Ég hef ekki skrifað neitt í „þúsund ár“, en skyndilega var ástæða til að blása rykið af smáhring rita um „að læra Data Science frá grunni“. Í samhengisauglýsingum á einu af samfélagsmiðlunum, sem og á uppáhalds Habré minn, rakst ég á upplýsingar um námskeiðið . Það kostaði aðeins smáaura, lýsingin á námskeiðinu var litrík og efnileg. "Af hverju ekki að endurheimta færni sem er orðin rykfallin af gagnsleysi með því að taka annað námskeið?" - Ég hélt. Forvitnin spilaði líka inn í, mig hafði lengi langað til að sjá hvernig skipulag þjálfunar á þessari skrifstofu virkar.
Leyfðu mér að vara þig strax við að ég er á engan hátt tengdur námskeiðshönnuðum eða keppinautum þeirra. Allt efni í greininni er huglægt gildismat mitt með smá kaldhæðni.
Svo, þú veist ekki enn hvar þú átt að fjárfesta erfiðu 990 rúblurnar þínar? Þá ertu velkominn undir kött.
Sem lítill formála segi ég að ég er nokkuð efins um efnileg námskeið sem geta breytt byrjendum í „farsælan gagnafræðing með yfir 100 rúblur í laun“ á skömmum tíma (þó að þú hafir líklega giskað á þetta út frá titilmyndinni á greinin).
Fyrir nokkrum árum, í kjölfar virkra auglýsinga fyrir Data Science þjálfun, reyndi ég á mismunandi vegu að ná tökum á að minnsta kosti einhverju á sviði gagnafræði og deildi athugasemdum um hnökrana sem ég fékk með lesendum Habr.
Aðrar greinar í seríunni1. Lærðu grunnatriðin:
2. Æfðu fyrstu færni þína
Og eftir langan tíma ákvað ég að prófa annað námskeið.
Námskeiðslýsing:
Lýsingin á námskeiðinu "Byrjaðu í gagnafræði" lofar því eftir að hafa eytt aðeins 990 rúblum (þegar þetta er skrifað) við fáum fjögurra vikna námskeið í formi myndbandsfyrirlestra og verklegra verkefna fyrir byrjendur. Gleymum heldur ekki bótum fyrir hluta námskeiðskostnaðar í formi skattaafsláttar (Þeir lofa að senda öll skjöl í pósti).
Námskeiðið hefur tvær skilyrtar blokkir, annar mun segja þér hvað „gagnavísindi“ er, hvaða vinsælu svið það eru og hvernig þú getur þróað feril á sviði DataScience. Seinni blokkin lítur á fimm verkfæri fyrir gagnagreiningu: Excel, SQL, Python, Power BI og Data Culture.
Jæja, það sem hljómar „ljúffengt“, við borgum fyrir námskeiðið og bíðum eftir upphafsdegi.
Í eftirvæntingu skráum við okkur inn á persónulega reikninginn okkar daginn áður en námskeiðið hefst, flettum í gegnum skilnaðarorðin frá hönnuðunum og bíðum eftir tilkynningu um langþráða byrjun námskeiðsins.
Tíminn hefur flogið áfram, D-dagur er runninn upp og þú getur byrjað að æfa. Eftir að hafa opnað fyrstu kennslustundina munum við sjá kerfi sem þekkir kennslukerfi á netinu - myndbandsfyrirlestur, viðbótarefni, próf og heimavinnu. Ef þú hefur einhvern tíma notað Coursera, EDX, Stepik, þá ættir þú ekki að hafa nein vandamál.
Inni á námskeiðinu:
Förum í röð. Efni fyrstu kennslustundarinnar er „DS Overview: Basics, Benefits, Applications“, hún hefst með myndbandsfyrirlestri, eins og allar síðari kennslustundir.
Og strax í upphafi er talið að félagarnir hafi haft að leiðarljósi aðkomuna „Svo mun það duga“ úr uppáhalds sovésku teiknimyndinni minni.
