Pandas для анализа данных (обзор курса)
Stepik | аналитика | платный
[ https://stepik.org/course/122126/info]
Продолжаем расчищать авгиевы конюшни купленных впрок курсов. Сегодня на очереди третий пройденный мною курс по Pandas. Я устроила себе , и мне показалось логичным пройти дополнительный курс и получить корочку. Как говорится, без бумажки — ты букашка!
Первый пройденный курс мне не очень понравился, второй, наоборот, очень понравился, но он короткий. А вот этот вызывает у меня смешанные чувства, и я расскажу почему.
Для кого этот курс
Этот курс рассчитан примерно на 35 часов прохождения. За это время можно выучить многое.
Но абсолютным новичкам он вряд ли подойдёт. Попадаются задачи, где потребуются навыки в Python. Мне немного не хватило знаний, пришлось прибегать к помощи чат-бота 😅
Что внутри курса
Курс состоит из видеолекций. В каждом уроке присутствует достаточное количество задач на отработку теории. Часто приходится вспоминать пройденный материал.
В этом курсе нет конспектов, поэтому приходилось создавать их самой. С одной стороны, это здорово. Говорят, что составление конспектов положительно влияет на запоминание информации.
С другой стороны, записи получаются немного хаотичными. Наверное, было бы лучше сначала полностью посмотреть весь урок, понять его структуру, а потом уже делать конспект.
Чего не хватило
Первое, чего мне не хватило, — это представленных в виде конспекта (или комментария) датафреймов или серий, которые разбираются на уроке в видео.
Позиция автора такова: в реальном мире вам никто ничего не будет предоставлять, поэтому сами делайте себе конспекты, сами создавайте датафреймы для практики и вообще пошли вы к чёрту!
В общем, я поняла, как набегают 35 часов практики — переписывание датафреймов с экрана довольно ресурсозатратное занятие.
Второе — мне не понравилось, как автор отвечает на комментарии. С одной стороны, спасибо, что он вообще присутствует на курсе.
Но ответы в духе «Где у меня такое сказано?» и «Мне в голову не приходит хороший пример, чтобы было понятно, в чём суть функции concat и когда её стоит применять» не добавляют ему очков.
Есть задачи, где не совсем понятно, в каком виде нужно предоставить вывод или какую функцию использовать. Приходится играть в угадайку: «А что хотел сказать автор?» 🤨
Итог
Я впервые оказалась в ситуации, когда подошла к курсу, уже имея практический опыт работы. С одной стороны, я понимаю, как то, что рассказывает автор, применяется в жизни, потому что уже сделала несколько guided projects по EDA. С другой стороны, часть курса показалась мне пока чисто теоретической.
Стала бы я рекомендовать этот курс? Честно, не знаю. Задач на отработку много, но манера общения автора меня останавливает.
На YouTube-канале автора курса, где выложены лекции курса, можно найти промокод на скидку, если вам будет интересно.
Моя субъективная оценка ( https://github.com/mkudim/analytics-learning-notes/blob/main/05_courses/Rating_scale.md)
Полезность: 4/5
Практика: 4/5
Подача: 3/5
А теперь у меня к вам пара вопросов:
💬 Хватит ли знаний, полученных при выполнении проекта «под диктовку», для реальной работы или обязательно нужно пройти целый курс?
💬 Стали бы вы до конца проходить курс, если вам не нравится манера общения автора? При этом, к самому материалу претензий практически нет.
#курсес_ресурсес