"शुरुआती विश्लेषकों पर नेटवर्क कैसे डालें" या ऑनलाइन डेटा में "डेटा विज्ञान में शुरुआत" की समीक्षा करें

"हज़ार साल" के लिए, मैंने कुछ भी नहीं लिखा, लेकिन अचानक "स्क्रैच से डेटा विज्ञान पढ़ाने" पर प्रकाशनों के मिनी-चक्र को धूल उड़ाने का अवसर मिला। सामाजिक नेटवर्क में से एक के प्रासंगिक विज्ञापन में, साथ ही साथ मेरे पसंदीदा Habré पर, मुझे "डेटा साइंस में प्रारंभ" पाठ्यक्रम के बारे में जानकारी मिली। इसमें महज पैसे खर्च हुए, पाठ्यक्रम का वर्णन रंगीन और आशाजनक था। "अगला कोर्स लेने के लिए अनावश्यक से धूल भरे कौशल को बहाल क्यों नहीं किया?" मैंने सोचा। जिज्ञासा ने भी एक भूमिका निभाई, लंबे समय से मैं यह देखना चाहता था कि इस कार्यालय में प्रशिक्षण का संगठन कैसे आयोजित किया गया था।

मुझे आपको तुरंत चेतावनी देनी चाहिए कि मैं पाठ्यक्रम के विकास या उनके प्रतिस्पर्धियों से संबद्ध नहीं हूं। लेख की सभी सामग्री विडंबना के स्पर्श के साथ मेरा व्यक्तिपरक मूल्य निर्णय है।
और इसलिए, आपको अभी भी नहीं पता है कि यह आपकी मेहनत से अर्जित 990 रूबल की कीमत कहां है? फिर बिल्ली के नीचे आपका स्वागत है।



एक संक्षिप्त परिचय के रूप में, मैं कहता हूँ कि मैं कुछ ऐसे आशाजनक पाठ्यक्रमों के बारे में उलझन में हूँ जो जल्दी से "100,000 से अधिक रूबल के वेतन के साथ एक सफल डेटा विश्लेषक" बना सकते हैं (हालाँकि आपने शायद अनुमान लगाया था कि लेख के शीर्षक चित्र से)।

कई साल पहले, डेटा साइंस शिक्षा के सक्रिय विज्ञापन के मद्देनजर, मैंने विभिन्न तरीकों से डेटा साइंस के क्षेत्र में कम से कम कुछ करने की कोशिश की और हैबर पाठकों के साथ धक्कों के बारे में नोट्स साझा किए।



और लंबे समय के बाद, मैंने एक और कोर्स करने की कोशिश की।

कोर्स का विवरण:

पाठ्यक्रम का विवरण "डेटा साइंस में शुरू करें" वादा करता है कि, केवल 990 रूबल (लेखन के समय) खर्च करने के बाद, हम वीडियो व्याख्यान और शुरुआती के लिए व्यावहारिक अभ्यास के प्रारूप में चार सप्ताह का पाठ्यक्रम प्राप्त करेंगे। इसके अलावा, कर कटौती के रूप में पाठ्यक्रम की लागत के हिस्से के मुआवजे के बारे में मत भूलना।

पाठ्यक्रम के ढांचे के भीतर, दो सशर्त ब्लॉक हैं, एक आपको "डेटा साइंस" के बारे में बताएगा, लोकप्रिय निर्देश क्या हैं, आप डेटासाइंस के क्षेत्र में कैरियर कैसे विकसित कर सकते हैं। दूसरा ब्लॉक डेटा विश्लेषण के लिए पांच टूल पर विचार करता है: एक्सेल, एसक्यूएल, पायथन, पावर बीआई और डेटा कल्चर।

खैर, "स्वादिष्ट" ध्वनि क्या है, हम पाठ्यक्रम के लिए भुगतान करते हैं और शुरुआत की तारीख की प्रतीक्षा करते हैं।

