Мен "миң жылдан бери" эч нерсе жазган жокмун, бирок күтүлбөгөн жерден "Маалымат илимин нөлдөн баштап үйрөнүү" боюнча басылмалардын мини-циклинин чаңын учурууга себеп болду. Социалдык тармактардын биринде, ошондой эле менин сүйүктүү Хабреде контексттик жарнамада мен курс жөнүндө маалыматты таптым. . Бул жөн гана тыйынды талап кылды, курстун сүрөттөлүшү түстүү жана келечектүү болду. «Эмне үчүн керексиздиктен чаң болуп калган өнөрдү дагы бир курстан өтүү менен калыбына келтирүүгө болбойт? - Мен ойлогом. Кызыгуу да роль ойноду, мен көптөн бери бул кеңседе окууну уюштуруу кандай болорун көргүм келчү.
Мен курсту иштеп чыгуучулар же алардын атаандаштары менен эч кандай байланышы жок экенимди дароо эскертип коеюн. Макаладагы бардык материалдар менин бир аз ирония менен болгон субъективдүү баалуулуктарым.
Демек, сиз дагы эле кыйынчылык менен тапкан 990 рублди кайда жумшаарыңызды билбей жатасызбы? Анда сиз мышыктын астында кош келиңиз.
Кичинекей кириш сөз катары, мен башталгычты кыска убакыттын ичинде “100 000 рублдан ашык айлык алган ийгиликтүү маалымат аналитигине” айландыра ала турган келечектүү курстарга бир аз ишенбей турганымды айтайын (бирок сиз муну темадагы сүрөттөн болжолдуңуз. макала).
Бир нече жыл мурун, Data Science тренинги үчүн жигердүү жарнамадан кийин, мен маалымат илими тармагында жок дегенде бир нерсени өздөштүрүү үчүн ар кандай жолдор менен аракет кылдым жана Habr окурмандары менен болгон бүдөмүк жөнүндө жазууларды бөлүштү.
Сериядагы башка макалалар1. Негиздерди үйрөнүңүз:
2. Биринчи көндүмдөрүңүздү машыгыңыз
Анан бир топ убакыттан кийин дагы бир курсту сынап көрүүнү чечтим.
Курс сыпаттамасы:
"Маалымат илиминде баштоо" курсунун сүрөттөлүшү 990 рублди гана сарптагандан кийин деп убада кылат (жазуу учурунда) биз үйрөнчүктөр үчүн видеолекциялар жана практикалык тапшырмалар форматында төрт жумалык курс алабыз. Ошондой эле, салыктык чегерүү түрүндөгү курстун наркынын бир бөлүгүн компенсациялоо жөнүндө унутпашыбыз керек (Алар бардык документтерди почта аркылуу жөнөтүүгө убада беришет).
Курста эки шарттуу блок бар, алардын бири сизге "Data Science" деген эмне экенин, кандай популярдуу чөйрөлөр бар экенин жана DataScience тармагында карьераны кантип өнүктүрүүгө болорун айтып берет. Экинчи блок маалыматтарды талдоо үчүн беш куралды карайт: Excel, SQL, Python, Power BI жана Маалымат маданияты.
Ооба, "даамдуу" угулат, биз курска төлөйбүз жана башталышын күтөбүз.
Күтүү менен, биз курстун башталышына бир күн калганда жеке кабинетибизге кирип, иштеп чыгуучулардын коштошуу сөздөрүн жылдырып, курстун көптөн күткөн башталышы жөнүндө билдирүүнү күтөбүз.
Убакыт зымырап өттү, D-Day келди, сиз машыгууну баштасаңыз болот. Биринчи сабакты ачып, биз онлайн окутуу системалары менен тааныш схеманы көрөбүз - видеолекция, кошумча материалдар, тесттер жана үй тапшырмалары. Эгер сиз Coursera, EDX, Stepik колдонгон болсоңуз, анда сизде эч кандай көйгөйлөр болбойт.
Курстун ичинде:
Тартип менен кетели. Биринчи сабактын темасы "DS Обзору: Негиздери, Артыкчылыктары, Колдонмолору", ал кийинки бардык сабактар сыяктуу видеолекция менен башталат.
Ал эми жолдоштордун мамилени жетекчиликке алганы башынан эле сезилип турат "Ушундай болот" менин сүйүктүү советтик мультфильмден.
