Udemy — можно ли чему-то научиться бесплатно?

ivan 2 комментария

Если кратко: шансов у вас очень мало, проходите мимо.

Есть у меня в городе один магазин, который я ласково называю «грязи». На самом деле он называется Grazie. Udemy напоминает мне его своей ценовой политикой, там пока не увидишь скидку в 90% не стоит ничего покупать. Разница только в том, что в магазине обувь в целом чуть лучше рынка, а Udemy часто демонстрирует дно.

Основная проблема платформы — низкий порог входа, прям вообще низкий. Udemy готова продавать любого автора, отвечающего минимальным требованиям качества. Любой может зайти и опубликовать свой курс. Любой. Любой, кто думает, что сможет легко заработать денег. Если там можно про продавать курсы по $100 и на некоторых курсах можно наблюдать тысячи зачисленных, очевидно становится, что заработать $100’000 можно с небольшими усилиями. Записать кое-как звук со слайдами — небольшая техническая проблема. (далее…)

Всемирный DevOps

ivan Leave a comment

Картинка из свежего курса по DevOps.

С одной стороны авторы хотели визуально охватить весь мир, чтобы показать как всё глобально, но менеджеры находятся где-то в Германии, а разработчики — где-то в Индии.

OpenSAP или чему можно учиться бесплатно в мире SAP

ivan Leave a comment

В мире SAP эта платформа MOOC хорошо известна, такой узкопрофильный аналог Coursera. Как они сейчас пишут на своём баннере: «5 millions course enrollments». Это если сложить все курсы, можно проверить, но это тема другого разговора.

Например: из недавнего был очень хороший курс Building Apps with the ABAP RESTful Application Programming Model. 25000 зачисленных это много, средний курс на платформе собирает примерно 5000-10000 зачисленных. Это в целом немного, а если с Coursera сравнивать — то эти цифры унизительно малы, впрочем миллионы регистраций на Coursera есть на курсах широкой специализации (типа Python), а тут у нас язык даже не из первой двадцатки TIOBE. В этом рейтинге ABAP сейчас находится на 35-ом месте с долей 0.35%. Совпадение чисел — действительно совпадение.

Кстати, давайте посчитаем если у Python 11,03% против 0,35% у ABAP, то это означает 30-кратную разницу. Значит 25000 регистраций ABAP сравнимо было бы с 750`000 регистраций у Python. Очень достойный результат.

Большое отличие платформы OpenSAP — курсы полностью бесплатные только в момент запуска. По завершении курса бесплатная карета превращается в бесплатную тыкву, примерно такую же как Аудит у Coursera. То есть: нет тестов и сертификата, можно только «смотреть видосики в интернете».

Для меня режим «аудит» не подходит, так как отсутствие кнута(тестов) и пряника(сертификата) существенно снижает мотивацию и концентрацию на материале.

Есть один интересный курс на Writing Testable Code for ABAP, я его пропустил в своё время. А за реактивацию (превращение тыквы обратно в карету) они обычно просят $59, с редкой 50% скидкой по праздникам.  В прошлом году в честь сами-знаете-чего-когда-все-стали-сидеть-дома OpenSAP открывали обратно за бесплатно многие свежие курсы, но этот конкретный курс под акцию не попал.

Если вам жалко столько денег, то есть метод получить один курс бесплатно на выбор.

Для этого надо пройти курс SAP’s Integrated Intelligent Suite, вполне годный обзорный курс. Этот курс надо завершить и запостить об этом запись в твиттере с правильными хештегами. Для этого даже завёл себе аккаунт в твиттере: я способен и на такие непотребства, если это сэкономит мне целых $59. И вот примерно через месяц пришло письмо счастья с кодом для реактивации, который я знаю куда применить.

Следите за обновлениями на OpenSAP, ловите интересные курсы, пока они бесплатные.

Например: буквально завтра уже запускается курс Efficient DevOps with SAP. Налетай!

