Курсы по Data Science

Окончил обучение по Профессии Data Scientist PRO
Что можно сказать... Сейчас похожу курс Machine Learning Advanced))
Действительно очень интересно рассказывают. Самое приятное - что я могу применять эти навыки в реальной работе. Хотя мне кое-чего и не хватило по правде говоря... Речь идет про текстовые версии уроков. Иногда их очень не хватает. Так что лучше писать конспекты сразу, чтобы при необходимости была возможность быстро освежить свои знания, не пересматривая все видео)

Я купил курс по Data Science на 8 месяцев в сентябре 2023 года. Очень хороший курс, который помогает понять основы машинного обучения. Теория расписана подробно, проекты интересные. Видно, что ревьюеры подходят к проверке работ отвечтвенно, их комментари помогают довести проект до идеала. Обучение идет 8 месяцев, есть 4 жестких дедлайна. Они на самом деле помгают быть в тонусе и не бросать обучение. Также есть возможность взять каникулы. Мне, как студенту, это очень важно перед сессией. Про работу ноутбука сказать ничего не могу, работаю в vs code. В случае возникновения трудностей в тренажере всегда можно обратиться к другим студентам практикума, преподавателям или в поддержку. Курс буду рекомендовать всем и уже рекомендую

Учусь на специалиста по DATA SCIENCE и мне всё нравится (или почти всё).
В ноябре 2023-го я поступил на яндекс практикум, по скидке во время чёрной пятницы. Немного пробежимся по плюсам и минусам:
Достоинства:
Вас научат базе, необходимой каждому дата сатанисту
Очень даже достойная команда сопровождения (Наставник, преподаватель, ревьюер, куратор и т.д.)
Теория в тренажёре понятная, интересно сделанная, но при этом основной упор идет на практику.
Огромный плюс, что каждый раздел завершается проектом и, чем дальше в лес, тем проекты интереснее и сложнее, а проверяют их практикующие специалисты.
Безусловно нельзя обойти стороной недостатки курса:
Теория слишком поверхностна, чтобы прямо слёту найти работу после выпуска, если не делать ничего дополнительно (оно и не мудрено, ведь 9 месяцев - это мало, чтобы стать хорошим спецом в любой области)
Так же нужно учесть, что вебинары ведёт наставник - тоже человек, а значит ему свойственны человеческие проблемы. Например, в моей когорте наставник постоянно то болеет, то еще по какой-то причине переносит занятия, да и сам он преподавать не умеет от слова совсем, постоянно отвлекается. В этом моменте мне не повезло, знаю - есть просто чудесные наставники с хорошим умением преподавать
В конце концов, если трезво оценивать продукт и на что ты соглашаешься - ставлю 5 звёзд, потому что плюсы в любом случае перевешивают минусы

Брал давно курс по Data Science. Только со временем после окончания, я понял что курс плохой и совершенно не стоит своих денег. Преподаватели не заинтересованы, проверяющие проверяют плохо, я до сих пор нахожу свои ошибки которые никто не заметил. Курс рассчитан просто на знакомство с профессией и базовым программированием, за это ты отвалишь больше 100к. Лучше попробуйте курсеру: дешевле, короче, насыщеннее и информативнее. Не берите популярные курсы, они рассчитаны на всех подряд

Прошёл обучение на данной образовательной платформе. В общем и целом, впечатление от обучения на 90% положительные. Хорошо преподнесён образовательный материал, который не исключает трудности во время прохождения. Работы проверяются в срок, есть обратная связь по которой вы всегда получите подсказку по заданию, если, конечно, возникнут трудности в период прохождения, и ответы на интересующие вас вопросы. После прохождения курса Data Scientist получил множество новых знаний в программирование, статистике, рекламных и бизнес моделях. В планах дальнейшее улучшение и развитие текущих навыков, полученных на платформе, для дальнейшего устройства на работу.

Работаю в IT сфере больше 10 лет. Достиг потолка в профессии и решил увеличить объем опыта, знаний и навыков в другой области и выбрал направление Data Science. Решил для начала пройти специальный тест на совместимость, зарегистрировался и не пожалел о выборе - курс прошел без затруднений и с большим интересом.
Подача учебного материала двигается от простого к сложному с разбиением на темы, не успеваешь устать, много практики. Кроме того, очень много нужно делать дополнительных задач по настройкам самостоятельно, здесь понадобится энтузиазм и упорство, прохождение программы пройдет быстрее у людей с опытом и техническими знаниями. Основную программу закончил, теперь осваиваю дополнительные материалы по профессиональным инструментам для повышения квалификации.

Меня зовут Осипов Петр. И это моя история. Открыв для себя мир обучения на Skillbox, я погрузился в увлекательное путешествие в сферу новых знаний и профессионального развития. В ноябре 2021 года я, будучи экономистом с опытом работы в Excel и 1C, решил изменить свою профессиональную траекторию и освоить область data science.
На курсах Skillbox я нашел все, что мне было необходимо для успешного обучения. От оперативного взаимодействия с кураторами, которые всегда были готовы помочь и ответить на вопросы, до качественных видеоматериалов, понятных и интересных домашних заданий.
Сейчас, благодаря курсам Skillbox, я работаю консультантом в ФНС России в области автоматизации сбора данных. Мой стек технологий значительно расширился, и я освоил новые инструменты, такие как SQL, Python, Power BI, что дало мне преимущество в профессиональном росте.
Skillbox — это не просто платформа для обучения, это источник вдохновения и возможность открыть для себя мир современных технологий. Я с удовольствием рекомендую Skillbox всем, кто стремится к постоянному развитию и успешной карьере в IT-сфере. Спасибо за качественное образование и новые горизонты!

