Не съм писал нищо от „хиляда години“, но изведнъж се появи причина да издухам праха от мини цикъл от публикации за „изучаване на Data Science от нулата“. В контекстна реклама в една от социалните мрежи, както и в любимия ми Habré, попаднах на информация за курса . Струваше само стотинки, описанието на курса беше цветно и обещаващо. „Защо не възстановите уменията, които са станали прашни от безполезност, като вземете друг курс?“ - Мислех. Любопитството също изигра роля, отдавна исках да видя как протича организацията на обучението в този офис.
Нека ви предупредя веднага, че по никакъв начин не съм свързан с разработчиците на курсове или техните конкуренти. Всички материали в статията са моя субективна ценностна преценка с лека нотка на ирония.
И така, все още не знаете къде да инвестирате трудно спечелените 990 рубли? Тогава сте добре дошли под кат.
Като малко предисловие ще кажа, че съм малко скептичен към обещаващите курсове, които могат да превърнат начинаещия в „успешен анализатор на данни със заплата над 100 000 рубли“ за кратко време (въпреки че вероятно сте познали това от заглавната снимка на статията).
Преди няколко години, в резултат на активната реклама за обучение по наука за данни, се опитах по различни начини да овладея поне нещо в областта на науката за данни и споделих бележки за неравностите, които получих с читателите на Habr.
Други статии от поредицата1. Научете основите:
2. Практикувайте първите си умения
И след дълго време реших да опитам друг курс.
Описание на курса:
Описанието на курса „Старт в Data Science“ обещава, че след като похарчите само 990 рубли (към момента на писане) ще получим четириседмичен курс под формата на видео лекции и практически задачи за начинаещи. Също така, нека не забравяме компенсацията за част от цената на курса под формата на данъчно приспадане (те обещават да изпратят всички документи по пощата).
Курсът има два условни блока, единият ще ви разкаже какво е „Data Science“, какви популярни области има и как можете да развиете кариера в областта на DataScience. Вторият блок разглежда пет инструмента за анализ на данни: Excel, SQL, Python, Power BI и Data Culture.
Е, какво звучи „вкусно“, плащаме за курса и чакаме началната дата.
В очакване влизаме в личния си акаунт в деня преди началото на курса, превъртаме прощалните думи от разработчиците и чакаме известие за дългоочакваното начало на курса.
Времето изтече, денят D настъпи и можете да започнете да тренирате. Отваряйки първия урок, ще видим схема, позната на системите за онлайн обучение - видео лекция, допълнителни материали, тестове и домашни. Ако някога сте използвали Coursera, EDX, Stepik, тогава не би трябвало да имате проблеми.
Вътре в курса:
Да вървим по ред. Темата на първия урок е „Преглед на DS: Основи, предимства, приложения“, той започва с видео лекция, както всички следващи уроци.
И от самото начало се усеща, че другарите се ръководеха от подхода „Така ще стане“ от любимия ми съветски анимационен филм.
Още в първата минута разбирате, че материалът за курса не е специално записан, а е взет от други открити уроци или специализирани курсове. Също и към видеото без субтитри или опция за изтегляне за офлайн гледане.
След лекцията се предлагат допълнителни материали към урока (презентация от видео лекцията и препоръчителна литература), които няма да анализираме.
След това ни чака изпитание. Тестовете се различават по степен на сложност и адекватност на въпросите спрямо изучавания материал.
И тук отново се проявява незаинтересоваността от резултата от обучението, Можете да се провалите на теста, но това няма да повлияе на нищо, все пак ще преминете урока успешно, но искането за допълнителен опит за повторно полагане най-вероятно ще остане без отговор.
Впоследствие планът на урока: „видео -> доп. материали -> тест” ще бъде в основата на целия курс.
Понякога урокът ще бъде разреден с въпросници и независима домашна работа.
Има само две домашни задачи. И честно казано минах само един.
Първата ви домашна задача е да изпратите автобиографията си, очертаваща ключовите ви умения. Не мога да кажа 100%, но ми се струва, че почти всяка автобиография ще бъде приета и задачата ще бъде приета. След заданието ще Ви бъдат изпратени допълнителни материали-препоръки. Спомняйки си как се борих с домашните в Coursera, дори бях малко разстроен колко просто беше.
След завършване на уводната част започва изучаването на дългоочаквания „Инструменти за начало в Data Science“. И първият е урок с гръмко заглавие: „Работа в Excel: надграждане на умения от нула до анализатор“.
Еха! Звучи примамливо, но в действителност разликата между очакване и реалност е същата като между снимка на хамбургер от реклама за бързо хранене и това, което ви дават на касата.
