Nie pisałem nic przez „tysiąc lat”, ale nagle pojawił się powód, aby zdmuchnąć kurz z minicyklu publikacji na temat „uczenia się Data Science od podstaw”. W reklamie kontekstowej na jednym z portali społecznościowych, a także na moim ulubionym Habré, natknąłem się na informację o kursie . Kosztowało to grosze, a opis kursu był kolorowy i obiecujący. „Dlaczego nie przywrócić umiejętności, które zakurzyły się i stały się bezużyteczne, przechodząc inny kurs?” - Myślałem. Ciekawość też grała rolę, od dawna chciałam zobaczyć, jak wygląda organizacja szkoleń w tym biurze.
Od razu ostrzegam, że nie jestem w żaden sposób powiązany z twórcami kursów ani ich konkurencją. Cały materiał zawarty w artykule jest moją subiektywną oceną z lekką nutą ironii.
Nadal nie wiesz, gdzie zainwestować swoje ciężko zarobione 990 rubli? W takim razie zapraszamy pod kota.
W ramach wstępu powiem, że jestem nieco sceptyczny wobec obiecujących kursów, które w krótkim czasie potrafią zamienić początkującego w „odnoszącego sukcesy analityka danych z pensją ponad 100 000 rubli” (choć zapewne domyślacie się tego z tytułowego zdjęcia artykuł).
Kilka lat temu, w odpowiedzi na aktywną reklamę szkoleń z zakresu Data Science, próbowałem na różne sposoby opanować przynajmniej coś z dziedziny data science i dzieliłem się notatkami na temat wzlotów, które spotkałem z czytelnikami Habr.
Inne artykuły z serii1. Naucz się podstaw:
2. Ćwicz swoje pierwsze umiejętności
I po długim czasie zdecydowałem się spróbować innego kursu.
Opis kursu:
Opis kursu „Start w Data Science” obiecuje, że po wydaniu zaledwie 990 rubli (w momencie pisania) otrzymamy czterotygodniowy kurs w formie wykładów wideo i zadań praktycznych dla początkujących. Nie zapominajmy też o zrekompensowaniu części kosztów kursu w formie ulgi podatkowej (obiecują, że wszystkie dokumenty wyślą pocztą).
Kurs składa się z dwóch bloków warunkowych, jeden dowiesz się, czym jest „Data Science”, jakie są popularne obszary i jak możesz rozwijać karierę w obszarze DataScience. W drugim bloku przyjrzymy się pięciu narzędziom do analizy danych: Excel, SQL, Python, Power BI i Data Culture.
No cóż, brzmi „smacznie”, płacimy za kurs i czekamy na termin rozpoczęcia.
W oczekiwaniu na dzień przed rozpoczęciem kursu logujemy się na nasze konto osobiste, przeglądamy pożegnalne słowa od twórców i czekamy na powiadomienie o długo oczekiwanym rozpoczęciu kursu.
Czas szybko leci, nadszedł D-Day i można zaczynać treningi. Po otwarciu pierwszej lekcji naszym oczom ukazuje się schemat znany z systemów nauki online – wykład wideo, materiały dodatkowe, testy i zadania domowe. Jeśli kiedykolwiek korzystałeś z Coursera, EDX, Stepik, to nie powinieneś mieć żadnych problemów.
Wewnątrz kursu:
Chodźmy po kolei. Temat pierwszej lekcji to „Przegląd DS: podstawy, zalety, zastosowania”, rozpoczyna się ona wykładem wideo, jak wszystkie kolejne lekcje.
I od samego początku można odnieść wrażenie, że towarzysze kierowali się podejściem „Tak się stanie” z mojej ulubionej radzieckiej kreskówki.
Od pierwszej chwili rozumiesz, że materiał na kurs nie był specjalnie nagrany, ale został zaczerpnięty z innych lekcji otwartych lub kursów specjalistycznych. Również do wideo brak napisów i opcji pobierania do przeglądania offline.
