чаканнем і фактам такая ж як паміж фатаграфіяй гамбургера з рэкламы фастфуду і тым, што вам аддадуць на касе.
Па сутнасці, мы будзем назіраць як рухаючыся ад аўтазапаўнення вочак у Excel да блытанага апісання функцыі "ВПР()", выкладчык будзе як Гамлет вагацца, на тэму пытання "To be, or not to be" "Растлумачыць усё для пачаткоўцаў" ці "Даць матэрыял цікавы для профі». На маю суб'ектыўную думку, не атрымалася ні таго, ні іншага.
Асабліва выдатна, што нягледзячы на тое, што ў рамках курса не прадугледжваецца жывога вебинара. То бок, гэта не запісы тых заняткаў што вы прапусцілі, а проста запісы заняткаў, якія прайшлі калісьці даўно (гл. малюнак ніжэй), аўтары ўсё роўна вырашылі захаваць атмасферу (а можа проста заленаваліся) и прымушаюць вас па пяць хвілін глядзець, як выкладчык вырашае праблемы з гукам.
Пасля відэа па стандартнай схеме вынікаюць - дадатковы матэрыял і тэст.
Наступная тэма пра мову SQL. Ва ўроку дадзены самыя асновы і прыклады працы з SQL запытамі, у прынцыпе відэа і артыкулы на падобную тэму можна спакойна знайсці ў інтэрнэце цалкам бясплатна.
За SQL ідзе ўрок па апрацоўцы датасета з Kagle з дапамогай бібліятэкі Python "Pandas". Схема занятку не змянілася: відэа -> дад. матэрыялы -> тэст. Ніякіх дадатковых заданняў не прадугледжана, няма нават задання з аўтаматычнай праверкай вынікаў. Такім чынам ставіць «Анаконду» і пісаць код вам дакладна не давядзецца. Таксама варта адзначыць дробны шрыфт кода ў відэалекцыі, на тэлефоне яе глядзець - бессэнсоўна, ды і на маніторы прыйшлося глядзець практычна ва ўпор.
Чацвёрты ўрок "Візуалізацыя справаздачы па лагістыцы ў PBI за 10 хвілін" (видео кстати длится минут 50) . У дадзеным відэа раскажуць пра цікавую прыладу Power BI, калі сапраўды ніколі раней пра яго не чуў.
Нечаканае завяршэнне курса:
Фінальны пяты ўрок раскажа, аб агульных прынцыпах пісьменнага захоўвання дадзеных, лекцыя зноў-такі выдрана з іншага курсу. У дадзеным уроку апроч стандартнага тэсту зноў з'яўляецца хатняе заданне, але рабіць я яго не стаў. Жадаеце даведацца чаму?
Таму што, адкрыўшы сёння старонку курса, пройдзенага толькі на палову, я ўбачыў гэта:
Гэта значыць сістэма палічыла, што курс я паспяхова прайшоў, хаця па факце я яго не завяршыў.
Прычым пасля прагляду ўсіх астатніх відэа і праводзілі тэстаў, лічыльнік не змяніўся, а так і застаўся на адзнацы 56%. Я мяркую, што мог бы наогул нічога не глядзець і не праходзіць тэстаў і ўсё роўна атрымаў бы "Дыплом".
Асабліва дзіўна, што ў рассылцы афіцыйна курс доўжыўся з 22 ліпеня па 14 жніўня, а «Дыплом» мне выдалі ўжо 04.08.2019.
Вынік навучання
Сайт кампаніі пасля заканчэння навучання абяцае нам: "Вашу кваліфікацыю пацвердзяць дакументы ўстаноўленага ўзору". Але вось бяда, дадзены курс падобна не з'яўляецца ні праграмай перападрыхтоўкі, ні праграмай падвышэння кваліфікацыі, а значыць вы атрымаеце проста "сертыфікат", які афіцыйнага статусу ў прынцыпе не мае.
Напэўна, слушным будзе пытанне: "А што ты чакаў за 990 рублёў?". Калі сапраўды - нічога не чакаў. Зразумела, што якасныя курсы каштуюць істотна даражэй. Але ўся бяда ў тым, што ёсць бясплатныя курсы, якія зроблены не тое, што не горш, а ў разы больш прафесійна, напрыклад курсы ад ці ад . Той жа самы "сертыфікат" аб праходжанні курса (калі ён хоць камусьці патрэбен), тамака можна атрымаць цалкам бясплатна.
З плюсаў, можна адзначыць тое, што дадзеныя аглядныя матэрыялы сабраны ў адным месцы і зусім незнаёмаму з Data Science чалавеку будзе сапраўды прасцей зарыентавацца ў гэтай галіне.
Па заканчэнні курса нам абяцаюць, што мы вывучым кучу інструментаў, а ў сваім рэзюмэ зможам напісаць вось так:
Па факце гэта вельмі моцнае перабольшанне. Аб шматлікіх прыладах вы ў сутнасці проста пачуеце і не больш.
Рэзюмэ
На мой погляд курс нясе мінімум карыснай нагрузкі, асабліва засмучае тое, што аўтары заленаваліся запісаць асобныя відэалекцыі для яго. Па-добраму за такое сорамна прасіць грошы, ну ці трэба прасіць разоў у 10 менш.
Але яшчэ раз паўтаруся, што ўсё вышэйсказанае толькі маё суб'ектыўнае ацэначнае меркаванне, праходзіць гэты курс ці не - вырашаць Вам.
PS Магчыма з часам аўтары курса яго дапрацуюць і ўвесь артыкул страціць актуальнасць.
На ўсялякі выпадак напішу, што справядлівая яна для самага першага запуску гэтага курса з 22 ліпеня па 14 жніўня.
PPS Калі пост на столькі атрымаўся няўдалым, я яго выдалю, але спачатку хацелася б пачытаць крытыку, можа проста нешта трэба падрэдагаваць. А то пакуль гэта выглядае, як мінусаванне нязручнай крытыкі няякаснага курса
Крыніца: habr.com