Би "Мянган жил" юу ч бичээгүй ч гэнэт "Өгөгдлийн шинжлэх ухааныг эхнээс нь сурах" тухай нийтлэлүүдийн жижиг мөчлөгийн тоосыг үлээх шалтгаан гарч ирэв. Нийгмийн сүлжээнүүдийн аль нэгэнд, мөн миний дуртай Хабре дээр контекст сурталчилгаа хийхдээ би сургалтын талаархи мэдээллийг олж авлаа. . Энэ нь зүгээр л нэг пенни үнэтэй байсан, курсын тайлбар нь өнгөлөг, ирээдүйтэй байсан. “Ашиггүйгээс болж тоос болсон ур чадвараа өөр дамжаанд суралцуулж яагаад сэргээж болохгүй гэж?” - Би бодсон. Сониуч зан нь бас үүрэг гүйцэтгэсэн бөгөөд би энэ оффис дахь сургалтын зохион байгуулалт хэрхэн явагддагийг харахыг удаан хүсч байсан.
Би курс боловсруулагчид болон тэдний өрсөлдөгчидтэй ямар ч холбоогүй гэдгийг шууд сануулъя. Нийтлэлд байгаа бүх материал бол миний субьектив үнэлэмжийн дүгнэлт бөгөөд бага зэрэг инээдэмтэй.
Тэгэхээр та шаргуу олсон 990 рубльээ хаана хөрөнгө оруулахаа мэдэхгүй хэвээр байна уу? Дараа нь та муурны доор тавтай морилно уу.
Би анхлан суралцагчийг богино хугацаанд "100 гаруй рублийн цалинтай амжилттай мэдээллийн шинжээч" болгож чадах ирээдүйтэй курсуудад эргэлзэж байгаагаа бяцхан оршил болгон хэлье (хэдийгээр та үүнийг гарчигнаас таасан байх. нийтлэл).
Хэдэн жилийн өмнө Өгөгдлийн шинжлэх ухааны сургалтын идэвхтэй сурталчилгааны дараа би мэдээллийн шинжлэх ухааны чиглэлээр ядаж ямар нэг зүйлийг эзэмшихийн тулд янз бүрийн аргаар оролдсон бөгөөд Habr уншигчидтай тохиолдсон бэрхшээлүүдийн талаар тэмдэглэлээ хуваалцсан.
Цувралын бусад нийтлэлүүд1. Үндсэн ойлголтуудыг сур:
2. Анхны ур чадвараа дадлага хий
Тэгээд удаан хугацааны дараа би өөр курс үзэхээр шийдсэн.
Хичээлийн тайлбар:
"Өгөгдлийн шинжлэх ухааныг эхлүүлэх" курсын тайлбар нь ердөө 990 рубль зарцуулсны дараа амлаж байна (бичих үед) Бид эхлэгчдэд зориулсан видео лекц, практик даалгавар хэлбэрээр дөрвөн долоо хоногийн курс хүлээн авах болно. Түүнчлэн, сургалтын зардлын тодорхой хэсгийг татварын хөнгөлөлт хэлбэрээр нөхөх талаар мартаж болохгүй (Тэд бүх баримт бичгийг шуудангаар илгээнэ гэж амласан).
Сургалт нь хоёр нөхцөлт блоктой бөгөөд нэг нь "Өгөгдлийн шинжлэх ухаан" гэж юу болох, ямар алдартай салбарууд байдаг, мөн DataScience-ийн чиглэлээр хэрхэн карьераа хөгжүүлэх талаар танд хэлэх болно. Хоёрдахь блок нь Excel, SQL, Python, Power BI болон Data Culture гэсэн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх таван хэрэгслийг хардаг.
За, "амттай" сонсогдож байна, бид сургалтын төлбөрөө төлж, эхлэх өдрийг хүлээж байна.
