Курс Data Analyst Expert в колледже John Bryce

Вот и пролетели семь месяцев учёбы на курсе по аналитике данных. Теперь пора подвести итоги этого обучения и поделиться впечатлениями.

На курс я решил пойти после армии, поискав вакансии, связанные с маркетинговой аналитикой, да и с любой бизнес-аналитикой в Израиле, так как здесь повсеместно требуются языки программирования SQL или Python, тогда как в РФ и экселя хватало с головой. На полноценное второе образование не было особо ни желания, ни времени, ни денег, так что решил подобрать профкурсы с соответствующей рыночным запросам программой обучения и коротким сроком. И вот наиболее подходящими оказались курсы в Naya College и John Bryce, так как в них не было глубокого погружения в администрирование баз данных, а фокус делался на извлечение и визуализацию данных через наиболее популярные инструменты. По итогу, выбор пал именно на John Bryce. Он находится в получасе от дома, да и имя колледжа на слуху у всего Израиля (хотя отзывы противоречивые были от знакомых, но в духе, что всё зависит от желания учиться).

Чтобы попасть на курс необходимо было иметь резюме с опытом работы в какой-либо аналитике и пройти экзамены по английскому, ивриту и простой вариации психометрии (тест IQ). Сам курс по сути являлся скорее доп.проф.тренингом, чем полноценным обучением профессии с нуля. В чём отчасти было моё разочарование, так как никакой серьёзной теоретической основы по Big Data не было, как и уроков логики и математики (что, например, есть в российских курсах от Skillbox). Расчёт на то, что все ученики и так уже в теме, осталось лишь ознакомить людей с новыми инструментами. По той же причине трудоустройства этот курс не обещает, но преподаватели содействуют в самостоятельных поисках по связям, если попросить.

Из чего состоял сам курс:

• Три месяца SQL (основные команды, простые программы, создание таблиц и баз данных, разбор аналитических кейсов на основе БД Northwind и БД по американским аэропортам);
• Два месяца Python через оболочку Jupyter (работа с библиотеками NumPy, Pandas, Matplotlib; основы кодинга в Питоне; создание простеньких программ; работа с базами данных и создание таблиц; дали посмотреть на PySpark);
• Месяц продвинутого Excel для аналитики данных (VBA, макросы, пивот);
• Затем полмесяца Power BI (какой классный и удобный всё же инструмент).

По SQL, Excel, Power BI колледж дал доступ к собственным учебникам на иврите, по которым строился курс, а Python нам преподавал Рам Кедем (суперзвезда местной аналитики данных со своим собственным учебным сайтом и каналом на ютубе) с упором на собственные материалы на английском. Оказалось ещё, что Рам консультирует компанию, где я работаю (Payoneer), в плане Big Data, и ведёт курсы по SQL внутри компании.

Как велось преподавание:

До карантина обучение проходило в аудиториях на 20-25 человек со стационарными компьютерами. Сначала преподаватель рассказывал про какую-либо функцию и показывал примеры с её использованием, которые мы могли видеть на своих компах, так как ученикам подключался доступ к экрану компа преподавателя. Затем нам возвращали контроль над компьютером и давали несколько упраженений на отработку этой функции. В такой манере прошёл весь курс.

После объявления карантина мы сразу же перешли на удалёнку и начали заниматься через платформу онлайн-образования Newrow. Её особенности: демонстрация экрана, паузы, видеозапись урока, заметки, файлы в облаке, опросники, отдельные постоянные конфы для отдельных классов.

Всего за время курса надо было сделать 4-5 больших проектов, на которые и ответы уже даны в материалах курса (чтобы можно было свериться так-то). При этом на карантине, когда народ стал возмущаться и требовать деньги обратно, так как к онлайн-лекциям никто не был готов, по-моему руководство курса решило вообщить забить на хоть какую-то обязаловку для нас, так что мне кажется можно было получить диплом и ничего не сдавая.

Что мне понравилось в курсе:

• Доступ к огромному количеству материалов. Можно (по факту, ещё и нужно, чтобы действительно чему-то научиться) минимум ещё полгода это всё разбирать и тренировать;
• Готовность преподов дополнительно отвечать на все вопросы в вотсапе и по почте;
• Готовые примеры основных возможных рабочих запросов;
• Практика иврита в сфере программирования;
• Приятные, спокойные, интеллигентные однокурсники (экономисты, солдаты из телекоммуникационных частей, офицеры разведки, работники арабских муниципалитетов и т.д.). Свежих олимов было всего два: я и ещё мужик из Южной Африки. Также было ещё два русских парня и русская девушка, но они тут с раннего детства, так что за олимов их не посчитаешь. Все остальные - цабары и арабы. Группа была из 25 человек изначально, в аудитории не было места во время занятий, но вот уже карантин треть учеников срезал.