Я проходил курс по Data Science, до этого курса вообще никогда не занимался кодированием, по итогу я научился писать сложный код, понял логику написания кода, работать со смежными областями кодинга, а также открыл для себя прелести stackoverflow, обучение проходит самым удобным для человека образом, никто не торопит, материалы изучаешь когда есть свободное вренмя, у сдачи результата нет жеткого графика, кураторы всегда отзывчивые и готовы указать на ошибки и неточности в коже, а также дают полезные ссылки на разные материалы. Также важным является то, что курс остается с тобой навсегда и у тебя есть возможность освежить знания, которые притупились, скажем airflow. Обучение мне понравилось, всем рекомендую, главное помнить, что просто отдав деньги за курс знаний не получить, его еще изучить надо

Мой отзыв о взаимодействии с платформой Скиллбокс
Добрый день!Свое знакомство с платформой я начла в феврале 2022 года, выбор пал на профессию «Data Science. PRO». Реклама обещала с нуля сделать из меня классного спецталиста, а что из этого получилось, читай дальше.
P.O.V. На момент начала обучения мне 25 лет, я родила ребенка 3 месяца назад, за плечами высшее образование – специалист таможенного дела и 3 года работы в этой сфере, планирую изменить свою жизнь в декрете.
Сразу скажу, что я по натуре своей гуманитарий, по крайней мере таковой меня считали школьные учителя, из-за чего весь упор в своей акадимической жизни я делала именно на эти дисциплины. Спойлер:  в процессе обучения выяснилось, что если бы я столько же сил вкладывала в технические дисциплины, то с такой же уверенностью называла бы сейчас себя технарём.
Давайте сначла расскажу о процессе обучения, а потом о том, что понравилось и что не очень (да, такое тоже есть).
После отправки заявки со мной связался менеджер, рассказал про курс и о возможных вариантах оплаты. Выбрала рассрочку, мне прислали ссылку на одобрение кредита и в общем-то всё. Да, это кредит, просто проценты вшиты в сумму якобы рассрочки. Т.е. видишь на сайте курс за 160 000 рублей, а кредит получаешь на 130 000 рублей, в итоге если платить будешь в течении всего срока, например 3-х лет, то все 160 и заплатишь, если быстрее, то есть шанс заплатить меньше. При этом при оплате всей суммы сразу действует скидка.
Я получила доступ к платформе и начла обучение. Оно устроено таким образом, что ты смотришь видео-уроки, а затем выполняешь задания. Профессия разбита на курсы, например математика, программирование и т.д., курсы на модули, модули на уроки. В конце каждого модуля предусмотрено задание, которое проверяет куратор и дает обратную связь. В конце основных курсов предусмотен «курсовой проект», у меня был потом еще итоговый проект, который защищащала онлайн перед экспертом. По результатам обучения приходит сертификат о прохождении курса.
Также есть центр карьеры, в разных курсах эта опция раскрыта в разной степени, есть полный пакет, есть частичный. У меня был полный, поэтому после окончания обучения подразумевалось, что меня за ручку доведут до трудоустройства.
Обчуение заняло у меня около 1.6 лет. Давайте теперь про плюсы и минусы.
Плюсы:
- Skillbox – это любовь. Меня невероятно вдохновлял подход к образованию без давления. Поддержка на каждом этапе, созданное комьюнити, а так же очень удобный интерфейс платформы. Показательно, что я потом также приобретала другие курсы и собираюсь приобрести ещё.
- Образование. Да, в результате прохождения курсов, я получила реальные знания, которые теперь могу применить на практике, а также портфолио и резюме. Я не имела ни малейшего понимания о том, кто такие датасайентисты, и чем аналитик отличается от инженера, а теперь я сама на это способна. Круто! Бонусом получила веру в свои силы, никогда не поздно чему-то научиться, важен системный подход и искреннее желание)
- Центр карьеры – это здорово. Тот факт, что ты не получил образование в стол, а есть люди, которые помогут тебе найти работу и будут сопровождать тебя на этом пути, дорогого стоит.
- Служба поддержки всегда работала быстро и чётко. Можно было обратиться с любым вопросом, который решался по мере возможности, но никогда не оставался без внимания.
Минусы:
- Куратор куратору рознь. Один из моих кураторов, как мне казалось, совсем не проверял задания и просто их принимал со словами «Всё отлично!», а если у меня возникали вопросы, то сама я порой находила ответы на них куда быстрее, чем он реагировал. При этом другой куратор на этапе проверки итоговой работы заставил меня (не в прямом смысле заставил, а мне пришлось) обратиться в службу поддержки, чтобы отстоять своё право на 15 слайдов в презентации, например. Оказался уж слишком дотошным.
- Огромное количество материалов. Я очень ответственный студент и стараюсь прочитать/выполнить буквально все задания по всем материалам. Скиллбокс ведет множество чатов в телеграмме, выпускает подкасты, проводит вебинары и я отчаянно пыталсь за всем этим успеть, при этом осваивая основной курс. Это, в конечном итоге, привело к выгоранию и ощущению, что я не справляюсь. Не пытайтесь требовать от себя больше, чем нужно, господа, не совершайте моих ошибок.
- Центр карьеры изменил политику работы в процессе моего обучения. Раньше студентам начинали подбирать вакансии после освоения 60% курса, а сейчас это происходит уже после окончания. Я построила свой трек обучения основываясь на старой политике и долго пыталась добиться хотя бы одной из положенных мне карьерный консультаций, но пока не освоила обучение до конца, этого так и не случилось. С этим тоже успела перегореть, когда со мной начали работать эксперты, амбиции и настрой сильно поубавились.
- Это не для всех. Мы с мужем начали изучать курсы почти одновременно. Он даже немного раньше. Брал «Разработчика игр на Unity», тоже далек от всей этой истории. В итоге забросил очень быстро, потому что совсем не сложилось с куратором и подача материала, по его словам, была просто ужасная, ролики на Youtube несли больше пользы. Тут важно отметить, что качество курсов может действительно отличаться, многое зависит от спикеров.
Ну а чем закончилось? Честно сказать, еще не закончилось) Центр карьеры предложил мне стажировку в одной из компаний в моём городе, я прошла собеседование и мы начинаем сотрудничество. Пока это только тестовое задание- испытательный срок, мы с компанией должны понять, насколько мы нравимся и нужны друг другу и если этот этап пройдёт хорошо, то следующим будет официальное трудоустройство.
Таким образом, Skillbox – это реальный рабочий классный инструмент, чтобы научиться чему-то новому или даже кардинально изменить свою жизнь, но нельзя забывать, что это не волшебная таблетка. Твой результат будет зависесть от того, насколько ты готов вкладываться в процесс обучения. При этом не забывайте про баланс, иначе может наступить выгорание... Рекомендую ли я Skillbox? Однозначно да! Онлайн-образование рушит стереотипы о том, что работать можно только по профессии, на которую отучился после школы, или о том, что ты гуманитарий/технарь. Главное желание, а Skillbox поможет с системой. Добра!

