"शुरुआती विश्लेषकों के साथ नेटवर्क कैसे बनाएं" या ऑनलाइन पाठ्यक्रम "डेटा विज्ञान में प्रारंभ करें" की समीक्षा

मैंने "एक हजार वर्षों" से कुछ भी नहीं लिखा है, लेकिन अचानक "स्क्रैच से डेटा विज्ञान सीखने" पर प्रकाशनों के एक लघु-चक्र से धूल उड़ाने का एक कारण आया। सोशल नेटवर्कों में से एक पर, साथ ही मेरे पसंदीदा हैबे पर प्रासंगिक विज्ञापन में, मुझे पाठ्यक्रम के बारे में जानकारी मिली "डेटा विज्ञान में प्रारंभ करें". इसकी लागत मात्र एक पैसा थी, पाठ्यक्रम का विवरण रंगीन और आशाजनक था। "क्यों न उन कौशलों को, जो बेकार होकर धूल-धूसरित हो गए हैं, दूसरा पाठ्यक्रम लेकर पुनः स्थापित किया जाए?" - मैंने सोचा। जिज्ञासा ने भी एक भूमिका निभाई; मैं लंबे समय से यह देखना चाहता था कि इस कार्यालय में प्रशिक्षण का संगठन कैसे काम करता है।

मैं आपको तुरंत चेतावनी देना चाहता हूं कि मैं किसी भी तरह से पाठ्यक्रम डेवलपर्स या उनके प्रतिस्पर्धियों से संबद्ध नहीं हूं। लेख की सभी सामग्री व्यंग्य के हल्के स्पर्श के साथ मेरा व्यक्तिपरक मूल्य निर्णय है।
तो, आप अभी भी नहीं जानते कि अपनी मेहनत की कमाई 990 रूबल कहाँ निवेश करें? तो फिर बिल्ली के नीचे आपका स्वागत है।

एक छोटी प्रस्तावना के रूप में, मैं कहूंगा कि मैं उन आशाजनक पाठ्यक्रमों के बारे में कुछ हद तक संशय में हूं जो एक शुरुआती को कम समय में "100 रूबल से अधिक के वेतन के साथ एक सफल डेटा विश्लेषक" में बदल सकते हैं (हालांकि आपने शायद शीर्षक चित्र से इसका अनुमान लगाया होगा) लेख)।

कई साल पहले, डेटा साइंस प्रशिक्षण के लिए सक्रिय विज्ञापन के मद्देनजर, मैंने डेटा साइंस के क्षेत्र में कम से कम कुछ हासिल करने के लिए अलग-अलग तरीकों से प्रयास किया और हैबर पाठकों के साथ मुझे जो प्रगति मिली, उसके बारे में नोट्स साझा किए।

श्रृंखला के अन्य लेख1. मूल बातें सीखें:

• "बड़े और छोटे डेटा पकड़ो!" — (संज्ञानात्मक कक्षा से डेटा विज्ञान पाठ्यक्रमों का एक संक्षिप्त अवलोकन)
• "अब उसने तुम्हें भी गिन लिया है" या स्क्रैच से डेटा साइंस
• "ऑस्कर के बजाय हिमशैल!" या कैसे मैंने कागल पर डेटासाइंस की मूल बातें सीखने की कोशिश की
• "वह छोटा इंजन जो कर सकता था!" या "मशीन लर्निंग और डेटा एनालिटिक्स विशेषज्ञता", डेटा विज्ञान के शुरुआती लोगों की नज़र से

2. अपने पहले कौशल का अभ्यास करें

• "मशीन लर्निंग का उदय" या डेटा साइंस और लाइट बल्ब स्पेक्ट्रा विश्लेषण के शौक का संयोजन
• "सही समय पर!" या Accord.NET Framework का उपयोग करके C# में मशीन लर्निंग (डेटा साइंस)।
• "मशीन लर्निंग की शक्ति का उपयोग करें, ल्यूक!" या केएसएस के अनुसार ल्यूमिनेयरों का स्वचालित वर्गीकरण
• मॉस्को सरकार के खुले डेटा का विश्लेषण करने के लिए "4 शादियाँ और एक अंतिम संस्कार" या रैखिक प्रतिगमन
• मॉस्को ओपन डेटा का विश्लेषण करने के लिए Accord.NET का उपयोग करके "तुर्की सुल्तान को पत्र" या C# में रैखिक प्रतिगमन

और काफी समय के बाद मैंने दूसरा कोर्स करने का फैसला किया।

पाठ्यक्रम विवरण:

