"Mila urte" daramatzat ezer idatzi gabe, baina bat-batean arrazoi bat zegoen "Datu Zientzia hutsetik ikastea"ri buruzko argitalpenen ziklo txiki batetik hautsak botatzeko. Sare sozialetako batean, baita nire gogoko Habré-n ere, testuinguruko publizitatean, ikastaroari buruzko informazioa topatu nuen. . Zentimo soilak kostatzen ziren, ikastaroaren deskribapena koloretsua eta itxaropentsua zen. "Zergatik ez alferrikako hautsak bihurtu diren trebetasunak berreskuratu beste ikastaro bat eginez?" - Uste nuen. Jakin-minak ere zeresana izan zuen;aspaldi nengoen ikusi nahi nuen nola funtzionatzen zuen bulego honetako prestakuntzaren antolaketa.
Berehala ohartarazten dizut ez nagoela inola ere afiliatuta ikastaroen garatzaileekin edo haien lehiakideekin. Artikuluko material guztia nire balio-judizio subjektiboa da ironia ukitu apur batekin.
Beraz, oraindik ez al dakizu non inbertitu gogor irabazitako 990 errublo? Orduan ongi etorria zara katu azpian.
Hitzaurre txiki gisa, esango dut zertxobait eszeptiko naizela hasiberri bat "100 errublotik gorako soldatarekin 000 errublo baino gehiagoko soldatarekin" bilaka dezaketen ikastaro itxaropentsuei buruz (nahiz eta ziurrenik hau izenburuko argazkitik asmatu duzun). artikulua).
Duela urte batzuk, Data Science prestakuntzarako publizitate aktiboaren harira, modu ezberdinetan saiatu nintzen gutxienez datuen zientziaren alorrean zerbait menperatzen eta Habr irakurleekin lortutako kolpeei buruzko oharrak partekatu nituen.
Serieko beste artikulu batzuk1. Ikasi oinarriak:
2. Landu zure lehen gaitasunak
Eta denbora luze baten ondoren, beste ikastaro bat probatzea erabaki nuen.
Ikastaroaren deskribapena:
"Hasi Datu Zientzian" ikastaroaren deskribapenak 990 errublo bakarrik gastatu ondoren agintzen du (idazterakoan) lau asteko ikastaro bat jasoko dugu bideo-hitzaldi eta hasiberrientzako ataza praktikoen formatuan. Gainera, ez dezagun ahaztu ikastaroaren kostuaren zati baten konpentsazioa zerga kenkari moduan (agiri guztiak postaz bidaltzeko konpromisoa hartzen dute).
Ikastaroak baldintzapeko bi bloke ditu, batek esango dizu zer den "Data Science", zein arlo ezagunak dauden eta nola garatu dezakezun karrera DataScience arloan. Bigarren blokeak datuak aztertzeko bost tresna aztertzen ditu: Excel, SQL, Python, Power BI eta Data Culture.
Tira, "goxoa" dirudiena, ikastaroa ordaindu eta hasiera dataren zain gaude.
Aurreikuspenarekin, gure kontu pertsonalean saioa hasi behar dugu ikastaroa hasi aurreko egunean, garatzaileen parte-hartze hitzak mugitzen ditugu eta ikastaroaren hasieraren jakinarazpena itxarongo dugu.
Denborak aurrera egin du, D eguna iritsi da, eta entrenatzen has zaitezke. Lehenengo ikasgaia ireki ondoren, lineako ikaskuntza sistemetan ezaguna den eskema bat ikusiko dugu: bideo-hitzaldi bat, material osagarriak, probak eta etxeko lanak. Inoiz Coursera, EDX, Stepik erabili baduzu, ez zenuke arazorik izan behar.
Ikastaroaren barruan:
Goazen ordenan. Lehenengo ikasgaiaren gaia "DS Overview: oinarriak, abantailak, aplikazioak" da, bideo-hitzaldi batekin hasten da, ondorengo ikasgai guztiak bezala.
Eta hasiera-hasieratik antzematen da kamaradak bideratu zituela planteamenduak "Beraz, egingo du" Nire marrazki bizidun sobietar gogokoena.