В школе я начала заниматься вскоре после того, как мой немецкий работодатель предложил мне сменить должность разработчика и уйти в новую очень небольшую команду Data Scientist. Мне нужно было в быстром темпе восполнять пробелы в статистике, Python и в общем основах ML. Я искала подобные курсы в англоязычном пространстве или в Германии. Цены, продолжительность, объем меня там совершенно не устраивали. Хоть я и потеряла возможность вернуть часть денег за обучение за счёт налогов, но выбор с пользу Skillbox был очевиден. И я ни разу не пожалела. Курсы построенны лаконично. Прекрасная поддержка курирующих преподавателей по вопросам в домашних заданиях. Тех поддержка супер. Я чувствовала не просто отношение как к очередному клиенту. Это всегда был очень уважительный, понимающий поддерживающий, персональный уровень. Но нужно понимать, что это обучение совсем не похоже на офлайн. Школа очень старается и организовывает чаты, дополнительные вебинары, приглашает на защиты работ, даже есть офлайн мероприятия в Москве. Но это совсем другое, чем учиться в университете. Здесь у меня были несколько другие ожидания, приходилось перестраиваться и учиться учиться по новому. Все обучающие видео сделаны профессионально, домашние задания все имели смысл. Мне немного не хватило заданий по статистике в этой профессии, но нужно признать, что я ее и терпеть не могу, мне очень сложно даётся этот предмет. Нельзя рассчитывать на то, что тебе всё в рот положат, нужно понимать, что придётся учиться, разбираться много самому, задавать правильные вопросы, оранизовывать свой быт так, чтобы оставалось и желание и силы на учёбу. Но для успеха своих учеников в школе очень много предпринимают. Именно от того, что сфера IT и особенно ML равиваются в таком темпе, за которым, кажется, не угнаться, фундаментальные знания приобретают ключевое значения. И в этом отношении на курсах я получила именно то, чего мне не хватало на новой должности.

Проходила обучение по курсу "Профессия Data Scientist".
Благодаря пройденному курсу в Skillbox обрела новую профессию.
Основные плюсы курса:
-Материал хорошо структурирован;
-Курс можно проходить в любое время;
-Есть домашние задания, которые помогают закрепить материал;
-Кураторы всегда на связи, быстро проверяют ДЗ, помогают и делятся материалами.
Спасибо всем создателям данного проекта!

Ну все это крик души, уж насколько не хотелось оставлять плохой отзыв, но такой уровень просто недопустим.
История такая: оплатила я обучение недели 2-3назад, направление data science. Сразу после оплаты никаких чеков на почту не пришло, пришлось связываться с поддержкой. Выяснили, что обучение подкрепилось к неверному аккаунту, исправили.
Далее связалась приветливая девушка из адаптации студентов, мы обговорили, что онлайн семинары будут стоять в субботу и воскресенье, меня все устроило, ок. Через 2 дня связался молодой человек, который тоже представился адаптацией студентов и начал повторять тоже самое. С ним также было оговорено, что удобное расписание для меня суббота и воскресенье. Однако, как только расписание было опубликовано, онлайн занятия стоят там по каким то причинам по средам и воскресеньям. На все запросы в поддержку, на горячую линию и в чат молчание, на половину вопросов по обучению также молчание...большие сомнения возникают при мысли правильно ли было выбрано обучение.
Также были вопросы по подключению к воскресному семинару, однако, ни один из вопросов на почту и в чат не получил ответ.

Обучаюсь два последние месяца по Data Science.
Нацелился на аналитика, но может быть поменяю на разработчика. Все согласованные режимы обучения (мне удобно он-лайн семинары по выходным) - соблюдаются. Д.з. проверялись быстро и оценки давались вместе с полезными комментариями. Лекции доступны в записи и прорабатывал их в удобное для себя время.
  Как известно, нет царской тропы ни в геометрию, ни в другие науки/ремесла. Инструменты для получения знаний и навыков GB предоставил. Преподаватели толкают и тянут вперед, что не отменяет необходимости систематически прикладывать собственные усилия. Моё продвижение в обучение даёт основания надеяться как на освоение выбранной специальности, так и на расширение эрудиции по смежным областям.

Очень понравился курс по NLP от компании Otus. Среди плюсов сильный преподавательский состав из практиков и исследователей (особенно хотел бы отметить Марию Тихонову из SberDevices за ее научные достижения, увлеченность и умение доступно объяснять сложные вещи). Также на курсе удобный учебный график, идеальный подбор тем, материалов и практических заданий. По каждой домашней работе проверяющие дают подробные объяснения и комментарии. Рекомендую всем, кто хочет погрузиться в одну из самых динамичных и востребованных областей ИИ.

Я прошел весь курс Data Science Academy. Я бы сказал, что он лучшее что я видел для людей, которые хотят начать программировать. Хотя он дает даже больше, чем начальные навыки программирования. Части про ABS и моделирование ставок расширяют представление о том, как работают современные финансы/IB.
Так же для меня курс был полезен тем, он позволил понять, что надо дополнительно изучить и в каком направлении развиваться.
Главный плюс курса в том, что ты начинаешь сам пытаться писать код для приближенных к реальности задач.

Это серьёзное дело, успех которого будет зависеть от вас. Приготовьтесь погрузиться в знания, общаться онлайн, сдавать практические работы. изучить работу многих программ и установить их себе на компьютер. Дисциплина времени будет в помощь, потому что у каждого модуля есть срок изучения. Изучить бесплатно что-то по ютубу это миф, или надо иметь очень сильную мотивацию. Практика показывает. что возникает массу вопросов к этим видео. ответы на которые хорошо. если найдешь в комментариях под ним.  такие видео могут только для дополнительной информации. А здесь существует обратная связь с преподавателями. не стесняйтесь задавать им вопросы.

