Pas kaq «një mijë vjet» nuk kam shkruar asgjë, por papritur u shfaq një arsye për të bërë një pastrimin e pluhurit nga mini-cikli i publikimeve mbi «mësimin e Data Science nga fillimi». Në reklamat kontekstuale të një prej rrjeteve sociale, si dhe në të dashurin «Habr», u takova me informacionin për kursin . Kishte një çmim të përballueshëm dhe përshkrimi i kursit ishte ngjyrshëm dhe premtues. «Pse të mos rikuperoj aftësitë e mia të pluhurosura duke kaluar një kurs të ri?» – mendova. Edhe kurioziteti luajti një rol, sepse e dëshiroja prej kohësh të shihja si është krijuar organizimi i mësimdhënies në këtë kompanisë.
Dua të paralajmëroj se nuk kam asnjë lidhje me zhvillimin e kursit ose konkurrentët e tij. Tërë materiali i këtij artikulli është një vlerësim subjektiv me një nuancë të lehtë ironie.
Pra, ende nuk e dini se ku duhet të investoni 990 rubla tuajat? Atëherë, ju lutem, më ndiqni.
Si një parathënie të vogël, do të theksoj se kam një qasje pak skeptike ndaj kurseve premtuese që janë në gjendje të transformojnë fillestarët në «analistë të suksesshëm të të dhënave me pagë mbi 100,000 rubla» (edhe pse sigurisht që e keni kuptuar këtë nga imazhi i titullit të artikullit).
Para disa vitesh, në valën e reklamave aktive për mësimin e Data Science, u përpoqa përmes mënyrave të ndryshme të mësoja diçka nga fusha e shkencës së të dhënave dhe ndava shënime mbi problemet që kam hasur me lexuesit e Habr.
Artikujt e tjerë të ciklit1. Mësojmë bazat:
2. Praktikojmë aftësitë fillestare
Dhe pas një kohe të gjatë, vendosa të provoj një kurs tjetër.
Përshkrimi i kursit:
Përshkrimi i kursit «Fillimi në Data Science» premton se, duke shpenzuar vetëm 990 rubla (në momentin e shkruajtjes së artikullit) do të marrim një kurs katërjavësh në formatin e videoleksioneve dhe detyrave praktike për fillestarët. Po ashtu, mos harrojmë për kompensimin e pjesës së kostos së kursit në formën e një tatim të ulur (Premtojnë të dërgojnë të gjitha dokumentet në email).
Në kuadër të kursit ka dy blloqe konvencionale, njëra do të tregojë se çfarë është «Shkenca e të Dhënave», cilat janë drejtimet e njohura, si mund të zhvilloni një karrierë në fushën e DataScience. Blloku tjetër shqyrton pesë mjete për analizimin e të dhënave: Excel, SQL, Python, Power BI dhe «Kultura e punës me të dhënat».
No, tingëllon «e shijshme», paguani kursin dhe presim datat e fillimit.
Duke pritur, hyjmë në kabinetin personal një ditë para fillimit të kursit, shfletojmë fjalët inkurajuese nga zhvilluesit dhe presim njoftimin për fillimin e pritur të kursit.
Koha kaloi pa u vënë re, «Dita D» ka ardhur, mund të fillojmë mësimin. Duke hapur leksionin e parë, ne do të shohim skemën e zakonshme të sistemeve të mësimit online – videoleksion, materiale shtesë, teste dhe detyra shtëpie. Nëse ndonjëherë keni përdorur Coursera, EDX, Stepik, nuk do të keni asnjë problem.
Brenda kursit:
Të shkojmë me radhë. Tema e leksionit të parë — «Përmbledhja e DS: baza, përfitimi, aplikimi», fillon me videoleksionin, ashtu si të gjithë leksionet e tjera.
Dhe që nga fillimi ndjehet se shokët u udhëhoqën nga qasja «Sidoqoftë do të shkojë» nga një prej filmave të mi të preferuar sovjetikë.
Që nga minuta e parë kupton se materiali për kursin nuk ishte regjistruar posaçërisht, por ishte marrë nga disa lënde tjetër të hapura ose kurse profesionale. Po ashtu, videove i mungojnë titrat dhe mundësia për shkarkim për t'u parë offline.
Pas leksionit ofrohen materiale shtesë për leksionin (prezantimi nga videoleksioni dhe literatura e rekomanduar), për to nuk do t'i shqyrtojmë.
Pastaj na pret testi. Testet kanë nivele të ndryshme në lidhje me vështirësinë dhe adekvatësinë e pyetjeve në lidhje me materialin e kaluar.
Dhe këtu shfaqet për herë të dytë mungesa e interesit për rezultatet e mësimit, testi mund të dështohet, por kjo nuk do të ndikojë në asgjë, leksioni do të kaloni të gjithë përsëri me sukses, por kërkesa për një mundësi të re për përsëritje ka gjasa të mbetet pa përgjigje.
В последующем, схема занятия: «видео -> доп. материалы -> тест» – будет основой всего курса.
Иногда урок будет разбавляться анкетированием и самостоятельными домашними заданиями.
Домашних заданий всего два. И если честно прошел я только одно.
Первым домашним заданием необходимо отправить свое резюме с описанием ключевых навыков. Не могу утверждать на 100%, но мне кажется, что примут практически любое резюме и задание зачтут. После задания вам пришлют дополнительные материалы — рекомендации. Вспоминая, как я мучился с домашними заданиями на Coursera я даже немного расстроился такой простоте.
