Já faz ‘mil anos’ que não escrevo, mas de repente surgiu a oportunidade de tirar a poeira do mini-ciclo de publicações sobre ‘aprendizado de Data Science do zero’. Em um anúncio contextual de uma das redes sociais, bem como no meu querido ‘Habr’, me deparei com informações sobre o curso . O custo era irrisório, a descrição do curso era colorida e promissora. ‘Por que não recuperar as habilidades empoeiradas, passando por mais um curso?’ — pensei eu. A curiosidade também influenciou, há muito tempo queria ver como era a organização do aprendizado nesta empresa.
Devo avisar que não estou de forma alguma afiliado aos criadores do curso ou seus concorrentes. Todo o material deste artigo é minha avaliação subjetiva, com um leve toque de ironia.
Então, você ainda não sabe onde investir seus 990 rublos? Então, fique à vontade para continuar.
Como uma pequena introdução, digo que sou um tanto cético em relação a cursos promissores que podem transformar um novato em um ‘analista de dados de sucesso com um salário acima de 100.000 rublos’ (embora você já deva ter percebido isso pela imagem de capa do artigo).
Há alguns anos, em meio a uma intensa publicidade sobre aprendizado em Data Science, tentei de várias maneiras aprender algo na área de ciência de dados e compartilhei anotações sobre as dificuldades que encontrei com os leitores do Habr.
Outros artigos do ciclo,1. Aprendemos o básico:
2. Praticamos as primeiras habilidades
E agora, após bastante tempo, decidi tentar mais um curso.
Descrição do curso:
A descrição do curso "Início em Data Science" promete que, ao gastar apenas 990 rublos (no momento da redação deste artigo) , teremos um curso de quatro semanas em formato de videoaulas e exercícios práticos para iniciantes. Também não devemos esquecer da compensação parcial do custo do curso na forma de dedução fiscal (Eles prometem enviar todos os documentos por e-mail).
Dentro do curso, existem dois blocos condicionais, um que fala sobre o que é "Ciência de Dados", quais são as direções populares e como se pode desenvolver uma carreira na área de Data Science. O segundo bloco aborda cinco ferramentas para análise de dados: Excel, SQL, Python, Power BI e "Cultura de Trabalho com Dados".
Então, parece "saboroso", pagamos pelo curso e aguardamos a data de início.
Na expectativa, acessamos o painel de controle um dia antes do início do curso, folheamos as palavras motivacionais dos desenvolvedores e aguardamos a notificação do tão aguardado início do curso.
O tempo passou rapidamente, o "Dia D" chegou, é hora de começar o aprendizado. Ao abrir a primeira aula, veremos o esquema familiar dos sistemas de ensino online – videoaula, materiais adicionais, testes e deveres de casa. Se você já usou Coursera, EDX, Stepik, não deve ter problemas.
Dentro do curso:
Vamos por partes. O tema da primeira aula — "Visão Geral de DS: fundamentos, benefícios, aplicações", começa com uma videoaula, assim como todas as aulas subsequentes.
E já desde o início, sente-se que os camaradas seguiram a abordagem "Tudo bem vai dar certo" do meu desenho animado soviético favorito.
Na primeira minuto, percebe-se que o material do curso não foi gravado especificamente, mas foi retirado de outras aulas abertas ou cursos especializados. Também o vídeo não possui legendas nem a possibilidade de download para visualização offline.
Após a aula, são oferecidos materiais adicionais para a lição (apresentação da videoaula e literatura recomendada), nós não os discutiremos.
Em seguida, seremos submetidos a um teste. Os testes variam em dificuldade e relevância das perguntas em relação ao material estudado.
E aqui mais uma vez se manifesta a falta de interesse no resultado do aprendizado, é possível falhar no teste, mas isso não afetará em nada, você ainda passará na aula com sucesso, e o pedido de uma nova tentativa para reaplicar provavelmente ficará sem resposta.
No futuro, a estrutura da aula: "vídeo -> materiais complementares -> teste" será a base de todo o curso.
Às vezes, a aula será intercalada com questionários e atividades de casa.
São apenas duas atividades de casa. E, para ser honesto, eu só fiz uma delas.
A primeira tarefa de casa é enviar seu currículo com a descrição das habilidades principais. Não posso afirmar com 100% de certeza, mas acho que quase qualquer currículo será aceito e a tarefa será validada. Após a tarefa, você receberá materiais adicionais — recomendações. Lembro-me de como tive dificuldades com as tarefas de casa no Coursera e me senti um pouco desapontado com a simplicidade dessa.
Após a conclusão da parte introdutória, começamos a estudar os tão esperados "Ferramentas para começar no Data Science". E a primeira é uma aula com o título chamativo: "Trabalhando com Excel: aprimorando habilidades do zero ao analista".
Uau! Parece tentador, mas na prática, a diferença entre a expectativa e a realidade é a mesma que entre a foto de um hambúrguer de um comercial de fast food e o que você realmente recebe no caixa.