[SkillFactory, Data Science]
Добрый день, всем читателям!
I. Предисловие:
В конце 2020 года решился на смелый шаг - купить курс "Профессия Data Science" на платформе SkillFactory. До этого пытался учиться самостоятельно, чтобы понять нравится вообще мне эта профессия "Data Science" или нет. Как только понял, что это мое, взвесил все "за" и "против" и решил, что курс стоит того и цена адекватная за 2 (!!!) года обучения.
II. Общие впечатления - обо всем поподробнее:
1. "Программа курса".
Самое первое, что бросается в глаза - это длительность обучения в 2 года. Данный отзыв я пишу, пройдя примерно 1 год и 2 месяца обучения. За это время я получил достаточно высокий уровень знаний (на уровне специалиста Junior+) и возможность попрактиковаться на около-реальных задачках на площадке Kaggle. Что значит около-реальных? Об этом поподробнее в пункте 2 данного отзыва. За первый год обучения дается вся необходимая база для освоения Python и SQL (основные инструменты любого Data Scientis'та) на достаточно высоком уровне (сильно выше среднего). Помимо объяснения, как пользоваться теми или иными инструментами, методисты SkillFactory постарались выстроить программу так, чтобы она включала не только команды "нажми то-то, чтобы появилось то-то", но и пояснили как работает тот или иной метод машинного обучения, почему он лучше/хуже остальных и так далее. Помимо лекций по языкам программирования и методам Machine Learning'а, есть программы посвященные высшей математике, необходимой Data Science'ту для анализа и решения практических задач. Также небольшая часть времени посвящена проблеме трудоустройства, советам и помощи студентам по данному вопросу.
2. "Учебный процесс".
Образовательная программа похожа на очную учебу в университете - есть лекции, есть семинары. На лекциях рассказывается материал, на семинарах он закрепляется с помощью практики. Лекции представлены в виде онлайн-презентаций с фото, текстом и видео пояснениями. Также есть возможность пообщаться лично с преподавателями в рамках вебинара (онлайн-лекции вживую). Практика вся заочная - есть задача, есть данные, нужно решение. Если что-то не получается, всегда есть возможность спросить у других студентов или преподавателя (среднее время ожидания ответа в дневное время, по моим замерам, 5-10 минут). Учебный процесс разбит на юниты и модули: вся программа разбита на 10-20 юнитов, каждый из которых содержит 10-20 модулей, по которым и проходит весь основной учебный процесс. В конце каждого юнита Вас ожидает большая практическая задача для закрепления знаний на площадке Kaggle. Особенностью данной площадки, упомянутой в пункте 1 данного отзыва, является то, что она также является центром скопления значительной части сообщества Data Science со всего мира, где Вы можете решать задачи на реальных (!!!) данных от малых до крупных (Google, Microsoft и т. д.) фирм (иногда получая за это $ призы). Почему это важно? Потому что наличие решенных задач на данной площадке является важным пунктом/плюсом при приеме на работу (не только в РФ). И это большой плюс SkillFactory, что они используют именно эту платформу, тем самым приобщая своих студентов к мировому сообществу Data Science.
3. "Поддержка студентов".
Во время обучения всю группу студентов сопровождают кураторы, которые помогают решать технические вопросы. Отмечу важный момент - вопросы наверняка будут возникать у всех и все будут сталкиваться с проблемами в процессе обучения, и, что меня лично поразило, так это степень помощи (реальной и психологической) со стороны данных кураторов. Спасибо им огромное за оказанную помощь!
4. "Техническая поддержка учебной программы".
Другой момент - это поддержка самого курса. В процессе обучения я (и не только) часто натыкался на орфографические ошибки или неточные формулировки определений. Конечно, любому это может не понравится, так как первое, что бросается в голову - это сырость курса. Но, хочу отметить, что между студентами и службой технической поддержки есть обратная связь и все замечания по материалам курса (если они адекватные, конечно) были скорректированы. То есть сама программа и команда SkillFactory не стоит на месте и старается быть лучше.
5. "Практика".
Важный процесс почти любой профессии - это практика, закрепление теории. Как я отметил выше, практика тут - это Kaggle. Я хочу еще раз подчеркнуть, что объем информации - огромен, но как он подан и как шлифуют навыки пользования этими знаниями с помощью реальных задач - вызывает уважение и чувство благодарности авторам курса.
6. "Устройство на работу".
SkillFactory не гарантирует Вам устройство на работу. Но данная площадка старается сделать все возможное, чтобы подготовить Вас ко всем ожидающим Вас трудностям и проблемам при трудоустройстве (а их не мало). Вас ознакомят с рынком труда, расскажут про различные направления, компании. Вам помогут быть лучше и привлекательнее на рынке труда, тем самым повысив вашу конкурентоспособность.
7. "Дополнительные вебинары".
Также хочу отметить, что иногда, помимо рядовых преподавателей SkillFactory, на вебинары заглядывали и представители/руководители крупных компаний на рынке труда РФ, проводя свои лекции и погружая студентов в трудности работы Data Science'ов на реальных данных.
III. Подводя итог:
1. "Плюсы".
Великолепная поддержка студентов в процессе учебы - еще раз спасибо кураторам. Методисты прекрасно поработали над формой подачи материала и выстроили в максимально удобной форме для освоения с нуля. Качество материала на высоком уровне, который только растет, благодаря технической поддержке SkillFactory и активным студентам. Помощь при трудоустройстве. И главный плюс: огромная куча полезного материала по данной профессии с великолепным практическими задачками (я бы даже сказал ЗАДАЧАМИ, потому что некоторые проекты по объему огромны)!
2. "Минусы".
Конечно не хочется говорить что-то плохое, но я попробую, может получится. Наверно главный минус - это собственно сам процесс обучения - он дистанционный. Поэтому для человека, которому сложно себя организовать - это будет существенной помехой для достижения цели. НО (!!!) есть психологическая поддержка со стороны кураторов, которые могут помочь Вам советов в организации труда и решить ряд технических трудностей с платформой, если такие возникли. Другой минус, это некоторая дырявость и сухость материала в паре-тройке модулей. НО (!!!) опять же, прошу заметить, что я оставил отзыв об этом технической поддержке, и уже вернувшись к тому же модулю через пару месяцев, я к своему удовольствию увидел, что данные пробелы в образовательной дыре были залатаны. Так что решайте сами, что для вас эти примеры - минусы или плюсы...
Подводя итог, я для себя решил, что ни разу не пожалел о своем выборе! Я сюда шел, чтобы сменить профессию и найти новую работу по данному направлению. Как раз в данный момент, благодаря SkillFactory, уже прохожу этап собеседований в компанию своей мечты!
Спасибо за потраченное время!)