प्रत्याशा में, हम पाठ्यक्रम की शुरुआत से एक दिन पहले आपके व्यक्तिगत खाते में जाते हैं, डेवलपर्स से बिदाई शब्दों के माध्यम से छोड़ते हैं और पाठ्यक्रम की लंबे समय से प्रतीक्षित शुरुआत की अधिसूचना की प्रतीक्षा करते हैं।

समय डी से उड़ गया, डे डी आ गया, आप सीखना शुरू कर सकते हैं। पहला पाठ खोलने के बाद, हम ऑनलाइन शिक्षण प्रणालियों के लिए सामान्य योजना देखेंगे - वीडियो व्याख्यान, अतिरिक्त सामग्री, परीक्षण और होमवर्क। यदि आपने कभी Coursera, EDX, Stepik का उपयोग किया है तो आपको कोई समस्या नहीं होनी चाहिए।

कोर्स के अंदर:

क्रम में चलते हैं। पहले पाठ का विषय "डीएस रिव्यू: बेसिस, बेनिफिट, एप्लिकेशन" है, यह सभी बाद के पाठों की तरह एक वीडियो व्याख्यान से शुरू होता है।

और शुरू से ही यह महसूस किया जाता है कि मेरे प्यारे सोवियत कार्टून से कॉमरेड्स "सो नीचे आओ" के दृष्टिकोण से निर्देशित थे।

पहले मिनट से आप समझते हैं कि पाठ्यक्रम के लिए सामग्री विशेष रूप से दर्ज नहीं की गई थी, लेकिन कुछ अन्य खुले पाठों या विशेष पाठ्यक्रमों से फाड़ा गया था। इसके अलावा, वीडियो और ऑफ़लाइन देखने के लिए डाउनलोड करने की क्षमता के लिए कोई उपशीर्षक नहीं हैं।

व्याख्यान के बाद, पाठ के लिए अतिरिक्त सामग्री (वीडियो व्याख्यान और अनुशंसित साहित्य से प्रस्तुति) की पेशकश की गई थी, हम उनका विश्लेषण नहीं करेंगे।

फिर एक परीक्षा हमारा इंतजार करती है। परीक्षण कठिनाई की अलग-अलग डिग्री और उत्तीर्ण सामग्री के प्रश्नों की पर्याप्तता है।

और यहां फिर से प्रशिक्षण के परिणाम में रुचि की कमी है, परीक्षण को फहराया जा सकता है, लेकिन यह कुछ भी प्रभावित नहीं करेगा , आप अभी भी सफलतापूर्वक सबक पास करेंगे, लेकिन फिर से प्रयास करने के लिए एक अतिरिक्त प्रयास के लिए अनुरोध अनुत्तरित रहेगा।

इसके बाद, सबक योजना: "वीडियो -> ext। सामग्री -> परीक्षण "- पूरे पाठ्यक्रम का आधार होगा।

कभी-कभी पाठ प्रश्नावली और स्वतंत्र होमवर्क से पतला हो जाएगा।

केवल दो होमवर्क असाइनमेंट हैं। और सच कहूं तो मैं केवल एक चीज से गुजरा।

पहला होमवर्क मुख्य कौशल का वर्णन करते हुए अपना फिर से शुरू करना है। मैं 100% नहीं कह सकता, लेकिन यह मुझे लगता है कि लगभग किसी भी फिर से शुरू किया जाएगा और कार्य को ध्यान में रखा जाएगा। असाइनमेंट के बाद, अतिरिक्त सामग्री आपको भेज दी जाएगी - सिफारिशें। यह याद करते हुए कि कौरसेरा पर होमवर्क के साथ मुझे कैसे सताया गया था, मैं इस तरह की सादगी से थोड़ा परेशान था।

परिचयात्मक भाग को पूरा करने के बाद, लंबे समय से प्रतीक्षित "डेटा साइंस में शुरू करने के लिए उपकरण" का अध्ययन शुरू होता है। और पहला एक बड़े शीर्षक के साथ एक सबक है: "एक्सेल में काम करें: कौशल को शून्य से विश्लेषक तक समतल करना।"

