“Kuidas luua võrgustikku alustavate analüütikutega” või veebikursuse “Start in Data Science” ülevaade

Ma pole midagi kirjutanud "tuhat aastat", kuid järsku oli põhjust pühkida tolm miniväljaannete tsüklist, mis käsitles "andmeteaduse nullist õppimist". Kontekstuaalses reklaamis ühes sotsiaalvõrgustikus ja ka oma lemmiku Habré lehel leidsin teavet kursuse kohta "Alusta andmeteaduses". See maksis pelgalt sente, kursuse kirjeldus oli värvikas ja paljutõotav. "Miks mitte taastada kasutusest tolmuseks muutunud oskused mõne teise kursuse läbimisega?" - Ma mõtlesin. Oma rolli mängis ka uudishimu, olin juba ammu tahtnud näha, kuidas selles kontoris koolituste korraldus toimib.

Hoiatan kohe, et ma ei ole kuidagi seotud kursuse väljatöötajate ega nende konkurentidega. Kogu artiklis sisalduv materjal on minu subjektiivne väärtushinnang koos kerge irooniaga.
Niisiis, te ei tea ikka veel, kuhu oma raskelt teenitud 990 rubla investeerida? Siis olete teretulnud kassi alla.

“Kuidas luua võrgustikku alustavate analüütikutega” või veebikursuse “Start in Data Science” ülevaade

Väikese eessõnana ütlen, et olen mõnevõrra skeptiline paljulubavate kursuste suhtes, mis suudavad algajast lühikese ajaga teha “eduka andmeanalüütiku, kelle palk on üle 100 000 rubla” (kuigi ilmselt aimasite seda artikkel).

Mitu aastat tagasi, andmeteaduse koolituse aktiivse reklaami kiiluvees, proovisin erinevatel viisidel vähemalt midagi andmeteaduse vallas omandada ja jagasin Habri lugejatega märkmeid saadud konaruste kohta.

Sarja teised artiklid1. Õppige põhitõdesid.

2. Harjutage oma esimesi oskusi

Ja üle pika aja otsustasin proovida teist kursust.

Kursuse kirjeldus:

Kursuse “Alusta andmeteaduses” kirjeldus lubab, et pärast vaid 990 rubla kulutamist (kirjutamise ajal) saame neljanädalase kursuse videoloengute ja praktiliste ülesannete formaadis algajatele. Ärgem unustagem ka osa kursuse maksumuse hüvitamist maksusoodustuse vormis (nad lubavad saata kõik dokumendid posti teel).

Kursusel on kaks tingimuslikku plokki, millest üks räägib teile, mis on "Andmeteadus", millised populaarsed valdkonnad seal on ja kuidas saate DataScience'i valdkonnas karjääri teha. Teises plokis vaadeldakse viit andmeanalüüsi tööriista: Excel, SQL, Python, Power BI ja Data Culture.

Noh, mis kõlab “maitsev”, maksame kursuse eest ja ootame alguskuupäeva.

Eelnevalt logime sisse oma isiklikule kontole päev enne kursuse algust, kerime läbi arendajate lahkumissõnad ja ootame teadet kauaoodatud kursuse alguse kohta.

Aeg on lennanud, D-päev on kätte jõudnud ja võite alustada treeningutega. Olles esimese tunni avanud, näeme veebiõppesüsteemidele tuttavat skeemi - videoloeng, lisamaterjalid, testid ja kodutööd. Kui olete kunagi kasutanud Coursera, EDX, Stepikut, siis ei tohiks teil probleeme tekkida.

Kursuse sees:

Lähme järjekorras. Esimese tunni teemaks on “DS-i ülevaade: põhitõed, eelised, rakendused”, see algab nagu kõik järgnevad õppetunnid videoloenguga.

Ja algusest peale on tunda, et seltsimehed lähtusid lähenemisest "Nii saab hakkama" minu lemmik Nõukogude multikast.