पाठ्यक्रम का विवरण "डेटा साइंस में प्रारंभ करें" वादा करता है कि केवल 990 रूबल खर्च करने के बाद (लेखन के समय) हमें शुरुआती लोगों के लिए वीडियो व्याख्यान और व्यावहारिक कार्यों के प्रारूप में चार सप्ताह का पाठ्यक्रम प्राप्त होगा। इसके अलावा, हमें कर कटौती के रूप में पाठ्यक्रम लागत के हिस्से के मुआवजे के बारे में नहीं भूलना चाहिए (वे सभी दस्तावेज़ मेल द्वारा भेजने का वादा करते हैं)।

पाठ्यक्रम में दो सशर्त ब्लॉक हैं, एक आपको बताएगा कि "डेटा साइंस" क्या है, कौन से लोकप्रिय क्षेत्र हैं, और आप डेटासाइंस के क्षेत्र में अपना करियर कैसे विकसित कर सकते हैं। दूसरा ब्लॉक डेटा विश्लेषण के लिए पांच टूल को देखता है: एक्सेल, एसक्यूएल, पायथन, पावर बीआई और डेटा कल्चर।

खैर, जो "स्वादिष्ट" लगता है, हम पाठ्यक्रम के लिए भुगतान करते हैं और आरंभ तिथि की प्रतीक्षा करते हैं।

प्रत्याशा में, हम पाठ्यक्रम शुरू होने से एक दिन पहले अपने व्यक्तिगत खाते में लॉग इन करते हैं, डेवलपर्स से अलग शब्दों को स्क्रॉल करते हैं और पाठ्यक्रम की लंबे समय से प्रतीक्षित शुरुआत की अधिसूचना की प्रतीक्षा करते हैं।

समय बीत चुका है, डी-डे आ गया है, और आप प्रशिक्षण शुरू कर सकते हैं। पहला पाठ खोलने पर, हम ऑनलाइन शिक्षण प्रणालियों से परिचित एक योजना देखेंगे - एक वीडियो व्याख्यान, अतिरिक्त सामग्री, परीक्षण और होमवर्क। यदि आपने कभी कौरसेरा, ईडीएक्स, स्टेपिक का उपयोग किया है, तो आपको कोई समस्या नहीं होनी चाहिए।

पाठ्यक्रम के अंदर:

आइए क्रम से चलें. पहले पाठ का विषय "डीएस अवलोकन: मूल बातें, लाभ, अनुप्रयोग" है, यह बाद के सभी पाठों की तरह एक वीडियो व्याख्यान से शुरू होता है।

और शुरू से ही यह महसूस किया गया कि साथियों को दृष्टिकोण द्वारा निर्देशित किया गया था “तो यह चलेगा” मेरे पसंदीदा सोवियत कार्टून से.

पहले मिनट से ही आप समझ जाते हैं कि पाठ्यक्रम के लिए सामग्री विशेष रूप से रिकॉर्ड नहीं की गई थी, बल्कि कुछ अन्य खुले पाठों या विशेष पाठ्यक्रमों से ली गई थी। वीडियो को भी कोई उपशीर्षक या डाउनलोड विकल्प नहीं ऑफ़लाइन देखने के लिए.

व्याख्यान के बाद, पाठ के लिए अतिरिक्त सामग्री की पेशकश की जाती है (वीडियो व्याख्यान और अनुशंसित साहित्य से प्रस्तुति), हम उनका विश्लेषण नहीं करेंगे।

फिर एक परीक्षा हमारा इंतजार कर रही है। परीक्षण जटिलता की डिग्री और कवर की गई सामग्री के अनुसार प्रश्नों की पर्याप्तता के आधार पर भिन्न-भिन्न होते हैं।

और यहाँ फिर से प्रशिक्षण के परिणाम में रुचि की कमी प्रकट होती है, आप परीक्षा में असफल हो सकते हैं, लेकिन इसका कोई प्रभाव नहीं पड़ेगा, आप फिर भी पाठ को सफलतापूर्वक उत्तीर्ण कर लेंगे, लेकिन दोबारा लेने के अतिरिक्त प्रयास का अनुरोध संभवतः अनुत्तरित रहेगा।

इसके बाद, पाठ योजना: "वीडियो -> अतिरिक्त। सामग्री -> परीक्षण'' पूरे पाठ्यक्रम का आधार होगा।

कभी-कभी पाठ प्रश्नावली और स्वतंत्र होमवर्क से पतला हो जाएगा।

केवल दो होमवर्क असाइनमेंट हैं। और ईमानदारी से कहूं तो, मैं केवल एक ही पास कर पाया हूं।

