“Como colocar redes em analistas iniciantes” ou uma revisão do curso on-line “Start in Data Science”

Durante os "mil anos", não escrevi nada, mas de repente houve uma ocasião para tirar o pó do mini ciclo de publicações sobre "ensinar Ciência de Dados a partir do zero". Na publicidade contextual de uma das redes sociais, bem como no meu Habré favorito, encontrei informações sobre o curso “Start in Data Science” . Custou meros centavos, a descrição do curso era colorida e promissora. "Por que não restaurar as habilidades empoeiradas de fazer o próximo curso desnecessário?" Eu pensei. A curiosidade também desempenhou um papel, por muito tempo eu queria ver como a organização do treinamento neste escritório estava organizada.

Devo avisar imediatamente que não sou afiliado aos desenvolvimentos do curso ou a seus concorrentes. Todo o material deste artigo é meu julgamento subjetivo de valor com um toque de ironia.
E assim, você ainda não sabe onde vale a pena investir seus 990 rublos suados? Então você é bem-vindo sob gato.



Como uma breve introdução, direi que sou um pouco cético em relação a cursos promissores que podem rapidamente tornar um iniciante "um analista de dados bem-sucedido com um salário de mais de 100.000 rublos" (embora você provavelmente tenha adivinhado isso na imagem do título do artigo).

Vários anos atrás, na esteira da publicidade ativa da educação em ciência de dados, tentei de várias maneiras dominar pelo menos algo do campo da ciência de dados e compartilhar notas sobre os obstáculos com os leitores da Habré.



E depois de muito tempo, decidi 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 deste artigo), receberemos um curso de quatro semanas no formato de vídeo-aulas e exercícios práticos para iniciantes. Além disso, não se esqueça da compensação por parte do custo do curso na forma de dedução de imposto.

Dentro da estrutura do curso, existem dois blocos condicionais, um deles informará sobre “Data Science”, quais são as direções populares, como você pode desenvolver uma carreira no campo de DataScience. O segundo bloco considera cinco ferramentas para análise de dados: Excel, SQL, Python, Power BI e Cultura de Dados.

Bem, como é “saboroso”, pagamos o curso e aguardamos a data de início.

Antecipando, vamos à sua conta pessoal no dia anterior ao início do curso, folheamos as palavras de despedida dos desenvolvedores e aguardamos a notificação do tão esperado início do curso.

O tempo passou, o dia D chegou, você pode começar a aprender. Após abrir a primeira lição, veremos o esquema usual para sistemas de aprendizado on-line - vídeo aula, materiais adicionais, testes e trabalhos de casa. Se você já usou o Coursera, EDX, Stepik, não deve ter problemas.

Dentro do curso:

Vamos em ordem. O tema da primeira lição é “DS Review: Base, Benefit, Application”, começa com uma vídeo aula, como todas as lições subseqüentes.

E, desde o início, acredita-se que os camaradas foram guiados pela abordagem “Então desça” do meu amado cartum soviético.

Desde o primeiro minuto, você entende que o material do curso não foi gravado especialmente, mas foi retirado de outras lições abertas ou cursos especializados. Além disso, não há legendas para o vídeo e a capacidade de fazer o download para visualizar offline.

Após a palestra, foram oferecidos materiais adicionais para a lição (apresentação da palestra em vídeo e literatura recomendada), que não serão analisados.

Então um teste nos espera. Os testes têm graus variados de dificuldade e a adequação das perguntas ao material aprovado.

E aqui novamente há uma falta de interesse no resultado do treinamento, o teste pode ser reprovado, mas isso não afetará nada , você ainda passará com êxito na lição, mas o pedido de uma tentativa adicional de retomar provavelmente permanecerá sem resposta.

Posteriormente, o esquema da lição: “video -> ext. materiais -> teste "- serão 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 por apenas uma coisa.

A primeira lição de casa é enviar seu currículo descrevendo as principais habilidades. Não posso dizer 100%, mas parece-me que quase qualquer currículo será aceito e a tarefa será levada em consideração. Após a atribuição, materiais adicionais serão enviados a você - recomendações. Lembrando como fui atormentado com a lição de casa no Coursera, fiquei um pouco chateado com tanta simplicidade.

Depois de concluir a parte introdutória, inicia-se o estudo das tão esperadas "Ferramentas para iniciar a ciência de dados". E a primeira é uma lição com uma grande manchete: "Trabalhe no Excel: nivelando habilidades de zero ao analista".

Uau! Parece tentador, mas na verdade a diferença entre expectativa e fato é a mesma que entre a fotografia de um hambúrguer de um anúncio de fast food e o que será dado a você no caixa.

