No he escrit res durant "mil anys", però de sobte hi havia una raó per treure la pols d'un minicicle de publicacions sobre "aprendre ciència de dades des de zero". A la publicitat contextual d'una de les xarxes socials, així com al meu Habré preferit, vaig trobar informació sobre el curs. . Costava uns centaus, la descripció del curs era colorida i prometedora. "Per què no recuperar les habilitats que s'han tornat polsegoses per la inutilitat fent un altre curs?" - Vaig pensar. La curiositat també hi jugava un paper; feia temps que volia veure com funciona l'organització de la formació en aquesta oficina.
Permeteu-me advertir-vos de seguida que no estic de cap manera afiliat als desenvolupadors del curs ni als seus competidors. Tot el material de l'article és el meu judici de valor subjectiu amb un lleuger toc d'ironia.
Per tant, encara no saps on invertir els teus 990 rubles que has guanyat amb esforç? Aleshores ets benvingut sota el gat.
Com a petit prefaci, diré que sóc una mica escèptic sobre els cursos prometedors que poden convertir un principiant en "un analista de dades d'èxit amb un sou de més de 100 rubles" en poc temps (tot i que probablement ho endevineu a partir de la imatge del títol de l'article).
Fa uns quants anys, arran de la publicitat activa per a la formació en ciència de dades, vaig intentar de diferents maneres dominar almenys alguna cosa en el camp de la ciència de dades i vaig compartir notes sobre els cops que vaig tenir amb els lectors Habr.
Altres articles de la sèrie1. Aprèn els conceptes bàsics:
2. Practica les teves primeres habilitats
I després de molt de temps, vaig decidir provar un altre curs.
Descripció del curs:
La descripció del curs "Comença a la ciència de dades" promet que després de gastar només 990 rubles (en el moment d'escriure) rebrem un curs de quatre setmanes en format de videoconferències i tasques pràctiques per a principiants. A més, no ens oblidem de la compensació per part del cost del curs en forma de deducció fiscal (es comprometen a enviar tots els documents per correu).
El curs té dos blocs condicionals, un t'explicarà què és "Data Science", quines àrees populars hi ha i com pots desenvolupar una carrera en el camp de DataScience. El segon bloc analitza cinc eines per a l'anàlisi de dades: Excel, SQL, Python, Power BI i Data Culture.
Bé, el que sembla "deliciós", paguem el curs i esperem la data d'inici.
Com a anticipació, iniciem sessió al nostre compte personal el dia abans de l'inici del curs, ens desplacem per les paraules de comiat dels desenvolupadors i esperem la notificació de l'esperat començament del curs.
El temps ha passat volant, ha arribat el dia D i pots començar a entrenar. Un cop oberta la primera lliçó, veurem un esquema familiar dels sistemes d'aprenentatge en línia: una conferència en vídeo, materials addicionals, proves i deures. Si alguna vegada heu utilitzat Coursera, EDX, Stepik, no hauríeu de tenir cap problema.
Dins del curs:
Anem en ordre. El tema de la primera lliçó és "Visió general de DS: conceptes bàsics, avantatges, aplicacions", comença amb una conferència en vídeo, com totes les lliçons posteriors.
I des del primer moment s'ha sentit que els companys es van guiar pel plantejament "Així farà" del meu dibuix animat soviètic favorit.
Des del primer minut entens que el material del curs no s'ha gravat especialment, sinó que s'ha extret d'altres lliçons obertes o cursos especialitzats. També al vídeo sense subtítols ni opció de descàrrega per a la visualització fora de línia.
Després de la conferència, s'ofereixen materials addicionals per a la lliçó (presentació de la conferència en vídeo i literatura recomanada), no els analitzarem.
Aleshores ens espera una prova. Les proves varien pel que fa al grau de complexitat i adequació de les preguntes al material tractat.
I aquí de nou es manifesta el desinterès pel resultat de la formació, Pots fallar la prova, però no afectarà res, encara aprovareu la lliçó amb èxit, però la sol·licitud d'un intent addicional de tornar-la a repetir probablement romandrà sense resposta.
Posteriorment, el pla de la lliçó: “vídeo -> addicional. materials -> prova” serà la base de tot el curs.
De vegades, la lliçó es dilueix amb qüestionaris i deures independents.
Només hi ha dos deures. I per ser sincer, només n'he aprovat un.
La vostra primera tasca és enviar el vostre currículum que descrigui les vostres habilitats clau. No puc dir el 100%, però em sembla que s'acceptarà gairebé qualsevol currículum i s'acceptarà l'encàrrec. Després de la tasca, se us enviaran materials addicionals: recomanacions. Recordant com vaig lluitar amb els deures a Coursera, fins i tot em va molestar una mica el senzill que era.
Acabada la part introductòria, s'inicia l'estudi de les tan esperades “Eines per iniciar-se en Data Science”. I la primera és una lliçó amb un títol fort: "Treballar en Excel: actualitzar les habilitats de zero a analista".
Vaja! Sembla temptador, però en realitat la diferència entre l'expectativa i la realitat és la mateixa que entre una foto d'una hamburguesa d'un anunci de menjar ràpid i el que et donen a la caixa.
