Отзывы о курсе «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикум

Достоинства: Удобная платформа для обучения. Интересно проходить как теорию так и практические занятия.

Достоинства: Понятная и обширная программа обучения. Соотносится с магистрским образованием (Сам магистр по направлению "Разработка интеллектуальных систем").

Недостатки: Не все задания можно пройти с телефона\планшета, но общему обучению не мешает

Комментарий: Учёба активная, программа плотная, практики много. Времени как правило не так много.

Достоинства: Курс обеспечивает глубокое понимание области. Структурированный текстовый материал удобен для восприятия. Много практики по Python для закрепления знаний. Проекты основаны на реальных бизнес-задачах. Есть кураторы, наставники и круглосуточная техподдержка. Доступ к материалам навсегда, дополнительные материалы для собеседований и помощь в трудоустройстве. Свобода творчества и полезные ссылки для углубления. Возможность обучать нейросети на удалённом сервере. Хороший баланс между теорией и практикой.

Недостатки: Курс даёт общее представление, но не глубокое погружение. Теория, особенно математика, изложена поверхностно и требует базовых знаний высшей математики. В конце курса ощущается перегруз из-за сжатых сроков и быстрого прохождения тем. Машинное обучение для текстов и компьютерное зрение освещены поверхностно. Отсутствие задач разного уровня сложности может быть минусом для продвинутых студентов. Проблемы с производительностью платформы и придирчивая проверка заданий в Jupyter Notebook также снижают удобство обучения.

Комментарий: Курс однозначно ориентирован на практическое применение знаний, но для успешного прохождения нужно быть готовым к жестким дедлайнам и большому количеству времени на учёбу. Придётся много заниматься самообразованием после курса, так как он даёт только основу. Он хорош для начинающих, но требует дисциплины, базового знания Python и математики, а также готовности читать на английском. Несмотря на некоторые недостатки в организации, общий вывод — курс хороший, он структурирует знания и предоставляет необходимую базу, но для глубокого погружения в профессию нужны самостоятельные усилия.

Достоинства: Очень много практики по Python. Этой практики достаточно для закрепления полученных знаний.

Недостатки: Под конец курса очень много информации структурировано в неприлично малое количество часов

Комментарий: Для понимания теории с курсов необходимы знания высшей математики

Достоинства: Общее понимание дают, объясняется просто и наглядно

Недостатки: Хотелось бы более глубокого погружения в тему, но это скорее не упрёк, за такое время сложно погрузится глубоко, особенно если с нуля, а курс рассчитан на тех кто с нуля в том числе, так что это скорее констатация что он не совершенен, а совершенного достичь скорее невозможно)

Комментарий: Придётся много заниматься самообразованием после курса, на курсе только основа, а профессия слишком обширная.

Достоинства: Достаточно много блоков проходят. Есть самостоятельные проекты, которые отдаешь на проверку и тебе отправляют его на доработку, чтобы привести его в достойный вид. Тут здорово

Недостатки: Мало уделено внимания каким-то конкретным блокам, как будто я только первую главу большого учебника прочитал. Но они, наверное, и не могут охватить все. Курс бы 4 года длился, а не 8 месяцев. Но базу они дают хорошую, которую уже можно дальше наращивать.

Комментарий: Не скажу, что будет легко людям без базы по программированию. Да, такие люди тоже проходят курс, но даётся им это, конечно, сложнее. Поэтому, нужно семь раз оценить свои силы. На курсе жёсткие дедлайны, но если какие-то форс-мажоры и к дедлайну не успеваешь, то у них есть переход в следующую группу, у которой дедлайны позже (так можно переходить 3-4). Сам я так переходил 2 раза. Всякое бывает. На сколько я знаю, сейчас у них обновился курс и вроде как увеличили время обучения и снизилась нагрузка, поэтому уж сами смотритеНо совмещать и с учебой, и с работой получается

Достоинства: Возможность самостоятельно изучить весь крус и главное в процессе изучения получить знания, которые понадобятся в классическом машинном обучении. Наличие дедлайнов. Многие могут не согласиться, но это именно то, что тебя заставляет учиться, не откладывать на завтрашний день. Если же не уложился дедлайн, есть возможность перевестись (разрешается 3 раза) в другую группу и продолжить обучение, там где возникли проблемы.

Недостатки: Остается "послевкусие" после некоторых спринтов. Есть ощущение, что материал требует доработки, особенно в материалах о LLM (CV и NLP).

Комментарий: Для легкого старта и сохранения нервных клеток лучше иметь знания в базовом питоне и линале. Самый трудны модуль - Статистический анализ данных, лучше быть готовым к нему заранее

Достоинства: Понравился формат обучения, ты самостоятельно проходишь все уроки в удобное для тебя время, но при этом конечно есть ограничения в виде 1-3 недель, в зависимости от темы. Но если ты быстрее отведенного времени проходишь, то будешь ждать открытия следующей темы по расписанию, раньше начать не получится (но наверно по-другому никак, потому что всё должно быть централизовано, и вебинары проводят по темам раз в неделю примерно). Всегда можно обратиться к куратору или в чат с наставниками, которые помогут решить проблему и ответить на вопросы. Также присылают много дополнительного материала для изучения по желанию.

Недостатки: Сначала темы разобраны очень хорошо и подробно, а под конец курса уже как будто по верхам, хотелось бы чуть более ясного объяснения. Ещё мне кажется, что если не было никакого опыта с языками программирования и знаний высшей математики, то будет намного сложнее. Да, вроде объясняют понятно, но, если бы я не изучала это всё ранее, то было бы тяжелее в разы. То есть основному обучению надо уделять достаточно много времени, плюс как-то и дополнительные материалы полезно изучать, и вебинары смотреть.

Комментарий: Такой формат подходит тем, кто готов уделять достаточно много времени обучению, любит самостоятельно в удобном ему темпе проходить темы, дисциплинирован. Хотя можно три раза перейти в поток ниже, если не будете успевать проходить темы и сдавать проекты. Программа в целом наполненная, уроки сделаны интересно, проекты тоже. Насчет пригодности всего, это уже можно будет оценить только в будущем с опытом.