Möödusid juba «tuhat aastat», kui viimasel ajal midagi kirja panin, aga äkki tulid ootamatult põhjused tolmu pühkida oma minitsüklist publikatsioonid «Data Science'i õppimine algusest peale». Ühes sotsiaalmeedia kontekstireklaamis ning ka lemmik «Habr» lehelt sattusin ma kursuse kohta info peale . Hind oli täiesti naeruväärne, kursuse kirjeldus oli värvikas ja lubav. «Miks mitte taastada tolmunud oskused, läbides järgmise kursuse?» — mõtlesin ma. Samuti mängis rolli uudishimu, ammu oli tahtmine vaadata, kuidas selle firma õppekorraldus välja näeb.
Koheselt hoiataks, et ma ei ole kursuse arenduse ega nende konkurentidega kuidagi seotud. Kogu artikli sisu on minu subjektiivne hinnang, kus on kergelt irooniat.
Nii et kas sa ikka ei tea, kuhu oma kõva 990 rubla investeerida? Siis olete teretulnud allolevale.
Esitan lühikese sissejuhatuse, et öelda, et suhtun skeptiliselt paljusid lubavaid kursuseid, mis suudavad algajatest lühikese ajaga teha «edukad andmeanalüütikud, kelle palk ületab 100 000 rubla» (kuigi selle kohta võisite kindlasti juba arvata artikli pealkirjast).
Mõni aasta tagasi, kui Data Science'i koolituste aktiivne reklaam oli laineharjal, proovisin erinevate meetoditega omandada midagi andmete teaduse valdkonnast ja jagasin oma märkmeid saadud arusaamade kohta Harbi lugejatega.
Teised tsükli artiklid1. Õpime põhialuseid:
2. Harjutame esimesi oskusi
Ja siis, pärast pikka aega, otsustasin proovida veel ühte kursust.
Kursuse kirjeldus:
Kursuse «Data Science’i algus» kirjeldus lubab, et kulutades vaid 990 rubla (artikli kirjutamise ajal) saame neljanädalase kursuse videotundide ja praktiliste ülesannete formaadis algajatele. Ära unusta ka kursuse maksumusest osa hüvitamist maksutagastuse kaudu (lubavad kõik dokumendid e-posti teel saata).
Kursuse raames on kaks tinglikku blokki, üks räägib sellest, mis on «Andmete teadus», millised on populaarsed suunad ning kuidas karjääri andeteaduse vallas arendada. Teine blokk käsitleb viit andmeanalüüsi tööriista: Excel, SQL, Python, Power BI ja «Andmete töötamise kultuur».
No mis siis, kõlab «maitsvalt», maksame kursuse eest ja ootame alguskuupäeva.
Ootuses logime oma isiklikku kontot päeva enne kursuse algust, sirvime arendajate julgustavaid sõnu ja ootame kauaoodatud kursuse alguse teadet.
Aeg on märkamatult möödas, „D-päev” on saabunud, nüüd on aeg alustada õppimist. Avades esimese õppetunni, näeme tuntud online-õppimise skeemi – videolektsioon, lisamaterjalid, testid ja kodutööd. Kui olete kunagi kasutanud Courserat, EDX-i või Stepikit, ei tohiks teil mingit probleemi tekkida.
Kursuse sees:
Hakkame järjest. Esimese õppetunni teema on „DS ülevaade: alus, kasu, rakendamine”, see algab videolektsiooniga, nagu kõik järgnevad õppetunnid.
Ja juba algusest on tunda, et juhendajad on lähtunud lähenemisest „Nii ka läheb” minu lemmik Nõukogude multifilmist.
Esimese minutiga saad aru, et kursuse materjal ei olnud spetsiaalselt salvestatud, vaid oli välja rebitud mõnest muust avatud õppetundidest või spetsialiseeritud kursustest. Samuti puuduvad videol subtiitrid ja allalaadimisvõimalus offline vaatamiseks.
Loengu järel pakutakse lisamaterjale (videoloendi esitlus ja soovitatav kirjandus), mille üle me ei aruta.
Seejärel ootab meid test. Testid võivad olla erineva keerukuse ja küsimuste sobivuse poolest läbitud aine osas.
Ja siin kordub veel kord huvi puudumine õppimise tulemuste osas. Testi võib läbi kukkuda, kuid see ei mõjuta midagi., õppetunni te läbite ikkagi edukalt, kuid täiendava eksami taotlemine jääb tõenäoliselt vastuseta.
Edaspidi on tunni struktuur: "video -> lisamaterjalid -> test" – see saab olema kogu kursuse alus.
Mõnikord rikastatakse tundi küsitlustega ja iseseisvate koduste ülesannete tegemisega.
Koduseid ülesandeid on kokku ainult kaks. Ja ausalt öeldes olen ma läbinud vaid ühe.
Esimese kodutööna tuleb esitada oma CV, mis sisaldab peamisi oskusi. Ma ei saa 100% väita, kuid mulle tundub, et praktiliselt iga CV võetakse vastu ja ülesanne arvestatakse. Pärast ülesannet saadetakse teile lisamaterjalid — soovitused. Kui mõtlen tagasi, kuidas ma Courseras kodutöödega vaeva nägin, tunnen ma isegi veidi kurbust selle lihtsuse üle.
Pärast sissejuhatavat osa algab kauaoodatud "Tööriistadega alustamine andmeteaduses" uurimine. Esimesena on tund kõlavate pealkirjadega: "Töötamine Excelis: oskuste arendamine nullist analüütikuks".
