что дает сертификат coursera
Лайфхак: как получить финансовую помощь от Coursera, edX и Udacity и учиться бесплатно
На Coursera размещено более 3000 курсов, и большинство можно прослушать бесплатно. А если вы хотите получить сертификат или освоить специализацию, придется оплачивать программу или покупать подписку. Но есть лайфхак — финансовую помощь от платформы. Разбираемся, какие варианты материальной поддержки предлагают Coursera, edX и Udacity и как правильно оформить заявку.
На Coursera размещено более 3000 курсов, и большинство можно прослушать бесплатно. А если вы хотите получить сертификат или освоить специализацию, придется оплачивать программу или покупать подписку. Но есть лайфхак — финансовую помощь от платформы. Разбираемся, какие варианты материальной поддержки предлагают Coursera, edX и Udacity и как правильно оформить заявку.
Содержание
Coursera
Но есть еще одна опция — получение финансовой помощи (Financial Aid). Coursera спонсирует учебу всем, кто не может позволить себе оплату курса или специализации. Студенту нужно отправить заявку и обосновать запрос, а компания рассмотрит обращение и примет решение в течение двух недель. Если просьбу одобрят, Coursera компенсирует стоимость курса — полностью или частично, причем авансом.
Но стоит учитывать, что она доступна не для всех программ. Coursera не спонсирует проекты с консультациями (Guided Projects), Degrees-специализации и профессиональные сертификации MasterTrack® Certificate. Но если на странице курса есть опция «Доступна финансовая помощь» (Financial Aid Available), то точно можно подавать заявку.
Как заполнить заявку на финансовую помощь
Заполнять форму можно только на десктопе — в мобильной версии опция недоступна. Для начала выберите курс, который хотите освоить. Если вы уже на него записались или начали проходить, отмените подписку и покиньте курс через форму Un-enroll.
На форумах некоторые отмечают, что подавали шаблонные заявки, неоднократно использовали один и тот же текст для разных курсов — и все равно получали финансовую помощь. Есть гипотеза, что данные проверяются автоматически, и система обращает внимание на количество слов, а не на смысл и содержание. Но все же лучше честно отвечать на вопросы и запрашивать материальную помощь, только если вы в ней действительно нуждаетесь.
В конце формы Coursera предложит рассмотреть вариант оплаты в кредит. Поставьте галочку в графе No и обязательно напишите краткую причину отказа. После этого отправляйте заявку.
Как долго ждать
Обычно заявление рассматривают в течение 15 дней, а о результатах сообщают письмом на e-mail. Если заявку одобрят, Coursera автоматически зарегистрирует вас на выбранный курс, а если запрос отклонят, платформа сообщит причину отказа. Статистики по проценту отказов нет, но, судя по отзывам, большинство заявок одобряют.
Тонкости
На момент подачи заявки вы не должны проходить курс, для которого запрашиваете финансовую помощь. Если вы используете бесплатный пробный период, дождитесь его завершения и только потом подавайте заявку, иначе ее сразу же отклонят. Также имейте в виду, что для обучения на специализации придется подавать заявления на каждый курс по отдельности, то есть 3-5 раз. Учитывайте, что Coursera финансирует только определенную программу, которую вы указываете в заявке. Бросить курс и бесплатно перейти на другой не получится.
Самые популярные курсы Coursera, на которые распространяется финансовая помощь
Большинство курсов на edX бесплатные, поэтому финансовая помощь нужна только для приобретения сертификата. И в некоторых случаях платформа готова дать скидку 90% на его приобретение. Стоит учесть, что финансовая помощь не распространяется на программы профессионального образования и отдельные магистерские программы. Проверить это просто: в описании курса в разделе «Цена» будет отсутствовать маркировка FREE.
В остальном схема получения помощи почти не отличается от процедуры на Coursera. Вы выбираете понравившийся курс, регистрируетесь на него в качестве слушателя и заполняете заявку на финансовую помощь. Если зарегистрироваться как слушатель возможности нет, значит, финансовая помощь для курса недоступна.
Как заполнить заявку
В форме заявки нужно выбрать из списка нужный курс, а также ввести информацию о годовом семейном доходе.