Frá fyrstu mínútu skilurðu að efnið fyrir námskeiðið var ekki sérstaklega tekið upp, heldur tekið úr öðrum opnum kennslustundum eða sérkenndum námskeiðum. Einnig á myndbandið enginn texti eða niðurhalsmöguleiki til að skoða án nettengingar.
Eftir fyrirlesturinn er boðið upp á viðbótarefni fyrir kennslustundina (kynning frá myndbandsfyrirlestrinum og ráðlagðar bókmenntir), við munum ekki greina það.
Þá bíður okkar próf. Próf eru mismunandi eftir því hversu flóknar spurningarnar eru og þær eru fullnægjandi við efnið sem fjallað er um.
Og hér kemur aftur fram skortur á áhuga á árangri þjálfunar, Þú getur fallið á prófinu en það hefur ekki áhrif á neitt, þú munt samt standast lexíuna með góðum árangri, en beiðni um viðbótartilraun til endurtöku verður líklega ósvarað.
Í kjölfarið er kennsluáætlunin: „myndband -> viðbótar. efni -> próf“ verður undirstaða alls námskeiðsins.
Stundum verður kennslustundin þynnt út með spurningalistum og sjálfstæðum heimavinnu.
Það eru aðeins tvö heimaverkefni. Og satt að segja fór ég bara framhjá einum.
Fyrsta heimaverkefnið þitt er að leggja fram ferilskrána þína þar sem fram kemur helstu færni þína. Ég get ekki sagt 100%, en mér sýnist að næstum hvaða ferilskrá verði samþykkt og verkefnið samþykkt. Eftir verkefnið færðu send viðbótarefni — meðmæli. Þegar ég man hvernig ég átti erfitt með heimanámið á Coursera, var ég meira að segja dálítið í uppnámi yfir því hversu einfalt það var.
Eftir að hafa lokið inngangshlutanum hefst rannsókn á langþráðu „Tóli til að byrja í gagnafræði“. Og sú fyrsta er lexía með háværum titli: „Að vinna í Excel: uppfæra færni úr núlli í greinandi.
Vá! Það hljómar freistandi, en í raun og veru er munurinn á væntingum og veruleika sá sami og á mynd af hamborgara úr skyndibitaauglýsingu og því sem þeir gefa þér við afgreiðsluna.
Reyndar munum við fylgjast með því hvernig kennarinn mun hika eins og Hamlet varðandi spurninguna „Að vera eða ekki vera“, þegar við færumst úr sjálfvirkri útfyllingu í Excel yfir í ruglingslega lýsingu á „VLOOKUP()“ aðgerðinni. Útskýrðu allt fyrir byrjendur" eða "Gefðu áhugavert efni fyrir atvinnumenn." Að mínu huglægu mati gekk hvorki eitt né annað upp.
Það er sérstaklega frábært að þrátt fyrir þá staðreynd að námskeiðið felur ekki í sér lifandi vefnámskeið. Þetta eru ekki upptökur af tímum sem þú misstir af, heldur einfaldlega upptökur af tímum sem fóru fram fyrir löngu (sjá mynd að neðan), höfundarnir ákváðu samt að varðveita andrúmsloftið (eða kannski voru þeir bara latir) и láta þig horfa í fimm mínútur á meðan kennarinn leysir hljóðvandamál.
Eftir myndbandið, samkvæmt stöðluðu kerfi, fylgir viðbótarefni og próf.
Næsta efni er um SQL tungumálið. Í kennslustundinni eru grunnatriði og dæmi um að vinna með SQL fyrirspurnir; í grundvallaratriðum er hægt að finna myndbönd og greinar um svipað efni auðvelt að finna á netinu ókeypis.
Eftir SQL er lexía um vinnslu gagnasafns frá Kagle með Python bókasafninu „Pandas“. Kennsluáætlunin hefur ekki breyst: myndband -> viðbótar. efni -> próf. Engin viðbótarverkefni eru veitt, ekki einu sinni verkefni með sjálfvirkri athugun á niðurstöðum. Þannig þarftu örugglega ekki að setja upp Anaconda og skrifa kóða. Einnig Vert er að taka eftir smáa letrinu á kóðanum í myndbandsfyrirlestrinum, það er tilgangslaust að horfa á það í símanum og ég þurfti að horfa á það næstum hreint út á skjánum.