वाह! यह आकर्षक लगता है, लेकिन वास्तव में उम्मीद और तथ्य के बीच अंतर एक फास्ट फूड विज्ञापन से हैमबर्गर की तस्वीर के बीच के समान है और चेकआउट में आपको क्या दिया जाएगा।

वास्तव में, हम निरीक्षण करेंगे कि एक्सेल में स्वतः पूर्ण कोशिकाओं से आगे बढ़ते हुए "VLOOKUP ()" फ़ंक्शन का एक भ्रामक वर्णन कैसे किया जाएगा, शिक्षक विषय के विषय में हेमलेट की तरह संकोच करेगा "होने के लिए, या नहीं" "शुरुआती लोगों के लिए सब कुछ समझा" या "दे।" पेशेवरों के लिए दिलचस्प सामग्री। " मेरी व्यक्तिपरक राय में, न तो कोई और न ही ऐसा हुआ।

यह विशेष रूप से "शांत" है कि इस तथ्य के बावजूद कि पाठ्यक्रम एक लाइव वेबिनार के लिए प्रदान नहीं करता है। यही है, ये उन कक्षाओं की रिकॉर्डिंग नहीं हैं जिन्हें आपने याद किया था, लेकिन बस कुछ समय पहले आयोजित की गई कक्षाओं की रिकॉर्डिंग (नीचे का आंकड़ा देखें), लेखकों ने अभी भी माहौल (या शायद बहुत आलसी) रखने का फैसला किया और आपको पांच मिनट तक देखते हैं कि कैसे शिक्षक ध्वनि के साथ समस्याओं को हल करता है ।



मानक योजना के अनुसार वीडियो के बाद - अतिरिक्त सामग्री और परीक्षण।

अगला विषय SQL भाषा के बारे में है। सबक एसक्यूएल प्रश्नों के साथ काम करने के बहुत मूल बातें और उदाहरण देता है, सिद्धांत में, एक समान विषय पर वीडियो और लेख आसानी से मुफ्त में इंटरनेट पर पाए जा सकते हैं ।

SQL के पीछे पायथन लाइब्रेरी "पंडों" का उपयोग करके कागले के साथ डेटासेट को संभालने पर एक सबक है। पाठ योजना परिवर्तित नहीं हुई है: वीडियो -> एक्सट। सामग्री -> परीक्षण। कोई अतिरिक्त कार्य प्रदान नहीं किए जाते हैं, परिणामों के स्वत: सत्यापन के साथ एक कार्य भी नहीं है। इस प्रकार, आपको "एनाकोंडा" स्थापित नहीं करना होगा और कोड लिखना होगा। वीडियो व्याख्यान में कोड के छोटे फ़ॉन्ट को भी ध्यान देने योग्य है , यह फोन पर देखने के लिए व्यर्थ है, और मुझे मॉनिटर पर लगभग बिंदु-रिक्त दिखना था।

चौथा सबक है "10 मिनट में PBI में लॉजिस्टिक्स रिपोर्ट का विज़ुअलाइज़ेशन" ( 50) । यह वीडियो आपको एक जिज्ञासु पावर बीआई टूल के बारे में बताएगा, ईमानदार होने के लिए, मैंने इसके बारे में पहले कभी नहीं सुना है।

कोर्स पूरा न होना:

अंतिम पांचवां पाठ आपको सक्षम डेटा भंडारण के सामान्य सिद्धांतों के बारे में बताएगा, व्याख्यान फिर से एक और पाठ्यक्रम से फाड़ा गया है। इस पाठ में, मानक परीक्षण के अलावा, होमवर्क फिर से दिखाई देता है, लेकिन मैंने ऐसा नहीं किया। जानना चाहते हैं क्यों?

