"초보 분석가와 네트워크를 형성하는 방법" 또는 "데이터 과학에서 시작" 온라인 과정 검토

나는 "천년"동안 아무것도 쓰지 않았는데 갑자기 "데이터 과학을 처음부터 배우기"에 대한 미니 출판물에서 먼지를 날려 버릴 이유가 생겼습니다. 제가 가장 좋아하는 Habré뿐만 아니라 소셜 네트워크 중 하나의 문맥 광고에서 저는 과정에 대한 정보를 발견했습니다. "데이터 사이언스의 시작". 비용은 단돈 몇 푼 안 들었고 코스 설명은 다채롭고 유망했습니다. “쓸모없어 먼지가 된 스킬을 다른 강좌를 통해 복원해 보는 건 어떨까요?” - 나는 생각했다. 호기심도 한몫했는데, 저는 오랫동안 이 사무실의 교육 조직이 어떻게 작동하는지 알고 싶었습니다.

나는 코스 개발자나 경쟁사와 전혀 관련이 없음을 즉시 경고하겠습니다. 기사의 모든 자료는 약간의 아이러니가 가미된 ​​주관적인 가치 판단입니다.
그렇다면 힘들게 번 990 루블을 어디에 투자해야할지 아직도 모르십니까? 그렇다면 고양이 밑에서 환영합니다.

짧은 서문으로서 저는 초보자를 짧은 시간에 “연봉 100루블이 넘는 성공적인 데이터 분석가”로 만들 수 있는 유망한 교육 과정에 대해 다소 회의적이라는 점을 말씀드리고 싶습니다. 기사).

몇 년 전, 데이터 과학 교육에 대한 활발한 광고에 힘입어 저는 데이터 과학 분야에서 적어도 뭔가를 마스터하기 위해 다양한 방법을 시도했으며 Habr 독자들과 제가 겪은 어려움에 대한 메모를 공유했습니다.

시리즈의 다른 기사1. 기본 사항을 알아보세요.

• “크고 작은 데이터를 잡아라!” — (인지 수업의 데이터 과학 과정에 대한 간략한 개요)
• "이제 그는 당신도 계산했습니다" 또는 스크래치의 데이터 과학
• “오스카 대신 빙산!” 또는 Kaggle에서 DataScience의 기본을 배우려고 노력한 방법
• "할 수 있는 작은 엔진!" 또는 데이터 과학 초보자의 눈으로 본 "머신 러닝 및 데이터 분석 전문 분야"

2. 첫 번째 기술을 연습하세요

• "Rise of MachinesLearning" 또는 데이터 과학과 전구 스펙트럼 분석의 취미를 결합
• “시계처럼요!” 또는 Accord.NET Framework를 사용하는 C#의 기계 학습(데이터 과학)
• “머신러닝의 힘을 활용해보세요, 루크!” 또는 KSS에 따른 등기구 자동 분류
• 모스크바 정부의 공개 데이터 분석을 위한 "4개의 결혼식과 XNUMX개의 장례식" 또는 선형 회귀
• 모스크바 공개 데이터 분석을 위해 Accord.NET을 사용한 "터키 술탄에게 보내는 편지" 또는 C#의 선형 회귀

그리고 오랜 시간이 흐른 뒤, 다른 코스를 시도해보기로 결정했습니다.

코스 설명:

"데이터 과학 시작"과정에 대한 설명은 990 루블 만 지출 한 후에 약속합니다. (글을 쓰는 시점에서) 초보자를 위한 동영상 강의와 실습 형식으로 XNUMX주 과정을 진행합니다. 또한 코스 비용의 일부를 세금 공제 형태로 보상하는 것도 잊지 마세요. (모든 서류를 우편으로 보내겠다고 약속합니다.)

이 과정에는 두 가지 조건부 블록이 있습니다. 하나는 "데이터 과학"이 무엇인지, 어떤 인기 있는 영역이 있는지, 데이터 과학 분야에서 경력을 개발할 수 있는 방법을 알려줍니다. 두 번째 블록에서는 데이터 분석을 위한 XNUMX가지 도구인 Excel, SQL, Python, Power BI 및 데이터 문화를 살펴봅니다.

글쎄, "맛있다"고 들리는 것은 코스 비용을 지불하고 시작일을 기다립니다.

예상대로 우리는 코스 시작 전날 개인 계정에 로그인하여 개발자의 이별 말을 스크롤하고 오랫동안 기다려온 코스 시작 알림을 기다립니다.