Начала своё обучение в SkillFactory в июне 2021, профессия Data Scientist. Было два варианта обучения - на один год и на два. Выбрала на два, думаю, это оптимальный вариант для того, чтобы не слишком форсированно, но достаточно глубоко учиться.
Мне понравилось, что есть рассрочка на обучение, для меня это важно, т.к. не готова была отвалить всю сумму сразу, а учиться хотелось уже.
Нравится, что есть и поддержка менторов, и живые вебинары, где можно задать преподавателю вопрос, если непонятно и в живом общении получить ответ.
Также из плюсов - возможность перевестись в другой поток, если не успеваешь.
Из минусов - дедлайны :) на первом итоговом задании оттянула до последнего, в итоге всю ночь просидела, но сдала в срок.
В целом, обучение проходит достаточно комфортно.

Учусь с апреля 2021.
Очень долго выбирал курс DS среди всех, что есть в рунете, и выбрал SkillFactory.
Обратил внимание, что длительность курса на SF больше, чем у остальных.
Есть возможность насобирать промо-коды (у ваших любимых блогеров) и ваучеры (на бесплатных интенсивах) для заметного снижения стоимости обучения.
В целом я очень доволен, что выбрал SF. Подробности:
+ Своя площадка для общения между студентами и преподавателями
+ Интересные практические задания
+ Самый долгий и самый обширный курс по DS в рунете
+ Хорошие тьюторы, менторы и эксперты, которые помогут при каждом обращении
- Не для тех, кто хочет всё и сразу
- Некоторые важные методы вынесены из курса в самостоятельное обучение

Очень долго выбирала где обучаться прежде чем выбрать SkillFactory. Устроила цена курса, продолжительность обучение (у меня год, начала в декабре 2020) и порадовало общение с менеджером.
Достоинства:
1. Платформа достаточно дружелюбная к пользователю, информация структурирована по разделам и подразделам. Сначала идёт теория в виде текста, иногда в виде роликов, далее сразу следуют практические задачки.
2. Все лекции сразу доступны в записи и не нужно ждать, отменять запланированные дела, чтобы в определённое время посмотреть, смотри когда хочешь. Так же лекции ведутся онлайн и если что-то не понятно, можно посетить и задать все вопросы.
3. Есть чаты в мессенджере Slack где можно в любое время задавать любые вопросы по теории, если не получается решить задачу или возникли иные проблемы, обязательно помогут.
4. Есть чаты в Telegram, где периодически выкладываются вакансии, стажировки, обсуждаются все подводные камни при устройстве на работу, на собеседовании, на фрилансе, как начать и с чего.
5. Проекты по окончанию определённого блока выполняются (заливаются) на GitHub, а в дальнейшем проходят на Kaggle, одной из главных онлайн-сообществ для Data Scientistов, где проводятся соревнования разной сложности и потом это включается в твое портфолио.
6. Так же, что не мало важно достойная поддержка менторов, тьюторов и тех. поддержки.
Недостатки:
1. У SkillFactory нет лицензии на право выдачи дипломов гос. образца, но они работают над этим, может скоро что-то измениться.
2. Надо быть готовым к тому, что придётся очень много изучать информацию из дополнительных источников и иногда на английском языке.
3. Лично мне не всегда хватает информации, которую дают в самом курсе, часто приходиться гуглить и искать решения на форумах.

Добрый день. Прохожу курс Специалист Data Science. Курс разработан и скомпонован с целью освоения данной специальности. На курсе много практических задачек, есть проекты для закрепления каждой темы модуля и система дедлайнов, которая стимулирует, дисциплинирует и мотивирует, как на мой взгляд.
Поддержка комьюнити курса оказывается в полном объеме тьютором курса, кураторами, экспертами и службой поддержки. Также, если успевать все и даже больше находить время на дополнительные разборы тем, то легко можно участвовать в командных соревнованиях, что также сильно стимулирует на обучение. Спасибо команде SkillFacroty!
ДОСТОИНСТВА:
много практики, дружелюбное комьюнити курса, интересные проектные работы
НЕДОСТАТКИ:
не хватает времени на прохождение модулей по системе дедлайнов. (средние цифры выделяемых часов на прохождение модуля завышены)

Долгое время занимался самообучением, но как обычно оказывался в списке накопителей электронных книг и видеороликов. Год назад решил пройти курс и начал искать курсы по отзывам и в конце концов выбрал SkillFactory и не ошибся. В период обучения были и сложности и очень сложные задачи, но как говорится "кто хочет ищет возможности". Все время менторы и координаторы отвечали на вопросы и подсказывали где не понятно. Отдельно хочу поблагодарить Ольгу Левина, Алису Миллер и Ольгу Семикина за все и за выделенное время для нас.

