Как стать автором
Обновить

Комментарии 17

Стоит вероятно упомянуть статью megamozg.ru/post/14960 Truf про эту специальность — очень хорошо всё описано. Я после той статьи на неё записался и прошёл первые 2 курса, понял, что ждал чего-то другого и забил.
Да, очень хорошая статья! Всё по делу.
В самом начале текста всё же есть ссылка на неё: «Организационные стороны освоения специальности очень точно описаны тут» (ссылка — под словами «описаны тут»). Собственно, благодаря этой статье мне и не потребовалось расписывать все организационные тонкости — можно было сразу приняться за контент.

А чего ожидали в итоге? Мне поначалу было скучно, но курса с 3-4 пошёл реально интересный материал, тогда и втянулся.
Да… времени, чтобы держать темп онлайн-курса, порой катастрофически не хватает. Особенно, когда замахиваюсь на участие в нескольких курсах параллельно.

Не могли бы вы примерно оценить, сколько часов в неделю уделяли времени учебе?
Участие в нескольких курсах в условиях тотальной нехватки времени — это своего рода локальный героизм :) Благо, если удаётся всё же как-то структурировать всё изученное — в противном случае одновременное изучение нескольких курсов может обернуться пустой тратой времени, увы.

На учёбу у меня уходило часов по 7-8 в неделю. Тут и просмотр лекций, и самостоятельное изучение материалов, и выполнение заданий, прохождение тестов. Как правило, лекции смотрелись по вечерам, а задания выполнялись в течение субботы либо воскресенья. Соответственно, большая часть времени обучения приходилась на выходные.

Проверка заданий других студентов, как правило, укладывалась в обеденный перерыв.

Но, конечно, хотелось бы отводить на это больше времени, больше практиковаться…
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Абсолютно верно подмечено — с фундаментальностью в этой специальности напряг :) Она в общем-то получилась довольно прикладная — мне кажется, авторы так хотели расширить аудиторию, да и вообще это характерно для американского подхода к обучению. И тем не менее, отдельные курсы получились очень насыщенными на фундаментальные вещи: в 6 и 7 курсах профессор Каффо постарался какое-то целостное понимание регрессии заложить, с выводом формул и подробными объяснениями. Хотя делал он это ну очень заунывным голосом.

Вообще лично для себя понял, что «Наука о данных» была бы идеальна после курса матстатистики и, например, курса по методам машинного обучения. В технических вузах, например, матстатистика даётся более-менее фундаментально, но вот именно применению её почти не уделяется внимания. Думаю, интеграция специальности с этими курсами в универе смогла бы разжечь интерес студентов к матстатистике. В мои универские годы статистику любили далеко не все.

По поводу Stepic'a — спасибо! Посмотрим, что предлагают.
А я тебе, кстати, уже кидал ссылки на Карпова и его курсы на степике, кажется. Или просто на степик. Не помню :(
Гм, я вот тоже не помню… по-моему, его-то и кидал)
2 brainick
Кстати говоря, 6 и 7 курсы специализации (Statistical Inference и Regression Models) довольно таки сильно перекликаются с программой курса на степике. Я, конечно, понимаю, что сложно начать рассказывать о статистике с чего-то иного, кроме как основ с тервера и т-критерия. Но вполне может быть, что Anatoliy_Karpov тоже курсы Брайана Каффо видел и что-то из них перенял.

Насчет бессмысленности обучения — каждому свое, конечно, но я думаю, знакомство с наукой о данных вполне уместно начинать именно с таких курсов. Если зацепило — вот тогда книги по R и статистике ждут. Не думаю, что кто-то воспринимает этот курс как кузницу готовых специалистов высокого класса.

А на Степике, между тем, вышло еще два годных курса - Анализ данных в R и Основы статистики часть 2

Сорри за некропост.
Я на данный момент прохожу Exploratory Data Analysis и буду наверное добивать до конца (с сертификатами само собой).
Если кто на курсе, там на форуме группа есть ;)

Из моего опыта могу сказать что курс вам не нужен если вы
1. учили гуманитарные науки. Я прошел базовый курс, основы исследований, критики и статистики там дают те же.
2. Учили статистику. Всякие модели, регрессии и графики там хорошо проходят.