Хичээл эхлэхээс өмнөх өдөр бид хувийн данс руугаа нэвтэрч, хөгжүүлэгчдийн салалтын үгсийг гүйлгэж, удаан хүлээгдэж буй хичээл эхлэх тухай мэдэгдлийг хүлээж байна.
Цаг хугацаа урсан өнгөрч, D-Day ирлээ, та бэлтгэлээ эхлүүлж болно. Эхний хичээлийг нээснээр бид онлайн сургалтын системд танил болсон схемийг харах болно - видео лекц, нэмэлт материал, тест, гэрийн даалгавар. Хэрэв та Coursera, EDX, Stepik хэрэглэж байсан бол танд ямар ч асуудал гарах ёсгүй.
Курс дотор:
За тэгээд дарааллаар нь явцгаая. Эхний хичээлийн сэдэв нь "DS тойм: Үндсэн ойлголт, ашиг тус, хэрэглээ" бөгөөд дараагийн хичээлүүдийн нэгэн адил видео лекцээр эхэлдэг.
Тэгээд ч анхнаасаа л нөхдүүд арга барилаар удирдуулсан нь мэдрэгдэж байна "Тиймээс хийх болно" миний дуртай Зөвлөлтийн хүүхэлдэйн киноноос.
Эхний минутаас эхлэн та сургалтын материалыг тусгайлан тэмдэглээгүй, харин бусад нээлттэй хичээлүүд эсвэл тусгай сургалтуудаас авсан гэдгийг та ойлгож байна. Мөн видео руу хадмал орчуулга эсвэл татаж авах сонголт байхгүй офлайн үзэх зориулалттай.
Лекцийн дараа хичээлд зориулсан нэмэлт материалыг санал болгож байна (видео лекцийн танилцуулга, санал болгосон уран зохиол) бид тэдгээрийг шинжлэхгүй.
Тэгвэл биднийг шалгалт хүлээж байна. Туршилтууд нь асуултуудын нарийн төвөгтэй байдал, хамрагдсан материалд тохирсон эсэхээс хамаарч өөр өөр байдаг.
Сургалтын үр дүнд сонирхолгүй байгаа нь энд дахин харагдаж байна. Та шалгалтанд тэнцэхгүй байж болно, гэхдээ энэ нь юунд ч нөлөөлөхгүй, та хичээлээ амжилттай давсан хэвээр байх болно, гэхдээ дахин оруулах нэмэлт оролдлого нь хариултгүй хэвээр байх болно.
Дараа нь хичээлийн төлөвлөгөө: "видео -> нэмэлт. материал -> тест” хичээлийн үндсэн суурь болно.
Заримдаа хичээлийг асуулга, бие даасан гэрийн даалгавараар шингэлэх болно.
Хоёрхон гэрийн даалгавар байна. Үнэнийг хэлэхэд би зөвхөн нэг л тэнцсэн.
Таны гэрийн даалгавар бол үндсэн ур чадвараа тодорхойлсон намтараа илгээх явдал юм. Би 100% гэж хэлж чадахгүй, гэхдээ бараг бүх анкетыг хүлээн авч, даалгаврыг хүлээн авах болно гэж би бодож байна. Даалгаврын дараа танд нэмэлт материал буюу зөвлөмжийг илгээх болно. Coursera дээр гэрийн даалгавраа хийхдээ хэрхэн хэцүү байснаа санаж, энэ нь маш энгийн байсанд бага зэрэг бухимдсан.
Танилцуулгын хэсгийг дуусгасны дараа удаан хүлээсэн "Өгөгдлийн шинжлэх ухааныг эхлүүлэх хэрэгслүүд" -ийг судалж эхэлнэ. Эхнийх нь "Excel дээр ажиллах: ур чадварыг тэгээс аналитик болгон дээшлүүлэх" гэсэн чанга гарчигтай хичээл юм.
Хөөх! Энэ нь сонирхол татахуйц сонсогдож байгаа ч бодит байдал дээр хүлээлт ба бодит байдлын хоорондох ялгаа нь түргэн хоолны зар дээрх гамбургерын зураг болон касс дээр юу өгдөгтэй адил юм.
