Han pasado «mil años» desde que escribí, pero de repente apareció la oportunidad de desempolvar una mini serie de publicaciones sobre «aprender Data Science desde cero». En la publicidad contextual de una de las redes sociales, así como en mi amado «Habr», encontré información sobre un curso . Costaba unas pocas monedas, la descripción del curso era colorida y prometedora. «¿Por qué no recuperar mis habilidades, cubiertas de polvo por la falta de uso, al hacer otro curso?» pensé. También jugó un papel mi curiosidad, ya que desde hace tiempo quería ver cómo está organizada la enseñanza en esta empresa.
De inmediato advierto que no tengo ninguna afiliación con los desarrolladores del curso o sus competidores. Todo el material del artículo es mi juicio subjetivo con un leve toque de ironía.
Entonces, ¿todavía no sabes dónde invertir tus 990 rublos? Entonces, por favor, sigue leyendo.
Como pequeña introducción, diré que soy un poco escéptico respecto a los cursos prometedores que pueden convertir a un principiante en un «analista de datos exitoso con un salario de más de 100,000 rublos» en poco tiempo (aunque seguramente te diste cuenta de esto por la imagen de encabezado del artículo).
Hace unos años, en el auge de la publicidad sobre la enseñanza de Data Science, intenté aprender de diversas maneras algo sobre el campo de la ciencia de datos y compartí mis notas sobre las experiencias con los lectores de Habr.
Otros artículos del ciclo1. Aprendemos lo básico:
2. Practicamos las primeras habilidades
Y así, después de mucho tiempo, decidí probar otro curso.
Descripción del curso:
La descripción del curso «Inicio en Data Science» promete que, gastando solo 990 rublos (en el momento de escribir este artículo) obtendremos un curso de cuatro semanas en formato de videolecciones y tareas prácticas para principiantes. También no olvidemos la compensación de parte del costo del curso a través de una deducción fiscal (prometen enviar todos los documentos por correo).
El curso incluye dos bloques condicionales, uno explicará qué es la «Ciencia de Datos», qué direcciones populares existen y cómo se puede desarrollar una carrera en el ámbito de Data Science. El segundo bloque revisa cinco herramientas para el análisis de datos: Excel, SQL, Python, Power BI y «Cultura de trabajo con datos».
Bueno, suena «delicioso», pagas el curso y esperas la fecha de inicio.
En la anticipación, ingresamos al panel personal un día antes del inicio del curso, revisamos las palabras de aliento de los desarrolladores y esperamos la notificación del tan esperado inicio del curso.
El tiempo pasó volando, llegó el «Día D», ya podemos empezar a aprender. Al abrir la primera lección, veremos el esquema habitual de los sistemas de educación en línea: videolección, materiales adicionales, pruebas y tareas. Si alguna vez has utilizado Coursera, EDX, Stepik, no deberías tener ningún problema.
Dentro del curso:
Iremos por partes. El tema de la primera lección es «Introducción a DS: base, utilidad, aplicación», comienza con una videolección, al igual que todas las lecciones posteriores.
Y ya desde el principio se siente que los creadores se guiaron por el enfoque «Así está bien» de mi querido cartoon soviético.
Desde el primer minuto se entiende que el material para el curso no fue grabado específicamente, sino que fue extraído de algunas otras lecciones abiertas o cursos especializados. Además, el video no tiene subtítulos ni opción de descarga para ver sin conexión.
Después de la lección se ofrecen materiales adicionales (presentación de la videolección y literatura recomendada), no los analizaremos.
Luego nos espera una prueba. Las pruebas varían en nivel de dificultad y adecuación de las preguntas al material cubierto.
Y aquí nuevamente se manifiesta la falta de interés en el resultado del aprendizaje, puedes fallar la prueba, pero eso no afectará nada,la lección la aprobarás con éxito de todos modos, y la solicitud de un intento adicional para rehacerla probablemente quedará sin respuesta.
En adelante, el esquema de la clase: «video -> materiales adicionales -> prueba» será la base de todo el curso.
A veces, la lección se intercalará con encuestas y tareas en casa.
Solo hay dos tareas en casa. Y si soy honesto, solo completé una.
La primera tarea en casa consiste en enviar tu currículum con una descripción de las habilidades clave. No puedo asegurar al 100%, pero me parece que aceptarán prácticamente cualquier currículum y la tarea será aprobada. Después de la tarea, recibirás materiales adicionales — recomendaciones. Recordando lo que sufrí con las tareas de Coursera, me sentí un poco decepcionado por esta simplicidad.
Después de completar la parte introductoria, comenzamos a estudiar las esperadas «Herramientas para empezar en Data Science». Y la primera lección lleva un título llamativo: «Trabajando en Excel: mejorando habilidades de cero a analista».
¡Vaya! Suena tentador, pero en realidad la diferencia entre la expectativa y el hecho es la misma que entre la foto de una hamburguesa en un anuncio de comida rápida y lo que te entregan en la caja.