Vau! Kõlab ahvatlevalt, kuid tegelikult on erinevus ootuste ja tegelikkuse vahel sama, mis reklaamifotol olevas burgeris ja selles, mida kassas teile antakse.
Sisuliselt jälgime, kuidas liikuda Excelis lahtrite automaatse täitmise kaudu segasest "VLOOKUP()" funktsiooni selgitamisest, õpetaja kõhkleb nagu Hamlet küsimuses "Olema või mitte olema": "Selgita kõike algajatele" või "Anna huvitavat materjali professionaalidele". Minu subjektiivse arvamuse kohaselt ei õnnestunud kumbagi.
Eriti tore on see, et vaatamata sellele, et kursuse raames ei ole ette nähtud elavat veebiseminari. Tegemist ei ole nendel tundidel, mis läksid teistest mööda, vaid lihtsalt vanade tundide salvestusega (vt allolevat pilti), otsustasid autorid ikkagi säilitada õhkkonna. (või ehk lihtsalt laiskusid) ja sunivad teid viis minutit vaatama, kuidas õpetaja heliprobleeme lahendab..
Pärast videot järgneb tavapärane skeem – lisamaterjal ja test.
Järgmine teema on SQL keel. Tunnis antakse kõige põhise ja näidendi töö SQL päringutega. Üldiselt on sarnaste teemadega videoid ja artikleid lihtsalt internetist täiesti tasuta leida..
SQL järel toimub tund, kus töödeldakse Kagle andmestikku Python «Pandas» raamatukoguga. Tunni struktuur ei ole muutunud: video -> lisamaterjalid -> test. Täiendavaid ülesandeid ei ole ette nähtud, isegi automaatset tulemuste kontrollimise ülesannet ei ole. Seega ei pea te kindlasti 'Anaconda' installima ja koodi kirjutama. Samuti tasub märkida väikest koodi fondi videolektoris., telefoni pealt vaatamine pole mõtet ja monitoril pidin vaatama praktiliselt peaaegu lähedalt.
Neljas õppetund „Logistika aruande visualiseerimine PBI-s 10 minutiga“ (video kestab muide 50 minutit) . Selles videos räägitakse huvitavast tööriistast Power BI-st, millega ma ausalt öeldes varem kunagi kokku ei olnud puutunud.
Üllatav kursuse lõpetamine:
Viies lõpetav õppetund räägib andmete õigest salvestamisest, loeng on taas võetud teisest kursusest. Selles õppetunnis, peale tavalise testi, on taas kodutöö, kuid ma ei teinud seda. Kas tahate teada, miks?
Sest kui ma täna avasin pooleli jäetud kursuse lehe, nägin seda:
See tähendab süsteem pidas mind kursuse edukalt läbituks, kuigi ma tegelikult ei lõpetanud seda.
Ja pärast kõigi ülejäänud videote vaatamist ja testide sooritamist ei muutunud arvesti, see jäi 56% peale. Ma arvan, et ma oleksin võinud üldse mitte vaatama ja teste läbima hakata ning ikka oleksin saanud „Diplomi“.
Eriti üllatav on see, et ametliku infokirja järgi kestsid kursus 22. juulist kuni 14. augustini, kuid „Diplom“ anti mulle juba 04.08.2019.
Koolituse tulemus
Ettevõtte veebisait lubab meile koolituse lõppedes: „Teie kvalifikatsiooni kinnitavad seaduslikud dokumendid.” Kuid probleem on, et see kursus ei paista olevat ei ümberõppeprogramm ega ka kutseoskuste täiendamise programm, mistõttu te saate lihtsalt „sertifikaadi”, millel ei ole ametlikku staatust.
Võib-olla on kohane küsida: „Mida sa ootasid 990 rubla eest?” Ausalt öeldes – ma ei oodanud midagi. On selge, et kvaliteetsed kursused maksavad oluliselt rohkem. Kuid kogu probleem on selles, et on tasuta kursusi, mis on tehtud mitte ainult sama hästi, vaid isegi palju professionaalsemalt, näiteks kursused või . Sama „sertifikaadi” kursuse läbimise kohta (kui see kellelegi vajalik on) saab seal täiesti tasuta.
Plussidena võib märkida, et need ülevaatlikud materjalid on koondatud ühte kohta ja täiesti Data Science’iga mittetuttaval inimesel on tõeliselt lihtsam selles valdkonnas orienteeruda.
Kursuse lõpus lubatakse meil õppida hulga tööriistu ning oma CV-s saame kirjutada järgmist:
Fakt on see et see on väga suur liialdusTäitest kuulda enamikest tööriistadest, kuid mitte enam.
Kokkuvõte
Minu arvates on kursusel minimaalne kasulikkus, eriti petab see, et autorid ei vaeva end selle jaoks eraldi video loomiseks. Sellega on häbi küsida raha, või peaks küsima kümme korda vähem.
Kuid kordaksin veel, et kõik eelnevas on vaid minu subjektiivne hinnang, kas seda kursust läbida või mitte — otsustage ise.
P.S. Võib-olla täiustavad kursuse autorid seda aja jooksul ja kogu artikkel kaotab oma aktuaalsuse.
Igal juhul mainin, et see kehtib kursuse esimese käivitamise kohta 22. juulist 14. augustini.
P.P.S. Kui postitus osutub nii ebaõnnestunuks, siis kustutan selle, kuid alguses oleks tore lugeda kriitikat, võib-olla on lihtsalt midagi vaja muuta. Praegu näeb see välja nagu negatiivne tagasiside kehvale kursusele.
Allikas: habr.com
