„როგორ გავერთიანდეთ დამწყებ ანალიტიკოსებთან“ ან ონლაინ კურსის მიმოხილვა „დაწყება მონაცემთა მეცნიერებაში“

მე არაფერი დამიწერია "ათასი წლის განმავლობაში", მაგრამ მოულოდნელად გაჩნდა მიზეზი, რომ პუბლიკაციების მინი ციკლიდან მტვერი ამეღო "მონაცემთა მეცნიერების სწავლა ნულიდან". ერთ-ერთ სოციალურ ქსელში, ისევე როგორც ჩემს ფავორიტ ჰაბრეზე, კონტექსტური რეკლამის დროს, წავაწყდი ინფორმაციას კურსის შესახებ. "დაიწყე მონაცემთა მეცნიერებაში". ეს უბრალო პენი ღირდა, კურსის აღწერა ფერადი და პერსპექტიული იყო. "რატომ არ აღვადგინოთ უსარგებლობისგან მტვრიანი უნარები სხვა კურსის გავლის გზით?" - Ვიფიქრე. ცნობისმოყვარეობამ ასევე ითამაშა თავისი როლი, დიდი ხანია მინდოდა მენახა, როგორ მუშაობს ამ ოფისში ტრენინგის ორგანიზება.

ნება მომეცით დაუყოვნებლივ გაგაფრთხილოთ, რომ მე არანაირად არ ვარ დაკავშირებული კურსის შემქმნელებთან ან მათ კონკურენტებთან. სტატიაში ყველა მასალა არის ჩემი სუბიექტური ღირებულებითი განსჯა ირონიის მცირე შეხებით.
ასე რომ, თქვენ ჯერ კიდევ არ იცით სად ჩადოთ თქვენი შრომით მიღებული 990 რუბლის ინვესტიცია? მაშინ კეთილი იყოს თქვენი მობრძანება კატის ქვეშ.

როგორც მცირე წინასიტყვაობა, მე ვიტყვი, რომ მე გარკვეულწილად სკეპტიკურად ვარ განწყობილი პერსპექტიული კურსების მიმართ, რომლებსაც შეუძლიათ დამწყები გადააქციონ „წარმატებულ მონაცემთა ანალიტიკოსად 100 000 რუბლზე მეტი ხელფასით“ (თუმცა თქვენ ალბათ მიხვდით ამას სათაურის სურათიდან. სტატია).

რამდენიმე წლის წინ, მონაცემთა მეცნიერების ტრენინგის აქტიური რეკლამის ფონზე, მე ვცდილობდი სხვადასხვა გზით დამეუფლებინა რაღაც მაინც მონაცემთა მეცნიერების სფეროში და გავუზიარე შენიშვნები Habr-ის მკითხველებს იმ მუწუკების შესახებ, რაც მივიღე.

სერიის სხვა სტატიები1. ისწავლეთ საფუძვლები:

• "დაიჭირე მონაცემები დიდი და პატარა!" — (შემეცნებითი კლასიდან მონაცემთა მეცნიერების კურსების მოკლე მიმოხილვა)
• "ახლა მანაც დაგითვალა" ან მონაცემთა მეცნიერება ნულიდან
• "აისბერგი ოსკარის ნაცვლად!" ან როგორ ვცდილობდი შემესწავლა DataScience-ის საფუძვლები კაგლიზე
• "პატარა ძრავა, რომელიც შეიძლება!" ან „მანქანური სწავლისა და მონაცემთა ანალიტიკის სპეციალიზაცია“, მონაცემთა მეცნიერების დამწყების თვალით

2. ივარჯიშეთ თქვენი პირველი უნარები

• „მანქანების სწავლის აღზევება“ ან მონაცემთა მეცნიერების ჰობიებისა და ნათურების სპექტრის ანალიზის გაერთიანება
• "საათის მექანიზმის მსგავსად!" ან მანქანათმცოდნეობა (მონაცემთა მეცნიერება) C#-ში Accord.NET Framework-ის გამოყენებით
• "გამოიყენე მანქანური სწავლის ძალა, ლუკა!" ან სანათების ავტომატური კლასიფიკაცია KSS-ის მიხედვით
• "4 ქორწილი და ერთი დაკრძალვა" ან ხაზოვანი რეგრესია მოსკოვის მთავრობის ღია მონაცემების გასაანალიზებლად
• „წერილი თურქეთის სულთანს“ ან ხაზოვანი რეგრესია C#-ში Accord.NET-ის გამოყენებით მოსკოვის ღია მონაცემების გასაანალიზებლად.

და დიდი ხნის შემდეგ გადავწყვიტე სხვა კურსი მეცადა.