Po wykładzie oferowane są dodatkowe materiały do lekcji (prezentacja z wykładu wideo i zalecana literatura), nie będziemy ich analizować.
Potem czeka nas test. Testy różnią się stopniem złożoności i adekwatnością pytań do omawianego materiału.
I tu znowu objawia się brak zainteresowania rezultatem szkolenia, Możesz nie zaliczyć testu, ale nie będzie to miało na nic wpływu, i tak zaliczysz lekcję pomyślnie, ale prośba o dodatkową próbę jej powtórzenia najprawdopodobniej pozostanie bez odpowiedzi.
Następnie plan lekcji: „wideo -> dodatkowe. materiały -> test” będzie podstawą całego kursu.
Czasami lekcja będzie rozcieńczona kwestionariuszami i niezależnymi zadaniami domowymi.
Są tylko dwa zadania domowe. I szczerze mówiąc, zdałem tylko jeden.
Twoim pierwszym zadaniem domowym jest przesłanie CV opisującego Twoje kluczowe umiejętności. Nie mogę powiedzieć na 100%, ale wydaje mi się, że prawie każde CV zostanie przyjęte i zlecenie zostanie przyjęte. Po zakończeniu zadania otrzymasz dodatkowe materiały – rekomendacje. Pamiętając, jak miałem problemy z zadaniami domowymi na Courserze, byłem nawet trochę zdenerwowany, jakie to proste.
Po ukończeniu części wprowadzającej rozpoczyna się opracowanie długo oczekiwanego „Narzędzi do rozpoczęcia pracy w Data Science”. A pierwsza to lekcja o donośnym tytule: „Praca w Excelu: podnoszenie umiejętności od zera do analityka”.
Wow! Brzmi kusząco, ale w rzeczywistości różnica między oczekiwaniami a rzeczywistością jest taka sama, jak między zdjęciem hamburgera z reklamy fast foodu a tym, co dają przy kasie.
Tak naprawdę zaobserwujemy, jak przechodząc od automatycznego wypełniania komórek w Excelu do mylącego opisu funkcji „WYSZUKAJ.PIONOWO()”, nauczyciel będzie się wahał niczym Hamlet na temat pytania „Być albo nie być”, „ Wyjaśnij wszystko początkującym” lub „Przekaż ciekawy materiał profesjonalistom”. Moim subiektywnym zdaniem ani jedno, ani drugie nie wyszło.
Szczególnie fajnie, że pomimo tego, że kurs nie obejmuje webinaru na żywo. Oznacza to, że nie są to nagrania zajęć, które przegapiliście, a po prostu nagrania zajęć, które odbyły się dawno temu (patrz zdjęcie poniżej), autorzy mimo to postanowili zachować klimat (a może po prostu byli leniwi) и każ ci oglądać przez pięć minut, podczas gdy nauczyciel rozwiązuje problemy z dźwiękiem.
Po filmie, zgodnie ze standardowym schematem, następuje materiał dodatkowy i test.
Następny temat dotyczy języka SQL. Lekcja zawiera podstawy i przykłady pracy z zapytaniami SQL, w zasadzie można znaleźć filmy i artykuły na podobny temat łatwo znaleźć w Internecie za darmo.
Po SQL następuje lekcja dotycząca przetwarzania zbioru danych z Kagle przy użyciu biblioteki Pythona „Pandas”. Plan lekcji nie uległ zmianie: wideo -> dodatkowe. materiały -> test. Nie ma żadnych dodatkowych zadań, nawet zadania z automatycznym sprawdzaniem wyników. Dlatego na pewno nie będziesz musiał instalować Anacondy i pisać kodu. Również Warto zwrócić uwagę na drobny druk kodu w wykładzie wideo, oglądanie tego na telefonie jest bez sensu, a ja musiałem patrzeć na to niemal bez przerwy na monitorze.