आपका पहला होमवर्क असाइनमेंट अपने प्रमुख कौशलों को रेखांकित करते हुए अपना बायोडाटा जमा करना है। मैं 100% नहीं कह सकता, लेकिन मुझे ऐसा लगता है कि लगभग कोई भी बायोडाटा स्वीकार कर लिया जाएगा और असाइनमेंट स्वीकार कर लिया जाएगा। असाइनमेंट के बाद, आपको अतिरिक्त सामग्री-सिफारिशें भेजी जाएंगी। यह याद करते हुए कि कैसे मुझे कौरसेरा पर होमवर्क के साथ संघर्ष करना पड़ा, मैं यह देखकर थोड़ा परेशान भी हुआ कि यह कितना सरल था।

परिचयात्मक भाग को पूरा करने के बाद, लंबे समय से प्रतीक्षित "डेटा विज्ञान में आरंभ करने के लिए उपकरण" का अध्ययन शुरू होता है। और पहला एक जोरदार शीर्षक वाला पाठ है: "एक्सेल में काम करना: कौशल को शून्य से विश्लेषक तक उन्नत करना।"

बहुत खूब! यह आकर्षक लगता है, लेकिन वास्तव में अपेक्षा और वास्तविकता के बीच का अंतर वही है जो फास्ट फूड के विज्ञापन में हैमबर्गर की तस्वीर और चेकआउट पर वे आपको क्या देते हैं, के बीच का अंतर है।

वास्तव में, हम देखेंगे कि कैसे, एक्सेल में ऑटोफिलिंग सेल्स से "VLOOKUP()" फ़ंक्शन के भ्रमित करने वाले विवरण की ओर बढ़ते हुए, शिक्षक "होना, या न होना", प्रश्न के विषय पर हेमलेट की तरह झिझकेंगे। शुरुआती लोगों के लिए सब कुछ समझाएं" या "पेशेवरों के लिए दिलचस्प सामग्री दें।" मेरी व्यक्तिपरक राय में, न तो किसी ने और न ही दूसरे ने काम किया।

यह विशेष रूप से बढ़िया है कि इस तथ्य के बावजूद कि पाठ्यक्रम में लाइव वेबिनार शामिल नहीं है। यानी, ये उन कक्षाओं की रिकॉर्डिंग नहीं हैं जिन्हें आपने छोड़ दिया है, बल्कि बस उन कक्षाओं की रिकॉर्डिंग हैं जो बहुत समय पहले हुई थीं (नीचे चित्र देखें), लेखकों ने फिर भी माहौल को संरक्षित करने का निर्णय लिया (या शायद वे सिर्फ आलसी थे) и जब शिक्षक ध्वनि समस्याएँ हल करें तो आपको पाँच मिनट तक देखने को कहें.

वीडियो के बाद, मानक योजना के अनुसार, अतिरिक्त सामग्री और एक परीक्षण का पालन किया जाता है।

अगला विषय SQL भाषा के बारे में है। पाठ SQL क्वेरी के साथ काम करने की मूल बातें और उदाहरण प्रदान करता है; सिद्धांत रूप में, समान विषय पर वीडियो और लेख पाए जा सकते हैं इंटरनेट पर निःशुल्क खोजना आसान है.

एसक्यूएल के बाद पायथन लाइब्रेरी "पांडास" का उपयोग करके कागले से डेटासेट को संसाधित करने पर एक पाठ है। पाठ योजना नहीं बदली है: वीडियो -> अतिरिक्त। सामग्री -> परीक्षण। कोई अतिरिक्त कार्य उपलब्ध नहीं कराया गया है, परिणामों की स्वचालित जाँच वाला कोई कार्य भी नहीं। इस प्रकार, आपको निश्चित रूप से एनाकोंडा स्थापित करने और कोड लिखने की आवश्यकता नहीं होगी। भी यह वीडियो व्याख्यान में कोड के बारीक प्रिंट पर ध्यान देने योग्य है, इसे फ़ोन पर देखना व्यर्थ है, और मुझे इसे मॉनिटर पर लगभग बिंदु-रिक्त रूप से देखना पड़ा।

पाठ चार: "10 मिनट में पीबीआई में लॉजिस्टिक्स रिपोर्ट का विज़ुअलाइज़ेशन" (видео кстати длится минут 50) . इस वीडियो में वे पावर बीआई नामक एक दिलचस्प टूल के बारे में बात करेंगे; सच कहूं तो, मैंने इसके बारे में पहले कभी नहीं सुना है।

पाठ्यक्रम का अप्रत्याशित अंत:

अंतिम पांचवां पाठ आपको उचित डेटा भंडारण के सामान्य सिद्धांतों के बारे में बताएगा; व्याख्यान फिर से दूसरे पाठ्यक्रम से लिया गया है। इस पाठ में, मानक परीक्षण के अलावा, होमवर्क फिर से दिखाई देता है, लेकिन मैंने ऐसा नहीं किया। जानना चाहते हैं क्यों?