После этого необходимо написать развернутые ответы на три вопроса:
Каждый ответ должен содержать не менее 200–300 слов (1250 знаков).
Как долго ждать
edX принимает решение об оказании помощи за 2–4 дня. Если заявку примут, то на почту придет купон с кодом, который дает скидку 90% на приобретение сертификата. Об отрицательном решении вам тоже сообщат.
Тонкости
Для получения финансовой помощи на магистерских и бакалаврских программах, а также профессиональных сертификациях вам придется регистрироваться на каждый курс по отдельности и только после этого подавать заявку. Если вы записались на программу целиком, то скидочные купоны действовать не будут. Есть и ограничения: в течение года вы можете рассчитывать на финансовую помощь не более 5 раз.
Популярные курсы edX, на которые можно получить скидку 90%:
Udacity
Финансовой помощи на платформе нет, но у Udacity есть стипендиальные программы в партнерстве с такими компаниями, как Google, AWS, Accenture. Попасть на них можно несколько раз в год, пройдя отбор. Вы можете бесплатно пройти обучение на курсе и получить сертификат, а лучшие студенты смогут бесплатно поступить на Nanodegree-программу от Udacity и компании-партнера. Зарегистрироваться на отбор могут все, единственное ограничение — вам должно исполниться 18 лет.
Хотите сообщить важную новость? Пишите в Телеграм-бот.
А также подписывайтесь на наш Телеграм-канал.
Как я прошел 12 курсов и специализаций на «Курсере» и стал больше зарабатывать
Эффективный продакт-менеджер о своем пути
Этот текст написал читатель в Сообществе Т—Ж. Бережно отредактировано и оформлено по стандартам редакции.
Мне 32 года, почти 21 из них я живу в Германии.
Здесь я ходил в школу, здесь же закончил бакалавриат по классическому менеджменту. Сейчас я работаю менеджером проектов в одной из крупнейших в мире компаний-поставщиков ИТ-сервисов и консалтинговых услуг. До этого возглавлял ИТ-отдел в стартапе в сфере медицины и страхования. Там я успел получить сертификаты PSPO I и PSM I — золотой стандарт при работе по гибкому фреймворку Scrum.
Официально у меня в контракте написано Product Owner. На практике это означает, что я формирую видение продукта в зависимости от желаний заказчика, но также выполняю классические функции менеджера проектов. Определяю список задач, отвечаю за то, сколько нужно дней, чтобы его выполнить, собираю информацию от заказчика и предоставляю ему результаты работы команды, контролирую бюджет проекта.
Как победить выгорание
Почему «Курсера»
Я выбрал «Курсеру» из-за известных университетов, которые там представлены, в особенности из-за университетов Лиги плюща. Если ты видишь курс от Стэнфорда или университета Иллинойса, значит, его точно подготовили преподаватели этого университета. Для сравнения: на Udemy курс может выложить любой. Там я прошел курс, который записал неизвестный мне «антрепренер», выдумав красивое название: «Управление проектами и продуктами. Менеджер. Scrum Master». Он оказался бестолковым. Хотя там же найдутся и удачные примеры.
Освоив курсы, я повысил свой доход примерно на 30%. В Германии cегодня работает правило «без бумажки никуда». Чем больше у тебя сертификатов, тем лучше к тебе относится потенциальный работодатель и тем больше шансов в разговоре о повышении зарплаты. Во время интервью мне неоднократно говорили:
«Круто, что ты столько времени инвестируешь в самообразование, нам нравится набор твоих курсов».
Как устроены курсы на «Курсере»
Все курсы я прошел бесплатно. На «Курсере» можно запросить бесплатный сертификат, написав заявку с историей о том, что ты безработный. Как правило, достоверность письма никто не проверяет. Просто в течение двух недель прилетает автоматический доступ.
А вот полноценное высшее образование на «Курсере» стоит больших денег — около 20 тысяч евро. Я могу отдать эту сумму за MBA того же Иллинойса, но почему, к примеру, Высшая школа экономики требует 1 350 000 Р за магистратуру по Data Science, для меня непонятно.
