Tôi đã không viết bất cứ điều gì trong “một nghìn năm”, nhưng đột nhiên có lý do để phủi bụi khỏi một chu kỳ xuất bản nhỏ về “học Khoa học Dữ liệu từ đầu”. Trong quảng cáo theo ngữ cảnh trên một trong các mạng xã hội, cũng như trên Habré yêu thích của tôi, tôi đã xem được thông tin về khóa học . Nó chỉ tốn một xu, mô tả về khóa học đầy màu sắc và đầy hứa hẹn. “Tại sao không khôi phục những kỹ năng đã trở nên bụi bặm do vô dụng bằng cách tham gia một khóa học khác?” - Tôi đã nghĩ. Sự tò mò cũng đóng một vai trò quan trọng; từ lâu tôi đã muốn xem cách tổ chức đào tạo tại văn phòng này hoạt động như thế nào.
Hãy để tôi cảnh báo bạn ngay rằng tôi không hề liên kết với các nhà phát triển khóa học hoặc đối thủ cạnh tranh của họ. Mọi tư liệu trong bài đều là sự đánh giá giá trị chủ quan của tôi có pha chút mỉa mai.
Vì vậy, bạn vẫn chưa biết đầu tư vào đâu 990 rúp khó kiếm được của mình? Sau đó, bạn được chào đón dưới con mèo.
Trong lời nói đầu nhỏ, tôi sẽ nói rằng tôi hơi nghi ngờ về những khóa học đầy hứa hẹn có thể biến một người mới bắt đầu thành “một nhà phân tích dữ liệu thành công với mức lương hơn 100 rúp” trong một thời gian ngắn (mặc dù bạn có thể đoán được điều này từ bức ảnh tiêu đề của cuốn sách). bài viết).
Vài năm trước, sau khi quảng cáo tích cực về đào tạo Khoa học dữ liệu, tôi đã cố gắng bằng nhiều cách khác nhau để thành thạo ít nhất một điều gì đó trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và chia sẻ những ghi chú về những khó khăn mà tôi gặp phải với độc giả Habr.
Các bài viết khác trong loạt bài1. Tìm hiểu những điều cơ bản:
2. Luyện tập những kỹ năng đầu tiên của bạn
Và sau một thời gian dài, tôi quyết định thử một khóa học khác.
Mô tả khóa học:
Mô tả của khóa học “Bắt đầu trong Khoa học dữ liệu” hứa hẹn rằng chỉ sau khi chi 990 rúp (tại thời điểm viết bài) chúng tôi sẽ nhận được một khóa học kéo dài bốn tuần dưới dạng bài giảng video và các bài tập thực tế dành cho người mới bắt đầu. Ngoài ra, đừng quên bồi thường một phần chi phí khóa học dưới hình thức khấu trừ thuế (Họ hứa sẽ gửi tất cả tài liệu qua đường bưu điện).
Khóa học có hai khối điều kiện, một khối sẽ cho bạn biết “Khoa học dữ liệu” là gì, có những lĩnh vực phổ biến nào và cách bạn có thể phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu. Khối thứ hai xem xét năm công cụ để phân tích dữ liệu: Excel, SQL, Python, Power BI và Data Culture.
Chà, nghe có vẻ “ngon” nhỉ, chúng tôi trả tiền cho khóa học và chờ ngày bắt đầu.
Để dự đoán, chúng tôi đăng nhập vào tài khoản cá nhân của mình một ngày trước khi bắt đầu khóa học, xem qua những lời chia tay từ các nhà phát triển và chờ thông báo về ngày bắt đầu khóa học được chờ đợi từ lâu.
Thời gian trôi qua, D-Day đã đến và bạn có thể bắt đầu luyện tập. Mở bài học đầu tiên, chúng ta sẽ thấy sơ đồ quen thuộc với hệ thống học trực tuyến - bài giảng video, tài liệu bổ sung, bài kiểm tra và bài tập về nhà. Nếu bạn đã từng sử dụng Coursera, EDX, Stepik thì bạn sẽ không gặp bất kỳ vấn đề gì.
Bên trong khóa học:
Hãy đi theo thứ tự. Chủ đề của bài học đầu tiên là “Tổng quan về DS: Cơ bản, Lợi ích, Ứng dụng”, nó bắt đầu bằng một bài giảng video, giống như tất cả các bài học tiếp theo.
Và ngay từ đầu, người ta đã cảm thấy rằng các đồng chí đã được hướng dẫn bởi cách tiếp cận “Vậy thì sẽ được” từ phim hoạt hình Liên Xô yêu thích của tôi.
Ngay từ phút đầu tiên, bạn đã hiểu rằng tài liệu của khóa học không được ghi lại đặc biệt mà được lấy từ một số bài học mở hoặc khóa học chuyên biệt khác. Ngoài ra còn có video không có phụ đề hoặc tùy chọn tải xuống để xem ngoại tuyến.
