Non scrivo nulla da "mille anni", ma all'improvviso c'è stato un motivo per soffiare via la polvere da un mini-ciclo di pubblicazioni su "imparare la scienza dei dati da zero". Nella pubblicità contestuale su uno dei social network, così come sul mio Habré preferito, mi sono imbattuto in informazioni sul corso . Costava pochi centesimi, la descrizione del corso era colorata e promettente. “Perché non ripristinare le competenze impolverate dall’inutilità frequentando un altro corso?” - Ho pensato. Anche la curiosità ha giocato un ruolo: da tempo desideravo vedere come funziona l'organizzazione della formazione in questo ufficio.
Ti avverto subito che non sono in alcun modo affiliato con gli sviluppatori del corso o con i loro concorrenti. Tutto il materiale contenuto nell'articolo rappresenta il mio giudizio di valore soggettivo con un leggero tocco di ironia.
Quindi non sai ancora dove investire i tuoi sudati 990 rubli? Allora sei il benvenuto sotto cat.
Come piccola prefazione, dirò che sono un po’ scettico nei confronti dei corsi promettenti che possono trasformare un principiante in un “analista di dati di successo con uno stipendio di oltre 100 rubli” in breve tempo (anche se probabilmente lo avete intuito dall’immagine del titolo di l'articolo).
Diversi anni fa, sulla scia della pubblicità attiva per la formazione sulla scienza dei dati, ho provato in diversi modi a padroneggiare almeno qualcosa nel campo della scienza dei dati e ho condiviso note sugli urti che ho avuto con i lettori di Habr.
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2. Esercita le tue prime abilità
E dopo tanto tempo, ho deciso di provare un altro corso.
Descrizione del corso:
La descrizione del corso “Start in Data Science” promette che dopo aver speso solo 990 rubli (al momento della scrittura) riceveremo un corso di quattro settimane sotto forma di lezioni video e attività pratiche per principianti. Inoltre, non dimentichiamoci del risarcimento di parte del costo del corso sotto forma di detrazione fiscale (promettono di inviare tutti i documenti per posta).
Il corso ha due blocchi condizionali, uno ti dirà cos'è la "Data Science", quali aree popolari ci sono e come puoi sviluppare una carriera nel campo della DataScience. Il secondo blocco esamina cinque strumenti per l'analisi dei dati: Excel, SQL, Python, Power BI e Data Culture.
Bene, quello che sembra “delizioso”, paghiamo il corso e aspettiamo la data di inizio.
In attesa, accediamo al nostro account personale il giorno prima dell'inizio del corso, scorriamo le parole di addio degli sviluppatori e aspettiamo la notifica del tanto atteso inizio del corso.
Il tempo è volato, il D-Day è arrivato e puoi iniziare ad allenarti. Dopo aver aperto la prima lezione, vedremo uno schema familiare ai sistemi di apprendimento online: una lezione video, materiali aggiuntivi, test e compiti a casa. Se hai mai utilizzato Coursera, EDX, Stepik, non dovresti avere problemi.
All'interno del corso:
Andiamo con ordine. L'argomento della prima lezione è "Panoramica DS: nozioni di base, vantaggi, applicazioni", inizia con una videolezione, come tutte le lezioni successive.
E fin dall'inizio si ha la sensazione che i compagni siano stati guidati da questo approccio “Così andrà bene” dal mio cartone animato sovietico preferito.
Fin dal primo minuto capisci che il materiale per il corso non è stato registrato appositamente, ma è stato preso da altre lezioni aperte o corsi specializzati. Anche al video senza sottotitoli o opzione di download per la visualizzazione offline.
Dopo la lezione verrà offerto materiale aggiuntivo per la lezione (presentazione della videolezione e letteratura consigliata), non li analizzeremo.
Poi ci aspetta una prova. I test variano nel grado di complessità e di adeguatezza delle domande al materiale trattato.
E anche qui si manifesta la mancanza di interesse per il risultato della formazione, Puoi fallire il test, ma ciò non influenzerà nulla, supererai comunque la lezione con successo, ma la richiesta di un ulteriore tentativo di ripeterla molto probabilmente rimarrà senza risposta.
Successivamente, il programma della lezione: “video -> aggiuntivo. materiali -> test” sarà la base dell'intero corso.
A volte la lezione sarà diluita con questionari e compiti indipendenti.
Ci sono solo due compiti a casa. E ad essere sincero, ne ho superato solo uno.
Il tuo primo compito a casa è inviare il tuo curriculum delineando le tue competenze chiave. Non posso dire al 100%, ma mi sembra che quasi tutti i curriculum verranno accettati e l'incarico verrà accettato. Dopo l'incarico, ti verrà inviato materiale aggiuntivo: consigli. Ricordando quanto faticavo con i compiti su Coursera, ero anche un po' turbato da quanto fosse semplice.
Dopo aver completato la parte introduttiva, inizia lo studio dei tanto attesi “Strumenti per iniziare a Data Science”. E la prima è una lezione dal titolo altisonante: “Lavorare in Excel: potenziare le competenze da zero ad analista”.
Oh! Sembra allettante, ma in realtà la differenza tra aspettativa e realtà è la stessa che c'è tra la foto di un hamburger nella pubblicità di un fast food e quello che ti danno alla cassa.