Lexía fjögur: „Sjónsýn á flutningsskýrslu í PBI á 10 mínútum“ (видео кстати длится минут 50) . Í þessu myndbandi munu þeir tala um áhugavert tól sem heitir Power BI; satt best að segja hef ég aldrei heyrt um það áður.
Óvænt námskeiðslok:
Síðasta fimmta lexían mun segja þér frá almennum reglum um rétta gagnageymslu; fyrirlesturinn er aftur tekinn úr öðru námskeiði. Í þessari kennslustund, til viðbótar við staðlaða prófið, birtast heimaverkefni aftur, en ég gerði það ekki. Viltu vita hvers vegna?
Vegna þess að þegar ég opnaði síðu námskeiðsins í dag, sem var aðeins hálfkláruð, sá ég þetta:
Það er það kerfið taldi að ég hefði lokið áfanganum með góðum árangri, þó ég hafi í raun ekki lokið því.
Þar að auki, eftir að hafa horft á öll myndböndin sem eftir voru og gert prófanir, breyttist teljarinn ekki, heldur var hann 56%. Ég geri ráð fyrir því Ég gat alls ekki horft á neitt og tekið engin próf og samt fengið „Diploma“.
Það sem kemur sérstaklega á óvart er að námskeiðið stóð formlega frá 22. júlí til 14. ágúst og „Diplom“ var gefið út til mín þegar 04.08.2019. ágúst XNUMX.
Niðurstaða þjálfunar
Að lokinni þjálfun lofar vefsíða fyrirtækisins okkur: „Hæfni þín verður staðfest með skjölum á staðfestu formi. En vandamálið er að þetta námskeið virðist hvorki vera endurmenntunaráætlun né framhaldsþjálfunaráætlun, sem þýðir að þú munt einfaldlega fá „skírteini“, sem í grundvallaratriðum hefur enga opinbera stöðu.
Sennilega væri eðlileg spurning: "Hvað bjóst þú við fyrir 990 rúblur?" Satt að segja bjóst ég ekki við neinu. Ljóst er að vönduð námskeið eru umtalsvert dýrari. En vandamálið er að það eru ókeypis námskeið sem eru ekki bara gerð verri heldur margfalt fagmannlegri, til dæmis námskeið frá kl. eða frá . Sama „vottorð“ um að hafa lokið námskeiðinu (ef einhver þarfnast þess), þar þú getur fengið það alveg ókeypis.
Einn af kostunum er að þessu yfirlitsefni er safnað saman á einum stað og það verður virkilega auðveldara fyrir einstakling sem er algjörlega óvanur Data Science að vafra um þetta svæði.
Í lok námskeiðsins er okkur lofað að við munum læra fullt af verkfærum og á ferilskrá okkar getum við skrifað eitthvað á þessa leið:
Reyndar þetta eru mjög miklar ýkjur. Þú munt í rauninni bara heyra um mörg hljóðfæri og ekkert meira.
Yfirlit
Að mínu mati hefur námskeiðið lágmarks nytjaálag, það eru sérstaklega vonbrigði að höfundar hafi verið of latir til að taka upp sérstaka myndbandsfyrirlestra fyrir það. Á góðan hátt, það er synd að biðja um peninga fyrir eitthvað eins og þetta, eða þú ættir að biðja um 10 sinnum minna.
En ég endurtek enn og aftur að allt ofangreint er bara huglægt gildismat mitt; það er undir þér komið að ákveða hvort þú tekur þetta námskeið eða ekki.
PS Kannski munu höfundar námskeiðsins með tímanum klára það og öll greinin mun missa mikilvægi.
Af öryggisástæðum skal ég skrifa að það gildir fyrir fyrstu kynningu á þessu námskeiði frá 22. júlí til 14. ágúst
PPS Ef færslan reyndist svona misheppnuð mun ég eyða henni, en í upphafi langar mig að lesa gagnrýnina, kannski þarf bara að breyta einhverju. Annars lítur þetta út eins og mínus óþægileg gagnrýni á vandaðan námskeið í bili
Heimild: www.habr.com