Ka kaluar njĂ« âmijĂ« vjetâ qĂ« nuk kam shkruar asgjĂ«, por papritur doli njĂ« arsye pĂ«r tâi hequr pluhurin mini-ciklit tĂ« publikimeve pĂ«r âmĂ«simin e Data Science nga e paraâ. NĂ« reklamat kontekstuale tĂ« njĂ«rit prej rrjeteve sociale, si edhe nĂ« âHabrâ-in tim tĂ« preferuar, hasa informacion pĂ«r kursin . Kushtonte fare pak, ndĂ«rsa pĂ«rshkrimi i kursit ishte plot ngjyra dhe shumĂ« premtues. âPse tĂ« mos i rifreskoj aftĂ«sitĂ« e ndryshkura nga mospraktikimi duke ndjekur njĂ« kurs tjetĂ«r?â â mendova. Rol luajti edhe kureshtja: prej kohĂ«sh doja tĂ« shihja si Ă«shtĂ« organizuar procesi i mĂ«simit te kjo kompani.
Po e them që në fillim: nuk kam asnjë lidhje me krijuesit e këtij kursi apo me konkurrentët e tyre. I gjithë materiali i artikullit është vlerësimi im subjektiv, me një nuancë të lehtë ironie.
Pra, ende nuk e dini ku tâi investoni 990 rublat tuaja tĂ« fituara me mund? AtĂ«herĂ« ju ftoj tĂ« vazhdoni mĂ« poshtĂ«.
Si njĂ« hyrje tĂ« shkurtĂ«r, po them se jam disi skeptik ndaj kurseve shumĂ« premtuese qĂ« supozohet se mund ta kthejnĂ« njĂ« fillestar pĂ«r pak kohĂ« nĂ« njĂ« âanalist tĂ« suksesshĂ«m tĂ« tĂ« dhĂ«nave me pagĂ« mbi 100 000 rublaâ (edhe pse kĂ«tĂ« me siguri e kuptuat nga figura kryesore e artikullit).
Disa vite më parë, në kulmin e reklamimit aktiv të trajnimeve për Data Science, u përpoqa në mënyra të ndryshme të mësoja të paktën diçka nga fusha e shkencës së të dhënave dhe ndava me lexuesit e Habr-it shënime për përvojat jo fort të lehta që mora.
Artikuj të tjerë të ciklit1. Mësojmë bazat:
2. Vëmë në praktikë aftësitë e para
Dhe ja, pas një kohe të gjatë, vendosa të provoj edhe një kurs tjetër.
PĂ«rshkrimi i kursit:
PĂ«rshkrimi i kursit «Start nĂ« Data Science» premton se, duke shpenzuar vetĂ«m 990 rubla (nĂ« momentin e shkrimit tĂ« artikullit) do tĂ« marrim njĂ« kurs katĂ«rjavor nĂ« format videoleksionesh dhe detyrash praktike pĂ«r fillestarĂ«. Gjithashtu, tĂ« mos harrojmĂ« kompensimin e njĂ« pjese tĂ« kostos sĂ« kursit nĂ« formĂ«n e zbritjes tatimore (premtojnĂ« tâi dĂ«rgojnĂ« tĂ« gjitha dokumentet me email).
Brenda kursit ka dy blloqe të kushtëzuara: njëri shpjegon se çfarë është «Shkenca e të Dhënave», cilat janë drejtimet më të njohura dhe si mund të zhvillohet karriera në fushën e Data Science. Blloku i dytë trajton pesë mjete për analizën e të dhënave: Excel, SQL, Python, Power BI dhe «Kultura e punës me të dhënat».
Në pamje të parë tingëllon joshëse, ndaj e paguajmë kursin dhe presim datën e nisjes.
Me pritshmëri hyjmë në kabinetin personal një ditë para fillimit të kursit, lexojmë fjalët përshëndetëse nga autorët dhe presim njoftimin për nisjen e shumëpritur.
Koha kaloi pa u ndjerë, «Dita D» erdhi dhe mund të fillojmë mësimin. Duke hapur leksionin e parë, shohim skemën e zakonshme për platformat e mësimit online: videoleksion, materiale shtesë, teste dhe detyra shtëpie. Nëse keni përdorur ndonjëherë Coursera, EDX ose Stepik, nuk duhet të hasni asnjë problem.
Brenda kursit:
Le tâi marrim gjĂ«rat me radhĂ«. Tema e leksionit tĂ« parĂ« Ă«shtĂ« «PĂ«rmbledhje e DS: baza, pĂ«rfitimet, zbatimi», dhe ai nis me njĂ« videoleksion, si edhe tĂ« gjitha leksionet pasuese.
Dhe që në fillim ndihet se autorët janë udhëhequr nga qasja «Edhe kështu bën» nga vizatimi im i preferuar sovjetik.