Краткое содержание:

  • Week 1: Introduction to DevOps
  • Week 2: CI/CD with ABAP (On-Premise)
  • Week 3: Delivery of Cloud Applications
  • Week 4: Hybrid Change and Test Management
  • Week 5: Operation of Your Solution and Summary
  • Week 6: Final Exam

The Social Dilemma и Google-Яндекс

ivan Leave a comment

Посмотрите сабж, если не видели.

И раньше в этом маленьком уютном бложике не было рекламных баннеров (Яндекса и Google) ни сверху, сбоку, ни снизу. Может даже не сколько из-за альтруистических мотивов и любви к вам, мои дорогие, а сколько из-за веры в то, что больше 10 долларов в год на вас всё равно не заработаешь.

Если мы с вами получаем что-то бесплатно, то как известно, товаром являемся мы с вами.

В этом же бложике для того чтобы убедиться, что меня читают, были установлены до недавнего времени счётчики Яндекса и Google.

Но вот какой информации я их лишил — раньше они знали, сколько посетителей приходит от конкурирующих поисковиков. Знали и все детали вашего поведения на сайте — быстро ли вы уходили с сайта, смотрели ли вглубь, на каких фрагментах вы останавливались особенно, какие блоки вы выделяли мышью. Уйма информации.

Теперь они этого не знают, ну и не знаю этого и я. Поэтому оставляйте комментарии, пишите мне.

Счётчики-то я убрал, однако в поисковых системах по-прежнему числюсь. Они по-прежнему будут меня индексировать и показывать меня в результатах вашего поиска. Они знают, как часто показывают вам меня и с каким нетерпением вы кликаете по ссылке на мою статью.

И вот интересный вопрос: если я убрал счётчики Яндекс-Метрики и Google-Аналитики, то повлияет ли это на посещаемость, если 95% посещений на этот обеспечиваются поисковыми запросами в Яндекс и Гугл в долях примерно 50 на 50. Может я стреляю себе в ногу…?

Let’s dive into Data science

ivan Leave a comment

How would you define a data scientist and data science?

Data science is what data scientists do. That’s what smart guys say.

«Data» because this is all about data, obviously. And «Science» beacause it is an open field and no fixed objective. We have to make assumptions and refute them. We do the guess-work and and try to back them up with evidence.

Yeah science bitch! (c) Jesse Pinkman

On the contrary, programming is mostly crafting than science. Because often programmer have objective in mind. Also he have tools and sequence of steps to obtain that objective.

What industry are you passionate about and would like to pursue a data science career in?

I’m a developer in ERP software for 15 years. I like accounting, linked documents — it’s perpetual blood flow of any company. Non-finance operations are often finance, because they are somehow affect final profit/loss. How and why? I hope Data Science will give me some insights on that subject.

What are the ten main components of a report that would be delivered at the end of a data science project?

 

  • At first, cover page is ultimate face of your work. Prepare your costume before performing. It should not confuse anybody.
  • Table of content — for easy navigation.
  • Abstract or summary — quick overview of document in three paragraphs.
  • Introduction — like setup in comedy, introduces cast and scene.
  • Literature overview — you are not first who dig around, reader may be interested in your story in context of the other stories. You-name-it-verse. Sure, your report will give new insights, not described before.
  • Methodology — as always Sherlock Holms did: you shoud explain to DrWatson what data you paid attention to and what method you applied to. Deduction is not the only method for you.
  • Results — like punch-line in comedy, your reader should catch your joke here.
  • Discussion — you must be prepared, that not all readers will be impressed by your story in a flash. You should answer them in advance.
  • Conclusion — story never ends, nice section to place cliffhanger.
  • Acknowledgements — this section helps to place list of people you are grateful. It will be useful when you receive an award for this work.
  • References — the same as in the previous paragraph, but for documents.
  • Appendices — bonus section, storage for materials, referenced from body of your report. Please do not include here jokes that didn’t work.

 

What is Data Science?