Basicamente, estaremos observando como, ao passar do preenchimento automático de células no Excel até a confusa descrição da função "PROCV()", o instrutor oscilará, semelhante a Hamlet, em torno da questão "Ser ou não ser": "Explicar tudo para iniciantes" ou "Oferecer material interessante para os profissionais". Na minha opinião subjetiva, não conseguiu fazer nenhum dos dois.
É especialmente legal que, apesar do curso não incluir webinars ao vivo. Ou seja, não são gravações das aulas que você perdeu, mas apenas gravações de aulas que aconteceram há muito tempo (veja a imagem abaixo), os autores ainda assim decidiram manter a atmosfera. (ou talvez simplesmente se sentiram preguiçosos) e fizeram você passar cinco minutos assistindo ao instrutor resolver problemas de som..
Após o vídeo, seguem-se os materiais adicionais e o teste, conforme o padrão.
O próximo tópico é sobre a linguagem SQL. Na aula, são apresentadas as noções básicas e exemplos de trabalho com consultas SQL. De fato, vídeos e artigos sobre esse tema podem ser facilmente encontrados na internet de forma totalmente gratuita..
O curso de SQL consiste em uma aula sobre o tratamento de conjuntos de dados do Kaggle usando a biblioteca Python «Pandas». O esquema da aula não mudou: vídeo -> materiais adicionais -> teste. Não há tarefas adicionais previstas, nem mesmo uma tarefa com verificação automática dos resultados. Portanto, você definitivamente não precisa instalar o «Anaconda» e escrever código. Vale mencionar a pequena fonte do código na videoaula, assisti-la pelo telefone é inútil, e até na tela do computador foi necessário olhar praticamente de perto.
A quarta aula é «Visualização do relatório de logística no PBI em 10 minutos» (o vídeo, aliás, dura cerca de 50 minutos) . Neste vídeo, eles falam sobre uma ferramenta interessante, o Power BI; para ser sincero, nunca tinha ouvido falar antes.
Final inesperado do curso:
A quinta aula final abordará os princípios gerais de armazenamento adequado de dados; a palestra, mais uma vez, foi retirada de outro curso. Nesta aula, além do teste padrão, novamente aparece um trabalho de casa, mas eu não fiz.
Quer saber por quê?
Porque, ao abrir hoje a página do curso, que apenas conclui metade, eu vi isso: Ou seja,.
o sistema considerou que eu completei o curso com sucesso, embora na verdade eu não o tenha terminado. E depois de assistir a todos os vídeos restantes e fazer os testes, o contador não mudou; ficou na marca de 56%. Eu suspeito que.
poderia ter assistido a nada e não feito os testes e mesmo assim teria recebido um «Diploma».
Particularmente surpreendente é que na divulgação oficial o curso durou de 22 de julho a 14 de agosto, enquanto o «Diploma» me foi emitido em 04.08.2019.
Resultado do treinamento O site da empresa, ao final do treinamento, promete: «Sua qualificação será confirmada por documentos de padrão estabelecido». Mas o problema é que este curso não parece ser um programa de requalificação nem um programa de aperfeiçoamento, e, portanto, você receberá apenas um.
«certificado», que não possui status oficial. Mas o problema é que existem cursos gratuitos que não só são comparáveis, mas são muitas vezes mais profissionais, como os cursos da ou da Cognitive Class. O mesmo «certificado» de conclusão do curso (se é que isso é de interesse para alguém), está lá. pode ser obtido completamente grátis.
Entre as vantagens, pode-se notar que esse material de revisão está reunido em um só lugar, e para alguém que não conhece nada sobre Data Science, será realmente mais fácil se orientar nesta área.
Ao final do curso, prometem que vamos aprender uma série de ferramentas, e no nosso currículo poderemos escrever assim:
Na verdade é uma grande exageração. Com muitas ferramentas, você basicamente só ouvirá falar e não mais do que isso.
Resumo
Na minha opinião, o curso tem um mínimo de carga útil, especialmente decepciona o fato de que os autores não se deram ao trabalho de gravar videoaulas separadas para ele. Para ser honesto, é vergonhoso pedir dinheiro por algo assim, ou então deveriam cobrar dez vezes menos.
Mas mais uma vez, repito que tudo o que foi dito é apenas a minha opinião subjetiva, passar por esse curso ou não - a decisão é sua.
P.S. Talvez com o tempo os autores do curso o melhorem e todo o artigo perca a atualidade.
Para não deixar em branco, mencionarei que é válida para a primeira edição deste curso de 22 de julho a 14 de agosto
P.P.S. Se a postagem ficou tão mal-sucedida, eu a excluirei, mas no início gostaria de ler críticas, talvez apenas algo precise ser editado. Por enquanto, isso parece como um descontentamento com críticas desconfortáveis de um curso de baixa qualidade.
Fonte: habr.com
