Аналитик данных плюс

Понравилась методика обучения - интерактивный учебник. Для меня это оказалось важно. Очень полезны вебинары с опытными преподавателями.

Инструкции для установки и настройке есть не для всех случаев. Возможно, мой случай был редкость)))

Если нет времени разбираться самим, я имею ввиду что и как изучать, то это идеальный вариант.

Мне понравилось всё (кроме темы про библиотеку dash наверное, но об этом расскажу в следующем абзаце). А если сеоьёзно, то мне действительно понравился курс. Уроки, проекты, которые мы выполняли, изучив определенный пласт теории. Не скажу, что было просто, если только в самом начале, но для меня, абсолютного гумманитария, это было только на руку. Мой мозг категоричеки отвергал Python первые недели. Но это поошло, и уже черезпару месяцев, я писала исследовательский проект и знала многие методы и функции наизусть. Был крутые уроки про Tableau, в целом всё что связано с визуализациями было очень увлекательно.
В конце курса и по его окончанию были крутые мастерские, то есть реальные проекты на реальных данных, которые можно потом положить в портфолио.

Не понравился один момент, и честно скажу, это было массово среди студентов нашего курса. Где-то в середине обучения мы перешли к изучению библиотеки dash, учились писать скрипты по расписанию. Это был полный провал. Очень сложно, для всех, задания конечно были легкие, нужно было, например, дописать одну строчку в 50ти строчный код, но этот код никто не понимал, потому что в теории это объяснялось очень поверхностно, да и невозможно наверно в рамках нескольких уроков изучить подобную тему. В общем мы негодавали.

Скажу так. У Вас должен быть настрой учиться. Вот у меня был и поэтому я кайфовала. Я впитывала информацию как губка, выполняла всё сама и в срок. Но к сожалению, или к счастью, время покажет, в конце обучения, я нашла себя немного в другом направлении, но курс всё же закончила и вполне бы могла работать аналитиком данных. А еще небольшой совет - не пренебрегайте доп материалами - вебинарами, ссылками на статьи, в них много полезного и без вех этих "плюшек" вряд ли станешь хороший специалистом, ведь это как бы задания со звёздочкой. Если у кого-то остались вопросы - пишите в личку, всё расскажу с удовольствием)

1. Обучение построено грамотно и с удобством для студентов!
2. Если возникали вопросы по обучению, всегда можно было обратиться к куратору или преподавателю, чтобы получить качественный ответ на свой вопрос!
3. Информации на платформе достаточно, чтобы выполнить поставленные задачи!

1. Недостатков для себя не нашел, ведь главное иметь мотивацию!

1. Если вы хотите поменять профессию или просто окунуться в аналитику, то этот курс 100% подойдет вам!
2. Главное не складывать руки, а в остальном все получится!

Заканчиваю третий модуль из четырех. По профилю - пресловутый "гуманитарий". Может, кому- то будет полезно.

1. В спринтах изложена актуальная, хорошо структурированная, снабженная практическими примерами информация. При этом все спринты в отличие от вузовского образования складываются в единую картину - от выгрузки из БД до визуализации результатов. 2. ЯП через тренажер и постоянное выполнение индивидуальных проектов реализует концепцию, в которой студент - не просто объект образования, а начинающий специалист, который с первого дня должен работать собственными руками. Иногда могут попадаться отличные код-ревьюеры, которые своими рекомендациями помогут расширить горизонт. 3. Если есть вопросы, всегда можно обратиться за помощью к преподавателям, сокурсникам, и они окажут помощь.

1. Есть сильные спринты (Python, бизнес-показатели, SQL), есть более слабые. Например, в спринте по Tableau можно утонуть в LOD-выражениях, но про верстку дашбордов там практически ничего нет. Спринт по matplotlib, seaborn и plotly довольно скомканный, и для получения более системной информации необходимо копаться в документации.

2. Видимо в связи с пандемией и госпрограммой "Цифровые профессии" народу в последние годы на DА много (в нашей когорте изначально было 60, после экватора - 25 чел.). Это мешает выдерживать индивидуальный подход к когортам, какую-то свою повестку в каждой из них. Был интересный формат общения с бадди (завершившие обучение и работающие в профессии люди), но его закрыли через месяц.