Курсы и специализации, которые я прошел
За время локдауна я прошел три отдельных курса и три большие специализации, каждая из которых состоит из нескольких курсов. Строгий карантин в Германии начался раньше, чем в России, и продолжается до сих пор. Все закрыто, некуда пойти, нечего делать, поэтому большую часть онлайн-курсов я прошел за последний год. Еще несколько курсов я прошел за несколько лет до этого.
Операционный менеджмент: стратегия и управление качеством в цифровую эпоху
От кого: Gies College of Business, University of Illinois
Кому: общий курс, который будет полезен всем
Когда проходил: 2016
Сколько займет: 18 часов
Курс полностью посвящен роли операционного менеджмента и тому, как он связан с другими функциями бизнеса. Тут можно научиться схемам и методам принятия решений. Знания легко применить на всех уровнях, начиная от принятия стратегических решений в управлении и заканчивая тактическими решениями, например при выборе между заказом большего количества товара и более частыми заказами.
Операционный менеджмент: аналитика и совершенствование методов
От кого: Gies College of Business, University of Illinois
Кому: если нужно подтянуть все результаты сразу
Когда проходил: 2016
Сколько займет: 19 часов
Общий курс о том, как улучшить всевозможные показатели, оптимизировать процессы и применять аналитический подход в принятии решений. Начинается с базовых понятий операционного менеджмента и заканчивается подробным разбором самых важных инструментов.
Операционная аналитика
От кого: The Wharton School of the University of Pennsylvania
Кому: аналитика для начинающих
Когда проходил: 2016
Сколько займет: 10 часов
Курс по операционной аналитике сосредоточен на том, как можно использовать данные для построения выгодного соотношения спроса и предложения в бизнесе. Тут можно узнать, как моделировать будущие неопределенности спроса, как предсказать результаты выбора конкурентной политики и как выбрать оптимальное направление развития перед лицом риска.
Анализ потребительского поведения
От кого: The Wharton School of the University of Pennsylvania
Кому: если клиенты превыше всего
Когда проходил: 2016
Сколько займет: 12 часов
В этом курсе четыре ведущих преподавателя маркетинга Уортонской школы бизнеса предоставляют обзор ключевых областей клиентской аналитики: описательную, прогнозную, предписывающую аналитику и их применение в реальных деловых практиках, включая «Амазон», «Гугл», «Старбакс» и другие. Этот курс дает общий обзор области аналитики, чтобы вы могли принимать обоснованные бизнес-решения.
Социальные и экономические системы: модели и анализ
От кого: Stanford University
Кому: любителям социологии
Когда проходил: 2017
Сколько займет: 30 часов
Этот курс я проходил исключительно ради себя. Я немного увлекаюсь социологией, а здесь хорошо описывается поведение людей и инструменты, чтобы анализировать их взаимоотношения. В работе эти знания мне вряд ли пригодятся, а кому-нибудь еще он может оказаться важен.
Гибкая методология разработки на Джире
От кого: Atlassian
Кому: мастхэв, если работаете с «Джирой»
Когда проходил: 2019
Сколько займет: 14 часов
Сразу объясню название. Компания Atlassian создала золотой стандарт для инструментов по управлению проектами — «Джиру». Она появилась на рынке одной из первых, и 9 из 10 поставщиков софта пользуются ей. Курс от создателей «Джиры» объясняет, как лучше всего использовать этот продукт в гибком управлении проектами. Как настраивать и администрировать, вести проекты, применять разные фреймворки. Я считаю курс отличным, советую его всем, кто так или иначе связан с «Джирой».
Специализация «продакт-менеджер»
От кого: University of Virginia Darden School of Business
Кому: всем продакт-менеджерам
Когда проходил: 2019
Сколько займет: 5 месяцев
Эта специализация идеально описывает работу продакт-менеджера. Она состоит из пяти курсов. Есть раздел о том, как управлять сильной командой. Стоит отметить, что есть отдельный курс, посвященный построению гипотез, вокруг которых строится весь процесс разработки. То есть прежде всего ты создаешь гипотезу, анализируешь ее, прорабатываешь и только после этого переходишь к делу.