Sau bài giảng, chúng tôi sẽ cung cấp thêm tài liệu cho bài học (trình bày từ video bài giảng và tài liệu được đề xuất), chúng tôi sẽ không phân tích chúng.
Sau đó, một bài kiểm tra đang chờ chúng tôi. Các bài kiểm tra khác nhau về mức độ phức tạp và tính đầy đủ của các câu hỏi đối với tài liệu được đề cập.
Và ở đây một lần nữa sự thiếu quan tâm đến kết quả đào tạo lại được thể hiện, Bạn có thể trượt bài kiểm tra, nhưng nó sẽ không ảnh hưởng gì cả, bạn vẫn sẽ vượt qua bài học thành công, nhưng yêu cầu học lại lần nữa rất có thể sẽ không được trả lời.
Sau đó là giáo án: “video -> bổ sung. tài liệu -> bài kiểm tra” sẽ là nền tảng của toàn bộ khóa học.
Đôi khi bài học sẽ được pha loãng với các câu hỏi và bài tập về nhà độc lập.
Chỉ có hai bài tập về nhà. Và thành thật mà nói, tôi chỉ vượt qua được một lần.
Bài tập về nhà đầu tiên của bạn là gửi sơ yếu lý lịch phác thảo các kỹ năng chính của bạn. Tôi không thể nói 100%, nhưng đối với tôi, có vẻ như hầu hết mọi sơ yếu lý lịch đều sẽ được chấp nhận và nhiệm vụ sẽ được chấp nhận. Sau khi hoàn thành nhiệm vụ, bạn sẽ được gửi thêm tài liệu - lời khuyên. Nhớ lại việc tôi phải vật lộn với bài tập về nhà trên Coursera như thế nào, tôi thậm chí còn hơi khó chịu vì nó quá đơn giản.
Sau khi hoàn thành phần giới thiệu, quá trình nghiên cứu về “Công cụ để bắt đầu Khoa học Dữ liệu” được chờ đợi từ lâu sẽ bắt đầu. Và đầu tiên là bài học với tiêu đề rầm rộ: “Làm việc trên Excel: nâng cấp kỹ năng từ con số XNUMX lên chuyên gia phân tích”.
Ồ! Nghe có vẻ hấp dẫn, nhưng trên thực tế, sự khác biệt giữa mong đợi và thực tế cũng giống như giữa bức ảnh chiếc bánh hamburger trong quảng cáo đồ ăn nhanh và những gì họ đưa cho bạn khi thanh toán.
Thực tế, chúng ta sẽ quan sát cách chuyển từ việc tự động điền ô trong Excel sang cách mô tả khó hiểu về hàm “VLOOKUP()”, giáo viên sẽ lưỡng lự như Hamlet về chủ đề câu hỏi “To be, or not to be”, “ Giải thích mọi thứ cho người mới bắt đầu” hoặc “Cung cấp tài liệu thú vị cho người chuyên nghiệp”. Theo ý kiến chủ quan của tôi, cả cái này và cái kia đều không thành công.
Điều đặc biệt tuyệt vời là mặc dù khóa học không bao gồm hội thảo trực tuyến. Tức là đây không phải là bản ghi lại những buổi học mà bạn đã bỏ lỡ mà chỉ đơn giản là bản ghi lại những buổi học đã diễn ra từ rất lâu rồi (xem hình bên dưới), tác giả vẫn quyết tâm giữ gìn không khí (hoặc có thể họ chỉ lười biếng) и bắt bạn phải xem trong năm phút trong khi giáo viên giải các vấn đề về âm thanh.
Sau video, theo sơ đồ tiêu chuẩn, sẽ có tài liệu bổ sung và bài kiểm tra.
Chủ đề tiếp theo là về ngôn ngữ SQL. Bài học cung cấp những điều cơ bản và ví dụ về cách làm việc với các truy vấn SQL; về nguyên tắc, có thể tìm thấy các video và bài viết về một chủ đề tương tự dễ dàng tìm thấy trên Internet miễn phí.
Sau SQL, có bài học về cách xử lý tập dữ liệu từ Kagle bằng thư viện Python “Pandas”. Giáo án không thay đổi: video -> bổ sung. vật liệu -> kiểm tra. Không có nhiệm vụ bổ sung nào được cung cấp, thậm chí không có nhiệm vụ kiểm tra kết quả tự động. Vì vậy, bạn chắc chắn sẽ không phải cài đặt Anaconda và viết mã. Cũng Điều đáng chú ý là bản in đẹp của mã trong bài giảng video, xem nó trên điện thoại là vô nghĩa, và tôi phải nhìn nó gần như không nhìn thấy gì trên màn hình.