Që në minutën e parë kupton se materiali i kursit nuk është regjistruar enkas, por është shkëputur nga ndonjë leksion tjetër i hapur ose nga kurse të specializuara. Gjithashtu, videos i mungojnë titrat dhe mundësia e shkarkimit për ta parë offline.
Pas leksionit ofrohen materiale shtesĂ« pĂ«r mĂ«simin (prezantimi nga videoleksioni dhe literatura e rekomanduar), tĂ« cilat nuk do tâi shqyrtojmĂ«.
Më pas na pret një test. Testet ndryshojnë si për nga niveli i vështirësisë, ashtu edhe për nga përputhshmëria e pyetjeve me materialin e kaluar.
Dhe pikërisht këtu shfaqet sërish mungesa e interesit për rezultatin e të nxënit, testin mund ta dështoni, por kjo nuk ndikon në asgjë, mësimin gjithsesi do ta kaloni me sukses, ndërsa kërkesa për një përpjekje shtesë për ta rimarrë me shumë gjasa do të mbetet pa përgjigje.
Më tej, skema e mësimit: «video -> materiale shtesë -> test» do të jetë baza e gjithë kursit.
Herë pas here, mësimi do të plotësohet me anketime dhe detyra të pavarura për në shtëpi.
Në total ka vetëm dy detyra shtëpie. Dhe, për të qenë i sinqertë, unë përfundova vetëm njërën.
Si detyrĂ« e parĂ« pĂ«r nĂ« shtĂ«pi, duhet tĂ« dĂ«rgoni CV-nĂ« tuaj me pĂ«rshkrimin e aftĂ«sive kryesore. Nuk mund ta them me 100% siguri, por mĂ« duket se do tĂ« pranojnĂ« pothuajse çdo CV dhe do ta llogarisin detyrĂ«n si tĂ« kryer. Pas detyrĂ«s do tâju dĂ«rgojnĂ« materiale shtesĂ« â rekomandime. Duke kujtuar sa shumĂ« jam munduar me detyrat e shtĂ«pisĂ« nĂ« Coursera, madje u zhgĂ«njeva pak nga kjo thjeshtĂ«si.
Pas përfundimit të pjesës hyrëse nis studimi i shumëpritur i «Mjeteve për fillimin e punës në Data Science». Dhe i pari vjen mësimi me titullin pompoz: «Puna në Excel: zhvillimi i aftësive nga zero deri te analisti».
Uau! Tingëllon tërheqëse, por në praktikë diferenca mes pritshmërisë dhe realitetit është po aq e madhe sa mes fotos së hamburgerit në reklamën e fast-food-it dhe asaj që ju japin te kasa.
Në thelb, do të shohim se si, duke kaluar nga plotësimi automatik i qelizave në Excel te një shpjegim i paqartë i funksionit «VLOOKUP()», lektori do të luhatet si Hamleti mes pyetjes «To be, or not to be»: «Të shpjegohet gjithçka për fillestarët» apo «Të jepet material interesant për profesionistët». Sipas mendimit tim subjektiv, nuk u arrit as njëra, as tjetra.
Veçanërisht interesante është që, megjithëse në kuadër të kursit nuk parashikohet webinar live. Pra, këto nuk janë regjistrime të atyre mësimeve që keni humbur, por thjesht regjistrime të mësimeve që janë zhvilluar dikur shumë kohë më parë (shih figurën më poshtë), autorët gjithsesi vendosën ta ruajnë atmosferën (ose ndoshta thjesht u treguan dembelë) dhe ju detyrojnë të shikoni për pesë minuta se si lektori zgjidh problemet me zërin.
Pas videos, sipas skemës standarde, vijnë materialet shtesë dhe testi.
Tema e radhës është gjuha SQL. Në mësim jepen bazat kryesore dhe shembuj të punës me kërkesat SQL; në parim, video dhe artikuj mbi këtë temë mund të gjenden lehtësisht në internet, krejtësisht falas.
Pas SQL vjen njĂ« mĂ«sim pĂ«r pĂ«rpunimin e njĂ« dataseti nga Kagle me ndihmĂ«n e bibliotekĂ«s Python «Pandas». Struktura e mĂ«simit nuk ka ndryshuar: video -> materiale shtesĂ« -> test. Nuk parashikohen detyra shtesĂ«, madje nuk ka as ushtrim me kontroll automatik tĂ« rezultateve. Pra, nuk do tâju duhet aspak tĂ« instaloni «Anaconda» dhe tĂ« shkruani kod. Gjithashtu vlen tĂ« pĂ«rmendet madhĂ«sia e vogĂ«l e fontit tĂ« kodit nĂ« video-leksion, ndaj ta shikosh nga telefoni Ă«shtĂ« e pakuptimtĂ«, ndĂ«rsa edhe nĂ« monitor duhej parĂ« pothuajse nga fare afĂ«r.