Дата-аналитика в подходе «Шесть сигм»
От кого: Universiteit van Amsterdam
Кому: математикам
Когда проходил: 2020
Сколько займет: 11 часов
Если бы не карантин, то, наверное, я бы не стал проходить этот курс. Подход «Шесть сигм» учит максимально эффективно достигать результата, используя в том числе статистические методы. Конкретно этот курс — сухая аналитическая математика для подсчета того, как быстро достигать желаемого. Советую только тем, кто разбирается в статистике и действительно любит математику. Я хотел иметь базовое представление о «Шести сигмах».
Непрерывная доставка & DevOps
От кого: University of Virginia Darden School of Business
Кому: если не хватает знаний о кодинге
Когда проходил: 2020
Сколько займет: 8 часов
Этот курс дает базовое представление о процессе деплоймента, то есть обо всех приключениях продукта от стадии «у разработчика на компьютере» до стадии «лежит готовым на сервере». Раньше можно было просто скопировать html-код, и страничка готова. Сейчас большинство веб-приложений — полноценные и очень сложные программы. Курс описывает, как быстро доносить код до конечного пользователя.
Специализация «Практики и принципы проектного менеджмента»
От кого: UC Irvine
Кому: людям, которые не связаны с ИТ
Когда проходил: 2020
Сколько займет: 5 месяцев
Эту специализацию я начал осваивать еще в 2016, а закончил только в 2020 году. Она состоит из трех курсов и одной большой проектной работы. Программа описывает, как устроен классический проектный менеджмент, объясняет, как составлять бюджет, как его планировать и как вести проект в целом.
Важно понимать, что этот курс заточен под золотой стандарт классического менеджмента — модель водопада. Она направляет команды решать задачи последовательно и строго по изначальному плану. По сравнению с гибкой моделью Agile «водопад» считается не то что устаревшим — скорее это подходит для таких традиционных сфер, как строительство, где план здания не должен отходить от изначального. В Agile ты не составляешь план на два года вперед, потому что к этому моменту твоего продукта уже может и вовсе не существовать.
Поэтому специализация по классическому менеджменту подойдет тем, кто работает в сфере строительства или авиации — в общем, тем, кто не связан с ИТ. Я не работаю в этой среде, но в конечном итоге потратил очень много времени на курс. На карантине просто решил добить, почему бы и нет. С другой стороны, эта специализация охватывает и такие аспекты, как построение и контроль бюджета проекта, что входит в мои обязанности.
Как управлять удаленной командой
От кого: GitLab
Кому: тем, кто не имеет опыта работы на удаленке
Когда проходил: 2020
Сколько займет: 11 часов
Это не университетский курс, его создала компания веб-сервиса GitLab. Название звучит актуально в разгар пандемии, но сам курс оказался для меня бесполезным. Возможно, он пригодится людям, которые никогда не работали удаленно и не могут справиться с налаживанием командных процессов вне офиса. Я работал на удаленке еще до карантина и ничего нового здесь не узнал.
Специализация «Agile-лидерство»
От кого: University of Colorado
Кому: руководителям проектов
Когда проходил: 2020
Сколько займет: 5 месяцев
Эту специализацию я «добил» 31 декабря прошлого года. Ее создала Оксана Троценко, которая много лет работает доцентом Колорадского университета. Специализация состоит из пяти курсов и описывает, как внедрять гибкий менеджмент с точки зрения лидера команды.
Здесь хорошо объясняется, как мотивировать людей, как вести команду к цели и не растерять работников по дороге, как предотвратить выгорание или, наоборот, состояние, когда люди настолько не напрягаются, что даже не могут больше работать.
Как проходить курсы, когда карантин закончится
На предыдущей работе я занимался курсами в рабочее время. У меня был настроен рабочий процесс, поэтому я спокойно мог выделить пару часов, да и работодатель это поощрял. На новой работе я еще вникаю в организационные вопросы, а в конце рабочего дня просто гудит голова.
Но сейчас я понимаю, что не смогу учиться и параллельно работать на полную ставку. При этом в Германии работодатель не может запретить сотруднику сократить количество часов. Если я в какой-то момент скажу, что хочу работать 20—30 часов в неделю вместо нынешних 40, то работодатель обязан будет пойти мне навстречу. Естественно, зарплата станет ниже, но я буду работать, сколько захочу, сочетая дела с образованием.