Juba esimesest minutist saad aru, et kursuse materjali ei salvestatud spetsiaalselt, vaid see on võetud mõnest teisest avatud õppetunnist või erialakursusest. Ka videosse pole subtiitreid ega allalaadimisvõimalust võrguühenduseta vaatamiseks.

Peale loengut pakutakse tunniks lisamaterjale (esitlus videoloengust ja soovitatav kirjandus), neid me ei analüüsi.

Siis ootab meid ees test. Testid erinevad keerukuse ja küsimuste adekvaatsuse poolest käsitletava materjali suhtes.

Ja siin ilmneb taas huvi puudumine koolituse tulemuste vastu, Võite testi läbi kukkuda, kuid see ei mõjuta midagi, läbite tunni ikkagi edukalt, kuid suure tõenäosusega jääb taotlus täiendavaks korduskatseks vastuseta.

Seejärel tunniplaan: “video -> täiendav. materjalid -> test” on kogu kursuse aluseks.

Mõnikord lahjendatakse õppetundi küsimustike ja iseseisvate kodutöödega.

Koduseid ülesandeid on ainult kaks. Ja ausalt öeldes möödusin ainult ühest.

Teie esimene kodutöö on esitada oma CV, milles kirjeldate oma põhioskusi. Ma ei saa öelda 100%, kuid mulle tundub, et peaaegu iga CV võetakse vastu ja ülesanne võetakse vastu. Peale ülesannet saadetakse teile lisamaterjalid – soovitused. Mäletades, kuidas ma Coursera kodutöödega vaeva nägin, olin isegi pisut ärritunud, kui lihtne see oli.

Pärast sissejuhatava osa läbimist algab kauaoodatud “Tööriistad andmeteaduses alustamiseks” uurimine. Ja esimene on valju pealkirjaga õppetund: „Töö Excelis: oskuste täiendamine nullist analüütikuks“.

Vau! Kõlab ahvatlevalt, kuid tegelikkuses on erinevus ootuse ja tegelikkuse vahel sama, mis kiirtoidureklaamist pärit hamburgeri foto ja selle vahel, mida nad teile kassas annavad.

Tegelikult jälgime, kuidas, liikudes Excelis automaatselt täitvate lahtrite juurest funktsiooni „VLOOKUP()” segadusse kirjeldusele, kõhkleb õpetaja nagu Hamlet küsimuse „Olla või mitte olla” teemal. Selgitage kõike algajatele" või "Andke huvitavat materjali professionaalidele." Minu subjektiivse hinnangu järgi ei õnnestunud ei üks ega teine.

Eriti tore on see, et hoolimata sellest, et kursus ei sisalda veebiseminari otseülekannet. See tähendab, et need ei ole tundide salvestused, millest te ilma jäite, vaid lihtsalt kaua aega tagasi toimunud tundide salvestused (vt pilti allpool), autorid otsustasid siiski atmosfääri säilitada (või äkki nad olid lihtsalt laisad) и pane teid viis minutit vaatama, kuni õpetaja heliülesandeid lahendab.

“Kuidas luua võrgustikku alustavate analüütikutega” või veebikursuse “Start in Data Science” ülevaade

Pärast videot järgneb standardskeemi järgi lisamaterjal ja test.

Järgmine teema on SQL-keelest. Tunnis antakse SQL-päringutega töötamise põhitõed ja näited, põhimõtteliselt leiab sarnasel teemal videoid ja artikleid Internetist lihtne ja tasuta leida.

Pärast SQL-i on õppetund Kagle andmestiku töötlemiseks Pythoni teegi "Pandas" abil. Tunniplaan pole muutunud: video -> lisa. materjalid -> test. Lisaülesandeid pole ette nähtud, isegi mitte tulemuste automaatse kontrollimisega ülesannet. Seega ei pea te kindlasti Anacondat installima ja koodi kirjutama. Samuti Tasub tähele panna koodi peenes kirjas videoloengul, on selle telefonist vaatamine mõttetu ja ma pidin seda monitorilt peaaegu tühjaks vaatama.

