Saya belum menulis apa pun selama “seribu tahun”, tetapi tiba-tiba ada alasan untuk menghilangkan siklus kecil publikasi tentang “mempelajari Ilmu Data dari awal”. Dalam periklanan kontekstual di salah satu jejaring sosial, serta di Habré favorit saya, saya menemukan informasi tentang kursus . Biayanya hanya beberapa sen, deskripsi kursusnya penuh warna dan menjanjikan. “Mengapa tidak memulihkan keterampilan yang sudah berdebu karena tidak berguna dengan mengambil kursus lain?” - Saya pikir. Rasa ingin tahu juga berperan; Saya sudah lama ingin melihat bagaimana penyelenggaraan pelatihan di kantor ini bekerja.
Izinkan saya segera memperingatkan Anda bahwa saya sama sekali tidak berafiliasi dengan pengembang kursus atau pesaing mereka. Seluruh materi dalam artikel merupakan penilaian nilai subjektif saya dengan sedikit sentuhan ironi.
Jadi, Anda masih belum tahu di mana harus menginvestasikan 990 rubel hasil jerih payah Anda? Maka Anda dipersilakan di bawah kucing.
Sebagai kata pengantar kecil, saya akan mengatakan bahwa saya agak skeptis terhadap kursus menjanjikan yang dapat mengubah seorang pemula menjadi “seorang analis data yang sukses dengan gaji lebih dari 100 rubel” dalam waktu singkat (walaupun Anda mungkin dapat menebaknya dari gambar judul artikel).
Beberapa tahun yang lalu, setelah aktif beriklan untuk pelatihan Ilmu Data, saya mencoba dengan berbagai cara untuk menguasai setidaknya sesuatu di bidang ilmu data dan berbagi catatan tentang kesulitan yang saya alami dengan pembaca Habr.
Artikel lain dalam seri ini1. Pelajari dasar-dasarnya:
2. Latih keterampilan pertama Anda
Dan setelah sekian lama, saya memutuskan untuk mencoba kursus lain.
Deskripsi Kursus:
Deskripsi kursus “Mulai dalam Ilmu Data” menjanjikan bahwa setelah menghabiskan hanya 990 rubel (pada saat penulisan) kami akan menerima kursus empat minggu dalam format video ceramah dan tugas praktek untuk pemula. Selain itu, jangan lupakan kompensasi sebagian biaya kursus dalam bentuk pengurangan pajak (Mereka berjanji akan mengirimkan semua dokumen melalui pos).
Kursus ini memiliki dua blok bersyarat, satu blok akan memberi tahu Anda apa itu “Ilmu Data”, bidang populer apa saja yang ada, dan bagaimana Anda dapat mengembangkan karier di bidang Ilmu Data. Blok kedua membahas lima alat untuk analisis data: Excel, SQL, Python, Power BI, dan Budaya Data.
Nah, yang kedengarannya “enak”, kita bayar kursusnya dan tunggu tanggal mulainya.
Sebagai antisipasi, kami masuk ke akun pribadi kami sehari sebelum kursus dimulai, menelusuri kata-kata perpisahan dari pengembang dan menunggu pemberitahuan dimulainya kursus yang telah lama ditunggu-tunggu.
Waktu telah berlalu, D-Day telah tiba, dan Anda dapat memulai pelatihan. Setelah membuka pelajaran pertama, kita akan melihat skema yang familiar dengan sistem pembelajaran online - video ceramah, materi tambahan, tes dan pekerjaan rumah. Jika Anda pernah menggunakan Coursera, EDX, Stepik, Anda seharusnya tidak mengalami masalah apa pun.
Di dalam kursus:
Ayo berangkat secara berurutan. Topik pelajaran pertama adalah “Ikhtisar DS: Dasar-dasar, Manfaat, Penerapan”, diawali dengan video ceramah, seperti semua pelajaran berikutnya.
Dan sejak awal, kawan-kawan sudah merasa dibimbing oleh pendekatan tersebut “Jadi itu akan berhasil” dari kartun Soviet favorit saya.
Sejak menit pertama Anda memahami bahwa materi kursus tidak dicatat secara khusus, tetapi diambil dari beberapa pelajaran terbuka atau kursus khusus lainnya. Juga ke videonya tidak ada subtitle atau opsi unduh untuk menonton offline.