Любите учиться? Расскажите о курсах, которые вы прошли, и станьте героем нашего нового материала.
Образование. Рассказываем, как научиться новому, выбрать школу, вуз, курсы или стажировку
Опыт получения Data Science specialization на Coursera за 6 месяцев
В этом посте я бы хотел зафиксировать свои уже гаснущие воспоминания о получении «Data Science, a 9-course specialization by Johns Hopkins University on Coursera. Specialization Certificate», фокусируясь на организационной стороне вопроса. Т.е. я не буду рассуждать о том, насколько это престижный сертификат, какой преподаватель скучнее и достаточно ли знаний дается. На мой взгляд — это вопросы субъективные. Вместо «зачем», я расскажу о том «как»: в каком порядке и как проходить курсы, на что обращать внимание при сдаче тестов и курсовых, и что получается в результате.
Это платно
Данная специализация (везде по разному) состоит из 9 онлайн курсов + capstone project (дипломный проект). За каждый курс вы получаете сертификат, и он должен быть verified. Вы можете прослушать курс бесплатно и получить обычный сертификат, но такой не пойдет вам в зачет для специализации (signature track). Скорее всего, к signature track (список соответствия курсов специализации) удастся подцепить уже пройденный ранее платно курс, входящий в выбранную вами специализацию. Не слушать же его еще раз, правда? Но у меня таких не было.
Итого, стоимость специализации Data Science будет складываться из цены 9 verified курсов + capstone project. Причем цены в вашей валюте. Можно платить за каждый курс по мере необходимости (цена будет немного выше), но я застал момент, когда курс рубля уже упал, а цены еще не скорректировали — поэтому заплатил сразу за все 10800р. Да и меня оплата вперед больше мотивирует. Сейчас полный комплект курсов стоит 18600р (или 28200р, если оплачивать по одному). Советую брать пучком.
Докупать какие либо книги или сервисы (платный Azure и т.п.) в процессе получения этой специализации не предлагалось.
Из приятного: после оплаты к прохождению курса можно приступить в течение 2х лет. Если провалите — последующие попытки его пересдать бесплатны. А это значит, что если вы заплатили за курс, то не получить сертификат по нему вы сможете только если прекратите пытаться это сделать. А значит получение специализации становится вопросом скорее времени и желания.
В чем заключается верификация
1. Вас попросят набрать длинную фразу и сфотографироваться на web-камеру. Честно говоря, точно не помню, но возможно один раз потребуется отправить фото документа, удостоверяющего личность, с вашей фотокарточкой. Это делается также через web-cam. Для съемки используется flash плагин с рамочками. Никаких распознаваний образов на предмет попадания в рамку не происходит.
2. Отправляя результаты тестов или ссылки на отчеты вы будете каждый раз вводить эту фразу (видимо сверяется стиль печати) и фотографироваться на web-cam. Это часть submission process. Фотографии, видимо, потом бегло просматривают специально обученные обезьяны. И проделать вам это придется раз 50 минимум.
Вывод: вы можете смотреть видео где угодно, но результаты отправлять нужно на машине с hardware keyboard и web-cam. О чем вам будут напоминать все пол года. Если с фото не заладится, можно один раз за курс сделать submission без него (в деталях могу ошибаться).
Linux
Несмотря на то, что курсы специализации оттестированы авторами на Win и Mac, я проходил его на ноутбуке с Kubuntu 14-15 + Firefox. Все используемое в курсе ПО есть и для этой системы. Никакой необходимости запуска Windows для выполнения какой-либо операции у меня не возникло. Но это, конечно, не доказывает, что любой курс на coursera можно успешно пройти с linux машины.
Порядок прохождения курсов
В Data Science specialization есть 2 правила:
1. приступить к курсам с 2 по 9 можно только сдав 1й.
2. к capstone project можно приступить, только сдав предыдущие 9 курсов.