Что мне не понравилось:

• Как обычно, всё было довольно балаганисто. Для каждого курса именно курс лекций будто каждый раз заново подбирался по настроению препода. Т.е. программа вроде одна, учебник есть, но порядок материалов, темп разбора был разный, много импровизации от преподов;
• Отсутствие домашки и промежуточных тестов. Хочешь делай - хочешь не делай. Всё на тебе. Дополнительно не проверяют. Это било по дисциплине и мотивации довольно сильно. При этом на других курсах в колледже обучение проходит гораздо серьёзнее, с промежуточными тестами и домашками;
• Занятия проходили однотипно: полчаса-час рассказывают тему, потом мы по примерам как обезьянки отрабатываем какую-то команду/запрос. Вроде это и помогает запоминать, но процесс однообразный, и широкий взгляд и понимание собственно принципов работы получается добиться только когда самостоятельно начинаешь делать большие проекты;
• Рам Кедем - приятный чел и высококлассный специалист, но слушать его невозможно. Убаюкивает за 15 минут, очень уж монотонно рассказывает. Я себя чувствовал будто первые месяцы в армии, когда просто вырубался на брифингах на иврите. На уроках он скорее показывает, как классно умеет в Питон, чем действительно преподаёт;
• На карантине учиться стало просто невозможно. А как раз начался Питон. Учителя не были подготовлены к преподаванию на удалёнке, им тяжело было внимание удерживать, как и учащимся. Дисциплина сильно упала, часть группы слилась. Тут даже соли амфетамина (таблетки против СДВГ) не помогали из-за того, что было очень скучно, да и беспорядочно всё организовано. В итоге, на карантине я чуть ли не фоном присутствовал на занятиях, не смотря на таблы и все старания. Хорошо хоть было достаточно свободного времени сделать требуемые проекта (но с ними не торопили и не особо требовали сдавать).

Из-за такого изменения в настрое с учёбой на карантине я сейчас, если честно, никакого удовлетворения от окончания курса не ощутил. Чувство будто просто заплатил за диплом и онлайн-лекции 12000 шекелей (хорошо хоть половина суммы из Пикадона - денег за армейскую службу, что не так обидно). По факту, за эту сумму можно было взять гораздо более толковые курсы на русском от Яндекса и SkillBox (вообще для себя я понял, что новые серьёзные вещи лучше учить на родном языке, дабы окончательно не истощить себя).

С другой стороны, я получил всё, что изначально хотел: диплом местного известого колледжа, скиллы по SQL, попрактиковал иврит (так-то вся работа на английском и русском, без учёбы совсем перестал ивритом пользоваться), завёл новые полезные контакты для нетворкинга, развил логику, получил представления о языках программирования и основах Big Data.

Тяжко немного понимать, что я безвозвратно отстаю от людей, которые уже годами профессионально занимаются экономическим анализом, особенно имеющих серьёзное математическое образование, но попробовать было интересно. В идеале, запереться бы в домике в горах на год и задротить математику, решать упражнения по Питону и SQL, но это всё развлечения не для эмигранта, которому нужно постоянно работать.

Так что теперь посмотрим на практике много ли даст этот диплом и остаток тех знаний, что отложился в голове, в плане поиска работы. Зато наконец-то можно снова расслабиться и начать жить. Осталось только получить диплом, который должны отправить по почте из-за карантина. А это, уже чувствую, станет очередным приключением.

Полезные ссылки по анализу данных:

• https://www.datacamp.com - хорошие онлайн-курсы на английском по аналитике данных (SQL, Python, R, Power BI, Tableau). Есть бесплатная база и затем несколько сотен более узкоспециализированных курсов за $20-30 в месяц;
• https://www.dataquest.io - ещё один неплохой набор онлайн-курсов для различных вариантов дата аналитики с бесплатным пробником и затем уже $30-40 за полные профкурсы;
• https://praktikum.yandex.ru - онлайн-курсы Яндекса на русском;
• https://skillbox.ru - тоже хорошие курсы на русском;
• https://edabit.com - сборник небольших тренировочных упражнений по кодингу разного уровня для основных языков программирования (для аналитиков интересен Python);
• https://www.dofactory.com - хороший туториал по SQL;
• https://oracleplsql.ru - неплохой туториал по SQL на русском;
• https://www.w3schools.com - хороший туториал по SQL/Python;
• https://towardsdatascience.com/how-to-track-coronavirus-with-python-a5320b778c8e - статья о том, как можно самостоятельно сделать выкладку по статистике коронавируса. Да и вообще сайт хороший о трендах в Data Science;
• https://brilliant.org - проект, обучающий логике, математике, основам кодинга в интерактивной форме (дорого, 80 шекелей в месяц);
• https://opendata.cityofnewyork.us - открытая база данных муниципальной статистики Нью-Йорка. Можно играться с данными и самому строить таблицы;
• https://www.kaggle.com - простенькие базовые курсы по Python/SQL + люди выкладывают различные базы данных, с которыми можно потренироваться;
• https://www.amazon.com/Python-Analytics-Visualization-Phuong-Vo-T-H/dp/1788290097 - Топовая книга - учебник по дата анализу в Python;
• https://ods.ai - коммьюнити-платформа для специалистов в дата аналитике.