Хорошо, вы, возможно, слышали, что «специалист по данным — самая сексуальная профессия в мире сейчас», и поэтому вам нужно стать немного сексуальнее.
Если вы планируете получить наностепень Udacity Data Scientist для достижения этой цели, вот мой личный опыт после окончания наностепени.
Кстати, я являюсь сотрудником бухгалтерской фирмы большой четверки, работающей с данными, и поэтому я также кратко поделюсь своими мыслями с практической точки зрения. Я буду говорить о следующих моментах (ваше время драгоценно и, следовательно, перейдите прямо к соответствующей части, если хотите):
- Общее содержание и качество курса
- За и против
- Полезность с практической точки зрения (например, если вы хотите получить работу или использовать навыки для работы)
- Моя личная рекомендация (и как сэкономить деньги, если вы решили пройти этот курс)
Общее содержание и качество курса
Список затронутых тем
Если вы хотите иметь общее представление о том, какие области рассматриваются в этом курсе, вот список затронутых тем:
1. Введение в науку о данных
2. Разработка программного обеспечения — пройденный в другом курсе
3. Инженерия данных
4. Экспериментальный дизайн и рекомендации
5. Основа ученого по данным
6. Поздравления
1. [Capstone Content] Convolutional Neural Networks
2. [Capstone Content] Spark
3. Обязательное условие: Линейная алгебра
4. Обязательное условие: Статистика — выполнено в другом курс
5. Требования: SQL
6. Требования: Python для анализа данных
7. Требования: Визуализация данных
8. Требования: Основы командной строки
9. Требования : Git & Github
Курс по ссылке — Блокноты Anaconda и Jupyter
Курс по ссылке Udacity — Командная строка
Подробный список затронутых тем
Если вы хотите узнать о темах, затронутых более подробно, не стесняйтесь быстро просмотреть мой курс, который я прошел во время прохождения курса.
Качество контента
Содержание курса в целом соответствует стандарту, если рассматривать другие альтернативы.
Пожалуйста, не поймите меня неправильно. Мне нравится курс. Это смесь видео, упражнений, текстов для чтения, и все инструкторы привлекательны и объясняют концепции очень четко и кратко. Он охватывает то, что вам нужно знать, не вдаваясь в подробности. На самом деле это один из отличительных факторов этого курса, где все преподаватели «показывают свои лица, а не просто показывают ваш экран», и я думаю, что все они доступны и дружелюбны.
Общее содержание курса разработано хорошо, начиная с основ и переходя к более сложным областям. По сути, это началось с языка программирования Python, а затем с разработки данных (конвейеры ETL, конвейеры NLP и конвейеры машинного обучения). Затем он завершается экспериментальным планом и рекомендациями.
Однако, если вы похожи на меня, я могу легко сказать, что курсы со скидкой на Udemy, которые стоят примерно 20 долларов, так же хороши. P.S. Мне никто ничего не платит, и это просто мое личное ощущение после обучения на нескольких платформах.
Внеклассный контент
Есть и другое содержимое, такое как линейная алгебра, SQL, статистика, визуализация данных, основы командной строки, блокнот Git&GitHub, Anaconda и Jupyter и т. д. Но обратите внимание, они также доступны бесплатно, поэтому я на самом деле не рассматривайте их как «дополнительные преимущества при уплате огромной премии».
Проекты
Интересный факт: первый проект фактически заставляет вас вести блог на Medium с описанием проекта. Так что вы можете быть уверены, что вернетесь сюда, если вы решил пройти курс. P.S. Я влюбился в Medium задолго до прохождения курса.
Всего существует 4 проекта, и вы можете прочитать больше о проектах на их официальном сайте:
Чтобы дать вам краткий пример проекта и того, как он выглядит в целом, один из проектов представляет собой реализацию конвейера реагирования на бедствия, который по существу использует обработку естественного языка для анализа сообщений, отправляемых во время бедствий, и лучшего реагирования. Все проекты хороши, но все они слишком типичны и широко доступны бесплатно в Интернете.
Единственным положительным моментом в проекте является, пожалуй, тот факт, что они проверяются, и отзывы будут предоставлены рецензентом Udacity.
Плюсы и минусы
Плюсы
- Проекты просматриваются: все ваши четыре заявки будут рассмотрены рецензентом Udacity с предоставлением отзывов. Вы пройдете, только если вы соответствуете всем требованиям проекта
- Выпускник сертификат: если вы пройдете все проверки проекта, вы получите сертификат (аналогично первому фото в этой статье, это мой сертификат)
- Инструкторы милые и (с виду) дружелюбные: я слежу за многими из них в Твиттере, потому что скучаю по их энергичному голосу.
- Учебное сообщество: я должен сказать, что учебное сообщество Udacity является одним из лучших, отчасти потому, что на вопросы отвечают наставники Udacity, и большинство из них очень хорошо и полезно ответили на ваши вопросы. Сообщество также очень активно: как студенты, так и рецензенты активно задают вопросы и отвечают на них. Он создан в рамках курса Udacity и больше всего напоминает мне о переполнении стека, которое мы все знаем и любим.
Минусы
- Такой дорогой! Есть два варианта: три месяца и оплата по мере использования, и я настоятельно рекомендую, если вы новичок, сначала пройти бесплатные курсы, а затем вы можете закончить этот курс, выполняя задания. гораздо быстрее, если вы выберете вариант оплаты по факту использования. Например, существует слишком много одинаково хороших бесплатных альтернатив курсам Python, и нет причин, по которым вы должны платить так много за изучение Python. Я также сделаю обзор альтернативных бесплатных курсов и убедитесь, что вы подписаны на меня, если вам это тоже интересно.