시간이 흘러 D-Day가 다가오고 훈련을 시작할 수 있습니다. 첫 번째 수업을 시작하면 비디오 강의, 추가 자료, 테스트 및 숙제 등 온라인 학습 시스템에 익숙한 계획을 볼 수 있습니다. Coursera, EDX, Stepik을 사용해 본 적이 있다면 아무런 문제가 없을 것입니다.

코스 내부:

순서대로 가자. 첫 번째 강의 주제는 "DS 개요: 기본 사항, 이점, 응용"이며, 모든 후속 강의와 마찬가지로 비디오 강의로 시작됩니다.

그리고 처음부터 동지들이 접근 방식에 따라 인도 된 것 같습니다. “그럼 그럴 거야” 내가 가장 좋아하는 소련 만화에서.

처음부터 이 강좌의 자료가 특별히 녹음된 것이 아니라 다른 공개 수업이나 전문 강좌에서 가져온 것임을 이해하게 됩니다. 영상에도 자막이나 다운로드 옵션이 없습니다 오프라인 보기용.

강의가 끝난 후, 수업을 위한 추가 자료(동영상 강의 발표 및 추천 문헌)가 제공되며, 이에 대한 분석은 하지 않습니다.

그런 다음 테스트가 우리를 기다리고 있습니다. 시험은 다루는 내용에 대한 질문의 복잡성과 적절성의 정도에 따라 다릅니다.

그리고 여기서도 훈련 결과에 대한 관심 부족이 드러납니다. 테스트에 실패할 수 있지만 아무 영향도 미치지 않습니다., 귀하는 여전히 수업을 성공적으로 통과할 수 있지만 추가 재수강 요청에 대한 응답이 없을 가능성이 높습니다.

이어서 수업계획은 “동영상 -> 추가. 자료 -> 시험”이 전체 과정의 기초가 됩니다.

때로는 수업이 설문지와 독립적인 숙제로 희석될 수도 있습니다.

숙제는 딱 XNUMX개 뿐입니다. 그리고 솔직히 말해서 저는 한 개만 통과했어요.

첫 번째 숙제는 핵심 기술을 요약한 이력서를 제출하는 것입니다. 100%라고는 할 수 없지만, 거의 모든 이력서가 받아들여지고 과제도 받아들여지는 것 같아요. 과제가 끝나면 추가 자료인 추천서를 보내드립니다. Coursera에서 숙제 때문에 얼마나 고생했는지 기억하면서 숙제가 너무 간단해서 조금 당황스럽기도 했습니다.

입문 부분을 마친 후 오랫동안 기다려온 "데이터 과학을 시작하기 위한 도구"에 대한 연구가 시작됩니다. 첫 번째는 "Excel에서 작업하기: 기술을 XNUMX에서 분석가로 업그레이드"라는 큰 제목의 강의입니다.

우와! 유혹적으로 들리지만 실제로 기대와 현실의 차이는 패스트푸드 광고에 나온 햄버거 사진과 계산대에서 주는 것과 같습니다.

실제로 우리는 Excel의 자동 채우기 셀에서 "VLOOKUP()" 함수에 대한 혼란스러운 설명으로 이동하면서 교사가 "To be, or not to", " 초보자를 위해 모든 것을 설명해주세요.” 또는 “전문가에게 흥미로운 자료를 제공하세요.” 내 주관적인 의견으로는 어느 쪽도 효과가 없었습니다.

강좌에 라이브 웹 세미나가 포함되어 있지 않음에도 불구하고 특히 좋습니다. 즉, 이것은 여러분이 놓친 수업을 녹음한 것이 아니라 단순히 오래 전에 진행된 수업을 녹음한 것입니다(아래 그림 참조). 저자는 여전히 분위기를 보존하기로 결정했습니다. (아니면 그냥 게으른 것일 수도 있다) и 선생님이 소리 문제를 해결하는 동안 XNUMX분 동안 지켜보게 해주세요.

비디오 이후에는 표준 구성표에 따라 추가 자료와 테스트가 이어집니다.

다음 주제는 SQL 언어에 관한 것입니다. 이 강의에서는 SQL 쿼리 작업에 대한 기본 사항과 예를 제공합니다. 원칙적으로 유사한 주제에 대한 비디오와 기사를 찾을 수 있습니다. 인터넷에서 무료로 쉽게 찾을 수 있습니다..