Setelah perkuliahan, materi tambahan untuk pembelajaran ditawarkan (presentasi dari video ceramah dan literatur yang direkomendasikan), kami tidak akan menganalisisnya.
Kemudian ujian menanti kita. Tes berbeda-beda dalam tingkat kerumitan dan kecukupan soal terhadap materi yang dibahas.
Dan di sini sekali lagi kurangnya minat terhadap hasil pelatihan terlihat, Anda bisa gagal dalam ujian, tapi itu tidak akan mempengaruhi apa pun, Anda masih akan berhasil lulus pelajaran, tetapi permintaan untuk upaya tambahan untuk mengulang kembali kemungkinan besar akan tetap tidak terjawab.
Selanjutnya RPP: “video -> tambahan. materi -> tes” akan menjadi dasar dari keseluruhan kursus.
Terkadang pelajaran akan diencerkan dengan kuesioner dan pekerjaan rumah mandiri.
Hanya ada dua pekerjaan rumah. Dan sejujurnya, saya hanya lulus satu.
Tugas pekerjaan rumah pertama Anda adalah menyerahkan resume Anda yang menguraikan keterampilan utama Anda. Saya tidak bisa mengatakan 100%, tetapi menurut saya hampir semua resume akan diterima dan tugas akan diterima. Setelah penugasan, Anda akan dikirimi materi tambahan—rekomendasi. Mengingat bagaimana saya kesulitan mengerjakan pekerjaan rumah di Coursera, saya bahkan sedikit kesal karena betapa sederhananya pekerjaan rumah itu.
Setelah menyelesaikan bagian pengantar, studi tentang “Alat untuk memulai Ilmu Data” yang telah lama ditunggu-tunggu dimulai. Dan yang pertama adalah pelajaran dengan judul yang lantang: “Bekerja di Excel: meningkatkan keterampilan dari nol menjadi analis.”
Wow! Kedengarannya menggoda, namun kenyataannya perbedaan antara ekspektasi dan kenyataan sama seperti antara foto hamburger dari iklan makanan cepat saji dan apa yang mereka berikan kepada Anda di kasir.
Faktanya, kita akan mengamati bagaimana, berpindah dari pengisian otomatis sel di Excel ke deskripsi fungsi “VLOOKUP()” yang membingungkan, guru akan ragu-ragu seperti Hamlet pada topik pertanyaan “Menjadi, atau tidak menjadi”, “ Jelaskan semuanya untuk pemula” atau “Berikan materi menarik untuk profesional.” Menurut pendapat subjektif saya, tidak satu pun yang berhasil.
Ini sangat luar biasa meskipun faktanya kursus ini tidak menyertakan webinar langsung. Artinya, ini bukan rekaman kelas yang ketinggalan, melainkan hanya rekaman kelas yang berlangsung dahulu kala (lihat gambar di bawah), penulis tetap memutuskan untuk melestarikan suasananya. (atau mungkin mereka hanya malas) и membuat Anda menonton selama lima menit sementara guru memecahkan masalah suara.
Setelah video, sesuai skema standar, materi tambahan dan tes menyusul.
Topik selanjutnya adalah tentang bahasa SQL. Pelajaran ini memberikan dasar-dasar dan contoh bekerja dengan kueri SQL; pada prinsipnya, video dan artikel tentang topik serupa dapat ditemukan mudah ditemukan di Internet secara gratis.
Setelah SQL ada pelajaran tentang pemrosesan dataset dari Kagle menggunakan perpustakaan Python “Pandas”. Rencana pembelajaran tidak berubah: video -> tambahan. bahan -> tes. Tidak ada tugas tambahan yang diberikan, bahkan tugas dengan pengecekan hasil otomatis pun tidak ada. Jadi, Anda pasti tidak perlu menginstal Anaconda dan menulis kode. Juga Perlu diperhatikan cetakan kecil kode dalam video ceramah, menontonnya di telepon tidak ada gunanya, dan saya harus melihatnya hampir secara langsung di monitor.
