Cela fait presque « mille ans » que je n'ai rien écrit, mais voilà qu'un motif inattendu s'est présenté pour dépoussiérer ma mini-série de publications sur « l'apprentissage du Data Science depuis le début ». Dans la publicité contextuelle d'un des réseaux sociaux, ainsi que sur mon cher « Habr », je suis tombé sur des informations concernant un cours . Il coûtait une bouchée de pain, la description du cours était colorée et prometteuse. « Pourquoi ne pas restaurer ces compétences poussiéreuses en suivant un nouveau cours ? » — me suis-je dit. Ma curiosité a également joué un rôle, car je voulais depuis longtemps voir comment se déroulait l'organisation de l'apprentissage dans cette entreprise.
Je préviens tout de suite, je ne suis en aucun cas affilié aux développeurs du cours ou à leurs concurrents. Tout le contenu de cet article est mon opinion subjective avec une légère touche d'ironie.
Alors, vous ne savez toujours pas où dépenser vos 990 roubles durement gagnés ? Alors, je vous invite sous la coupure.
En guise de petite introduction, je dirai que je suis quelque peu sceptique à l'égard des cours prometteurs capables de transformer un débutant en « analyste de données à succès avec un salaire supérieur à 100 000 roubles » en un temps record (bien que vous ayez probablement deviné cela par l'image principale de l'article).
Il y a quelques années, lors de la vague de publicité active pour l'apprentissage du Data Science, j'ai essayé par divers moyens de maîtriser au moins quelque chose dans le domaine de la science des données et j'ai partagé mes notes sur les erreurs rencontrées avec les lecteurs de Habr.
Autres articles de la série1. Apprenons les bases :
2. Pratiquons nos premières compétences
Après longtemps, j'ai décidé d'essayer un autre cours.
Description du cours:
La description du cours « Introduction à la Data Science » promet qu'en ne dépensant que 990 roubles (au moment de la rédaction de l'article) , nous recevrons un cours de quatre semaines sous forme de vidéoconférences et de travaux pratiques pour débutants. N'oublions pas non plus la compensation d'une partie du coût du cours sous forme de déduction fiscale (Ils promettent d'envoyer tous les documents par e-mail).
Le cours est divisé en deux blocs. L'un expliquera ce qu'est la « science des données », quelles sont les directions populaires et comment on peut développer une carrière dans le domaine de la Data Science. Le second bloc examine cinq outils pour l'analyse de données : Excel, SQL, Python, Power BI et « Culture des données ».
Eh bien, cela semble « alléchant », payons le cours et attendons la date de début.
Dans l'attente, nous nous connectons à notre espace personnel un jour avant le début du cours, faisons défiler les mots d'encouragement des concepteurs et attendons la notification tant attendue du début du cours.
Le temps a passé sans que nous nous en rendions compte, le « Jour J » est arrivé, nous pouvons commencer la formation. En ouvrant la première leçon, nous verrons le schéma familier des systèmes de formation en ligne - vidéoconférence, matériels supplémentaires, tests et devoirs. Si vous avez déjà utilisé Coursera, EDX, Stepik, vous ne devriez rencontrer aucun problème.
À l'intérieur du cours:
Nous allons procéder dans l'ordre. Le sujet de la première leçon est « Introduction à la science des données : principes de base, utilité, applications », elle commence par une vidéoconférence, comme toutes les leçons suivantes.
Dès le départ, on sent que les auteurs ont suivi l'approche « Ça passera » de mon dessin animé soviétique préféré.
Dès la première minute, il est évident que le matériel du cours n'a pas été enregistré spécifiquement, mais a été tiré d'autres leçons ouvertes ou de cours spécialisés. De plus, la vidéo n'a pas de sous-titres ni d'option de téléchargement pour une visualisation hors ligne.
Après la leçon, des matériaux supplémentaires sont proposés (présentation de la vidéoconférence et littérature recommandée), nous ne les examinerons pas.
Ensuite, nous avons un test. Les tests varient en complexité et en pertinence des questions par rapport au matériel étudié.
Et ici encore, l'absence d'intérêt pour le résultat de l'apprentissage se manifeste, le test peut être raté, mais cela n'aura aucune conséquence., vous réussirez tout de même la leçon, mais la demande d'une autre tentative pour le rattrapage restera probablement sans réponse.
Par la suite, le schéma du cours : « vidéo -> documents supplémentaires -> test » sera la base de tout le cours.
Parfois, la leçon sera complétée par des questionnaires et des devoirs à faire soi-même.
Il n'y a que deux devoirs. Et pour être franc, j'en ai seulement terminé un.
Le premier devoir consiste à envoyer votre CV décrivant vos compétences clés. Je ne peux pas l'affirmer à 100%, mais il me semble que presque n'importe quel CV sera accepté et la tâche sera validée. Après la tâche, vous recevrez des documents supplémentaires - des recommandations. En me remémorant les difficultés que j'ai rencontrées avec les devoirs sur Coursera, je me suis même un peu découragé par cette simplicité.
Après avoir terminé la partie introductive, nous commençons l'étude tant attendue des « Outils pour commencer dans la Data Science ». Et le premier cours porte le titre accrocheur : « Travailler dans Excel : améliorer ses compétences de zéro à analyste ».
Wow ! Cela semble séduisant, mais en réalité la différence entre l'attente et le fait est similaire à celle entre la photo d'un hamburger dans une publicité de fast-food et ce qui vous sera remis à la caisse.