Каждый курс длится месяц (а точнее — 4 недели), capstone project — 2 месяца. После окончания курсы перезапускаются. Обычно курс начинается с 1 по 5 число — в понедельник/вторник.
Отсюда вывод: если вы оплатите специализацию числа 10-го, то все равно будете ждать до конца месяца, чтобы приступить к обучению. Кроме того, заканчивая текущие курсы обязательно следите за тем, когда откроется регистрация на следующие, и регистрируйтесь на них. Иначе рискуете получить 4 недели каникул.
Что касается порядка прохождения, оговорюсь, что я experienced developer, прочитал к тому моменту книжку по R и имел возможность учиться full time. Поэтому я брал несколько курсов за раз. Тем не менее (о чем ниже), считаю, что такую схему потянет и студент, занимающийся после работы/на выходных.
1. Как можно раньше берете курс №1 и проходите его часа за 4е. Ну максимум за 2 дня. Да, он такой простой + там одни тесты. Он не стоит месяца.
2. Тут же, чтобы не терять месяц вы успеете взять курсы №2 и №3. (т. е. 3 курса за 1й месяц).
3. Далее берите по два курса параллельно и, в итоге, наберете 9 пройденных курсов. (еще 3 месяца).
4. Делаете capstone (+2 месяца).
Как устроен курс
В течение курса вам может потребоваться сдать 1-4 теста и 1-2 курсовых работы. Сразу смотрите Syllabus (учебный план) — там написано, что от вас потребуется и главное — deadlines. Обычно, курс выглядит так:
1 неделя: видеоуроки + тест с дедлайном в конце недели
2 неделя: видеоуроки + тест и/или курсовой с дедлайном в конце недели
3 неделя: видеоуроки + тест и/или курсовой с дедлайном в конце недели
4 неделя: видеоуроки + тест
Обратите внимание, что на последней недели курсового быть не может (почему — ниже). А на первой он мне никогда не попадался.
Видео — гипотетически можно вообще не смотреть. Чтобы студент не все забыл, плеер иногда может вставать на паузу и давать вопрос на повторение. Эти ответы, с точки зрения сертификации, абсолютно ни на что не влияют. Если скачаете видео на ПК, то этого удовольствия, понятное дело, там не окажется.
Тесты в этой специализации не имеют таймера. (Часть вопросов потребует поработать в RStudio, так что сдача теста может затянуться надолго.) Обычно они состоят из 6-10 вопросов с 3-5 вариантами ответов. Дается 3, реже 2 (в capstone) попытки его сдать. В зачет идет максимальный набранный за попытку балл. Не бойтесь закрыть страницу с вопросами — попытка не будет засчитана, пока не пройдете submission process. Вопросы не меняются, список ответов может разбавляться свежими неправильными вариантами и тасоваться.
Обычно, тест проходится с первого раза. Если сложный — вы должны сразу попасть в 7-8 вопросов из 10, остальные сможете докрутить.
Мне не встречались некорректно поставленные вопросы или вопросы явно не имеющие правильного ответа среди предложенных. Если вы так считаете — скорее всего вы что-то недопоняли.
Тесты дадут 30-40% от course credit score. (Для получения сертификата нужно >70%)
Курсовой
Это может быть отчет или презентация на 5 страниц в RPubs/Github, ссылку на которую вы отправляете. Или проект на Github. Или web приложение на shinyapps.io. Редко вместо ссылки от вас будут просить приаттачить R файл.
Обычно курсовой один. Но однажды, если не ошибаюсь, было 2 маленьких.
У курсового есть 2 дедлайна — второй через неделю после первого. Поэтому курсового не бывает на 4 неделе. К первому дедлайну вы сдаете проект. Ко второму — проверяете 4 чужих, ставя им баллы в небольшой анкете. Иногда ставите оценку и себе. Оценкой за ваш курсовой будет среднее из выставленных вам оценок ваших однокурсников. Я подозреваю, что супервайзеры курса не смотрят на эти результаты, пока они не выбиваются из тренда. Т.е. в 99% случаев вас оценивают ваши сокурсники.