En esencia, observaremos cómo, al pasar del autocompletado de celdas en Excel a la confusa descripción de la función «VLOOKUP()», el instructor dudará, al igual que Hamlet, sobre la cuestión de «Ser o no ser» — «¿Explicar todo para principiantes?» o «Dar material interesante para profesionales». En mi opinión subjetiva, no logró ninguno de los dos.
Es especialmente genial que, a pesar de que el curso no incluye un seminario web en vivo. Es decir, no son grabaciones de las clases que te perdiste, sino simplemente grabaciones de clases que se llevaron a cabo hace tiempo (ver imagen abajo), los autores decidieron mantener la atmósfera. (o tal vez simplemente se dieron pereza) y te obligan a mirar durante cinco minutos cómo el instructor resuelve problemas de sonido..
Después del video, según el esquema estándar, siguen – materiales adicionales y la prueba.
El siguiente tema es sobre el lenguaje SQL. La lección proporciona los fundamentos y ejemplos de trabajar con consultas SQL; en principio, puedes encontrar videos y artículos sobre este tema. fácilmente gratis en internet..
Para SQL hay una lección sobre el procesamiento de un conjunto de datos de Kagle utilizando la biblioteca Python «Pandas». El esquema de la clase no ha cambiado: video -> materiales adicionales -> prueba. No hay tareas adicionales previstas, ni siquiera una tarea con verificación automática de resultados. Por lo tanto, no tendrás que instalar 'Anaconda' ni escribir código. Cabe destacar la pequeña fuente del código en la video lección., verlo en el teléfono es inútil, y en el monitor tuve que verlo prácticamente de cerca.
La cuarta lección «Visualización del informe de logística en PBI en 10 minutos» (el video dura 50 minutos, por cierto). En este video hablarán de una herramienta interesante de Power BI, que, honestamente, nunca había escuchado antes.
Final inesperado del curso:
La quinta lección final hablará sobre los principios generales del almacenamiento adecuado de datos, la lección nuevamente fue extraída de otro curso. En esta lección, además del test estándar, aparece de nuevo una tarea, pero no la hice. ¿Quieres saber por qué?
Porque, al abrir hoy la página del curso, que solo he completado a la mitad, vi esto:
Es decir, el sistema pensó que había completado el curso con éxito, aunque en realidad no lo terminé..
Además, después de ver todos los videos restantes y pasar las pruebas, el contador no cambió, y se quedó en el 56%. Supongo que podría no haber visto nada y no haber pasado las pruebas, y aún así habría recibido un 'Diploma'..
Es particularmente sorprendente que en la comunicación oficial el curso duró del 22 de julio al 14 de agosto, y el 'Diploma' me fue entregado ya el 04.08.2019.
Resultado del aprendizaje
El sitio de la empresa, al finalizar la capacitación, nos promete: «Su calificación será confirmada por documentos de formato establecido». Pero, desgraciadamente, este curso parece no ser ni un programa de reentrenamiento, ni un programa de actualización de calificaciones, lo que significa que simplemente recibirás un «certificado», que en principio no tiene estatus oficial..
Probablemente, sería razonable preguntar: «¿Qué esperabas por 990 rublos?». Si soy honesto, no esperaba nada. Está claro que los cursos de calidad cuestan mucho más. Pero el problema es que hay cursos gratuitos que no son solo igual de buenos, sino que están hechos de manera mucho más profesional, por ejemplo, los cursos de o de El mismo 'certificado' por la finalización del curso (si es que a alguien le importa), allí. se puede obtener completamente gratis.
Entre las ventajas, se puede mencionar que estos materiales de revisión están reunidos en un solo lugar, y a alguien que no esté familiarizado con Data Science realmente le será más fácil orientarse en esta área.
Al final del curso nos prometen que aprenderemos un montón de herramientas, y en nuestro currículum podremos escribir algo así:
De hecho es una exageración muy fuerte. De muchas herramientas en realidad solo escucharás y no más.
Currículum
En mi opinión, el curso tiene una carga mínima de utilidad, especialmente me decepciona que los autores se tomaron la molestia de grabar lecciones en video por separado para él. En buena lid, da vergüenza pedir dinero por esto, o bien deberían pedir diez veces menos.
Pero reitero que todo lo anterior es solo mi juicio subjetivo, pasar este curso o no - es decisión tuya.
P.D. Quizás con el tiempo los autores del curso lo mejoren y todo este artículo pierda relevancia.
Por si acaso, diré que es válida para la primera edición de este curso del 22 de julio al 14 de agosto
P.P.D. Si esta publicación resulta tan desafortunada, la borraré, pero al principio me gustaría leer críticas, puede que simplemente necesite algunos ajustes. Porque por ahora se ve como una penalización por críticas incómodas a un curso de baja calidad.
Fuente: habr.com
