Профессия Data Scientist

В прошлом году приобрела обучение по программе Data scientistsв данной он-лайн школе. Учится ещ 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)

Давно думала о том, что удобней всего мне будет работать в IT сфере - ведь всегда можно найти удаленку и не привязываться к конкретному городу, к тому же мой технический склад ума здесь будет как раз кстати. Выбор пал на курс "Старт в IT" - самостоятельно я не могла определиться с направлением. Первые 2,5 месяца меня ждала своего рода профориентация - про каждую профессию рассказывали подробно и давали попробовать примерить на себя эту роль. Где-то были довольно реальные задачи, а где-то, где сложно с нуля дать решить что-то конкретное - скорее просто обзор и тестовые задания. Я взяла тот пакет, что предусматривал ещ индивижуальную консультацию, после которой я и определилась окончательно. Надо признать, я не все модули прошла до конца - к середине курса "старт" мне уже было понятно, между чем я буду выбирать, и пару модулей я не завершила, а скорее просто просмотрела. По итогу выбрала Data Science - я долго колебалась, так как это не простая сфера, где нужен действительно серьезный математический аппарат, но в итоге решила, что я смогу это освоить, тем более что смежные с этим направлением дисциплины высшей математики мне вполне себе нравились в университете. Сейчас я прошла чуть больше месяца основного курса, но уже научилась многому. Учиться можно от двух часов в день - график выбираете вы сами, но если есть желание учиться больше - то все условия для этого есть - например, множество вебинаров в записи, на которых к тому же советуют дополнительные книги, чаты с задачками и просто по темам курса, некоторые дополнительные модули. Пока еще рано говорить о том, насколько это поможет мне в трудоустройстве, но программирую на Python я уже неплохо, хотя прошла всего лишь треть модулей по этому языку программирования. Надо добавить, что был на курсе старт один ментор, что подпортил впечатление - он не отвечал практически совсем, раз в два дня от силы давая какой-то совершенно неуместный комментарий. Но через два дня после моей жалобы его заменили на другого - совпадение или нет - не знаю, но тем не менее, за качеством работы сотрудников здесь следят

Плюсы: информация податся 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.

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, вс 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. Е 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. Е готовность помогать, поддерживать и направлять делает мой учебный процесс гладким и приятным. Отдельно хочу отметить е позитивное отношение и доброжелательность, которые добавляют мотивации и вдохновляют на новые достижения в обучении. Е 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.

Обучаюсь на курсе Data Science уже полтора месяца, пока вс более чем нравится. Безусловно, это оказалось труднее, чем я ожидал, ибо до этого не имел с программированием совершенно ничего общего. Система обучения построена максимально понятно, если есть вопросы - тебе всегда ответят в чате Слака. По моим наблюдениям записываются на курс большим количество ребята, но потом отсеиваются. Если вы целеустремленный и верите в свои силы - попробуйте, почему нет). С интересном жду, что будет дальше!

[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 сво 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.

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.

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 идт 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 определнное 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 определнного 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 придтся 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.

Прохожу курс 'Специализация DataScience'. Выделила основные для меня плюсы и минусы учебы на данном курсе. Плюсы: 1) Преподаватели действительно разбираются в своем деле и, в основном, объясняют все интересно и понятно. 2) Много практики. В процессе учебы, когда делали проекты, принимали участие в соревнованиях на Kaggle. 3) Тьютор и ментор всегда дают подробную обратную связь. Можно обратиться по любым вопросам. 4) Есть центр карьеры SkillFactory, где постоянно предлагают разные вакансии и проводят различные встречи со специалистами. 5) Всегда можно обратиться в Slack и по вопросам учебы, и по организационным вопросом. В основном отвечают быстро. Чаще всего проблема решается. 6) Можно переводиться в другую группу, если что-то не успеваешь, брать отпуск, переходить на учебы без дедлайна. 7) В целом, команда доброжелательна к студенту. Минусы: 1) Когда я поступала в самом начале учебы не было организовано какой-то вводной части. Вроде нас добавили в Slack, но непонятно было где наша группа, куда вообще бежать и что делать. Но, возможно, в последующие поступления этот вопрос уже решили, так как по этому поводу было много вопросов у людей. 2) Часто бывают проблемы на самой платформе. То что-то ломается, виснет, то зеленые галочки не ставятся. В последний раз у меня было, что пропал прогресс за deep learning. И этот вопрос никак не решился. 3) Бывают ошибки на платформе в теории. 4) Не всегда хватало времени, чтобы сделать проект. Но плюсом было то, что всегда можно было договориться с ментором по поводу этого вопроса.