Ik haw "tûzen jier" neat skreaun, mar ynienen wie d'r in reden om it stof ôf te blazen fan in mini-syklus fan publikaasjes oer "Datawittenskip fan kratsje leare." Yn kontekstuele reklame op ien fan 'e sosjale netwurken, lykas op myn favorite Habré, kaam ik ynformaasje oer de kursus tsjin. . It koste mar pennies, de beskriuwing fan 'e kursus wie kleurich en belofte. "Wêrom net de feardigens weromsette dy't stoffich wurden binne fan nutteloosheid troch in oare kursus te folgjen?" - Ik tocht. Nijsgjirrigens spile ek in rol Ik woe al lang sjen hoe't de organisaasje fan de oplieding op dit kantoar wurket.
Lit my jo direkt warskôgje dat ik op gjin inkelde manier ferbûn bin mei de kursusûntwikkelders of har konkurrinten. Alle materiaal yn it artikel is myn subjektive weardeoardieling mei in lichte touch fan irony.
Dat, jo witte noch net wêr't jo hurd fertsjinne 990 roebel moatte ynvestearje? Dan binne jo wolkom ûnder kat.
As in lyts foarwurd sil ik sizze dat ik wat skeptysk bin oer tasizzende kursussen dy't in begjinner yn 'e koarte tiid kinne omsette yn "in suksesfolle gegevensanalytiker mei in salaris fan mear as 100 roebel" (hoewol jo dit wierskynlik riede fan 'e titelôfbylding fan it artikel).
Ferskate jierren lyn, yn it spoar fan aktive reklame foar Data Science training, besocht ik op ferskate manieren teminsten wat te behearskjen op it mêd fan data wittenskip en dielde notysjes oer de bulten dy't ik krige mei Habr-lêzers.
Oare artikels yn 'e rige1. Learje de basis:
2. Oefenje jo earste feardichheden
En nei in lange tiid besleat ik in oare kursus te besykjen.
Kursusbeskriuwing:
De beskriuwing fan 'e kursus "Start yn Data Science" belooft dat nei't jo mar 990 roebel hawwe bestege (op it momint fan skriuwen) wy krije in kursus fan fjouwer wiken yn de foarm fan fideolêzingen en praktyske taken foar begjinners. Lit ús ek net ferjitte oer kompensaasje foar in part fan 'e kursuskosten yn' e foarm fan in belestingôftrek (Se beloofje alle dokuminten per post te stjoeren).
De kursus hat twa betingsten blokken, ien sil jo fertelle wat "Data Science" is, hokker populêre gebieten d'r binne, en hoe't jo in karriêre kinne ûntwikkelje op it mêd fan DataScience. It twadde blok sjocht nei fiif ark foar gegevensanalyse: Excel, SQL, Python, Power BI en Data Culture.
No, wat klinkt "lekker", wy betelje foar de kursus en wachtsje op de startdatum.
Yn ôfwachting logje wy de dei foar it begjin fan 'e kursus yn op ús persoanlike akkount, rôlje troch de ôfskiedswurden fan' e ûntwikkelders en wachtsje op notifikaasje fan 'e langferwachte start fan' e kursus.
De tiid is foarby flein, D-Day is oankommen, en jo kinne begjinne mei training. Nei it iepenjen fan de earste les, sille wy in skema sjen dat bekend is foar online learsystemen - in fideolêzing, oanfoljende materialen, tests en húswurk. As jo oait Coursera, EDX, Stepik hawwe brûkt, dan moatte jo gjin problemen hawwe.
Binnen de kursus:
Litte wy yn oarder gean. It ûnderwerp fan 'e earste les is "DS Overview: Basics, Benefits, Applications", it begjint mei in fideolêzing, lykas alle folgjende lessen.
En fan it begjin ôf is it gefoel dat de kameraden liede troch de oanpak "Sa sil it dwaan" út myn favorite Sovjet cartoon.