Bài học thứ tư: “Trực quan hóa báo cáo hậu cần trong PBI trong 10 phút” (видео кстати длится минут 50) . Trong video này họ sẽ nói về một công cụ thú vị có tên Power BI; thành thật mà nói, tôi chưa bao giờ nghe nói về nó trước đây.
Kết thúc khóa học bất ngờ:
Bài học thứ năm cuối cùng sẽ cho bạn biết về các nguyên tắc chung của việc lưu trữ dữ liệu thích hợp; bài giảng lại được lấy từ một khóa học khác. Ở bài này, ngoài bài kiểm tra tiêu chuẩn, bài tập về nhà lại xuất hiện nhưng em không làm. Bạn muốn biết tại sao?
Bởi vì hôm nay khi tôi mở trang khóa học mới hoàn thành được một nửa, tôi thấy điều này:
Đó là hệ thống cho rằng tôi đã hoàn thành khóa học mặc dù thực tế là tôi chưa hoàn thành khóa học.
Hơn nữa, sau khi xem hết các video còn lại và tiến hành kiểm tra, bộ đếm không thay đổi mà vẫn giữ nguyên ở mức 56%. Tôi cho rằng Tôi không thể xem gì cả và không làm bài kiểm tra nào mà vẫn nhận được “Bằng tốt nghiệp”.
Điều đặc biệt đáng ngạc nhiên là khóa học chính thức kéo dài từ ngày 22 tháng 14 đến ngày 04.08.2019 tháng XNUMX và “Bằng tốt nghiệp” đã được cấp cho tôi vào ngày XNUMX tháng XNUMX năm XNUMX.
Kết quả đào tạo
Sau khi hoàn thành khóa đào tạo, trang web của công ty hứa hẹn với chúng tôi: “Trình độ chuyên môn của bạn sẽ được xác nhận bằng các tài liệu có định dạng đã thiết lập”. Nhưng vấn đề là, khóa học này dường như không phải là một chương trình đào tạo lại cũng không phải là một chương trình đào tạo nâng cao, nghĩa là bạn sẽ chỉ nhận được “giấy chứng nhận”, về nguyên tắc không có tư cách chính thức.
Có lẽ một câu hỏi hợp lý sẽ là: “Bạn mong đợi điều gì với 990 rúp?” Thành thật mà nói, tôi không mong đợi bất cứ điều gì. Rõ ràng là các khóa học chất lượng cao đắt hơn đáng kể. Nhưng vấn đề là có những khóa học miễn phí được thực hiện không những không tệ hơn mà còn chuyên nghiệp hơn gấp nhiều lần, chẳng hạn như các khóa học từ hoặc từ . Cùng một “chứng chỉ” hoàn thành khóa học (nếu ai cần), có có thể được lấy hoàn toàn miễn phí.
Một trong những lợi thế là những tài liệu đánh giá này được thu thập ở một nơi và sẽ thực sự dễ dàng hơn đối với một người hoàn toàn không quen thuộc với Khoa học dữ liệu khi điều hướng khu vực này.
Vào cuối khóa học, chúng tôi được hứa rằng chúng tôi sẽ học được rất nhiều công cụ và trong sơ yếu lý lịch của mình, chúng tôi sẽ có thể viết một cái gì đó như thế này:
Trên thực tế đây là một sự cường điệu rất mạnh mẽ. Về cơ bản, bạn sẽ chỉ nghe về nhiều nhạc cụ và không có gì hơn thế.
Tóm tắt thông tin
Theo tôi, khóa học có tải trọng hữu ích tối thiểu, điều đặc biệt đáng thất vọng là các tác giả quá lười quay video bài giảng riêng cho nó. Nói một cách tốt hơn, thật xấu hổ khi xin tiền cho những việc như thế này, hoặc bạn nên xin ít hơn 10 lần.
Nhưng tôi xin nhắc lại một lần nữa rằng tất cả những điều trên chỉ là đánh giá giá trị chủ quan của tôi; việc có tham gia khóa học này hay không là tùy thuộc vào bạn.
Tái bút Có lẽ theo thời gian các tác giả của khóa học sẽ hoàn thiện nó và toàn bộ bài viết sẽ mất đi tính liên quan.
Để đề phòng, tôi sẽ viết rằng nó có hiệu lực cho lần ra mắt đầu tiên của khóa học này từ ngày 22 tháng 14 đến ngày XNUMX tháng XNUMX
PPS Nếu bài đăng không thành công thì tôi sẽ xóa nó, nhưng lúc đầu tôi muốn đọc những lời chỉ trích, có lẽ cần phải chỉnh sửa lại một số điều. Mặt khác, hiện tại có vẻ như không có sự chỉ trích bất tiện nào về một khóa học chất lượng thấp
Nguồn: www.habr.com