Но курс хорошо их связывает, приходится думать :). Проблемы тоже интересные. R вы точно выучите.

RStudio и R — тот еще кактус, все в память тянет. Если вы привыкли к современным иде где все подсвечивается и очень няшно, то вспомните год этак 2008.
R вообще очень удобен для манипуляции с данными и делает все что нужно (я понимаю почему им пользуются), но наименования некоторых функций и пораметров добивают.

Для себя я выбрал следующий алгоритм:
1. Смотрим все лекции чтобы понять о чем курс (там не много)
2. Делаем упражниения swirl, как можно больше.
3. К курсу как правило идет бесплатная книга типа «Exploratory Data Analysis with R», как минимум пролистать.

Получается очень напряженная первая неделя, но потом становится легче.

Собственно вопрос автору:
1. Оно вообще котируется среди работодателей?
2. Про курсеру HR знает?
RStudio и R — тот еще кактус, все в память тянет. Если вы привыкли к современным иде где все подсвечивается и очень няшно, то вспомните год этак 2008.


Именно этим специальность и понравилась. Каждый курс в отдельности хоть и является более-менее самодостаточным, но пользу чувствуешь именно при изучении всего этого добра в совокупности — знания приводятся в систему. Отдельные блоки типа статистики и так известны.

2. Делаем упражниения swirl, как можно больше.


Да, swirl хорош, хоть там и нет действительно трудных задач, над которыми надо крепко подумать…

По вопросам:
Оно вообще котируется среди работодателей?

Определённо да :)

Про курсеру HR знает?

Подкованные HR знают. Если же HR набирает людей на позицию, связанную с анализом данных, но при этом не знает о ШАД, курсере или других подобных проектах, то лично я сомневаюсь, стоит ли с таким HR иметь дело…
Конечно, можно и без всего этого быть первоклассным специалистом, но HR всё же должны быть как следует осведомлены о профиле специалистов, которых набирают. Они могут и не поддерживать профессиональный разговор, но хотя бы должны уметь выявлять какие-то формальные признаки, по которым специалист проходит.
Собственно вопрос автору:
1. Оно вообще котируется среди работодателей?
2. Про курсеру HR знает?


Я эти курсы начале года по три за раз. Основная цель была навтыкать сертификаты в LinkedIn и в резюме.

Потенциальные работодатели засчитывали это за «стремление учиться чему-то новому», но не как «большой практический опыт».

Вообще это достаточно отвратная специализация в том мысле, что преподаватели из них так себе, до уровня курсов ну Coursera, которые читает Robert Sedgewick им как до луны.

Графики, которые они показывают, как примеры визуализации по уровню всё-таки ниже приемлимого. Цвета, размер шрифтов, да и общее оформление — ни разу не publication quality.

Раньше у этой специализации не было внятной альтернативы, но сейчас… Что на Coursera, что на edX море курсов которые, видится мне, более достойные чем эта специализация. И новые курсы появляются чуть не каждый день.

Короче специализацию брать можно, но лучше взять что-то похожее, но в лучшем исполнении.
Русский перевод — это хорошо. Пытался пройти курсы 6 и 7 из вашего списка — осилил только по первой неделе. Все-таки английский язык с математическими и медицинскими терминами — не самый лучший вариант для моего восприятия.

Когда русский перевод планируется выпустить?
Да, 6 и 7 на английском несколько замудрённые.

Перевод вообще выполняют волонтёры (по принципу краудсорсинга), я его редактирую и привожу в порядок терминологию, логический всё согласовываю. Поэтому во многом зависит от того, как скоро переведут эти курсы… Но, к сожалению, редактирование — тоже небыстрый процесс: на один видеофрагмент можно потратить от часу до двух в зависимости от его продолжительности (а то и больше...), да и самих фрагментов немало.

Сейчас редактирую перевод курса по разведочному анализу данных (4) — перевод публикуется по мере окончания экспертизы соответствующего фрагмента. Думаю, потом можно будет опустить 5 и перейти к 6 и 7, поскольку в 5 всё более-менее прозрачно, можно с ним и подождать.

Постараюсь ускорить этот процесс по мере наличия времени :)
Коллеги, опубликовали пост о том, как работает наш проект по переводу на русский курсеровской специализации Data Science на русский: habrahabr.ru/company/ibs/blog/272143
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.