我最早接触dataguru是在大约2年多前，那时我学校毕业已经好几年了，一直从事传统金融行业系统的开发工作，外面互联网企业的行情一浪高过一浪，难得我还能耐得住寂寞。

时间长了，总觉得工作的内容有些与市场脱节的厉害，虽然公司也有组织一些培训，但多数仍然是传统软件工业的范畴，虽然工作中用得上，但没什么太大意思。市场上有的一些培训，面授的课程比较贵，而且还有被忽悠的可能；网络课程的话，质量良莠不齐，即使有一些比较优质的课程，也都是基础课部分，略微高级的内容都是收费的，虽然收费比面授是便宜了很多，但也还是挺贵的。于是在这个时候见到了炼数成金（dataguru），那应该是在2013年秋冬左右的时候。

那时的dataguru还没有现在的课程数量多，也没有第一节试听，也没有现在很多的优惠折扣，免费听课卡之类的也很少，课程的分类大概是有R、SAS、Oracle、Hadoop、NoSQL这些。促使我报第一门课的动力是它有itpub的背景，而且收费也确实不贵。

说到收费，必须浓墨重彩的说一下dataguru的逆向收费制度，这个制度一直坚持到现在仍然没有变。每门课的学费分固定和浮动两部分，固定学费100元必须要交，浮动的部分一般是300元，如果学习成绩好，那么浮动的部分可以全部返还。也就是说，最便宜可以100元就学一门课，即使学习成绩没及格，也最多就收400元，相对市面上收费的网络授课，也算是便宜的了。

这个收费制度实在是太有意思了，如果把课程作为一个产品来看的话，这个制度应该是个杀手级的特性。它的确激励了一些学员努力学习，在完成作业的过程中巩固所学的知识。反过来看，完成作业好的学员，老师基本从他身上是赚不到钱的，而补偿老师工作最多的恰恰是完成作业差的学员，有点马太效应的感觉。我不确定这个制度是否是首创，但是这确实是dataguru的一大招牌。如果给dataguru想一句广告词的话，我会写“让想学的学员以最低的成本学习”。

实际上，以我学过的dataguru课程做例子，全部金额返还通过率在15~30%，部分金额返还的比例相当少，大约不到5%，其他的都是0返还的学员。如果把课程看成生意的话，以下保守估计，假定一门400元的课有30个学员，全额返还通过率在25%，其余是0返还，那么，一门课上完，老师的收入是30×400-30×25%×300=9750，大约是1万元，如果这门课程一年开3期，那么老师的收入会有3万元，如果该老师还有其他课程的话，以上数字可能继续翻倍。以上假定dataguru平台不从中抽取中介费，我这么算不仅是要预测老师的收入，而是要去推测这是否是一个可以持续的商业模式，相信大家应该有自己的判断。

当然，最初选课的时候也不是一点担心也没有，万一老师为了收到学费把作业出的很难怎么办？相信不只是我有这么想过。以我后来学的课程内容来看，大部分的每周作业，应该是半天到一天就能做完，偶尔可能有例外。我是写作业比较认真，几乎每次的作业我都发到了博客上，所以耗时长了点，如果不纠结这些格式的话，有的作业2小时内就搞定了。当然，这是我的情况，基本我学的课程都是听过但没用过的主题，不同人的专业基础、知识构成有不同，仅供参考。做作业的过程有些像在学校里面的时候，赶每学期期末的大作业，只是作业量并没那么多，不确定这是不是dataguru团队刻意想营造的，不过这确实让我想起了在学校的时光。

再之后，陆续在dataguru学了3门课，全满分过拿了优异，还参加了一些公开课，还有一门没坚持下来。然后dataguru有了V等级，我是V2，进了精英群，也在群里面认识了一些志同道合的朋友。中间有过大约半年多的时间，身边事情太多，停学了，直到现在。现在，我又重新开始了，对一个有2年dataguru学龄的学员来说，只有V2是不是应该好好努力了？

说了很多dataguru的特色制度，也说说这里的课程和老师。以我学过的课程来看，多数情况下，课程的内容确实是有一些干货的，认真跟老师的脚步，确实是能学到一些实用的东西，课程质量平均都比较高。黄校长的课应该依旧是这里的招牌，讲的认真，作业量也控制的不错，中等偏上。课程的内容上，有一些高端的课程，也的确是言之有物，不过没有看过其他网络平台的课程 ，不便比较。这里老师的普遍水平应该也是挺不错的，不过现在老师越来越多了，学员的看法也越来越多，有说个别老师比较水的，也有说某些老师过于严格的，也有说老师发视频总是延迟的。万一真的碰到这样的情况，认真和教务沟通，dataguru的教务还是很好沟通的。dataguru也在不断进步中，比如很久之前我在精英群里面提过助教制度和学员互批作业制度，其实这也不是我的原创，但是后来dataguru真的就引入了这些，很令我惊喜。

总之，dataguru还是性价比很高的网络培训，如果有一些课程的确是你感兴趣的主题，那么学一学绝对不会后悔。现在的dataguru相比最初的时候，已经好了很多，如果有一些地方能更一步改进，想必会更好。比如，我觉得有以下一些，

1. 老师经常有延迟发布视频的情况，经常发生在课程的第一期，这是很让人纠结的，一般来说，参加第一期的课程相对会和老师有比较好的互动，因为此时老师对自己的课程也需要一些反馈，和学员的沟通会比较积极；另一方面，老师也是正常人，也有个人生活，一周做一个视频可能实在时间太紧了，所以经常会有延迟发布视频的情况，3个月的课程有个别情况会拖到6个月。很多人提过这个问题，也提了很长时间，我也提过“老师准备好半数的视频之后再开课”之类，目前看来，dataguru目前似乎没有什么好的办法 ，而我还是希望他能够解决。
2. 课程结构上，缺乏系列课程，比如，从入门，到熟练，到精通，把一个主题讲透，更多的是某门课对某个专题讲，讲的深浅就看老师个人的规划了。dataguru明显已经感觉到了这块的不足，现在推出“专业”这个概念，把专业内的课程分为初级、中级、高级，也有一些很少的课程推出了上下两部，建议学后者的学员先学前一门课。但是，“专业”内课程仍然感觉比较割裂，希望这一块可以进一步加强，推出学习路线图这类的功能。
3. 课程结构设置上，dataguru仍然采用限定死一周一课的方式。但这个默认设置实际上是值得推敲的，比如，某个学员（比如我）是有短期项目的，不能确定下个月，或者下下个月是否有短期加急项目，而dataguru的课程（除去公开课和部分短课）一般都在3个月以上，很可能导致这样的学员无法正常完成课程。如果dataguru的课程可以在学员学完一节课提交作业之后，自动进入下一节课，那么对学员来说，在时间上就显得可控的多，当然，总的时间上仍然可以限制。当然这会导致不是所有的学员的作业都步调一致，老师改作业会有一些麻烦。我不确定这种情况是否可以克服，但我觉得这样的改进对学员，以及dataguru的长远发展来说，都是有益的，值得尝试。

最后，我真的觉得dataguru是一个值得参与的网络课程平台，过去是，现在是，将来也将会是。她在成长，她即使现在有些微的不足，但是我们看着她变得越来越好，我们还可以期待她变得更好，一直好到你挑不出刺来。我很喜欢这里。

此文写给炼数成金4周年，感谢你教会我的，感谢这个优秀的平台，感谢这里遇到的每一个人，生日快乐 to dataguru！