Კურსის აღწერა:

კურსის აღწერა „დაწყება მონაცემთა მეცნიერებაში“ გვპირდება, რომ მხოლოდ 990 რუბლის დახარჯვის შემდეგ (წერის დროს) მივიღებთ ოთხკვირიან კურსს დამწყებთათვის ვიდეო ლექციებისა და პრაქტიკული დავალებების ფორმატში. ასევე, არ დავივიწყოთ კურსის ღირებულების ნაწილის კომპენსაცია გადასახადის გამოქვითვის სახით (ისინი გპირდებიან, რომ ყველა დოკუმენტს ფოსტით გაგზავნიან).

კურსს აქვს ორი პირობითი ბლოკი, ერთი გეტყვით რა არის „მონაცემთა მეცნიერება“, რა პოპულარული სფეროებია და როგორ შეგიძლიათ განავითაროთ კარიერა DataScience-ის სფეროში. მეორე ბლოკი უყურებს მონაცემთა ანალიზის ხუთ ინსტრუმენტს: Excel, SQL, Python, Power BI და Data Culture.

რა "გემრიელად" ჟღერს, ჩვენ ვიხდით კურსს და ველოდებით დაწყების თარიღს.

მოლოდინში, ჩვენ შევდივართ ჩვენს პირად ანგარიშში კურსის დაწყებამდე ერთი დღით ადრე, გადავხვევთ დეველოპერების სიტყვებს და ველოდებით შეტყობინებას კურსის დიდი ხნის ნანატრი დაწყების შესახებ.

დრო გავიდა, D-Day მოვიდა და შეგიძლიათ დაიწყოთ ვარჯიში. პირველი გაკვეთილის გახსნის შემდეგ ვნახავთ ონლაინ სწავლის სისტემებისთვის ნაცნობ სქემას - ვიდეო ლექციას, დამატებით მასალებს, ტესტებს და საშინაო დავალებებს. თუ ოდესმე გამოგიყენებიათ Coursera, EDX, Stepik, მაშინ არანაირი პრობლემა არ უნდა შეგექმნათ.

კურსის შიგნით:

წავიდეთ თანმიმდევრობით. პირველი გაკვეთილის თემაა „DS მიმოხილვა: საფუძვლები, უპირატესობები, აპლიკაციები“, ის იწყება ვიდეო ლექციით, როგორც ყველა შემდგომი გაკვეთილი.

და თავიდანვე იგრძნობა, რომ ამხანაგები მიდგომით ხელმძღვანელობდნენ "ასე რომ ასე იქნება" ჩემი საყვარელი საბჭოთა მულტფილმიდან.

პირველივე წუთიდან გესმით, რომ კურსის მასალა არ იყო სპეციალურად ჩაწერილი, არამედ აღებული იყო სხვა ღია გაკვეთილებიდან ან სპეციალიზებული კურსებიდან. ასევე ვიდეოზე სუბტიტრების ან ჩამოტვირთვის ვარიანტის გარეშე ოფლაინ სანახავად.

ლექციის შემდეგ გთავაზობთ გაკვეთილზე დამატებით მასალებს (პრეზენტაცია ვიდეო ლექციიდან და რეკომენდებული ლიტერატურა), ჩვენ არ გავაანალიზებთ.

შემდეგ გამოცდა გველოდება. ტესტები განსხვავდება სირთულის ხარისხით და კითხვების ადეკვატურობის ხარისხით დაფარულ მასალასთან.

და აქ კვლავ ვლინდება ტრენინგის შედეგისადმი ინტერესის ნაკლებობა, შეიძლება გამოცდაზე ჩავარდნა, მაგრამ ეს არაფერზე იმოქმედებს, გაკვეთილს მაინც წარმატებით გაივლით, მაგრამ დამატებითი მცდელობის თხოვნა, დიდი ალბათობით, უპასუხოდ დარჩება.

შემდგომში გაკვეთილის გეგმა: „ვიდეო -> დამატებითი. მასალები -> ტესტი” იქნება მთელი კურსის საფუძველი.

ზოგჯერ გაკვეთილი განზავდება კითხვარებით და დამოუკიდებელი საშინაო დავალებით.

მხოლოდ ორი საშინაო დავალებაა. და მართალი გითხრათ, მხოლოდ ერთი გავიარე.

თქვენი პირველი საშინაო დავალება არის თქვენი რეზიუმეს წარდგენა თქვენი ძირითადი უნარების შესახებ. 100%-ით ვერ ვიტყვი, მაგრამ მეჩვენება, რომ თითქმის ნებისმიერი რეზიუმე მიიღება და დავალება მიიღება. დავალების დასრულების შემდეგ გამოგიგზავნით დამატებით მასალებს-რეკომენდაციებს. გავიხსენე, როგორ ვიბრძოდი საშინაო დავალებების შესრულებაზე Coursera-ზე, ცოტა მეწყინა კიდეც, რამდენად მარტივი იყო ეს.