Lehenengo minututik ulertzen duzu ikastaroaren materiala ez dela bereziki grabatu, beste ikasgai ireki batzuetatik edo ikastaro espezializatu batzuetatik hartua baizik. Bideoari ere bai Ez dago azpititulurik edo deskargatzeko aukerarik lineaz kanpo ikusteko.
Hitzaldiaren ondoren, ikasgairako material osagarriak eskaintzen dira (bideo hitzaldiaren aurkezpena eta gomendatutako literatura), ez ditugu aztertuko.
Orduan, proba bat itxaroten zaigu. Probak landutako materialarekiko galderen konplexutasun eta egokitasun mailan aldatzen dira.
Eta hemen berriro ere prestakuntzaren emaitzarekiko interes falta ageri da, Proba huts egin dezakezu, baina ez du ezertan eragingo, oraindik ere ikasgaia arrakastaz gaindituko duzu, baina berriro hartzeko saiakera gehigarri baten eskaera erantzun gabe geratuko da ziurrenik.
Ondoren, ikasgaiaren plana: “bideoa -> osagarria. materialak -> proba” izango da ikastaro osoaren oinarria.
Batzuetan, ikasgaia galdetegiekin eta etxeko lan independenteekin diluituko da.
Etxeko lan bi bakarrik daude. Eta egia esateko, bakarra gainditu nuen.
Etxeko lehen lana zure curriculuma bidaltzea da, zure trebetasun nagusiak azalduz. Ezin dut esan %100ean, baina iruditzen zait ia edozein curriculum onartuko dela eta lana onartuko dela. Lanaren ondoren, material osagarriak bidaliko dizkizute —gomendioak—. Coursera-n etxeko lanekin nola borrokatu nintzen gogoratuz, apur bat haserretu nintzen zein sinplea zen.
Sarrerako zatia amaitu ondoren, aspaldi itxaroten den “Datu Zientzian hasteko tresnak” aztertzen hasten da. Eta lehenengoa izenburu ozena duen ikasgai bat da: "Excel-en lan egitea: trebetasunak zerotik analistara berritzea".
Aupa! Tentagarria dirudi, baina errealitatean itxaropenaren eta errealitatearen arteko aldea janari azkarreko iragarki bateko hanburgesa baten argazkiaren eta kutxan ematen dizutenaren arteko berdina da.
Izan ere, ikusiko dugu nola, Excel-en gelaxka automatikoki betetzetik "VLOOKUP()" funtzioaren deskribapen nahasira igaroz, irakasleak Hamlet-ek bezala zalantzan jarriko duen "Izan edo ez izan" galderaren gaian. Azaldu dena hasiberrientzako” edo “Eman material interesgarria profesionalentzako”. Nire iritzi subjektiboaren ustez, ez bata ez bestea ez zen atera.
Bereziki ona da ikastaroak zuzeneko webinar bat barne hartzen ez duen arren. Hau da, hauek ez dira galdu dituzun klaseen grabazioak, aspaldiko klaseen grabaketak baizik (ikus beheko irudia), egileek oraindik giroa gordetzea erabaki zuten. (edo agian alferrak ziren) и bost minutuz begiratzea irakasleak soinu arazoak konpontzen dituen bitartean.
Bideoaren ondoren, eskema estandarraren arabera, material osagarria eta proba bat datoz.
Hurrengo gaia SQL hizkuntzari buruzkoa da. Ikasgaiak SQL kontsultekin lan egiteko oinarriak eta adibideak eskaintzen ditu; printzipioz, antzeko gai bati buruzko bideoak eta artikuluak aurki daitezke. Interneten doan aurkitzea erraza da.
SQLren ondoren Kagle-ren datu-multzo bat prozesatzeko ikasgai bat dago "Pandas" Python liburutegia erabiliz. Ikasgaiaren plana ez da aldatu: bideoa -> gehigarria. materialak -> proba. Ez dago zeregin gehigarririk eskaintzen, ezta emaitzen egiaztapen automatikoa duen zereginik ere. Horrela, zalantzarik gabe, ez duzu Anaconda instalatu eta kodea idatzi beharrik izango. Gainera Azpimarratzekoa da bideo hitzaldian kodearen letra txikia, telefonoz ikustea alferrikakoa da, eta ia hutsik ikusi behar izan nuen monitorean.