Lekcja czwarta: „Wizualizacja raportu logistycznego w PBI w 10 minut” (видео кстати длится минут 50) . W tym filmie opowiedzą o ciekawym narzędziu o nazwie Power BI, szczerze mówiąc nigdy wcześniej o nim nie słyszałem.
Nieoczekiwany koniec kursu:
Ostatnia, piąta lekcja przybliży Ci ogólne zasady prawidłowego przechowywania danych, wykład ponownie pochodzi z innego kursu. Na tej lekcji oprócz standardowego testu ponownie pojawia się praca domowa, której jednak nie zaliczyłem. Chcesz wiedzieć dlaczego?
Bo kiedy dziś otworzyłem stronę kursu, która była ukończona dopiero w połowie, zobaczyłem to:
To jest system uznał, że ukończyłem kurs pomyślnie, chociaż w rzeczywistości go nie ukończyłem.
Co więcej, po obejrzeniu wszystkich pozostałych filmów i przeprowadzeniu testów licznik się nie zmienił, ale pozostał na poziomie 56%. Przypuszczam, że Nie mogłem w ogóle nic oglądać, nie zdawać żadnych testów, a mimo to dostać „dyplom”.
Co szczególnie zaskakujące, kurs oficjalnie trwał od 22 lipca do 14 sierpnia, a „Dyplom” został mi wydany już 04.08.2019 sierpnia XNUMX roku.
Wynik szkolenia
Po ukończeniu szkolenia strona internetowa firmy obiecuje nam: „Twoje kwalifikacje zostaną potwierdzone dokumentami o ustalonej formie”. Problem w tym, że ten kurs nie wydaje się być ani programem przekwalifikowania, ani zaawansowanym programem szkoleniowym, co oznacza, że po prostu zdobędziesz „certyfikat”, który w zasadzie nie ma statusu oficjalnego.
Prawdopodobnie rozsądnym pytaniem byłoby: „Czego oczekiwałeś za 990 rubli?” Szczerze mówiąc, nie spodziewałem się niczego. Oczywiste jest, że kursy wysokiej jakości są znacznie droższe. Problem jednak w tym, że istnieją darmowe kursy, które są nie tylko nie gorsze, ale wielokrotnie bardziej profesjonalne, np. kursy z lub z . Tam jest ten sam „zaświadczenie” ukończenia kursu (jeśli ktoś go potrzebuje). można uzyskać całkowicie bezpłatnie.
Jedną z zalet jest to, że te materiały recenzyjne są zebrane w jednym miejscu i naprawdę łatwiej będzie poruszać się po tym obszarze osobie zupełnie nieobeznanej z Data Science.
Obiecujemy, że na koniec kursu nauczymy się kilku narzędzi, a w CV będziemy mogli napisać coś takiego:
W rzeczywistości to bardzo mocna przesada. Zasadniczo usłyszysz tylko o wielu instrumentach i nic więcej.
Streszczenie
Moim zdaniem kurs ma minimalne obciążenie użyteczne, szczególnie rozczarowujące jest to, że autorzy byli zbyt leniwi, aby nagrać dla niego osobne wykłady wideo. W dobrym tego słowa znaczeniu szkoda prosić o pieniądze za coś takiego, w przeciwnym razie należy prosić o 10 razy mniej.
Ale powtarzam jeszcze raz, że wszystko to jest tylko moją subiektywną oceną; decyzja, czy wybrać ten kurs, zależy od Ciebie.
PS Być może z czasem autorzy kursu go sfinalizują i cały artykuł straci na aktualności.
Na wszelki wypadek napiszę, że obowiązuje on na pierwsze uruchomienie tego kursu od 22 lipca do 14 sierpnia
PPS Jeżeli post okazał się tak nieudany, to go usunę, ale na początek chciałbym przeczytać krytykę, może trzeba coś po prostu poprawić. W przeciwnym razie na razie wygląda to na minusową niewygodną krytykę kursu o niskiej jakości
Źródło: www.habr.com