De fato, observaremos como, passando de células de preenchimento automático no Excel para uma descrição confusa da função “VLOOKUP ()”, o professor hesitará como Hamlet no assunto do tópico “Ser ou não ser” . Explique tudo para iniciantes ou Dê material interessante para os profissionais ". Na minha opinião subjetiva, nem um nem o outro aconteceu.

É especialmente "legal" que, apesar do curso não fornecer um webinar ao vivo. Ou seja, não são gravações das aulas que você perdeu, mas simplesmente gravações das aulas que foram realizadas há algum tempo (veja a figura abaixo), os autores ainda decidiram manter a atmosfera (ou talvez com muita preguiça) e fazer com que você assistisse por cinco minutos como o professor resolve problemas com o som .



Após o vídeo, de acordo com o esquema padrão, siga - material e teste adicionais.

O próximo tópico é sobre a linguagem SQL. A lição fornece os conceitos básicos e exemplos de trabalho com consultas SQL; em princípio, vídeos e artigos sobre um tópico semelhante podem ser facilmente encontrados na Internet gratuitamente .

Por trás do SQL, há uma lição sobre como lidar com o conjunto de dados com o Kagle usando a biblioteca Python “Pandas”. O esquema da lição não mudou: video -> ext. materiais -> teste. Nenhuma tarefa adicional é fornecida, nem existe uma tarefa com verificação automática dos resultados. Portanto, você não precisa instalar o "Anaconda" e escrever o código. Também vale a pena notar a pequena fonte do código na palestra em vídeo , é inútil assisti-lo no telefone e eu tive que olhar quase à queima-roupa no monitor.

A quarta lição é “Visualização do relatório de logística no PBI em 10 minutos” ( 50) . Este vídeo irá falar sobre uma curiosa ferramenta do Power BI, para ser sincero, nunca ouvi falar disso antes.

Conclusão inesperada do curso:

A quinta lição final mostrará os princípios gerais do armazenamento de dados competentes. A palestra foi novamente arrancada de outro curso. Nesta lição, além do teste padrão, a lição de casa aparece novamente, mas eu não fiz. Quer saber o porquê?

Porque, tendo aberto hoje a página de um curso que estava apenas pela metade, vi o seguinte:



Ou seja, o sistema considerou que eu concluí com êxito o curso, embora na verdade não o tenha concluído .

Além disso, depois de assistir a todos os vídeos restantes e realizar testes, o contador não mudou, mas permaneceu em 56%. Suponho que não pude assistir a nada e não passar nos testes e, de qualquer forma, receberia um "Diploma" .

É especialmente surpreendente que o boletim tenha durado oficialmente de 22 de julho a 14 de agosto e que o Diploma tenha sido emitido para mim em 04/04/2019.

Resultados de aprendizagem

Após a conclusão do treinamento, o site da empresa nos promete: "Suas qualificações serão confirmadas por documentos estabelecidos". Mas o problema é que este curso parece não ser um programa de reciclagem, nem um programa de educação continuada, o que significa que você simplesmente receberá um "certificado", que em princípio não possui um status oficial .

Provavelmente, a pergunta será razoável: "O que você esperava por 990 rublos?". Para ser sincero, não esperava nada. É claro que os cursos de qualidade são muito mais caros. Mas o problema é que existem cursos gratuitos que não são feitos e que não são piores, mas às vezes mais profissionais, por exemplo, cursos do MVA ou da classe cognitiva . O mesmo "certificado" do curso (se alguém precisar), você pode obtê-lo gratuitamente .

Das vantagens, pode-se notar que esses materiais de pesquisa são coletados em um único local e será muito mais fácil para uma pessoa completamente familiarizada com a Data Science navegar nessa área.

No final do curso, eles prometem que aprenderemos várias ferramentas e, em nosso currículo, podemos escrever assim:



De fato, este é um exagero muito forte . Você ouvirá essencialmente sobre muitas ferramentas e nada mais.

Sumário

Na minha opinião, o curso carrega uma carga mínima, especialmente triste que os autores tenham preguiça de gravar palestras em vídeo separadas para ele. De uma maneira boa, é uma pena pedir dinheiro, ou você deve pedir 10 vezes menos.

Mas, mais uma vez, repito que tudo o que foi exposto acima é apenas meu julgamento subjetivo do valor, se você deve seguir este curso ou não, é com você.

PS Talvez com o tempo os autores do curso a finalizem e todas as críticas no artigo percam relevância.
Por precaução, escreverei que é válido para o primeiro lançamento deste curso, de 22 de julho a 14 de agosto

UPD: Os autores do curso em uma mensagem pessoal prometeram corrigir as deficiências.

UPD2: Obrigado a todos pelas correções propostas!