क्योंकि, आज एक पाठ्यक्रम का पृष्ठ खुलने के बाद जो केवल आधा ही पूरा हुआ था, मैंने यह देखा:



यही है, सिस्टम ने माना कि मैंने सफलतापूर्वक पाठ्यक्रम पूरा कर लिया है, हालांकि वास्तव में मैंने इसे पूरा नहीं किया ।

इसके अलावा, सभी शेष वीडियो देखने और परीक्षण करने के बाद, काउंटर नहीं बदला, लेकिन 56% पर बना रहा। मुझे लगता है कि मैं कुछ भी नहीं देख सकता था और परीक्षण पास नहीं कर सकता था और वैसे भी मुझे "डिप्लोमा" मिलेगा ।

यह विशेष रूप से आश्चर्यजनक है कि न्यूज़लेटर आधिकारिक तौर पर 22 जुलाई से 14 अगस्त तक चला, और डिप्लोमा मुझे 04/04/2019 को जारी किया गया।

सीखने के परिणाम

प्रशिक्षण पूरा होने पर, कंपनी की वेबसाइट हमसे वादा करती है: "आपकी योग्यता की पुष्टि स्थापित दस्तावेजों द्वारा की जाएगी।" लेकिन परेशानी यह है कि यह पाठ्यक्रम न तो कोई पूर्वव्यापी कार्यक्रम है, न ही एक सतत शिक्षा कार्यक्रम, जिसका अर्थ है कि आपको बस एक "प्रमाण पत्र" प्राप्त होगा , जिसके सिद्धांत में आधिकारिक स्थिति नहीं है ।

शायद, यह सवाल वाजिब होगा: "990 रूबल के लिए आपने क्या उम्मीद की थी?"। ईमानदार होने के लिए - मुझे कुछ भी उम्मीद नहीं थी। यह स्पष्ट है कि गुणवत्ता पाठ्यक्रम बहुत अधिक महंगे हैं। लेकिन परेशानी यह है कि ऐसे निशुल्क पाठ्यक्रम हैं जो ऐसे नहीं हैं जो बदतर नहीं हैं, लेकिन कई बार अधिक पेशेवर हैं, उदाहरण के लिए एमवीए या कॉग्निटिव क्लास से पाठ्यक्रम। पाठ्यक्रम का एक ही "प्रमाण पत्र" (यदि किसी को इसकी आवश्यकता है), तो आप इसे मुफ्त में प्राप्त कर सकते हैं ।

फायदे से, यह ध्यान दिया जा सकता है कि इन सर्वेक्षण सामग्रियों को एक जगह एकत्र किया जाता है और इस क्षेत्र में नेविगेट करने के लिए डेटा विज्ञान से पूरी तरह अपरिचित व्यक्ति के लिए वास्तव में आसान होगा।

पाठ्यक्रम के अंत में, वे हमसे वादा करते हैं कि हम उपकरणों का एक गुच्छा सीखेंगे, और हमारे फिर से शुरू में हम इस तरह लिख सकते हैं:



वास्तव में, यह एक बहुत मजबूत अतिशयोक्ति है । आप अनिवार्य रूप से कई उपकरणों के बारे में सुनेंगे और अधिक नहीं।

सारांश

मेरी राय में, पाठ्यक्रम में न्यूनतम पेलोड होता है, विशेष रूप से दुख की बात है कि लेखक उसके लिए अलग वीडियो व्याख्यान रिकॉर्ड करने के लिए बहुत आलसी थे। अच्छे तरीके से पैसे मांगना शर्म की बात है, या आपको 10 गुना कम पूछना चाहिए।

लेकिन एक बार फिर मैं दोहराता हूं कि उपरोक्त सभी मेरे व्यक्तिपरक मूल्य निर्णय हैं, चाहे आपको यह पाठ्यक्रम लेना चाहिए या नहीं।

पीएस शायद समय के साथ पाठ्यक्रम के लेखक इसे अंतिम रूप देंगे और लेख में सभी आलोचना प्रासंगिकता खो देंगे।
बस के मामले में, मैं लिखता हूं कि यह 22 जुलाई से 14 अगस्त तक इस पाठ्यक्रम के पहले लॉन्च के लिए वैध है

UPD: व्यक्तिगत संदेश में पाठ्यक्रम के लेखकों ने कमियों को ठीक करने का वादा किया।

UPD2: प्रस्तावित सुधारों के लिए सभी को धन्यवाद!