Биринчи мүнөттөн баштап сиз курстун материалы атайын жазылган эмес, башка ачык сабактардан же атайын курстардан алынганын түшүнөсүз. Ошондой эле видеого эч кандай субтитр же жүктөө параметри оффлайн көрүү үчүн.
Лекциядан кийин сабакка кошумча материалдар сунушталат (видеолекциянын презентациясы жана сунуш кылынган адабияттар), биз аларды талдабайбыз.
Анда бизди сыноо күтүп турат. Тесттер суроолордун татаалдыгы жана өтүлгөн материалга адекваттуулугу боюнча айырмаланат.
Бул жерде дагы окутуунун натыйжасына кызыгуунун жоктугу көрүнүп турат, Сиз сыноодон өтпөй калышыңыз мүмкүн, бирок бул эч нерсеге таасир этпейт, сиз дагы эле сабакты ийгиликтүү тапшырасыз, бирок кайра тапшырууга кошумча аракет кылуу өтүнүчү жоопсуз кала берет.
Андан кийин сабактын планы: “видео -> кошумча. материалдар -> тест» бүткүл курстун негизи болот.
Кээде сабак анкета жана өз алдынча үй тапшырмалары менен суюлтулган болот.
Эки гана үй тапшырмасы бар. А чынын айтсам, бирөөнөн гана өттүм.
Сиздин биринчи үй тапшырмаңыз - бул сиздин негизги жөндөмүңүздү чагылдырган резюмеңизди тапшыруу. Мен 100% деп айта албайм, бирок мага дээрлик бардык резюме кабыл алынат жана тапшырма кабыл алынат окшойт. Тапшырмадан кийин сизге кошумча материалдар — сунуштар жөнөтүлөт. Coursera боюнча үй тапшырмалары менен кантип күрөшкөнүмдү эстеп, анын канчалык жөнөкөй экенине бир аз капа болдум.
Киришүү бөлүгүн аяктагандан кийин, көптөн күткөн "Data Science in баштоо үчүн куралдар" изилдөө башталат. Биринчиси - "Excelде иштөө: нөлдөн аналитикке чейин көндүмдөрдү жогорулатуу" деген катуу аталыштагы сабак.
Wow! Бул азгырыктуу угулат, бирок чындыгында күтүү менен чындыктын ортосундагы айырма фаст-фуд жарнамасындагы гамбургердин сүрөтү менен кассада бергендеринин ортосундагы айырмачылык менен бирдей.
Чынында, биз Excelдеги автоматтык толтуруу уячаларынан “VLOOKUP()” функциясынын чаташкан сыпаттамасына өтүү менен мугалим Гамлет сыяктуу “Болуу, же болбоо”,” деген суроонун темасында кандайча тартынарын байкайбыз. Жаңы баштагандар үчүн баарын түшүндүрүңүз» же «Профессионалдар үчүн кызыктуу материал бериңиз». Менин субъективдүү оюмча, бири да, экинчиси да ишке ашкан жок.
Курста жандуу вебинар камтылганына карабастан, бул өзгөчө сонун. Башкача айтканда, бул сиз калтырган сабактардын жазуулары эмес, жөн гана көп убакыт мурун өткөн сабактардын жазуулары (төмөндөгү сүрөттү караңыз), авторлор дагы эле атмосфераны сактап калууну чечишти. (же алар жөн эле жалкоо болушу мүмкүн) и мугалим үн маселелерин чечип жатканда беш мүнөт карап тургула.
Видеодон кийин, стандарттык схемага ылайык, кошумча материал жана сыноо.
Кийинки тема SQL тили жөнүндө. Сабак SQL сурамдары менен иштөөнүн негиздерин жана мисалдарын камтыйт; негизинен, окшош темадагы видеолорду жана макалаларды тапса болот бекер интернеттен табуу оңой.
SQLден кийин Python китепканасы "Pandas" аркылуу Kagleден берилиштер топтомун иштетүү боюнча сабак бар. Сабактын планы өзгөргөн жок: видео -> кошумча. материалдар -> тест. Эч кандай кошумча тапшырмалар, атүгүл натыйжаларды автоматтык түрдө текшерүү тапшырмасы да жок. Ошентип, сиз сөзсүз Anaconda орнотуп, код жазууга туура келбейт. Ошондой эле Видеолекциядагы коддун так басылышын белгилей кетүү керек, аны телефондон көрүү маанисиз, мен аны монитордон дээрлик ачык кароого туура келди.