Всъщност ще наблюдаваме как, преминавайки от автоматично попълване на клетки в Excel към объркващо описание на функцията „VLOOKUP()“, учителят ще се колебае като Хамлет по темата на въпроса „Да бъдеш или да не бъдеш“, „ Обяснете всичко за начинаещи“ или „Дайте интересен материал за професионалисти“. По мое субективно мнение нито едното, нито другото се получиха.
Особено страхотно е, че въпреки факта, че курсът не включва уебинар на живо. Тоест, това не са записи на класове, които сте пропуснали, а просто записи на класове, които са се състояли преди много време (вижте снимката по-долу), авторите все пак са решили да запазят атмосферата (или може би просто са били мързеливи) и карат ви да гледате пет минути, докато учителят решава проблеми със звука.
След видеото по стандартната схема следва допълнителен материал и тест.
Следващата тема е за езика SQL. Урокът предоставя самите основи и примери за работа със SQL заявки; по принцип можете да намерите видеоклипове и статии на подобна тема лесно за намиране в интернет безплатно.
След SQL има урок за обработка на набор от данни от Kagle с помощта на библиотеката на Python „Pandas“. Планът на урока не е променен: видео -> допълнително. материали -> тест. Няма предвидени допълнителни задачи, дори задача с автоматична проверка на резултатите. Така определено няма да се налага да инсталирате Anaconda и да пишете код. Също Струва си да се отбележи дребният шрифт на кода във видео лекцията, да го гледам на телефона е безсмислено и трябваше да го гледам почти от упор на монитора.
Четвърти урок: „Визуализация на логистичен отчет в PBI за 10 минути“ (видео кстати длится минут 50) . В това видео те ще говорят за интересен инструмент, наречен Power BI; честно казано, никога преди не съм чувал за него.
Неочакван край на курса:
Последният пети урок ще ви разкаже за общите принципи на правилното съхранение на данни; лекцията отново е взета от друг курс. В този урок, освен стандартния тест, отново се появява домашна работа, но не съм я правил. Искате ли да знаете защо?
Защото, когато отворих страницата на курса днес, която беше само наполовина завършена, видях това:
Това е така системата счете, че съм завършил успешно курса, въпреки че всъщност не съм го завършил.
Освен това, след гледане на всички останали видеоклипове и провеждане на тестове, броячът не се промени, а остана на 56%. Предполагам, че Не можех да гледам нищо и да не вземам тестове и пак да получа „Диплома“.
Особено изненадващо е, че курсът официално продължи от 22 юли до 14 август, а „Дипломата“ ми беше издадена още на 04.08.2019 август XNUMX г.
Резултат от обучението
След завършване на обучението уебсайтът на компанията ни обещава: „Вашата квалификация ще бъде потвърдена с документи на установената форма.“ Но проблемът е, че този курс изглежда не е нито програма за преквалификация, нито програма за напреднали, което означава, че просто ще получите “сертификат”, който по принцип няма официален статут.
Вероятно разумен въпрос би бил: „Какво очаквахте за 990 рубли?“ Честно казано, не очаквах нищо. Ясно е, че висококачествените курсове са значително по-скъпи. Но проблемът е, че има безплатни курсове, които са направени не само не по-зле, но многократно по-професионално, например курсове от или от . Същият „сертификат“ за завършване на курса (ако някой има нужда от него) има можете да го получите напълно безплатно.
Едно от предимствата е, че тези рецензионни материали са събрани на едно място и ще бъде наистина по-лесно за човек, напълно незапознат с Data Science, да се ориентира в тази област.
В края на курса ни е обещано, че ще научим куп инструменти и в автобиографията си ще можем да напишем нещо подобно:
Всъщност това е много силно преувеличение. По същество ще чуете само за много инструменти и нищо повече.
Обобщение
По мое мнение курсът има минимално полезно натоварване; особено разочароващо е, че авторите бяха твърде мързеливи, за да запишат отделни видео лекции за него. В добрия смисъл, жалко е да искате пари за нещо подобно или трябва да поискате 10 пъти по-малко.
Но повтарям още веднъж, че всичко по-горе е само моя субективна ценностна преценка; зависи от вас да решите дали да вземете този курс или не.
PS Може би с течение на времето авторите на курса ще го финализират и цялата статия ще загуби релевантност.
За всеки случай ще пиша, че важи за първото стартиране на този курс от 22 юли до 14 август
PPS Ако публикацията се оказа толкова несполучлива, ще я изтрия, но в началото бих искал да прочета критиката, може би просто трябва да се редактира нещо. Иначе засега изглежда като минус неудобната критика за некачествен курс
Източник: www.habr.com