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: Внимание и поддержка кураторов, удобная платформа, возможность задавать вопросы и получать помощь.

Недостатки: Тренажеры требовательны к мелочам, приходится подгонять ответ, в целом все хорошо. Жалко, что Пачку заменили на Яндекс месенджер.

Комментарий: Это тяжело и требует много времени, но есть много возможностей взять паузу и подтянуть хвосты, чем дальше тем сложнее. Много практики и хорошие тренажеры.

Достоинства: Навыки опережают рынок, то что учили тогда, только сейчас становитсяmust have.

Недостатки: Маловато практики, и хотелось бы больше лекций, в этом плане поприятнее курс Карпова.

Достоинства: Много интересной практики тесно связанной с теорией, на вебинарах подробно разбирали дополнительные лабы. Был очень сильный наставник Антон Нилов, какой не просто хорошо объяснял, но и подстегивал интерес студентов

Недостатки: постоянно вносили правки в тренажер, так как что-то устарело

Комментарий: Требуются хотя бы базовый опыт разработки и администрирования, придется очень быстро въезжать в огромное количество инструментов для пентеста

Достоинства: Программа изложенная четко, по этапно. Понравился куратор, который всегда мог подсказать, помочь с дедлайнами (у меня с ними всегда было туго). Вебинары, на которых наставник всегда отвечал на вопросы.

Комментарий: Если вы человек с нулевыми знаниями по джаве, возможно будет тяжело и времени будет не хватать. Но важно понимать, что программа в курсе изложена по этапно в четкой последовательности, что дает возможность изучать все по порядку не скача с ветки на ветку.