Faz “mil anos” que não escrevo nada, mas de repente surgiu um motivo para tirar a poeira de um miniciclo de publicações sobre “aprender ciência de dados do zero”. Na publicidade contextual em uma das redes sociais, assim como no meu Habré preferido, me deparei com informações sobre o curso . Custou apenas alguns centavos, a descrição do curso era colorida e promissora. “Por que não restaurar as habilidades que ficaram empoeiradas devido à inutilidade fazendo outro curso?” - Eu pensei. A curiosidade também desempenhou um papel: há muito que queria ver como funciona a organização da formação neste escritório.
Deixe-me avisá-lo imediatamente que não sou de forma alguma afiliado aos desenvolvedores do curso ou a seus concorrentes. Todo o material do artigo é meu julgamento de valor subjetivo com um leve toque de ironia.
Então, você ainda não sabe onde investir seus suados 990 rublos? Então você é bem-vindo ao gato.
Como um pequeno prefácio, direi que sou um tanto cético em relação a cursos promissores que podem transformar um iniciante em “um analista de dados de sucesso com um salário de mais de 100 rublos” em pouco tempo (embora você provavelmente tenha adivinhado isso pela imagem do título de o artigo).
Vários anos atrás, na esteira da publicidade ativa para treinamento em Ciência de Dados, tentei de diferentes maneiras dominar pelo menos algo no campo da ciência de dados e compartilhei notas sobre os obstáculos que tive com os leitores do Habr.
Outros artigos da série1. Aprenda o básico:
2. Pratique suas primeiras habilidades
E depois de muito tempo resolvi tentar outro curso.
Descrição do Curso:
A descrição do curso “Start in Data Science” promete que depois de gastar apenas 990 rublos (no momento da redação) receberemos um curso de quatro semanas em formato de videoaulas e tarefas práticas para iniciantes. Além disso, não nos esqueçamos da compensação de parte do custo do curso na forma de dedução fiscal (prometem enviar todos os documentos pelo correio).
O curso tem dois blocos condicionais, um deles dirá o que é “Data Science”, quais são as áreas populares e como você pode desenvolver uma carreira na área de DataScience. O segundo bloco aborda cinco ferramentas para análise de dados: Excel, SQL, Python, Power BI e Cultura de Dados.
Bom, o que parece “delicioso”, pagamos o curso e aguardamos a data de início.
Antecipadamente, entramos em nossa conta pessoal um dia antes do início do curso, percorremos as palavras de despedida dos desenvolvedores e aguardamos a notificação do tão esperado início do curso.
O tempo passou, o Dia D chegou e você pode começar a treinar. Aberta a primeira lição, veremos um esquema familiar aos sistemas de aprendizagem online - uma vídeo-aula, materiais adicionais, testes e trabalhos de casa. Se você já usou Coursera, EDX, Stepik, não deverá ter problemas.
Dentro do curso:
Vamos em ordem. O tema da primeira lição é “Visão geral do DS: princípios básicos, benefícios, aplicações”, ela começa com uma vídeo-aula, como todas as lições subsequentes.
E desde o início sente-se que os camaradas foram guiados pela abordagem “Então vai servir” do meu desenho animado soviético favorito.
Desde o primeiro minuto você entende que o material do curso não foi especialmente gravado, mas sim retirado de algumas outras aulas abertas ou cursos especializados. Também para o vídeo sem legendas ou opção de download para visualização off-line.
Após a palestra, são oferecidos materiais adicionais para a aula (apresentação da vídeo-aula e literatura recomendada), não iremos analisá-los.
Então um teste nos espera. Os testes variam no grau de complexidade e adequação das questões ao material abordado.
E aqui novamente se manifesta o desinteresse pelo resultado do treinamento, Você pode falhar no teste, mas isso não afetará nada, você ainda passará na lição com sucesso, mas a solicitação para uma tentativa adicional de refazer provavelmente permanecerá sem resposta.
Posteriormente, o plano de aula: “vídeo -> adicional. materiais -> teste” será a base de todo o curso.
Às vezes, a lição será diluída com questionários e trabalhos de casa independentes.
Existem apenas duas tarefas de casa. E para ser sincero, passei apenas em um.
Sua primeira tarefa de casa é enviar seu currículo descrevendo suas principais habilidades. Não posso dizer 100%, mas me parece que quase todos os currículos serão aceitos e o trabalho será aceito. Após a tarefa, você receberá materiais adicionais – recomendações. Lembrando-me de como tive dificuldades com o dever de casa no Coursera, fiquei até um pouco chateado com o quão simples era.
Após completar a parte introdutória, inicia-se o estudo das tão aguardadas “Ferramentas para começar em Data Science”. E a primeira é uma lição com um título espalhafatoso: “Trabalhando em Excel: atualizando habilidades de zero a analista”.
Uau! Parece tentador, mas na realidade a diferença entre expectativa e realidade é a mesma que existe entre a foto de um hambúrguer de um anúncio de fast food e o que eles oferecem no caixa.