क्योंकि आज जब मैंने पाठ्यक्रम का पृष्ठ खोला, जो कि केवल आधा ही पूरा हुआ था, तो मैंने यह देखा:

अर्थात सिस्टम ने माना कि मैंने पाठ्यक्रम सफलतापूर्वक पूरा कर लिया है, हालाँकि वास्तव में मैंने इसे पूरा नहीं किया.

इसके अलावा, शेष सभी वीडियो देखने और परीक्षण करने के बाद, काउंटर नहीं बदला, लेकिन 56% पर बना रहा। मैं मानता हूँ कि मैं कुछ भी नहीं देख सका और कोई परीक्षा नहीं दे सका और फिर भी "डिप्लोमा" प्राप्त कर सका.

विशेष रूप से आश्चर्य की बात यह है कि पाठ्यक्रम आधिकारिक तौर पर 22 जुलाई से 14 अगस्त तक चला, और "डिप्लोमा" मुझे 04.08.2019 अगस्त, XNUMX को पहले ही जारी कर दिया गया था।

प्रशिक्षण का परिणाम

प्रशिक्षण पूरा होने पर, कंपनी की वेबसाइट हमसे वादा करती है: "आपकी योग्यता की पुष्टि स्थापित फॉर्म के दस्तावेजों द्वारा की जाएगी।" लेकिन परेशानी यह है कि यह पाठ्यक्रम न तो कोई पुनर्प्रशिक्षण कार्यक्रम है और न ही कोई उन्नत प्रशिक्षण कार्यक्रम, जिसका अर्थ है कि आपको बस यह मिलेगा "प्रमाणपत्र", जिसकी सैद्धांतिक रूप से कोई आधिकारिक स्थिति नहीं है.

संभवतः एक उचित प्रश्न होगा: "आपने 990 रूबल के लिए क्या अपेक्षा की थी?" सच कहूँ तो, मुझे कुछ भी उम्मीद नहीं थी। यह स्पष्ट है कि उच्च-गुणवत्ता वाले पाठ्यक्रम काफी अधिक महंगे हैं। लेकिन परेशानी यह है कि ऐसे मुफ़्त पाठ्यक्रम हैं जो न केवल बदतर बनाए गए हैं, बल्कि कई गुना अधिक पेशेवर हैं, उदाहरण के लिए, से पाठ्यक्रम MVA या से संज्ञानात्मक वर्ग. पाठ्यक्रम पूरा करने का वही "प्रमाणपत्र" (यदि किसी को इसकी आवश्यकता हो), वहाँ पूर्णतः निःशुल्क प्राप्त किया जा सकता है.

फायदों में से एक यह है कि इन समीक्षा सामग्रियों को एक ही स्थान पर एकत्र किया जाता है और डेटा साइंस से पूरी तरह अपरिचित व्यक्ति के लिए इस क्षेत्र में नेविगेट करना वास्तव में आसान होगा।

पाठ्यक्रम के अंत में, हमसे वादा किया जाता है कि हम बहुत सारे उपकरण सीखेंगे, और अपने बायोडाटा पर हम कुछ इस तरह लिख पाएंगे:

वास्तव में यह बहुत प्रबल अतिशयोक्ति है. आप अनिवार्य रूप से केवल कई उपकरणों के बारे में सुनेंगे और इससे अधिक कुछ नहीं।

सारांश

मेरी राय में, पाठ्यक्रम में न्यूनतम उपयोगी भार है; यह विशेष रूप से निराशाजनक है कि लेखक इसके लिए अलग वीडियो व्याख्यान रिकॉर्ड करने में बहुत आलसी थे। अच्छे तरीके से, इस तरह की किसी चीज़ के लिए पैसे माँगना शर्म की बात है, या आपको 10 गुना कम माँगना चाहिए।

लेकिन मैं एक बार फिर दोहराता हूं कि उपरोक्त सभी सिर्फ मेरा व्यक्तिपरक मूल्य निर्णय है; यह आपको तय करना है कि यह पाठ्यक्रम लेना है या नहीं।

PS शायद समय के साथ पाठ्यक्रम के लेखक इसे अंतिम रूप दे देंगे और पूरा लेख प्रासंगिकता खो देगा।
बस मामले में, मैं लिखूंगा कि यह 22 जुलाई से 14 अगस्त तक इस पाठ्यक्रम के पहले लॉन्च के लिए वैध है

पीपीएस अगर पोस्ट इतनी असफल निकली तो मैं इसे हटा दूंगा, लेकिन शुरुआत में मैं आलोचना पढ़ना चाहूंगा, शायद कुछ संपादित करने की जरूरत है। अन्यथा, अभी के लिए यह निम्न-गुणवत्ता वाले पाठ्यक्रम की असुविधाजनक आलोचना जैसा दिखता है

स्रोत: www.habr.com