Osserveremo infatti come, passando dal riempimento automatico delle celle di Excel alla confusa descrizione della funzione “CERCA.VERT()”, l'insegnante esiterà come Amleto sul tema della domanda “Essere o non essere”, “ Spiega tutto ai principianti” oppure “Dai il materiale che è interessante per i professionisti”. Secondo la mia opinione soggettiva, né l'uno né l'altro hanno funzionato.
È particolarmente bello che, nonostante il corso non includa un webinar dal vivo. Cioè, queste non sono registrazioni di lezioni che ti sei perso, ma semplicemente registrazioni di lezioni avvenute molto tempo fa (vedi foto sotto), gli autori hanno comunque deciso di preservare l'atmosfera (o forse erano semplicemente pigri) и farti guardare per cinque minuti mentre l'insegnante risolve i problemi sonori.
Dopo il video, secondo lo schema standard, seguono materiale aggiuntivo e un test.
L'argomento successivo riguarda il linguaggio SQL. La lezione fornisce le nozioni di base ed esempi di lavoro con le query SQL; in linea di principio si possono trovare video e articoli su un argomento simile facile da trovare su Internet gratuitamente.
Dopo SQL c'è una lezione sull'elaborazione di un set di dati da Kagle utilizzando la libreria Python “Pandas”. Il programma delle lezioni non è cambiato: video -> aggiuntivo. materiali -> prova. Non sono previste attività aggiuntive, nemmeno un'attività con controllo automatico dei risultati. Pertanto, non dovrai assolutamente installare Anaconda e scrivere codice. Anche Vale la pena notare le clausole scritte in piccolo del codice nella videolezione, guardarlo al telefono è inutile, e ho dovuto guardarlo quasi a bruciapelo sul monitor.
Lezione quattro: “Visualizzazione di un report logistico in PBI in 10 minuti” (видео кстати длится минут 50) . In questo video parleranno di uno strumento interessante chiamato Power BI; a dire il vero non ne avevo mai sentito parlare prima.
Fine inaspettata del corso:
L'ultima quinta lezione parlerà dei principi generali della corretta archiviazione dei dati; la lezione è anch'essa tratta da un altro corso. In questa lezione, oltre al test standard, ricompaiono i compiti, ma non li ho fatti. Vuoi sapere perché?
Perché quando oggi ho aperto la pagina del corso, che era completata solo a metà, ho visto questo:
Cioè il sistema considerava che avessi completato con successo il corso, anche se in realtà non l'ho completato.
Inoltre, dopo aver guardato tutti i video rimanenti ed effettuato i test, il contatore non è cambiato, ma è rimasto al 56%. Suppongo che Non potevo guardare nulla e non fare alcun test e ottenere comunque un "Diploma".
Ciò che sorprende particolarmente è che il corso è durato ufficialmente dal 22 luglio al 14 agosto e il “Diploma” mi è stato rilasciato già il 04.08.2019 agosto XNUMX.
Risultato della formazione
Al termine della formazione, il sito Web dell'azienda ci promette: "Le tue qualifiche saranno confermate da documenti del modulo stabilito". Ma il problema è che questo corso non sembra essere né un programma di riqualificazione né un programma di formazione avanzata, il che significa che otterrai semplicemente “certificato”, che in linea di principio non ha status ufficiale.
Probabilmente una domanda ragionevole sarebbe: “Cosa ti aspettavi per 990 rubli?” Ad essere sincero, non mi aspettavo nulla. È chiaro che i corsi di alta qualità sono significativamente più costosi. Ma il problema è che ci sono corsi gratuiti che non solo non sono peggiori, ma molte volte più professionali, ad esempio i corsi di o da . Lo stesso “certificato” di completamento del corso (se qualcuno ne ha bisogno), lì può essere ottenuto in modo completamente gratuito.
Uno dei vantaggi è che questi materiali di revisione sono raccolti in un unico posto e sarà davvero più facile per una persona che non ha familiarità con la scienza dei dati navigare in quest'area.
Alla fine del corso ci viene promesso che impareremo un sacco di strumenti e sul nostro curriculum potremo scrivere qualcosa del genere:
In effetti questa è una fortissima esagerazione. Essenzialmente sentirai solo parlare di molti strumenti e niente di più.
Riassunto
A mio avviso, il corso ha un carico utile minimo, è particolarmente deludente che gli autori siano stati troppo pigri per registrare lezioni video separate per questo. In senso buono, è un peccato chiedere soldi per qualcosa del genere, altrimenti dovresti chiederne 10 volte di meno.
Ma ripeto ancora una volta che tutto quanto sopra è solo il mio giudizio di valore soggettivo; sta a te decidere se seguire questo corso oppure no.
PS Forse col tempo gli autori del corso lo finalizzeranno e l'intero articolo perderà rilevanza.
Per ogni evenienza scrivo che è valido per il primo lancio di questo corso dal 22 luglio al 14 agosto
PPS Se il post dovesse rivelarsi così infruttuoso lo cancellerò, ma all'inizio vorrei leggere le critiche, forse è solo necessario modificare qualcosa. Altrimenti per ora sembra meno una critica scomoda a un corso di bassa qualità
Fonte: habr.com