Na verdade, observaremos como, passando do preenchimento automático de células no Excel para uma descrição confusa da função “PROCV ()”, o professor hesitará como Hamlet no tema da questão “Ser ou não ser”, “ Explique tudo para iniciantes” ou “Forneça material interessante para profissionais”. Na minha opinião subjetiva, nem um nem outro funcionou.
É especialmente bom isso, apesar do curso não incluir um webinar ao vivo. Ou seja, não são gravações de aulas que você perdeu, mas simplesmente gravações de aulas ocorridas há muito tempo (veja foto abaixo), os autores ainda decidiram preservar o clima (ou talvez eles fossem apenas preguiçosos) и fazer você assistir por cinco minutos enquanto o professor resolve problemas de som.
Após o vídeo, de acordo com o esquema padrão, segue-se material adicional e um teste.
O próximo tópico é sobre a linguagem SQL. A lição fornece os fundamentos e exemplos de como trabalhar com consultas SQL; em princípio, vídeos e artigos sobre um tópico semelhante podem ser encontrados fácil de encontrar na Internet gratuitamente.
Após o SQL, há uma lição sobre como processar um conjunto de dados do Kagle usando a biblioteca Python “Pandas”. O plano de aula não mudou: vídeo -> adicional. materiais -> teste. Não são fornecidas tarefas adicionais, nem mesmo uma tarefa com verificação automática de resultados. Assim, você definitivamente não terá que instalar o Anaconda e escrever código. Também Vale observar as letras miúdas do código na vídeo-aula, assistir pelo telefone é inútil, e tive que olhar quase à queima-roupa no monitor.
Aula quatro: “Visualização de relatório logístico no PBI em 10 minutos” (видео кстати длится минут 50) . Neste vídeo eles vão falar sobre uma ferramenta interessante chamada Power BI; para ser sincero, nunca ouvi falar dela antes.
Fim inesperado do curso:
A quinta lição final falará sobre os princípios gerais do armazenamento adequado de dados; a palestra é novamente retirada de outro curso. Nesta aula, além da prova padrão, o dever de casa aparece novamente, mas eu não fiz. Quer saber por quê?
Porque quando abri hoje a página do curso, que estava pela metade, vi isso:
Que é o sistema considerou que concluí o curso com sucesso, embora na verdade não o concluí.
Além disso, depois de assistir a todos os vídeos restantes e realizar os testes, o contador não mudou, mas permaneceu em 56%. eu suponho que Eu poderia assistir a nada e não fazer testes e ainda assim conseguir um “Diploma”.
O que é especialmente surpreendente é que o curso durou oficialmente de 22 de julho a 14 de agosto, e o “Diploma” foi emitido para mim já em 04.08.2019 de agosto de XNUMX.
Resultado do treinamento
Após a conclusão do treinamento, o site da empresa nos promete: “Suas qualificações serão comprovadas por documentos na forma estabelecida”. Mas o problema é que este curso não parece ser nem um programa de reciclagem nem um programa de formação avançada, o que significa que você simplesmente obterá “certificado”, que em princípio não tem estatuto oficial.
Provavelmente, uma pergunta razoável seria: “O que você esperava por 990 rublos?” Para ser sincero, não esperava nada. É claro que cursos de alta qualidade são significativamente mais caros. Mas o problema é que existem cursos gratuitos que não só não são piores, mas muitas vezes mais profissionais, por exemplo, cursos de ou de . O mesmo “certificado” de conclusão do curso (se alguém precisar), existe pode ser obtido de forma totalmente gratuita.
Uma das vantagens é que esses materiais de revisão são coletados em um só lugar e será muito mais fácil para uma pessoa totalmente não familiarizada com Data Science navegar nesta área.
Ao final do curso, temos a promessa de que aprenderemos um monte de ferramentas, e em nosso currículo poderemos escrever algo assim:
De fato isso é um exagero muito forte. Basicamente, você ouvirá falar de muitos instrumentos e nada mais.
Resumo
Na minha opinião, o curso tem uma carga útil mínima, é especialmente decepcionante que os autores tenham tido preguiça de gravar vídeo-aulas separadas para ele. No bom sentido, é uma pena pedir dinheiro para algo assim, ou você deveria pedir 10 vezes menos.
Mas repito mais uma vez que tudo o que foi dito acima é apenas meu julgamento de valor subjetivo; cabe a você decidir se deseja seguir este curso ou não.
PS Talvez com o tempo os autores do curso o finalizem e todo o artigo perca relevância.
Por precaução, escreverei que é válido para o primeiro lançamento deste curso, de 22 de julho a 14 de agosto
PPS Se o post não der certo, vou deletá-lo, mas no começo gostaria de ler as críticas, talvez algo só precise ser editado. Caso contrário, por enquanto parece uma crítica menos inconveniente a um curso de baixa qualidade
Fonte: habr.com