Laugarren ikasgaia: “PBIn txosten logistiko baten bistaratzea 10 minututan” (видео кстати длится минут 50) . Bideo honetan Power BI izeneko tresna interesgarri bati buruz hitz egingo dute; egia esan, ez dut inoiz horren berririk entzun.
Ikastaroaren ustekabeko amaiera:
Azken bosgarren ikasgaiak datuen biltegiratze egokiaren printzipio orokorrak azalduko dizkizu; hitzaldia berriro beste ikastaro batekoa da. Ikasgai honetan, proba estandarraz gain, etxeko lanak agertzen dira berriro, baina ez nuen egin. Zergatik jakin nahi duzu?
Zeren eta gaur ikastaroaren orria ireki dudanean, erdi bukatuta zegoena, hau ikusi dudalako:
Hau da sistemak uste zuen kurtsoa arrakastaz amaitu nuela, nahiz eta egia esan ez nuen amaitu.
Gainera, gainerako bideo guztiak ikusi eta probak egin ondoren, kontagailua ez zen aldatu, baina %56an geratu zen. Hori suposatzen dut Ezin nuen ezer ikusi eta azterketarik egin eta oraindik "Diploma" bat lortu.
Batez ere harrigarria da ikastaroak uztailaren 22tik abuztuaren 14ra arte iraun zuela ofizialki, eta "Diploma" jada 04.08.2019ko abuztuaren XNUMXan eman zidatela.
Prestakuntzaren emaitza
Prestakuntza amaitutakoan, enpresaren webguneak hau agintzen digu: "Zure titulazioak ezarritako formatuko dokumentuen bidez baieztatuko dira". Baina arazoa da, badirudi ikastaro hau ez dela ez birziklatze programa bat ez prestakuntza programa aurreratua, eta horrek esan nahi du lortuko duzula “ziurtagiria”, printzipioz ofizialtasunik ez duena.
Ziurrenik arrazoizko galdera bat izango litzateke: "Zer espero zenuen 990 errublogatik?" Egiari zor, ez nuen ezer espero. Argi dago kalitate handiko ikastaroak nabarmen garestiagoak direla. Baina arazoa da doako ikastaroak daudela, okerrago ez ezik, hainbat aldiz profesionalkiago egiten direnak, adibidez, ikastaroak. edo nondik . Ikastaroa amaitu izanaren “ziurtagiri” bera (inork behar badu), hor guztiz doan lor dezakezu.
Abantailetako bat da berrikuspen-material hauek leku bakarrean biltzen direla eta benetan errazagoa izango da Data Science-n guztiz ezagutzen ez duen pertsona batentzat eremu honetan nabigatzea.
Ikastaroaren amaieran, tresna mordoa ikasiko dugula agintzen digute, eta gure curriculumean honelako zerbait idatzi ahal izango dugu:
Izan ere hau gehiegikeria oso gogorra da. Funtsean, instrumentu askori buruz entzungo duzu eta ezer gehiago.
Laburpena
Nire ustez, ikastaroak gutxieneko karga erabilgarria du; bereziki etsigarria da egileak alferegiak izan zirela horretarako bideo hitzaldi bereiziak grabatzeko. Modu onean, pena da horrelako zerbaitetarako dirua eskatzea, edo 10 aldiz gutxiago eskatu beharko zenuke.
Baina berriro errepikatzen dut aurreko guztia nire balio-judizio subjektiboa baino ez dela; zure esku dago ikastaro hau egin ala ez erabakitzea.
PS Beharbada denborarekin ikastaroaren egileek amaituko dute eta artikulu osoak garrantzia galduko du.
Badaezpada, idatziko dut ikastaro honen lehen abian jartzeko balio duela uztailaren 22tik abuztuaren 14ra arte.
PPS Argitalpena hain arrakastatsua izan ez balitz, ezabatu egingo dut, baina hasieran kritika irakurri nahiko nuke, agian zerbait editatu besterik ez dago. Bestela, oraingoz kalitate baxuko ikastaro bati egindako kritika deserosoa dela dirudi
Iturria: www.habr.com