SQL 후에는 Python 라이브러리 "Pandas"를 사용하여 Kagle의 데이터 세트를 처리하는 방법에 대한 강의가 있습니다. 수업 계획은 변경되지 않았습니다: 비디오 -> 추가. 재료 -> 테스트. 추가 작업은 제공되지 않으며 결과를 자동으로 확인하는 작업도 없습니다. 따라서 Anaconda를 설치하고 코드를 작성할 필요가 없습니다. 또한 비디오 강의에서 코드의 작은 글씨를 주목할 가치가 있습니다., 휴대폰으로 보는 것도 의미가 없고, 모니터로 거의 멍하니 봐야만 했어요.

강의 10: "XNUMX분 안에 PBI로 물류 보고서 시각화" (видео кстати длится минут 50) . 이 비디오에서는 Power BI라는 흥미로운 도구에 대해 이야기할 것입니다. 솔직히 말해서 저는 이전에 들어본 적이 없습니다.

예상치 못한 코스 종료:

마지막 다섯 번째 강의에서는 적절한 데이터 저장의 일반 원칙에 대해 설명합니다. 강의는 다른 강좌에서 다시 가져옵니다. 이번 수업에서는 표준시험 외에 숙제가 또 나오는데 저는 하지 않았습니다. 이유를 알고 싶으십니까?

왜냐하면 오늘 절반만 완료된 강좌 페이지를 열었을 때 다음과 같은 내용을 봤기 때문입니다.

그는 시스템에서는 내가 과정을 성공적으로 이수했다고 간주했지만 실제로는 이수하지 않았습니다..

게다가 남은 영상을 모두 시청하고 테스트를 진행한 결과 카운터는 변하지 않고 56%로 유지됐다. 나는 추측한다 나는 아무것도 볼 수 없었고, 시험도 치르지 않았음에도 불구하고 "졸업장"을 받을 수 있었습니다..

특히 놀라운 점은 이 과정이 공식적으로 22월 14일부터 04.08.2019월 XNUMX일까지 진행됐고, 이미 XNUMX년 XNUMX월 XNUMX일에 '디플로마'가 발급됐다는 점이다.

훈련 결과

교육이 끝나면 회사 웹 사이트에서는 "귀하의 자격은 확립된 양식의 문서로 확인됩니다."라고 약속합니다. 하지만 문제는 이 과정이 재교육 프로그램도 아니고 고급 교육 프로그램도 아닌 것 같다는 것입니다. 원칙적으로 공식적인 지위가 없는 "인증서".

아마도 합리적인 질문은 "990루블에 대해 무엇을 기대했습니까?"일 것입니다. 솔직히 말해서 아무것도 기대하지 않았습니다. 고품질 코스의 가격이 훨씬 더 비싸다는 것은 분명합니다. 그러나 문제는 더 나쁘지 않을뿐만 아니라 더 전문적으로 몇 배나 더 전문적으로 만들어지는 무료 코스가 있다는 것입니다. MVA 또는에서 인지 수업. 과정 수료에 대한 동일한 "인증서"(필요한 경우) 완전히 무료로 얻을 수 있습니다.

장점 중 하나는 이러한 리뷰 자료가 한곳에 수집되어 데이터 과학에 전혀 익숙하지 않은 사람이 이 영역을 탐색하는 것이 정말 더 쉬울 것이라는 점입니다.

과정이 끝나면 우리는 다양한 도구를 배울 것이며 이력서에 다음과 같은 내용을 작성할 수 있을 것이라고 약속합니다.

사실 이것은 매우 강한 과장이다. 당신은 본질적으로 많은 악기에 대해서만 듣게 될 것입니다.

개요

제 생각에는 이 강좌에는 최소한의 유용한 로드가 있으며, 특히 저자가 별도의 비디오 강의를 녹화하기에는 너무 게으르다는 점은 실망스럽습니다. 좋은 의미로 이런 걸 달라고 하는 건 부끄러운 일이고, 그렇지 않으면 10배나 적게 달라고 해야 합니다.

하지만 위의 모든 내용은 저의 주관적인 가치판단일 뿐, 이 강좌를 수강할지 말지는 여러분의 선택임을 다시 한 번 말씀드립니다.

PS 아마도 시간이 지나면 강좌 작성자가 강좌를 마무리하고 전체 글의 관련성이 사라질 수도 있습니다.
만일을 대비해 22월 14일부터 XNUMX월 XNUMX일까지 이 코스의 첫 번째 출시에 유효하다고 쓰겠습니다.

PPS 게시물이 너무 실패한 것으로 판명되면 삭제하겠습니다. 하지만 처음에는 비판을 읽고 싶습니다. 뭔가 편집해야 할 수도 있습니다. 그렇지 않으면 현재로서는 품질이 낮은 코스에 대한 불편한 비판을 빼는 것처럼 보입니다.

출처 : habr.com