Neljas õppetund: "Logistikaaruande visualiseerimine PBI-s 10 minutiga" (видео кстати длится минут 50) . Selles videos räägivad nad huvitavast tööriistast nimega Power BI; ausalt öeldes pole ma sellest kunagi varem kuulnud.

Kursuse ootamatu lõpp:

Viimases viiendas õppetükis räägitakse õige andmesalvestuse üldpõhimõtetest, loeng on taas võetud teiselt kursuselt. Selles tunnis ilmuvad lisaks tavakontrollile taas kodutööd, kuid ma ei teinud seda. Kas soovite teada, miks?

Sest kui ma täna avasin kursuse lehe, mis oli alles pooleldi valmis, siis nägin seda:

“Kuidas luua võrgustikku alustavate analüütikutega” või veebikursuse “Start in Data Science” ülevaade

See on süsteem arvestas, et olen kursuse edukalt läbinud, kuigi tegelikult ma seda ei lõpetanud.

Pealegi pärast kõigi ülejäänud videote vaatamist ja testide läbiviimist loendur ei muutunud, vaid jäi 56% juurde. Ma arvan, et Ma ei saanud üldse midagi vaadata ega teste teha ja ikkagi sain "diplomi".

Eriti üllatav on see, et kursus kestis ametlikult 22. juulist 14. augustini ning “Diplom” väljastati mulle juba 04.08.2019. augustil XNUMX.

Koolituse tulemus

Pärast koolituse läbimist lubab ettevõtte veebisait meile: "Teie kvalifikatsiooni kinnitavad kehtestatud vormi dokumendid." Kuid probleem on selles, et see kursus ei tundu olevat ümberõppe ega täiendõppeprogramm, mis tähendab, et saate lihtsalt “sertifikaat”, millel põhimõtteliselt puudub ametlik staatus.

Tõenäoliselt oleks mõistlik küsimus: "Mida te 990 rubla eest ootasite?" Ausalt öeldes ei oodanud ma midagi. Selge see, et kvaliteetsed kursused on oluliselt kallimad. Aga häda on selles, et on tasuta kursusi, mida ei muudeta mitte ainult mitte kehvemaks, vaid kordades professionaalsemaks, näiteks kursused alates MVA või alates Kognitiivne klass. Seesama “tunnistus” kursuse läbimise kohta (kui kellelgi vaja läheb), seal saate selle täiesti tasuta.

Üheks plussiks on see, et need ülevaatematerjalid on koondatud ühte kohta ja andmeteadusega täiesti võõral inimesel on selles vallas tõesti lihtsam liikuda.

Kursuse lõpus lubatakse, et õpime selgeks hunniku tööriistu ja oma CV-sse saame kirjutada midagi sellist:

“Kuidas luua võrgustikku alustavate analüütikutega” või veebikursuse “Start in Data Science” ülevaade

Tegelikult see on väga tugev liialdus. Sisuliselt kuulete lihtsalt paljudest pillidest ja ei midagi enamat.

Kokkuvõte

Kursusel on minu meelest minimaalne kasulik koormus, eriti pettumust valmistab see, et autorid olid liiga laisad, et selle jaoks eraldi videoloenguid salvestada. Heas mõttes on kahju sellise asja eest raha küsida või küsima 10 korda vähem.

Kuid kordan veel kord, et kõik ülaltoodu on vaid minu subjektiivne väärtushinnang; teie otsustada, kas selle kursuse läbida või mitte.

PS Võib-olla aja jooksul viivad kursuse autorid selle lõpuni ja kogu artikkel kaotab oma tähtsuse.
Igaks juhuks kirjutan, et see kehtib selle kursuse kõige esmakordsel käivitamisel 22. juulist 14. augustini

PPS Kui postitus nii ebaõnnestunuks osutus, siis kustutan selle ära, aga alguses tahaks kriitikat lugeda, äkki tuleb lihtsalt midagi toimetada. Muidu tundub praegu miinus ebamugav kriitika ebakvaliteetse kursuse kohta

Allikas: www.habr.com

Lisa kommentaar