Үнэн хэрэгтээ бид Excel-ийн нүднүүдийг автоматаар дүүргэхээс "VLOOKUP()" функцын төөрөгдүүлсэн тайлбар руу шилжихэд багш хэрхэн "Байх уу, эс байх уу", "Байх уу, үгүй" гэсэн асуултын талаар Гамлет шиг эргэлзэж байгааг бид ажиглах болно. Эхлэгчдэд бүх зүйлийг тайлбарла" эсвэл "Мэргэжлийн хүмүүст сонирхолтой материал өг." Миний субьектив бодлоор нэг нь ч, нөгөө нь ч бүтсэнгүй.
Энэ сургалтанд шууд вебинар ороогүй байгаа нь үнэхээр гайхалтай. Өөрөөр хэлбэл эдгээр нь таны орхисон хичээлүүдийн бичлэг биш, харин зүгээр л удаан хугацааны өмнө болсон хичээлүүдийн бичлэгүүд юм (доорх зургийг үзнэ үү), зохиогчид уур амьсгалыг хадгалахаар шийдсэн хэвээр байна. (эсвэл тэд зүгээр л залхуу байсан байж магадгүй) и Багш дууны асуудлыг шийдэж байхад та таван минут хараарай.
Видео бичлэгийн дараа стандарт схемийн дагуу нэмэлт материал, туршилтыг дагаж мөрдөнө.
Дараагийн сэдэв нь SQL хэлний тухай юм. Хичээл нь SQL асуулгатай ажиллах үндсэн ойлголт, жишээг өгдөг бөгөөд зарчмын хувьд ижил төстэй сэдвээр видео, нийтлэлүүдийг олж болно. Интернетээс үнэгүй олоход хялбар.
SQL-ийн дараа Python номын сан "Pandas" ашиглан Kagle-ийн өгөгдлийн багцыг боловсруулах хичээл байдаг. Хичээлийн төлөвлөгөө өөрчлөгдөөгүй: видео -> нэмэлт. материал -> туршилт. Үр дүнг автоматаар шалгах даалгавар ч байхгүй, нэмэлт даалгавар өгөөгүй. Тиймээс та Anaconda суулгаж, код бичих шаардлагагүй болно. Мөн Видео лекц дэх кодын нарийн хэвлэмэлийг тэмдэглэх нь зүйтэй, үүнийг утсаар үзэх нь утгагүй бөгөөд би үүнийг монитор дээр бараг хоосон харах хэрэгтэй болсон.
Дөрөвдүгээр хичээл: "Логистикийн тайланг PBI-д 10 минутын дотор харуулах" (видео кстати длится минут 50) . Энэ видеон дээр тэд Power BI хэмээх сонирхолтой хэрэгслийн талаар ярих болно; үнэнийг хэлэхэд би үүнийг урьд өмнө сонсож байгаагүй.
Хичээлийн гэнэтийн төгсгөл:
Эцсийн тав дахь хичээл нь өгөгдлийг зөв хадгалах ерөнхий зарчмуудын талаар танд хэлэх болно; лекцийг өөр курсээс дахин авсан болно. Энэ хичээл дээр стандарт тестээс гадна гэрийн даалгавар дахин гарч ирэх боловч би үүнийг хийгээгүй. Яагаад гэдгийг мэдмээр байна уу?
Учир нь би өнөөдөр тал нь дуусч байсан сургалтын хуудсыг нээхдээ дараах зүйлийг олж харлаа.
Тиймээ систем намайг курсээ амжилттай дүүргэсэн гэж үзсэн ч үнэндээ би үүнийг төгсөөгүй.
Түүгээр ч барахгүй үлдсэн бүх видеог үзэж, туршилт явуулсны дараа тоолуур өөрчлөгдөөгүй, харин 56% хэвээр байна. Би тэгж бодож байна Би юу ч харж чадахгүй, шалгалт өгөөгүй ч "Диплом" авсан хэвээр байна..