Pelajaran keempat: “Visualisasi laporan logistik di PBI dalam 10 menit” (видео кстати длится минут 50) . Di video kali ini mereka akan membahas tentang alat menarik bernama Power BI; sejujurnya, saya belum pernah mendengarnya sebelumnya.
Akhir kursus yang tidak terduga:
Pelajaran kelima terakhir akan memberi tahu Anda tentang prinsip-prinsip umum penyimpanan data yang benar; kuliah ini sekali lagi diambil dari mata kuliah lain. Pada pelajaran kali ini, selain ulangan standar, muncul lagi pekerjaan rumah, tapi saya tidak mengerjakannya. Ingin tahu alasannya?
Karena ketika saya membuka halaman kursus hari ini yang baru setengah selesai, saya melihat ini:
Yaitu sistem menganggap saya telah berhasil menyelesaikan kursus tersebut, meskipun nyatanya saya tidak menyelesaikannya.
Apalagi setelah menonton semua video yang tersisa dan melakukan tes, penghitungnya tidak berubah, melainkan tetap di 56%. Saya kira itu Saya tidak dapat menonton apa pun dan tidak mengikuti tes dan tetap mendapatkan “Ijazah”.
Yang sangat mengejutkan adalah kursus tersebut secara resmi berlangsung dari tanggal 22 Juli hingga 14 Agustus, dan “Ijazah” telah diberikan kepada saya pada tanggal 04.08.2019 Agustus XNUMX.
Hasil pelatihan
Setelah menyelesaikan pelatihan, situs web perusahaan menjanjikan kami: “Kualifikasi Anda akan dikonfirmasi oleh dokumen dalam formulir yang telah ditetapkan.” Namun masalahnya, kursus ini sepertinya bukan program pelatihan ulang atau program pelatihan lanjutan, yang berarti Anda hanya akan mendapatkan “sertifikat”, yang pada prinsipnya tidak mempunyai status resmi.
Mungkin pertanyaan yang masuk akal adalah: “Berapa yang Anda harapkan dari 990 rubel?” Sejujurnya, saya tidak mengharapkan apa pun. Jelas bahwa kursus berkualitas tinggi jauh lebih mahal. Namun masalahnya adalah ada kursus gratis yang dibuat tidak hanya tidak lebih buruk, tetapi berkali-kali lebih profesional, misalnya kursus dari atau dari . “Sertifikat” kelulusan kursus yang sama (jika ada yang membutuhkannya), di sana dapat diperoleh sepenuhnya gratis.
Salah satu keuntungannya adalah materi ulasan ini dikumpulkan di satu tempat dan akan lebih mudah bagi orang yang sama sekali tidak terbiasa dengan Ilmu Data untuk menjelajahi bidang ini.
Di akhir kursus, kami dijanjikan bahwa kami akan mempelajari banyak alat, dan di resume kami, kami akan dapat menulis sesuatu seperti ini:
Faktanya ini adalah pernyataan yang sangat berlebihan. Pada dasarnya Anda hanya akan mendengar tentang banyak instrumen dan tidak lebih.
Ringkasan
Menurut pendapat saya, kursus ini memiliki muatan minimum yang bermanfaat, sangat mengecewakan bahwa penulis terlalu malas untuk merekam video ceramah terpisah untuk itu. Dalam arti yang baik, sayang sekali meminta uang untuk hal seperti ini, atau Anda harus meminta 10 kali lebih sedikit.
Namun saya ulangi sekali lagi bahwa semua hal di atas hanyalah penilaian nilai subjektif saya, terserah Anda untuk memutuskan apakah akan mengambil kursus ini atau tidak.
PS Mungkin seiring waktu penulis kursus akan menyelesaikannya dan seluruh artikel akan kehilangan relevansinya.
Untuk berjaga-jaga, saya akan menulis bahwa ini berlaku untuk peluncuran pertama kursus ini dari 22 Juli hingga 14 Agustus
PPS Kalau postingannya ternyata gagal banget saya hapus, tapi di awal saya mau baca kritiknya, mungkin ada yang perlu di edit saja. Jika tidak, untuk saat ini sepertinya tidak ada kritik yang tidak menyenangkan terhadap kursus berkualitas rendah
Sumber: www.habr.com