De fet, observarem com, passant de l'emplenament automàtic de cel·les a Excel a una descripció confusa de la funció “VLOOKUP()”, el professor dubtarà com Hamlet sobre el tema de la pregunta “Ser, o no ser”, “ Explica-ho tot per a principiants” o “Ofereix material interessant per a professionals”. En la meva opinió subjectiva, ni l'un ni l'altre van funcionar.
És especialment fantàstic que tot i que el curs no inclou un seminari web en directe. És a dir, no són enregistraments de classes que t'has perdut, sinó simplement enregistraments de classes que van tenir lloc fa molt de temps (veure imatge a continuació), els autors encara van decidir preservar l'ambient. (o potser només eren mandrós) и et fan mirar durant cinc minuts mentre el professor resol problemes de so.
Després del vídeo, segons l'esquema estàndard, segueixen material addicional i una prova.
El següent tema tracta sobre el llenguatge SQL. La lliçó proporciona els fonaments bàsics i exemples de treball amb consultes SQL; en principi, es poden trobar vídeos i articles sobre un tema similar. fàcil de trobar a Internet de forma gratuïta.
Després d'SQL, hi ha una lliçó sobre com processar un conjunt de dades de Kagle mitjançant la biblioteca de Python "Pandas". El pla de la lliçó no ha canviat: vídeo -> addicional. materials -> prova. No s'ofereixen tasques addicionals, ni tan sols una tasca amb comprovació automàtica dels resultats. Per tant, definitivament no haureu d'instal·lar Anaconda i escriure codi. També Val la pena destacar la lletra petita del codi a la conferència de vídeo, veure'l per telèfon no té sentit, i vaig haver de mirar-ho gairebé a quemarroc al monitor.
Lliçó quatre: “Visualització d'un informe logístic en PBI en 10 minuts” (видео кстати длится минут 50) . En aquest vídeo parlaran d'una eina interessant anomenada Power BI; per ser sincer, no n'havia sentit a parlar mai abans.
Final de curs inesperat:
La cinquena lliçó final us explicarà els principis generals de l'emmagatzematge adequat de dades; la conferència torna a ser extreta d'un altre curs. En aquesta lliçó, a més de la prova estàndard, apareixen de nou els deures, però no ho vaig fer. Vols saber per què?
Perquè quan avui he obert la pàgina del curs, que només estava a mig completar, he vist això:
És a dir el sistema considerava que havia acabat el curs amb èxit, encara que de fet no el vaig completar.
A més, després de veure tots els vídeos restants i de realitzar proves, el comptador no va canviar, sinó que es va mantenir al 56%. Suposo que això No vaig poder veure res i no vaig fer cap prova i encara vaig obtenir un "Diploma".
El que és especialment sorprenent és que el curs va durar oficialment del 22 de juliol al 14 d'agost, i el "Diploma" em va ser lliurat ja el 04.08.2019 d'agost de XNUMX.
Resultat de la formació
Un cop finalitzada la formació, el lloc web de l'empresa ens promet: "Les vostres qualificacions seran confirmades mitjançant documents del format establert". Però el problema és que aquest curs sembla que no és ni un programa de reciclatge ni un programa de formació avançada, el que significa que simplement obtindreu “certificat”, que en principi no té caràcter oficial.
Probablement una pregunta raonable seria: "Què esperaves per 990 rubles?" Per ser sincer, no m'esperava res. És evident que els cursos d'alta qualitat són significativament més cars. Però el problema és que hi ha cursos gratuïts que no només es fan no pitjor, sinó moltes vegades més professionalment, per exemple, cursos de o de . El mateix “certificat” de finalització del curs (si algú ho necessita), allà pots aconseguir-ho completament gratis.
Un dels avantatges és que aquests materials de revisió es recullen en un sol lloc i serà molt més fàcil per a una persona completament desconeguda amb Data Science navegar per aquesta àrea.
Al final del curs, se'ns promet que aprendrem un munt d'eines, i al nostre currículum podrem escriure alguna cosa com això:
De fet això és una exageració molt forta. Bàsicament, només sentireu parlar de molts instruments i res més.
Resum
Al meu entendre, el curs té una càrrega útil mínima; és especialment decebedor que els autors fossin massa mandrós per gravar-hi conferències de vídeo separades. En bona manera, és una llàstima demanar diners per una cosa com aquesta, o hauríeu de demanar 10 vegades menys.
Però repeteixo una vegada més que tot l'anterior és només el meu judici de valor subjectiu; depèn de vosaltres decidir si feu aquest curs o no.
PD Potser amb el temps els autors del curs el finalitzaran i tot l'article perdrà rellevància.
Per si de cas, escriuré que és vàlid per al primer llançament d'aquest curs del 22 de juliol al 14 d'agost.
PPS Si la publicació va resultar tan infructuosa, l'esborraré, però al principi m'agradaria llegir la crítica, potser només cal editar alguna cosa. En cas contrari, de moment sembla menys crítiques incòmodes a un curs de baixa qualitat
Font: www.habr.com