Хамгийн гайхалтай нь уг сургалт 22-р сарын 14-оос 04.08.2019-р сарын XNUMX хүртэл албан ёсоор үргэлжилсэн бөгөөд XNUMX оны XNUMX-р сарын XNUMX-нд "Диплом"-ыг надад олгосон явдал юм.
Сургалтын үр дүн
Сургалт дууссаны дараа компанийн вэбсайт бидэнд "Таны мэргэшлийг тогтоосон маягтын баримт бичгүүдээр баталгаажуулна" гэж амласан. Гэхдээ асуудал нь энэ сургалт нь давтан сургалтын хөтөлбөр ч биш, ахисан түвшний сургалтын хөтөлбөр ч биш юм шиг санагдаж байна, энэ нь та зүгээр л авах болно гэсэн үг юм. зарчмын хувьд албан ёсны статусгүй "гэрчилгээ".
"990 рублийн төлөө та юу хүлээж байсан бэ?" Гэсэн үндэслэлтэй асуулт байж магадгүй юм. Үнэнийг хэлэхэд би юу ч хүлээгээгүй. Чанартай сургалтууд хамаагүй илүү үнэтэй байдаг нь ойлгомжтой. Гэхдээ хамгийн хэцүү зүйл бол үнэ төлбөргүй сургалтууд байдаг бөгөөд үүнийг зөвхөн муу зүйл биш, харин хэд дахин илүү мэргэжлийн түвшинд хийдэг, жишээ нь: эсвэл -аас . Хичээлийг төгссөн "гэрчилгээ" (хэрэв хэн нэгэнд хэрэгтэй бол) тэнд Та үүнийг бүрэн үнэ төлбөргүй авах боломжтой.
Давуу талуудын нэг нь эдгээр тойм материалыг нэг дор цуглуулдаг бөгөөд Data Science-ийн талаар огт мэдэхгүй хүн энэ талбарт шилжихэд илүү хялбар байх болно.
Хичээлийн төгсгөлд бид олон тооны хэрэгсэл сурах болно гэж амласан бөгөөд бид анкет дээрээ дараах зүйлийг бичих боломжтой болно.
Үнэндээ энэ бол маш хүчтэй хэтрүүлэг. Та үндсэндээ олон хэрэгслийн талаар сонсох болно, өөр юу ч биш.
Хураангуй
Миний бодлоор курс нь хамгийн бага ашигтай ачаалалтай тул зохиогчид тусдаа видео лекц бичихээс залхуурсан нь ялангуяа сэтгэл дундуур байна. Нэг ёсондоо ийм зүйлд мөнгө гуйх нь ичмээр юм уу, эсвэл 10 дахин бага мөнгө нэхэх хэрэгтэй.
Гэхдээ дээрх бүх зүйл бол зөвхөн миний субьектив үнэлэмжийн дүгнэлт бөгөөд энэ сургалтанд хамрагдах эсэх нь та өөрөө шийднэ гэдгийг би дахин давтан хэлье.
Жич: Цаг хугацаа өнгөрөхөд сургалтын зохиогчид үүнийг эцэслэн боловсруулж, нийтлэл бүхэлдээ хамааралгүй болно.
Энэ нь 22-р сарын 14-оос XNUMX-р сарын XNUMX хүртэл энэ курсын анхны нээлтэд хүчинтэй гэдгийг би бичье.
PPS Хэрэв нийтлэл ийм бүтэлгүйтсэн бол би устгах болно, гэхдээ эхэндээ би шүүмжлэлийг уншмаар байна, магадгүй ямар нэг зүйлийг засах шаардлагатай байж магадгүй юм. Тэгэхгүй бол одоохондоо чанар муутай хичээлийг шүүмжилж байгаа юм шиг байна
Эх сурвалж: www.habr.com