Курс Специалист по Data Science от SkillFactory.
Проучился на курсе 11 месяцев из 12, вынужден бросить, потому что глубина обучения не соответствует сложности предмета.
Даются обзорные материалы, а все знания приходится самостоятельно искать в интернете.
Плюсы курса:
- очень актуальная тема
- хорошие преподаватели
Минусы курса:
- менторы игнорируют вопросы
- мессенджер Пачка не настроен (например, ментора вообще там нет и написать ему невозможно)
- координатор ничего не знает, что-то у кого-то уточняет, но вопросы не решает
- связи выше чтобы пожаловаться нет, стандартный ответ - пишите в саппорт
- платформа LMS работает медленно со сбоями, поиск по материалам отсутствует совсем, по хлебным крошкам переход в начало курса
- материалов откровенно мало, особенно по сложным темам, всё обзорно
- на ошибки не реагируют (например, в модуле Модуль 6. Комбинаторика и основы теории вероятностей была ошибка, про которую я написал, но мне все равно снизили баллы за правильный ответ)
- сложность домашних заданий не соответствует обзорному изучению библиотек Python для машинного обучения
В итоге курс подходит тем, кто уже погружен в тему и хочет покрасоваться своими знаниями и завести знакомства через нетворкинг.
Не рекомендую курс, если вы хотите получить новую для вас специальность, задать вопросы некому, помощи не ждите.
И трудоустройства тоже, потому что джуны в этой теме никому не нужны.

После месяца обучения на курсе Data Science в Skillfactory, я чувствую, что мой выбор в пользу этой платформы был абсолютно правильным. Программа курса глубоко продумана и охватывает широкий спектр тем, начиная от основ статистики и Python до машинного обучения и анализа данных.
Одним из наиболее впечатляющих аспектов курса являются его обучающие видео. Материалы поданы доступно и понятно, что значительно упрощает процесс изучения даже сложных тем. Видеолекции не только информативны, но и весьма увлекательны, благодаря чему учебный процесс превращается в захватывающее путешествие по миру данных.
Skillfactory предлагает не просто теоретические знания, но и практические навыки. Через реальные проекты и задания я получил возможность применять на практике изучаемые концепции, что крайне важно для освоения профессии Data Scientist. Это позволило мне не только укрепить свои знания, но и построить портфолио, которое будет полезно при трудоустройстве.
Кроме того, поддержка со стороны преподавателей и наставников в Skillfactory заслуживает особой похвалы. Они всегда готовы помочь с решением задач, ответить на вопросы и поделиться ценными советами, что делает обучение еще более эффективным и приятным.
Общение с другими студентами через форумы и группы также добавляет ценности. Это создает чувство сообщества и предоставляет возможность обмена знаниями и опытом, что невероятно важно в процессе обучения.
В заключение, я хотел бы выразить свою благодарность команде Skillfactory за их старания сделать образование доступным, интересным и практически ориентированным. Я с нетерпением жду продолжения моего пути в области Data Science и уверен, что знания и навыки, полученные здесь, станут крепким фундаментом для моей будущей карьеры.
Кроме обширного и глубокого учебного материала, одним из ключевых аспектов моего обучения в Skillfactory является поддержка, которую оказывает мой координатор, Екатерина. Её вклад в мой образовательный процесс чрезвычайно важен. Екатерина — не только профессионал высшего класса, но и исключительно внимательный и отзывчивый координатор.
Благодаря Екатерине, любые организационные вопросы решаются быстро и эффективно, что позволяет мне сосредоточиться на обучении. Её готовность помогать, поддерживать и направлять делает мой учебный процесс гладким и приятным. Отдельно хочу отметить её позитивное отношение и доброжелательность, которые добавляют мотивации и вдохновляют на новые достижения в обучении.
Её профессионализм и личностные качества делают обучение в Skillfactory не только продуктивным, но и по-настоящему приятным опытом. Я искренне благодарен за такую высококлассную поддержку и рад, что мой путь в мире Data Science проходит под таким внимательным руководством.

Плюсы: информация подаётся просто и доходчиво. Материал предоставляется в видео и текстовом формате.
Минусы: нет
Выбрал курс Профессия Data Science с целью получить знания в области анализа данных и машинного обучения. Курс информативный, очень много практики. Материал представлен доступно и понятно. Спасибо команде курса за их труд. Они создали качественный и полезный курс. В настоящий момент нахожусь в процессе обучения. Обучаюсь после работы (по 2-3 часа) и в выходные дни благодаря гибкому графику курса. Выбором курса доволен.

В прошлом году приобрела обучение по программе “Data scientists”в данной он-лайн школе. Учится ещё долго, так как обучение проходит 2 года, но в целом уже сложилось представление - обучение полностью дистанционное, ходить никуда не нужно, материал представлен как в видео формате, так и в текстовом, что очень удобно, не всегда есть возможность смотреть видео. Очень много практических заданий, прям очень много) больше всего времени, конечно уходит на них..) материал представлен доступно, плюс есть команда менторов и кураторов, которые помогают в течении всего обучения. Я раньше думала, что у меня в жизни никогда не получится ничего в программировании, но на сегодняшний день, в целом, многое получается.  Пока обучением я довольна)
P.S. Даже не надейтесь, что получится учиться по расписанию) объем большой, а если есть работа и дети, миссия практически невыполнима)

Программа насыщенная и информативная, с актуальным учебным планом, охватывает все от основ Python, математической статистики и анализа данных до машинного обучения. Очень развито сообщество в Пачке, всегда есть обратная связь на возникшие вопросы, активная помощь ментора. На курс пришел с целью получить знания и диплом по перспективной специальности с дальнейшим расширением компетенцией по текущему месту работы.
Времени на учебу хватает, как правило это 2-4 часа после работы. Иногда можно уйти вперед, если еще активно заниматься на выходных. Курсом и подачей материала очень доволен.
Достоинства: 1. Информативность. 2. Актуальность. 3. Дистанционный формат - онлайн обучение. 4. Активная помощь менторов и развитое сообщество в Пачке. 5. Диплом государственного образца по окончанию курса.