Fan 'e earste minút ôf begripe jo dat it materiaal foar de kursus net spesjaal opnommen is, mar is nommen út guon oare iepen lessen of spesjalisearre kursussen. Ek nei de fideo gjin ûndertiteling of download opsje foar offline besjen.
Nei de lêzing wurdt ekstra materialen foar de les oanbean (presintaasje fan 'e fideolêzing en oanbefellende literatuer), wy sille se net analysearje.
Dan wachtet ús in test. Tests ferskille yn 'e mjitte fan kompleksiteit en adekwaatheid fan' e fragen foar it behannele materiaal.
En hjir wurdt wer it gebrek oan belangstelling foar it resultaat fan training manifestearre, Jo kinne de test mislearje, mar it sil neat beynfloedzje, Jo sille de les noch mei sukses trochjaan, mar it fersyk foar in ekstra besykjen om opnij te nimmen sil nei alle gedachten net beantwurde bliuwe.
Dêrnei, it lesplan: "fideo -> oanfoljende. materialen -> test" sil de basis wêze fan 'e heule kursus.
Soms wurdt de les ferwettere mei fragelisten en selsstannich húswurk.
Der binne mar twa húswurkopdrachten. En om earlik te wêzen, haw ik mar ien trochjûn.
Jo earste húswurkopdracht is om jo cv yn te tsjinjen dy't jo kaaifeardigens beskriuwt. Ik kin net sizze 100%, mar it liket my dat hast alle resume wurdt akseptearre en de opdracht wurdt akseptearre. Nei de opdracht sille jo ekstra materialen tastjoerd wurde - oanbefellings. Ik herinnerde my hoe't ik wraksele mei húswurk op Coursera, ik wie sels in bytsje oerstjoer oer hoe ienfâldich it wie.
Nei it foltôgjen fan it ynliedende diel begjint de stúdzje fan 'e langverwachte "Tools om te begjinnen yn Data Science". En de earste is in les mei in lûde titel: "Wurkje yn Excel: feardigens opwurdearje fan nul nei analyst."
Wow! It klinkt ferleidend, mar yn werklikheid is it ferskil tusken ferwachting en realiteit itselde as tusken in foto fan in hamburger út in fastfood-advertinsje en wat se jo by de kassa jouwe.
Yn feite sille wy observearje hoe't, oergean fan sellen yn Excel nei in betiizjende beskriuwing fan 'e funksje "VLOOKUP ()", de learaar sil wifkje lykas Hamlet oer it ûnderwerp fan 'e fraach "Wês, of net te wêzen", " Ferklearje alles foar begjinners" of "Jou nijsgjirrich materiaal foar profs." Neffens myn subjektive miening slagge noch it iene noch it oare.
It is foaral geweldich dat nettsjinsteande it feit dat de kursus gjin live webinar omfettet. Dat is, dit binne gjin opnamen fan klassen dy't jo miste, mar gewoan opnames fan klassen dy't in lange tiid lyn plakfûnen (sjoch foto hjirûnder), de auteurs hawwe noch besletten om de sfear te behâlden (of miskien wiene se gewoan lui) и lit jo fiif minuten sjen wylst de learaar lûdproblemen oplost.
Nei de fideo folget neffens it standertskema ekstra materiaal en in test.
It folgjende ûnderwerp giet oer de SQL-taal. De les jout de basis en foarbylden fan wurkjen mei SQL-fragen yn prinsipe kinne fideo's en artikels oer in ferlykber ûnderwerp fûn wurde maklik te finen op it ynternet fergees.
Nei de SQL is in les oer it ferwurkjen fan in Kagle dataset mei de Python "Pandas" bibleteek. It lesplan is net feroare: fideo -> ekstra. materialen -> test. D'r binne gjin ekstra taken levere, net iens in taak mei automatyske kontrôle fan resultaten. Sa hoege jo Anaconda perfoarst net te ynstallearjen en koade te skriuwen. Ek It is de muoite wurdich op te merken de lytse print fan 'e koade yn' e fideolêzing, Watching it op 'e telefoan is nutteloos, en ik moast sjen nei it hast punt-blank op' e monitor.