En gros, nous allons observer comment, en passant de l'autocomplétion des cellules dans Excel à l'explication confuse de la fonction « RECHERCHEV() », l'instructeur hésitera comme Hamlet à propos de la question « Être ou ne pas être » : « Expliquer tout pour les débutants » ou « Fournir un contenu intéressant pour les pros ». À mon avis subjectif, il n'a réussi ni l'un ni l'autre.
C'est particulièrement génial que, bien que le cours ne prévoit pas de webinaire en direct, c'est-à-dire que ce ne sont pas des enregistrements des cours que vous avez ratés, mais simplement des enregistrements de cours qui ont eu lieu il y a longtemps (voir l'image ci-dessous), les auteurs ont quand même décidé de préserver l'atmosphère. (ou peut-être qu'ils ont juste paresse) et vous forcent à regarder pendant cinq minutes comment l'instructeur résout des problèmes de son..
Après la vidéo, suivent selon le schéma standard - des documents supplémentaires et un test.
Le sujet suivant concerne le langage SQL. La leçon couvre les bases et des exemples de requêtes SQL, en principe, des vidéos et des articles sur des thèmes similaires peuvent être facilement trouvés sur Internet complètement gratuitement..
Pour SQL, il y a un cours sur le traitement d'un jeu de données de Kaggle à l'aide de la bibliothèque Python « Pandas ». Le schéma de la session n'a pas changé : vidéo -> documents supplémentaires -> test. Aucun devoir complémentaire n'est prévu, il n'y a même pas d'exercice avec correction automatique des résultats. Ainsi, vous n'aurez certainement pas besoin d'installer « Anaconda » ou d'écrire du code. De plus, il convient de noter la petite taille de la police dans la vidéoleçon., sur un téléphone, il est inutile de la regarder, et même sur un moniteur, il fallait regarder presque de très près.
La quatrième leçon « Visualisation du rapport logistique dans PBI en 10 minutes » (la vidéo dure d'ailleurs environ 50 minutes) . Dans cette vidéo, ils parleront d'un outil intéressant, Power BI, que je n'avais jamais entendu auparavant.
Une fin inattendue au cours :
La cinquième leçon finale parlera des principes généraux d'un bon stockage des données, encore une fois la leçon est tirée d'un autre cours. Dans cette leçon, en plus du test standard, un devoir à la maison apparaît à nouveau, mais je ne l'ai pas fait. Voulez-vous savoir pourquoi ?
Parce qu'en ouvrant aujourd'hui la page du cours, qui n'était terminé qu'à moitié, j'ai vu cela :
C'est-à-dire le système a considéré que j'avais réussi le cours, bien que je ne l'aie pas terminé en réalité..
De plus, après avoir regardé toutes les vidéos restantes et effectué les tests, le compteur n'a pas changé et est resté à 56 %. Je suppose que j'aurais pu ne rien regarder ni passer de tests et j'aurais quand même obtenu mon « diplôme »..
Il est particulièrement surprenant que dans le message officiel, le cours ait duré du 22 juillet au 14 août, alors que le « diplôme » m'a été délivré le 04.08.2019.
Bilan de la formation
Le site de l'entreprise à la fin de la formation nous promet : « Votre qualification sera confirmée par des documents officiels ». Mais voilà le problème, ce cours ne semble être ni un programme de reconversion, ni un programme de perfectionnement, ce qui signifie que vous obtiendrez simplement un « certificat » qui n'a en fait aucun statut officiel..
Il est certainement légitime de se poser la question : « Que t'attendais-tu pour 990 roubles ? ». Honnêtement – je n'attendais rien. Il est clair que des cours de qualité coûtent beaucoup plus cher. Mais tout le problème est qu'il existe des cours gratuits qui ne sont pas seulement de qualité équivalente, mais bien plus professionnels, par exemple les cours de ou de . Le même « certificat » de réussite du cours (s'il est nécessaire à quelqu'un) est valable là-bas. vous pouvez obtenir complètement gratuitement.
Parmi les avantages, on peut noter que ces matériaux d'examen sont rassemblés au même endroit, et qu'il sera vraiment plus facile pour quelqu'un qui ne connaît pas du tout le Data Science de s'orienter dans ce domaine.
À la fin du cours, on nous promet que nous apprendrons plein d'outils, et que dans notre CV, nous pourrons écrire ceci :
En réalité c'est une exagération très forte. Sur de nombreux outils, vous n'en entendrez en fait que parler et pas plus.
Résumé
À mon avis, le cours a un minimum de valeur ajoutée, ce qui est particulièrement décevant, c'est que les auteurs n'ont pas pris la peine d'enregistrer des vidéos séparées pour cela. Honnêtement, cela serait honteux de demander de l'argent pour ça, ou il faudrait demander au moins dix fois moins.
Mais je le répète, tout ce qui précède n'est que mon avis subjectif, c'est à vous de décider si vous voulez suivre ce cours ou non.
P.S. Peut-être qu'avec le temps, les auteurs du cours l'amélioreront, et tout cet article perdra de son actualité.
Au cas où, je préciserai que cela est valable pour le tout premier lancement de ce cours du 22 juillet au 14 août.
P.P.S. Si ce post est vraiment raté, je l'effacerai, mais au début j'aimerais lire des critiques, peut-être qu'il y a juste quelque chose à corriger. Pour l'instant, cela ressemble à un rejet de critiques inconfortables sur un cours de mauvaise qualité.
Source : habr.com