курс Data Science, октябрь-ноябрь 2021
школа:
находится буквально напротив метро Сенная/Садовая/Спасская, добираться удобно; на автомобиле - могут быть сложности с поиском места для парковки; помещения без лишнего шика, но вполне достойно: классы чистые, тёплые, светлые; приличные туалеты; есть зона отдыха с чаем/кофе; группы до десяти человек, у нас было 9.
техническое оснащение:
на стол (рассадка по двое) один системник, два монитора, клавиатуры, мышки + монитор, привязанный к компьютеру преподавателя; за время обучения была пара сбоев, которые довольно быстро устранялись администрацией, на процессе обучения не сказывались.
работа администрации:
исключительно вежливые, приветливые, отзывчивые сотрудники (и живое общение, и чат на сайте, и телефон, и контакт); единственный минус - если сотрудники сразу не могли дать ответ/решить вопрос (в случае "нестандартных" обращений) и обещали перезвонить/передать, этого не происходило; оптимальный вариант - общение через страницу вконтакте: отвечают быстро, по сути и, опять же, вежливо.
работа преподавателя (Ковалёв Святослав):
человек, безусловно, отлично знающий материал, к тому же работающий по этому направлению, готовый делиться не только теоретическими знаниями, но и реальным опытом; эксклюзивные обучающие материалы к каждому занятию с полезными ссылками для более глубокого самостоятельного изучения (при желании/потребности); домашние задания трёх уровней сложности; онлайн-поддержка в течение всего времени обучения; развёрнутая обратная связь по домашнему заданию (каждому ученику по каждому заданию), разбор наиболее частых ошибок из ДЗ на занятиях; по-моему, бесконечное терпение и готовность объяснять материал "до победного".
подготовка:
минимум (будет тяжело, но всё же возможно): понимание чисел, графиков, функций, умение хотя бы читать на английском, страница вконтакте;
желательно (мозгу придётся работать интенсивно, но до кипения не доходить): знание основ Python, представления о высшей математике (матрицы, теория вероятности, статистика...), нормальный уровень английского;
чтоб можно было наслаждаться процессом обучения непосредственно Data Science, без необходимости попутно восполнять пробелы в других областях: работа с Python, свежие или не утраченные знания по высшей математике, технический английский (знание математических и IT терминов).
общие впечатления:
курс очень интенсивный, насыщенный; почти каждое занятие новая тема, как правило, на основе пройденных; если нет существенного багажа в области или врождённой гениальности, придётся довольно много повторять/постигать/закреплять самостоятельно, в том числе в процессе выполнения ДЗ;
на момент поступления у меня были хорошо забытые знания по вышей математике, среднее знание английского, почти нулевой уровень в программировании и желание пойти работать в область IT; после первого занятия хотелось сбежать, потом стало легче; на занятии если не всё, то большая часть понятна, но когда через день-два принимаешься за домашку, приходится всё повторять заново, часто (для лучшего понимания) копаться в материалах по математике или по Python; а так как большая часть актуальной информации на английском, ещё и держать словарь открытым;
наверное, курс подойдёт
новичкам (типа меня) для общего понимания Data Science, существующих направлений, получения базовых знаний;
людям, ищущим пути решения для конкретной задачи;
людям, относительно погружённым в материал, для систематизации знаний и восполнения пробелов.

Я пришла в Нетологию без базы знаний в Data Science с целью получить профессию и трудоустройство в IT. Обучалась с мая 2022 до июня 2023 года.
Темп обучения комфортный. Материала достаточно для того, чтобы сдать все работы в срок.Формат подачи материала - лекции, вебинары. В конце изучения каждой темы  необходимо выполнить практическую часть, которая проверяется преподавателем. Также если возникают вопросы в ходе выполнения практических заданий, у нас был чат с преподавателями и кураторами, которые помогали понять, в чем затруднение.
В Нетологии есть Центр развития карьеры. После окончания обучения центразвития карьеры предложил неоплачиваемую стажировку у компании-партнера. По настоящее время стажируюсь. Иллюзий по трудоустройству не питала, и, как оказалось, правильно. Сейчас, спустя 9 месяцев, не удалось устроится на работу. Полученных знаний достаточно, чтобы участвовать в хакатонах и продолжать самообразование, но для трудоустройтва этого мало.

Учился по направлению Data Science. Общее впечатление осталось хорошее. Понравилось, что все сделано так, что ты не предоставлен сам себе, а всегда есть возможность получить помощь. Самое сложное это уложиться в сроки обучения, но была возможность перевестись на другой поток, что выручало. По итогу могу сказать, что самое важное самому понять направление в котором хочешь развиваться. Тесты по определению твоего направления в ИТ могут только запутать, потому что начинаешь подгонять ответы под то, что тебя впечатлило, но по факту не твоё. Поэтому мой совет - пробуйте, меняйте направления, и найдёте то, что вам действительно нравится.

Я выбрал курс "Data Scientist: с нуля до middle" с целью углубленного изучения нейросетей, и могу с уверенностью сказать, что это был отличный выбор.
Темп обучения на курсе оказался идеальным для меня. Мне удалось легко совместить его с работой и личной жизнью, что является большим плюсом. Учебная программа была структурированной и материалы были представлены доступно, что сделало процесс обучения увлекательным.
Платформа и мобильное приложение также заслуживают похвалы. Они были удобными в использовании, что облегчало доступ к материалам в любое время и в любом месте.
Полученные знания я успешно применял в рабочих проектах, что подтверждает практическую ценность курса. Конечно, возникали некоторые сложности, но благодаря поддержке и качественным материалам, я смог их успешно преодолеть.
В целом, курс "Data Scientist: с нуля до middle" оставил у меня только положительные впечатления. Большое спасибо команде за отличную работу и ценные знания!

Думаю многие хоть раз задавались вопросом о прохождении каких-либо курсов. Кому-то они нужны для общего развития, а кому-то для дальнейшей работы, но главное понять что именно тебе интересно и будет полезно. В целом я тоже задался этим вопросом и начал смотреть курсы, которые были бы мне по душе. Выбор пал на курс Data Scientist от Нетологии.
Почему я выбрал именно Нетологию? Об этой платформе я уже знал, друг проходил у них курсы Python-разработчика не так давно и в целом остался доволен. Да и видел рекламу у блогеров, поэтому и решился.
Хочу отметить, что ввод в обучение происходил плавно. Не было такого, что резко выдали огромный поток информации и пришлось самостоятельно с ним разбираться, все подробно разбиралось и преподносилось в доступной форме, еще и отдельно можно было разобрать материалы, доступ к ним присутствовал. Самым подробным и легким для изучения мне был модуль статистики, другие были слегка сложноваты, но лишь от того, что я никогда не сталкивался с этим ранее. Не смотря на то, что это курс по аналитике, даже без спец образования мне было довольно интересно и максимально понятно, все это благодаря классным менторам, в частности Максиму Сахарову.
Курс довольно длительный по времени, но это дает возможность подробно изучить каждый модуль и вникнуть в специфику, есть даже возможность пересмотреть конференции. Присутствовали дедлайны по дз, но не смотря на это возможность совмещать с работой осталась. Было много практических занятий на отдельные темы, которые пополнили мое портфолио для дальнейшего трудоустройства. Что касается итоговой работы в конце обучения, то тут у меня был немного ступор. Задания не были распределены по сложности, как часто это бывает, а были вперемешку. Например задание №4 оказалось гораздо сложнее №9, не буду говорить, что оно было невыполнимо, потому что весь материал был изучен, но времени на него я потратил много.
В целом все преподаватели грамотные специалисты, ни один вопрос не остался без ответа.

