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

Достоинства: Я из приверженцев старого мнения - ~Учебное заведение должно научить учиться~.Поэтому я не разделяю мнение о том, что в данном курсе "дали мало знаний", "какие-то темы неполные", "поверхностное прохождение".Я пришла на курсы с нуля, мое образование и рядом не стояло с техническими специальностями. Не скрою, что было тяжело, но курс построен в стиле "френдли", поэтому я действительно знала куда и по какому вопросу можно обратиться. ----> После окончания я получила представление о новой профессии, знаю четко, что именно мне нужно подтянуть для поиска работы. То есть, я получила достаточно базовых знаний, которые помогли мне сложить своеобразный образ профессии. Меня научили думать по-новому и научили учиться в сфере IT.

Недостатки: Раздел о Численных методах действительно сыро составлен. Я за то, чтобы мотивировать студентов проводить дополнительные ресерчи, так лучше закрепляется материал. Но данный раздел слишком уж грубо заставляет лезть в доп материалы.

Комментарий: Если вы не гений и не человек с техническим образованием, будьте готовы к большой работе над собой. Формировать новый, технический, тип мышления тяжело, но зато открывает новые горизонты! Всем удачи.

Достоинства: Много практики, хорошая база, быстрая работа всех преподователей

Комментарий: Подходит для всех, кто хоть немного умеет программировать и хочет прокачать свой DS

Достоинства: Мои ожидания курс удовлетворил, я увереннее работаю с питоном получил обзор и возможные применения различных ML моделей, лучше понимаю развитие отрасли. Опыт программирования был (C, C++, Matlab). Понравилось работа преподавателей, всегда полноценные, качественные отзывы с множеством ссылок. Курс предполагает достаточно много самостоятельного изучения, на основе преподанного материала. Но не думаю, что это недостаток. Понравилось много случаев применения различных моделей. 

Недостатки: Я особо не отмечу таковых. Да, немного затянут модуль SQL, из-за перехода в группу ниже (болезни, командировки, праздники)) теряются выполненные задания на платформе, преподаватель правда направляет их файлами + меняется немного программа и предыдущие уроки бывают не актуальными. 

Комментарий: Важно, что курс начинается с базы по питону и дает представление и применение основных моделей. Сильно углубленного погружения ожидать не стоит, достаточно находить / разбираться самому.

Достоинства: В целом, удобно, что ты в тренажере пишешь маленькие задания ручками, тем самым лучше закрепляешь материал. Иногда попадаются интересные наставники, которые хорошо выстраивают взаимодействие, также есть мастерские, где +- уже задачи, где можно подумать.Также есть карьерный трек, где вроде бы помогают с трудоустройством.

Недостатки: Минусов много, давайте по порядку.1. Очень скудная теория, по сути рассказывают, как вызвать метод в python и все, в теорию вообще не вникают, а это важно для работы, для дальнейшего образовательного роста.2. По итогу, куча практики, где просто нужно сделать анализ данных, нарисовать графики, вызвать catboost и задача решена. В продакшене конечно же не так, и построение ML-моделей занимает меньшую часть времени.3. На работе же нужно уметь делать микросервисы, где ты разворачиваешь свои ML-решения. К сожалению, на этом курсе ничего об этом не было. Да, есть курсы, где это дают.4. Выпускной проект представляет из себя обычное задание, которое решается вызовом катбуста из коробки. Я потратил два вечера на это задание, а ведь это выпускной проект.Больше написать не могу, ограничение на буквы)

Комментарий: 1. Изучите другие варианты, здесь не учат быть data scientist'ом. Максимум Дата аналитиком, и то в узком плане, так как придется самостоятельно потом осваивать нужные компетенции помимо python и sql.

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.