В итоге учиться ориентации на местности придется в основном самому.

1. DA - это темный лес, в котором ЯП ведет студентов по проторенной дорожке. Но чтобы ориентироваться в профессии, надо брать дополнительные курсы (активно прохожу разные на Степике), читать фолианты (пока могу порекомендовать У.Маккинни(Python и DA) , Б.Пасхавера (pandas), Р.Слипера(Tableau), Ч.Уилана(Статистика)). 2.Включение учебных проектов в портфолио - это примерно как показывать работодателю свои курсовые работы как свидетельство практического опыта.Без самостоятельных пет-проектов на реальных данных не обойтись. 3. "Войти в IT с нуля" реальнее тем, у кого есть релевантный опыт в индустрии (например, не один год считали на работе бизнес-метрики) плюс социальный капитал (профессиональные связи и репутация).

Вывод: курс стоит вложенных средств и затрачиваемых на обучение усилий.

тренажер, приближенные к реальности задачи, slack, python, pandas, sql

Я не думал, что мне настолько понравится писать код на питоне и  что-то запускать. Мне 33 года, думал, что мне уже поздно) У меня было 0 опыта в программировании. Не скажу, что все быстро, но получается. Времени требуется где-то часа 1,5 - 2 в день, наверно. Иногда только один тупняк занимает 2 часа)) Но на курсе тоже полностью все знания не дают, смотри ютуб, советуюсь с наставники с курса и у одногруппников. Много полезных ссылок сбрасывают, но тоже нужно время на изучение)

Некоторые темы давались сложнее. Особенно последний модуль по машинному обучению. Но если закладывать нужное время и терпение, то все можно изучить :)

Мне оч нравится их подход, платформа, то, как собран контент и команда сопровождения. Интересные ребята, у кого есть опыт в этой сфере и крутые достижения. Можно обсуждать свои вопросы и проекты, ну и спрашивать то, что непонятно по программе. 

Пытаюсь сам знания где-то применить (кроме курса). Собрал на 2 спринте скрипт, который по API данные с ютуба обрабатывает и выводит. Вообще кайф, ощущение победы 

Отличная база для начала обучения. Очень приятная платформа с уроками. Даются основы для смены профессии.

Есть дополнительные встречи с преподавателем. Мне не зашли, было тяжело и скучно смотреть

Очень важно иметь самодисциплину, потому что нагрузка сильная, но это того стоит.

Курс разбит на понятные модули и спринты, которые имеют свои мягкие и жёсткие дедлайны (попытка пустить обучение на самотёк будет провалена, а вы соответственно будете отчислены, всё серьёзно). Каждому блоку соответствует своя тема изучения разных инструментов, таких как Python, SQL, дашборды, анализ бизнес-показателей, основы машинного обучения и других. Материал в курсе информативный и объёмный, одновременно доходчиво структурирован и грамотно построен с логической стороны. Много времени посвящено практике, каждая тема в модуле предполагает работу в тренажёре с задачами. Команда Практикума всегда поддерживает. На курсе работают опытные преподаватели, которые делятся полезными материалами дополнительно к материалам курса.

Только то, что позади 10 месяцев обучения, а уже так не хочется заканчивать все это комьюнити.  Хочется продолжать общаться с наставниками, коллегами и даже друзьями из когорты, да вообще не хочется делать шаг назад от этой семьи под названием Яндекс.

Если вы боитесь или не уверены, что справитесь - выбросите эти сомнения из головы и просто попробуйте, вам понравится - однозначно. Можно пройти бесплатную часть перед приобретением полного курса, чтобы познакомиться с платформой и "потрогать" то, с чем предстоит работать!

Так же радует наличие карьерного трека, где команда профессионалов помогает правильно позиционировать себя на рынке, помогают с составлением резюме и тренируют тебя проходить технические собеседования. Желание учиться не пропадает даже в самые сложные темы, ну а команда Практикума и сокурсников также держат на плаву, что сдаваться не хочется!