Привет, меня зовут – Елена, и я была студенткой курса Data Science в Нетологии. Могу с уверенностью сказать, что это был удивительный опыт обучения. Программа была информативной, хорошо структурированной и включала в себя как теоретические, так и практические аспекты работы с данными. Я особенно оценила акцент на реальных кейсах из индустрии, что помогло мне лучше понять, как применять полученные знания на практике После успешного завершения курса, я продолжила свое обучение в Нетологии, став аспирантом- модератором в направлении Data Science и аналитики. Это дает мне уникальную возможность углубить свои знания, обмениваться опытом с профессионалами в области и помогать другим студентам в их обучениию.Я безмерно благодарна Нетологии за предоставленные знания, опыт и возможность развития. Уверена, что это был лучший выбор, который позволил мне раскрыть свой потенциал в области Data Science.

Обучаюсь в Нетологии с 2023 года на Data scientist  с нуля до middle. Долго выбирала платформу для получения образования в сфере IT, по специальности я экономист. Попробовала бесплатные курсы, сравнивала между Яндексом и skill box , больше понравилась подача материала в Нетологии. Удобное время обучения выбираешь сам, можно переносить дедлайны. Материал соответствует актуальным потребностям рынка, мониторила требования hh и сравнивала что преподают в разных школах, так же сравнивала с платформой Otus- мне они вообще не зашли. Очень хорошая поддержка в Нетологии в части трудоустройства, есть группы в discord по модулям которые проходишь, оперативная консультация и помощь преподавателей и аспирантов, много живых вебинаров, есть возможность получить стажировку, учиться мне еще год, всего курс занимает 20 месяцев, в целом впечатления о процессе и базе полученных знаний отличные. Рекомендую как доп. образование однозначно.

В данное время учусь на 1 курсе магистратуры Нетологии совместно с МФТИ, до этого в 2023г. окончил курс Data Science: Рекомендательные системы на базе университета Нетологии. Как курсом по Data Science, так и учебой в магистратуре вполне доволен. Программа качественно выстроена, за созданием и организацией учебного процесса видна огромная работа коллектива университета. Если возникают какие-либо отдельные вопросы организационно-методического характера, преподавательский состав и руководство активно работают со студентами и стараются максимально оперативно их разрешать. Активно ведется работа комьюнити Нетологии, имеется чат поддержки, проводятся неформальные встречи в рамках комьюнити, решаются вопросы общего характера. Преподаватели также находятся на связи, с ними можно решить любые вопросы учебного характера. Учебная нагрузка достаточно серьёзная, но – мы знали, на что мы шли

Отзыв мамы об обучении сына с инвалидностью (1 группа)  по программе «Специализация Data Science» на Skillfactory:1. Исходные данные:  — Уровень подготовки — zero. — Уровень мотивации — высокий.— Место жительства — Улан-Удэ.— Разница во времени — 5 часов. — Срок обучения - год. Сейчас завершает 2 модуль за почти 3 месяца обучения. — Стоимость обучения — для нас очень высокая. 2. Формат удаленного обучения — очень удобный, учитывая маломобильность сына и то, что живём мы от Москвы на расстоянии 5660 км. Стандартные занятия (лекция с презентацией, к которой можно возвращаться по необходимости), домашние задания (решение практических задач) Skillfactory дополняет оперативной поддержкой мощной службы менторского сопровождения. Ребята из команды — профессионалы с большой буквы,   скрупулезно и методично отвечают на все вопросы, очень доброжелательны, отзывчивы и оказывают помощь при любых затруднениях.3. При нулевой подготовке структура программы и содержание модулей с самых азов является огромным преимуществом. Если практически не знаком с программированием, то, да, суперсложно. Но и очень интересно. В начале обучение шло с большим трудом, а сейчас решение кейсов захватывает настолько, что учебный материал по 2 модулям сын смог усвоить близко к 100%. 4. Большой плюс — обучение ведут практики, «не испорченные» вузовскими подходами (есть с чем сравнить, сын учится в вузе). Лидеры цифрового сообщества строят занятия, исходя из своего опыта. Это совсем не означает, что теории совсем нет. Наоборот, практико-ориентированное обучение подстегивает к изучению теории, чтению разных источников, на которые даются ссылки. 5. Возможность покупки в рассрочку и хорошая скидка по акции — значимое достоинство обучения в Skillfactory. При этом стоимость обучения стала для сына хорошим мотиватором: «это большие для нас деньги, поэтому иду на серьёзный результат»! 6. Ещё один бонус — адресный подход к организации обучения, очень гибкий график: если не успеваешь, быстро и четко вносятся изменения. Темп, скорость, дедлайны определяет сам обучающийя, что отвечает индивидуальным возможностям и особенностям сына. Учимся дальше. Результат есть. Будет ещё лучше.

У меня сейчас практически середина обучения. Прохожу курс «Data Scientist» с нуля. Я не ожидал, что будет мне трудновато, но все равно не бросил, много времени уделяю обучению. Хорошо хоть формат в виде записанных лекций, видео уроков и их можно смотреть в любое удобное время. К обучению можно приступать, не имея физико-математических дисциплин. И по окончании курса, уже с дипломом на руках, представляется помощь в трудоустройстве. Материал подается простыми терминами, чтобы каждому было понятно, все темы разобраны до мельчайших деталей. Реально углубится в ИТ сфере.