Төртүнчү сабак: "10 мүнөттө PBIдагы логистикалык отчетту визуализациялоо" (видео кстати длится минут 50) . Бул видеодо алар Power BI деп аталган кызыктуу инструмент жөнүндө сүйлөшүшөт; чынын айтсам, мен ал жөнүндө эч качан уккан эмесмин.
Курстун күтүлбөгөн аягы:
Акыркы бешинчи сабак маалыматтарды туура сактоонун жалпы принциптери жөнүндө айтып берет, лекция кайрадан башка курстан алынат. Бул сабакта стандарттык тесттен тышкары үй тапшырмасы дагы пайда болот, бирок мен аны аткарган жокмун. Эмне үчүн экенин билгиңиз келеби?
Себеби мен бүгүн жарымы гана бүтүп калган курстун барагын ачканда муну көрдүм:
Башкача айтканда система мени курсту ийгиликтүү аяктадым деп эсептейт, бирок чындыгында мен аны бүтүрбөсөм да.
Анын үстүнө, калган бардык видеолорду көрүп, тесттерди өткөргөндөн кийин эсептегич өзгөргөн жок, бирок 56% бойдон калды. Мен ойлойм Мен эч нерсе көрө албадым жана эч кандай тест тапшырбай, дагы эле “Диплом” алчумун..
Өзгөчө таң калыштуусу, курс расмий түрдө 22-июлдан 14-августка чейин созулуп, «Диплом» мага 04.08.2019-жылдын XNUMX-августунда берилген.
Тренингдин жыйынтыгы
Окутуу аяктагандан кийин, компаниянын сайты бизге: "Сиздин квалификацияңыз белгиленген формадагы документтер менен ырасталат" деп убада берет. Бирок кыйынчылык ушунда, бул курс кайра даярдоо программасы да эмес, квалификацияны жогорулатуу программасы да эмес окшойт, демек сиз жөн гана аласыз. Негизи расмий статуска ээ болбогон "күбөлүк".
Балким, жөндүү суроо: "990 рублга эмнени күттүңүз эле?" Чынын айтсам, мен эч нерсе күткөн эмесмин. Жогорку сапаттагы курстар бир кыйла кымбат экени түшүнүктүү. Бирок кыйынчылык - акысыз курстар бар, алар мындан да жаман эмес, бирок бир нече эсе профессионалдуу, мисалы, курстар же . Курсту аяктагандыгы тууралуу ошол эле "сертификат" (эгер кимге керек болсо), ошол жерде сиз аны толугу менен бекер ала аласыз.
Артыкчылыктардын бири - бул карап чыгуу материалдары бир жерде чогултулган жана Data Science менен таптакыр тааныш эмес адам үчүн бул аймакты башкаруу оңой болот.
Курстун аягында биз көптөгөн инструменттерди үйрөнөбүз деп убада кылышат жана резюмеде биз төмөнкүдөй нерсени жаза алабыз:
Факт боюнча бул абдан катуу апыртуу. Сиз негизинен көптөгөн аспаптар жөнүндө уга аласыз жана башка эч нерсе жок.
на
Менин оюмча, курс минималдуу пайдалуу жүктөмгө ээ, айрыкча авторлор ал үчүн өзүнчө видеолекцияларды жазууга жалкоо болгондугу өкүндүрөт. Жакшы жагынан мындай нерсеге акча сураш уят, же 10 эсе аз сураш керек.
Бирок мен дагы бир жолу кайталап айтам, жогоруда айтылгандардын баары менин субъективдүү баалуулуктарым; бул курска өтүү же жокпу, сиз чечесиз.
PS Балким, убакыттын өтүшү менен курстун авторлору аны жыйынтыктап, бүт макала актуалдуулугун жоготот.
Болбосо, мен бул курстун биринчи жолу 22-июлдан 14-августка чейин жарактуу деп жазам
PPS Эгер пост ушунчалык ийгиликсиз болуп чыкса, мен аны өчүрөм, бирок башында мен сынды окугум келет, балким, бир нерсени түзөтүү керек. Болбосо, азыр сапатсыз курстун минус ыңгайсыз сыны окшойт
Source: www.habr.com