შესავალი ნაწილის დასრულების შემდეგ იწყება დიდი ხნის ნანატრი „ინსტრუმენტები მონაცემთა მეცნიერებაში დასაწყებად“ შესწავლა. და პირველი არის გაკვეთილი ხმამაღალი სათაურით: „მუშაობა Excel-ში: უნარების განახლება ნულიდან ანალიტიკოსამდე“.

Ვაუ! მაცდურად ჟღერს, მაგრამ სინამდვილეში განსხვავება მოლოდინსა და რეალობას შორის იგივეა, რაც ჰამბურგერის ფოტოს სწრაფი კვების რეკლამიდან და იმას შორის, რასაც ისინი გაძლევენ სალაროში.

სინამდვილეში, ჩვენ დავაკვირდებით, თუ როგორ გადადის Excel-ში უჯრედების ავტომატური შევსებიდან „VLOOKUP()“ ფუნქციის დამაბნეველ აღწერაზე, მასწავლებელი ყოყმანობს ჰამლეტის მსგავსად კითხვის თემაზე „იყო, თუ არ იყოს“, „ აუხსენით ყველაფერი დამწყებთათვის“ ან „მოეცით საინტერესო მასალა პროფესიონალებისთვის“. ჩემი სუბიექტური აზრით, არც ერთი და არც მეორე არ გამოვიდა.

განსაკუთრებით კარგია, რომ მიუხედავად იმისა, რომ კურსი არ მოიცავს ცოცხალ ვებინარს. ანუ, ეს არ არის იმ გაკვეთილების ჩანაწერები, რომლებიც გამოტოვეთ, არამედ უბრალოდ დიდი ხნის წინ ჩატარებული გაკვეთილების ჩანაწერები (იხილეთ სურათი ქვემოთ), ავტორებმა მაინც გადაწყვიტეს ატმოსფეროს შენარჩუნება. (ან იქნებ ისინი უბრალოდ ზარმაცი იყვნენ) и აიძულეთ უყუროთ ხუთი წუთის განმავლობაში, სანამ მასწავლებელი წყვეტს ხმის ამოცანებს.

ვიდეოს შემდეგ სტანდარტული სქემის მიხედვით მოჰყვება დამატებითი მასალა და ტესტი.

შემდეგი თემა ეხება SQL ენას. გაკვეთილი გთავაზობთ SQL მოთხოვნებთან მუშაობის საფუძვლებს და მაგალითებს; პრინციპში, შეგიძლიათ იპოვოთ ვიდეოები და სტატიები მსგავს თემაზე. ადვილად იპოვით ინტერნეტში უფასოდ.

SQL-ის შემდეგ არის გაკვეთილი Kagle-დან მონაცემთა ბაზის დამუშავების შესახებ Python ბიბლიოთეკის "Pandas" გამოყენებით. გაკვეთილის გეგმა არ შეცვლილა: ვიდეო -> დამატებითი. მასალები -> ტესტი. არ არის გათვალისწინებული დამატებითი დავალებები, არც კი არის დავალება შედეგების ავტომატური შემოწმებით. ამრიგად, თქვენ ნამდვილად არ მოგიწევთ ანაკონდას დაყენება და კოდის დაწერა. ასევე აღსანიშნავია ვიდეო ლექციაში კოდის წვრილი ანაბეჭდიტელეფონზე ყურება უაზროა და მონიტორზე თითქმის უაზროდ მომიწია ყურება.

გაკვეთილი მეოთხე: ”ლოგისტიკური ანგარიშის ვიზუალიზაცია PBI-ში 10 წუთში” (видео кстати длится минут 50) . ამ ვიდეოში ისინი ისაუბრებენ საინტერესო ხელსაწყოზე სახელწოდებით Power BI; სიმართლე გითხრათ, აქამდე არასოდეს მსმენია ამის შესახებ.

კურსის მოულოდნელი დასასრული:

ბოლო მეხუთე გაკვეთილი მოგითხრობთ მონაცემთა სათანადო შენახვის ზოგად პრინციპებზე; ლექცია ისევ სხვა კურსიდან არის აღებული. ამ გაკვეთილზე სტანდარტული ტესტის გარდა ისევ ჩნდება საშინაო დავალება, მაგრამ მე არ გავაკეთე. გსურთ იცოდეთ რატომ?