- Контент курса хорош, но только «одинаково хорош по сравнению с более дешевыми альтернативами». Существует слишком много альтернатив, таких как Udemy, Coursera, Edx и т. д.Я лично тратил большую часть своего времени на Udemy, отчасти из-за его более низкой цены (обычно 20 долларов США за самые продаваемые курсы, если вы получаете скидку). ) и мне также нравятся несколько инструкторов, которые привлекают меня к платформе (большой привет Анджеле Ю, если вы слушаете).
- Слишком много внимания уделяется Python и машинному обучению: после прохождения курса я чувствую, что это скорее курс Python с огромным упором на машинное обучение. Хотя я согласен с тем, что Python является широко используемым языком, и машинное обучение может быть более захватывающим, я все же считаю, что степень по науке о данных должна быть более разнообразной. Я расскажу об этом позже.
Полезность с практической точки зрения (работа в отрасли)
Я сотрудник большой четверки, работающий с данными, и могу с уверенностью сказать, что этот курс огромно отличается от того, что вы действительно будете использовать в отрасли.
Акцент на Python (что хорошо или плохо?)
Этот курс в первую очередь посвящен языку программирования Python (с некоторыми курсами SQL во внеклассной части, которые также бесплатны на Udacity). Однако, по моему личному опыту, когда вы работаете в отрасли, один только Python редко бывает достаточно хорош, если только организация или должность, на которую вы работаете, не используют исключительно Python. Очень часто ожидается, что у вас будет более разнообразный набор навыков, включая SQL, SQLite, программное обеспечение, такое как Alteryx, PowerBI, Tableau и т. д. Вы поняли идею.
Но я считаю, что Python — хороший язык программирования для начала, особенно если вы новичок. Это потому, что вы обнаружите, что концепции, которые вы изучаете в Python, в значительной степени переносимы или, по крайней мере, полезны при изучении других языков, таких как SQL, который широко используется.
Как человеку, работающему в отрасли, знакомство с Python, безусловно, полезно, но помните, что знакомство с более разнообразной сковородой также полезно. Вам не обязательно быть экспертом во всем, но если ваш начальник спросит вас, знаете ли вы, что такое база данных, вы должны знать и такие общие понятия.
Акцент на машинном обучении
Лично я считаю, что этот курс слишком много внимания уделяет машинному обучению, которое, исходя из моего личного опыта, редко используется, если только ваша организация не очень большая и не очень передовая.
Однако большая часть работы специалиста по данным гораздо менее увлекательна, например, очистка данных, работа с базами данных и т. д.. Машинное обучение — это интересно, но на практике его полезность и надежность очень ограничены. Я очень надеюсь, что в этом курсе преподается больше «скучных навыков» и в него вводится больше практик, полезных в реальной жизни. Я думаю, именно поэтому они включили модуль SQL ближе к концу.
Если вы ищете работу
Если вы ищете работу и полагаетесь на сертификат Udacity для улучшения своего резюме, то я действительно считаю, что тот факт, что представленные проекты Udacity помечаются и проверяются рецензентом, и вы получаете сертификат только в том случае, если вы проходите проекты , делает этот сертификат более убедительным и заслуживающим доверия. Однако, если это так, не стесняйтесь ознакомиться с фундаментальными концепциями Python и концепциями конвейера обработки данных, если вы хотите быстро пройти курс и получить сертификат.
Стоит отметить, что если вы полагаетесь на это резюме, чтобы получить работу, стоит рассмотреть другую альтернативу, такую как онлайн-курсы, предлагаемые колледжем. Есть много вариантов, предлагаемых авторитетными университетами, особенно после того, как начался вызов Covid. Они могут быть дороже, но я считаю, что они могут быть более надежными.
Также важно отметить, что хорошее портфолио так же важно, чтобы продемонстрировать свои навыки, если вы ищете работу. Например, хорошее портфолио на GitHub и хорошая оценка на Stack Overflow тоже очень помогают. Подробнее об этом в моих последующих статьях.
Мои личные рекомендации
Если цена является основным фактором, я бы посоветовал не проходить курс Udacity, учитывая его смехотворно высокую цену.
Если вы не заботитесь об этом сертификате и если вы действительно не хотите, чтобы кто-то оставил отзыв о ваших проектах, эта наностепень определенно не стоит денег, которые вы платите.
Это было даже не так, когда я учился в университете, но сейчас есть гораздо более дешевые альтернативы, которые ничуть не хуже. Я говорил об этом в разделе мошенников, если вы хотите прочитать. Некоторые популярные альтернативные платформы онлайн-курсов включают Udemy, Coursera, Edx, блестящие и т. д.
Если деньги здесь не являются ограничивающим фактором, пропустите этот абзац и наслаждайтесь курсом. Но если это так, и если вы хотите пройти курс и получить этот сертификат, я бы порекомендовал вам, по крайней мере, изучить основные понятия Python перед покупкой. Это связано с тем, что изучение фундаментальных концепций Python может занять довольно много времени и дать знаниям впитаться. Если вы уже знакомы и если вы выбираете вариант оплаты по мере использования, как если бы вы прошли через это, я думаю можно пройти курс всего за один месяц. Это тогда дает вам совершенно другой ценник.
Наконец, удачного обучения. Оставайся голоден, оставайся в дураках.