Mësimi i katërt «Vizualizimi i një raporti logjistik në PBI për 10 minuta» (meqë ra fjala, videoja zgjat rreth 50 minuta) . Në këtë video prezantohet një mjet interesant i Power BI; të jem i sinqertë, nuk kisha dëgjuar kurrë më parë për të.
PĂ«rfundim i papritur i kursit:
Mësimi i pestë dhe i fundit flet për parimet e përgjithshme të ruajtjes korrekte të të dhënave; leksioni, sërish, është marrë nga një kurs tjetër. Në këtë mësim, përveç testit standard, rishfaqet edhe detyra e shtëpisë, por unë nuk e bëra. Doni të dini pse?
Sepse, kur hapa sot faqen e kursit, të cilin e kisha përfunduar vetëm përgjysmë, pashë këtë:
Domethënë sistemi llogariti se e kisha përfunduar me sukses kursin, edhe pse në fakt nuk e kisha mbaruar.
Madje, edhe pasi pashë të gjitha videot e mbetura dhe bëra testet, numëruesi nuk ndryshoi dhe mbeti në shifrën 56%. Mendoj se mund të mos kisha parë fare asgjë dhe të mos kisha bërë asnjë test, e prapë do të kisha marrë «Diplomën».
VeçanĂ«risht çuditĂ«se Ă«shtĂ« qĂ« nĂ« njoftimin zyrtar kursi zgjaste nga 22 korriku deri mĂ« 14 gusht, ndĂ«rsa mua «Diploma» mâu lĂ«shua qĂ« mĂ« 04.08.2019.
PĂ«rfundimi i trajnimit
Faqja e kompanisë, në përfundim të trajnimit, na premton: «Kualifikimin tuaj do ta konfirmojnë dokumente të formatit zyrtar». Por ja problemi: ky kurs, me sa duket, nuk është as program rikualifikimi dhe as program formimi të vazhdueshëm, që do të thotë se do të merrni thjesht një «certifikatë», e cila në thelb nuk ka asnjë status zyrtar.
Ndoshta pyetja e arsyeshme do tĂ« ishte: «Po çfarĂ« prisje pĂ«r 990 rubla?». TĂ« jem i sinqertĂ«, nuk prisja asgjĂ«. ĂshtĂ« e qartĂ« se kurset cilĂ«sore kushtojnĂ« dukshĂ«m mĂ« shtrenjtĂ«. Por problemi Ă«shtĂ« se ka kurse falas qĂ« jo vetĂ«m nuk janĂ« mĂ« tĂ« dobĂ«ta, por janĂ« shumĂ« herĂ« mĂ« profesionale, pĂ«r shembull kurset nga ose nga . Edhe po ajo «certifikatë» pĂ«r pĂ«rfundimin e kursit (nĂ«se i duhet dikujt), atje mund tĂ« merret plotĂ«sisht falas.
Nga pikat pozitive, vlen të theksohet se këto materiale përmbledhëse janë mbledhur në një vend dhe për dikë që nuk ka fare njohuri për Data Science do të jetë vërtet më e lehtë të orientohet në këtë fushë.
Në përfundim të kursit na premtohet se do të mësojmë një mori mjetesh dhe në CV-në tonë do të mund të shkruajmë diçka të tillë:
Në praktikë kjo është një ekzagjerim shumë i madh. Për shumë prej mjeteve, në thelb, thjesht do të dëgjoni dhe asgjë më tepër.
CV
Sipas mendimit tim, kursi ofron shumë pak vlerë praktike; veçanërisht zhgënjyese është që autorët nuk janë munduar të regjistrojnë video-leksione të veçanta për të. Në fakt, është e turpshme të kërkosh para për diçka të tillë, ose të paktën çmimi duhet të ishte 10 herë më i ulët.
Por edhe një herë po e përsëris se gjithçka e thënë më sipër është vetëm vlerësimi im subjektiv; ta ndiqni këtë kurs apo jo, ju takon juve ta vendosni.
P.S. Ndoshta me kalimin e kohës autorët e kursit do ta përmirësojnë atë dhe i gjithë artikulli do ta humbasë aktualitetin.
Për çdo rast, po shkruaj se kjo vlen për lançimin e parë fare të këtij kursi, nga 22 korriku deri më 14 gusht
P.P.S. Nëse postimi ka dalë kaq i dobët, do ta fshij, por fillimisht do të doja të lexoja kritikat; ndoshta thjesht duhet korrigjuar diçka. Sepse për momentin kjo duket si votim negativ ndaj një kritike të pakëndshme për një kurs jo cilësor
Burimi: habr.com