Отсюда вытекает жуткая головная боль. Задание (кстати, внимательно прочтите все требования к заданию) обычно поставлено туманно, и может быть выполнено различными способами с разной степенью усердия. И у вас всегда будет дилемма — сколько reasonable efforts приложить к его выполнению. Проблема в том, что вас будут судить «по себе». И если вы сделали меньше или не так, как ваш собрат, он вам оценку скорее сбавит. Помимо этого, требования могут быть вроде «презентация для вашего босса/не технического специалиста». Сколько в такой презентации должно быть воды, а сколько техники — всегда субъективное мнение.
Поэтому, важны 2 вещи — внимательно прочитайте пункты в анкете, по которым вы\вас будут оценивать. Я лично, не снижал оценку в случаях, если у меня нет для этого повода. Т.е. программа может работать криво, но если в анкете перечислены <запуск/наличие пользовательского ввода/ успешное предсказание хотя бы одного результата из 5>и конкретно вот это в программе есть, то у меня нет формального повода сбавить оценку в любом из этих пунктов. Свое общее фи вы сможете высказать в поле для развернутого комментария, а также впоследствии почитать комментарии о своей работе. Но они на оценку не влияют. В общем, не знаешь как — делай так, чтобы было невозможно придраться по оценочной анкете. В целом, я считаю, сокурсники имеют склонность завышать оценки.
Вторая вещь — есть места, которые трактуются двояко/трояко и пр. И это может привести к диаметрально противоположным результатам. Если у вас есть сомнения в чем-то — загляните на форум курса. Уверен, там уже будет холивар. Если нет — смело пишите свой результат и спрашивайте у супервайзера: «а так можно?». Вам скорее всего ответят, что можно и так, и сяк, и вообще — сколько людей, столько и мнений. Ссылку на это обсуждение с пометкой «мне так разрешили» прикладывайте к вашей работе. Таким образом вы избежите проблем, если ваше мнение разделяет меньшинство, а не большинство, и избавите проверяющего от сомнений.
Курсовой даст 60-70% финальной оценки. В общем, процент подобран так, что сдать курс без него невозможно.
Отдельно отмечу, что после каждого курса в сети остается куча репортов, проектов на github и пр. результатов жизнедеятельности студентов. Все это публично, и может быть нагуглено следующим потоком. Поэтому, такие материалы нужно за собой подтирать. Хотя, случаев плагиата мне не попадалось. Советую делать это слегка после получения сертификата, а не сразу после окончания курса — мало ли.
Штрафы (penalty)
За просрочку теста или курсового полагается штраф в % от набранной за них оценки. Не забывайте по окончанию дедлайна на сдачу курсового вернуться и проверить 4 чужие работы. Иначе получите за это штраф. И я на это попал, т.к. сдал курсовой за 2 недели до первого дедлайна и забыл о нем напрочь.
По тестам есть exception’ы — забудьте о них, уважаете дедлайн.
Certificate with distinction
Если наберете больше 90% от максимального course credit score, на выданном за курс сертификате будет пометка «with distinction».
А вот для capstone такого нет. Т.е. у вас будет 9 with distinction, а у кого-то все без отличия — вы получите одинаковый финальный сертификат за всю специализацию. По кр. мере визуально одинаковый. Если пройти по ссылке на такой сертификат, то там будут видны и 9 включенных в его программу.
Кстати, сертификаты появляются дня через 2-3 после окончания курса. Хотя, один раз задержка составила 1.5 недели, и публика начала безумствовать.
Swirl
Для некоторых курсов авторы позволяют выполнить дополнительные задания и получить за них баллы. Все задания заключаются в прохождении небольшого интерактивного обучения непосредственно в RStudio через пакет Swirl. Механику объяснять не буду — ничего сложного там нет. Уроки в Swirl доступны далеко не для каждого курса специализации. Обычно таких уроков с десяток, но практический смысл имеет прохождение любых 5 из них. Это потому, что за каждый дается +1 балл, и больше дополнительных 5 баллов за курс собрать таким образом не дают. Если вы не получили максимальный балл за тест, или не уверены, что ревьюверы по достоинству оценят ваш проект — сделайте себе гандикап — пройдите хотя бы 5 первых уроков. От провала оно вас вряд ли спасет, а вот склонить чашу весов в сторону сертификата с distinction может. Я, например, таким образом частично закрывал полученный по забывчивости штраф.