რადგან დღეს კურსის გვერდი რომ გავხსენი, რომელიც მხოლოდ ნახევრად იყო დასრულებული, ვნახე ეს:

სწორედ სისტემამ ჩათვალა, რომ კურსი წარმატებით დავამთავრე, თუმცა ფაქტიურად არ დავამთავრე.

უფრო მეტიც, ყველა დარჩენილი ვიდეოს ნახვისა და ტესტების ჩატარების შემდეგ, მრიცხველი არ შეცვლილა, მაგრამ დარჩა 56%. ვვარაუდობ, რომ საერთოდ ვერაფერს ვუყურებდი და არც ტესტებს ვიღებდი და მაინც ვიღებდი "დიპლომს".

განსაკუთრებით გასაკვირია ის, რომ კურსი ოფიციალურად 22 ივლისიდან 14 აგვისტოს ჩათვლით გაგრძელდა და „დიპლომი“ უკვე 04.08.2019 წლის XNUMX აგვისტოს მომცეს.

ტრენინგის შედეგი

ტრენინგის დასრულების შემდეგ კომპანიის ვებგვერდი გვპირდება: „თქვენი კვალიფიკაცია დადასტურდება დადგენილი ფორმის დოკუმენტებით“. მაგრამ პრობლემა ის არის, რომ ეს კურსი არ არის არც გადამზადების პროგრამა და არც მოწინავე სასწავლო პროგრამა, რაც ნიშნავს, რომ თქვენ უბრალოდ მიიღებთ „სერთიფიკატი“, რომელსაც პრინციპში არ აქვს ოფიციალური სტატუსი.

ალბათ გონივრული კითხვა იქნება: "რას ელოდით 990 რუბლისთვის?" მართალი გითხრათ, არაფერს ველოდი. ცხადია, რომ მაღალი ხარისხის კურსები საგრძნობლად ძვირია. მაგრამ უბედურება ის არის, რომ არის უფასო კურსები, რომლებიც არა მხოლოდ უარესი, არამედ ბევრჯერ უფრო პროფესიონალურად ხდება, მაგალითად, კურსები MVA ან იქიდან შემეცნებითი კლასი. კურსის დასრულების იგივე "სერთიფიკატი" (თუ ვინმეს სჭირდება), იქ შეგიძლიათ მიიღოთ სრულიად უფასოდ.

ერთ-ერთი უპირატესობა ის არის, რომ ეს მიმოხილვის მასალები ერთ ადგილზეა თავმოყრილი და მონაცემთა მეცნიერების სრულიად უცნობ ადამიანს ნამდვილად გაუადვილდება ამ სფეროში ნავიგაცია.

კურსის ბოლოს გვპირდებიან, რომ ვისწავლით უამრავ ინსტრუმენტს და ჩვენს რეზიუმეში შევძლებთ მსგავსი რამის დაწერას:

ფაქტობრივად ეს ძალიან ძლიერი გაზვიადებაა. თქვენ არსებითად გაიგებთ ბევრ ინსტრუმენტზე და მეტი არაფერი.

რეზიუმე

ჩემი აზრით, კურსს აქვს მინიმალური სასარგებლო დატვირთვა, განსაკუთრებით გულდასაწყვეტია, რომ ავტორებს ძალიან ეზარებოდათ მისთვის ცალკე ვიდეო ლექციების ჩაწერა. კარგი თვალსაზრისით, სირცხვილია მსგავს რამეში ფულის თხოვნა, ან 10-ჯერ ნაკლები უნდა მოითხოვო.

მაგრამ კიდევ ერთხელ ვიმეორებ, რომ ყოველივე ზემოთქმული მხოლოდ ჩემი სუბიექტური ღირებულებითი განსჯაა; თქვენ გადაწყვიტეთ გაიაროთ ეს კურსი თუ არა.

PS, შესაძლოა, დროთა განმავლობაში კურსის ავტორებმა დაასრულონ ის და მთლიანმა სტატიამ დაკარგოს აქტუალობა.
ყოველ შემთხვევაში, დავწერ, რომ ის მოქმედებს ამ კურსის პირველივე გაშვებისთვის 22 ივლისიდან 14 აგვისტომდე

PPS თუ პოსტი ასეთი წარუმატებელი აღმოჩნდა, წავშლი, მაგრამ თავიდან მინდა წავიკითხო კრიტიკა, იქნებ უბრალოდ რაღაცის რედაქტირებაა საჭირო. წინააღმდეგ შემთხვევაში, ახლა ეს გამოიყურება როგორც მინუს უხერხული კრიტიკა დაბალი ხარისხის კურსის მიმართ

წყარო: www.habr.com