Les fjouwer: "Visualisaasje fan in logistyk rapport yn PBI yn 10 minuten" (видео кстати длится минут 50) . Yn dizze fideo sille se prate oer in nijsgjirrich ark neamd Power BI om earlik te wêzen, ik haw der noch noait fan heard.
Unferwachte ein fan 'e kursus:
De lêste fyfde les sil fertelle oer de algemiene prinsipes fan goede gegevens opslach de lêzing is wer nommen út in oare kursus; Yn dizze les komt njonken de standerttoets ek wer húswurk foar, mar ik haw it net dien. Wolle jo witte wêrom?
Want doe’t ik hjoed de side fan de kursus iepene, dy’t noch mar heal foltôge wie, seach ik dit:
Dat is it systeem tocht dat ik de kursus mei súkses foltôge hie, hoewol ik it feitlik net foltôge.
Boppedat, nei it besjen fan alle oerbleaune fideo's en it útfieren fan tests, feroare de teller net, mar bleau op 56%. Dat nim ik oan Ik koe hielendal neat sjen en gjin tests nimme en noch in "Diploma" krije.
Wat foaral ferrassend is, is dat de kursus offisjeel duorre fan 22 july oant 14 augustus, en it "Diploma" waard my al op 04.08.2019 augustus XNUMX útrikt.
Resultaat fan training
Nei it foltôgjen fan training belooft de webside fan it bedriuw ús: "Jo kwalifikaasjes sille wurde befêstige troch dokuminten fan 'e fêststelde foarm." Mar it probleem is dat dizze kursus noch in opliedingsprogramma noch in avansearre trainingsprogramma liket te wêzen, wat betsjut dat jo gewoan sille krije "sertifikaat", dat yn prinsipe gjin offisjele status hat.
Wierskynlik in ridlike fraach soe wêze: "Wat hawwe jo ferwachte foar 990 roebel?" Om earlik te wêzen, hie ik neat ferwachte. It is dúdlik dat heechweardige kursussen flink djoerder binne. Mar it probleem is dat der fergees kursussen binne dy't net allinnich net slimmer makke wurde, mar in protte kearen profesjoneler, bygelyks kursussen fan of fan . Itselde "sertifikaat" fan foltôging fan 'e kursus (as immen it nedich is), dêr do kinst krije it hielendal fergees.
Ien fan 'e foardielen is dat dizze beoardielingsmaterialen op ien plak wurde sammele en it sil echt makliker wêze foar in persoan dy't folslein net bekend is mei Data Science om dit gebiet te navigearjen.
Oan 'e ein fan' e kursus wurdt ús tasein dat wy in protte ark sille leare, en op ús cv sille wy sa'n ding kinne skriuwe:
Yn feite dit is in tige sterke oerdriuwing. Jo sille yn wêzen gewoan hearre oer in protte ynstruminten en neat mear.
Gearfetting
Neffens my hat de kursus in minimale nuttige lading, it is foaral teloarstellend dat de auteurs te lui wiene om dêr aparte fideolêzingen foar op te nimmen. Op in goede manier is it in skande om jild te freegjen foar dit, of jo moatte 10 kear minder freegje.
Mar ik werhelje nochris dat al it boppesteande is gewoan myn subjektive wearde oardiel it is oan jo om te besluten oft te nimmen dizze kursus of net.
PS Miskien sille de auteurs fan 'e kursus it yn 'e rin fan' e tiid finalisearje en sil it heule artikel relevânsje ferlieze.
Foar it gefal sil ik skriuwe dat it jildich is foar de alderearste lansearring fan dizze kursus fan 22 july oant 14 augustus
PPS As it berjocht sa mislearre bliek, sil ik it wiskje, mar oan it begjin wol ik de krityk lêze, miskien moat der gewoan wat bewurke wurde. Oars liket it foarearst min ûngemaklike krityk op in kursus fan lege kwaliteit
Boarne: www.habr.com