После завершения вводной части начинается изучение долгожданных «Инструментов для начала работы в Data Science». И первым идет урок с громким заголовком: «Работа в Excel: прокачка навыков от нуля до аналитика».
Ого! Звучит заманчиво, но на деле разница между ожиданием и фактом такая же как между фотографией гамбургера из рекламы фастфуда и тем, что вам отдадут на кассе.
По сути, мы будем наблюдать как двигаясь от автозаполнения ячеек в Excel до сбивчивого описания функции «ВПР()», преподаватель будет как Гамлет колебаться, на тему вопроса «To be, or not to be» «Объяснить все для новичков» или «Дать материал интересный для профи». По моему субъективному мнению, не получилось ни того, ни другого.
Особенно здорово, что несмотря на то, что в рамках курса не предусматривается живого вебинара. То есть это не записи тех занятий что вы пропустили, а просто записи занятий, которые прошли когда-то давно (см. рисунок ниже), авторы все равно решили сохранить атмосферу (а может просто поленились) dhe заставляют вас по пять минут смотреть, как преподаватель решает проблемы со звуком.
После видео по стандартной схеме следуют – дополнительные материал и тест.
Следующая тема про язык SQL. В уроке даны самые основы и примеры работы с SQL запросами, в принципе видео и статьи на подобную тему можно спокойно найти в интернете совершенно бесплатно.
За SQL идет урок по обработке датасета с Kagle с помощью библиотеки Python «Pandas». Схема занятия не изменилась: видео -> доп. материалы -> тест. Никаких дополнительных заданий не предусмотрено, нет даже задания с автоматической проверкой результатов. Таким образом ставить «Анаконду» и писать код вам точно не придется. Также стоит отметить мелкий шрифт кода в видеолекции, на телефоне ее смотреть – бессмысленно, да и на мониторе пришлось смотреть практически в упор.
Четвертый урок «Визуализация отчета по логистике в PBI за 10 минут» (видео кстати длится минут 50) . В данном видео расскажут про любопытный инструмент Power BI, если честно никогда раньше о нем не слышал.
Неожиданное завершение курса:
Финальный пятый урок расскажет, об общих принципах грамотного хранения данных, лекция опять-таки выдрана из другого курса. В данном уроке помимо стандартного теста снова появляется домашнее задание, но делать я его не стал. Хотите узнать почему?
Потому, что, открыв сегодня страницу курса, пройденного только на половину, я увидел это:
То есть система посчитала, что курс я успешно прошел, хотя по факту я его не завершил.
Причем после просмотра всех оставшихся видео и провождения тестов, счетчик не изменился, а так и остался на отметке 56%. Я предполагаю, что мог бы вообще ничего не смотреть и не проходить тестов и все равно получил бы «Диплом».
Особенно удивительно, то что в рассылке официально курс длился с 22 июля по 14 августа, а «Диплом» мне выдали уже 04.08.2019.
Итог обучения
Сайт компании по окончании обучения обещает нам: «Вашу квалификацию подтвердят документы установленного образца». Но вот беда, данный курс похоже не является ни программой переподготовки, ни программой повышения квалификации, а значит вы получите просто «сертификат», который официального статуса в принципе не имеет.
Наверное, резонным будет вопрос: «А что ты ожидал за 990 рублей?». Если честно – ничего не ожидал. Понятно, что качественные курсы стоят существенно дороже. Но вся беда в том, что есть бесплатные курсы, которые сделаны не то, что не хуже, а в разы более профессионально, например курсы от или от . Тот же самый «сертификат» о прохождении курса (если он хоть кому-то нужен), там можно получить совершенно бесплатно.
Из плюсов, можно отметить то, что данные обзорные материалы собраны в одном месте и совсем незнакомому с Data Science человеку будет действительно проще сориентироваться в этой области.
Pas përfundimit të kursit premtohet se do të mësojmë shumë mjete, dhe në CV-në tonë do të mund të shkruajmë diçka të tillë:
Në fakt kjo është një ekzagjerim i madh. Për shumë mjete në thelb do të dëgjoni vetëm dhe asgjë më shumë.
Curriculum Vitae
Sipër mendimit tim, kursi ka një ngarkesë minimale të dobishme, sidomos më shqetëson fakti se autorët nuk u lodhën të regjistrojnë leksione të veçanta për të. Në të vërtetë për këtë është turp të kërkosh para, ose së paku duhet të kërkosh dhjetë herë më pak.
Por të përsëris, gjithçka që thashë më sipër është vetëm një gjykim subjektiv i imi, nëse do të kaloni këtë kurs apo jo - është vendimi juaj.
P.S. Ndoshta me kalimin e kohës autorët e kursit do ta përmirësojnë dhe e gjithë artikulli do të humbasë aktualitetin.
Për çdo rast, do të shkruaj se kjo është e vërtetë për fillimin e parë të këtij kursi nga 22 korriku deri më 14 gusht
P.P.S. Nëse ky post ishte aq i pakuptimtë, do ta fshij, por në fillim do të doja të lexoj kritika, ndoshta ka diçka që duhet rregulluar. Tani për tani, duket si një heqje e kritikave të pakëndshme për një kurs të keq.
Burimi: habr.com