И еще раз о порядке прохождения курсов
После того, как я перемолол первый курс за 4 часа, и еще за неделю всё сдал по 2-м следующим (конечно, нужно было еще вернуться к ним и оценить чужие работы, но на это требуется не больше пол часа на 1 чужой проект, в зависимости от вашей сознательности) у меня осталось 2 свободных недели до начала следующих. (Не профукайте открытие регистрации на них). Эти 2 недели я потратил, соревнуясь на kaggle и немножко контрибутя код в VW. После чего возник вопрос: продолжить в таком темпе (2 курса за 1.5-3 недели + самообразование/kaggle) или взять 3 курса параллельно. Так вот я вам советую первое. А у тех, кто учится в свободное от работы время, наверное и вопроса такого не возникнет.
Проблема в том, что все курсы, которые вы берете разом, начинаются на одной и той же первой неделе месяца. И с большой вероятностью дедлайны по всем курсовым придутся на одну и ту же дату (2-3 неделя). Ну а с продвижением по signature track, курсы становятся тяжелее, а курсовые — более творческими. Плюс каждый последующий курс может немного опираться на знания, полученные из предыдущего курса. В общем, в какой-то момент вы не сможете эффективно между ними переключаться, и сдача курсовых начнет прижиматься к дедлайнам (а дедлайны все в один день). В общем — не смотря на то, что при обучении сразу на двух проектах у full time студента остается (по кр мере в начале пути) достаточно времени, брать три и более курсов за раз — не вариант, т.к. пиковая нагрузка на 2й-3й неделе вас вышибет. Вот если бы начало курсов можно было смещать на неделю-две, тогда да…
Capstone project
Минимум видео — информацию нужно собирать самому. Два курсовых — репорт с exploratory analysis и собственно web app на shinyaps.io.
Честно говоря, здесь я расстроился. Capstone один на всех. Т.е. это не дипломный в ВУЗе, тему которого можно выбрать. Он был один, и мне с ним не повезло — это был Natural Language Processing.
Организаторы на курсовой выбирают область, с которой студент не знаком (т.е. в процессе курса она не освещалась). Т.о. у студента есть шанс показать real data science — изучение незнакомой предметной области и т.д. Но я с NLP уже сталкивался и, честно говоря, наелся. Это очень большая и глубокая область — ее отдельно можно годами изучать. Кроме того, она очень далека от моих научных интересов. Курсы по NLP есть на самой coursera. И, видимо, предполагалось, что студент будет опираться на них.
Кроме того, накладываемые постановкой задачи ограничения на RAM и скорость работы алгоритма (облако в shinyapps) с одной стороны заставляют сильно адаптировать его к облаку, с другой стороны этот инжинерный подвиг ничего не даст, т. к. затачиваться нужно под реалии mobile devices. Ну не пишутся такие вещи на R. И не будет моя работа даже теоретически переносится в реал, без еще одного перетряхивания модели. Ведь там вся соль здачи не в том, как напридумать крутой prediction model, а в том, как заставить его сносно работать на медленном железе и не сожрать при этом памяти, больше чем программа, к которой он прикручен.
А когда я понял, что сертификата с отличием за capstone не бывает, я, впервые за специализацию, решил сфилонить. Получил, грубо говоря, 4
4+ за проекты и успешно дождался дембеля.
Заметьте, участие в capstone требует завершения 9 курсов. Т.о. у вас параллельно с capstone ничего быть не может, и времени на изучение новой предметной области должно хватить.
Неизвестно, как часто меняются задания capstone project. Скорее всего, оно не менялось никогда — в гугле попадаются репорты на эту же тему оставшиеся от студентов предыдущих запусков capstone project. Кстати, не забывайте удалять свои.
Результат
Результатом обучения является запись в БД сертификатов coursera и URL, чтобы на эту запись полюбоваться. И кнопочка, автоматически прописывающая ее вам в linkedin профиль.
Статья составлена по воспоминаниям и в мелких деталях, особенно с течением времени, может отличаться от вашего опыта.