Специалист по Data Science

Я прошла курс Специалист по Da a Science от Яндекс Практикума в этом году. Это действительно мощный инструмент для входа в профессию. Мне понравилась структура подачи знаний, много практики, темы выстроены логично. Учиться было действительно интересно, за время обучения собралось целое портфолио из …различных проектов. Классные ревью и много интересных кейсов. В будущем хотелось бы видеть этот курс чуть более насыщенным с большим количеством инструментов и подходов. Ставлю 4,5 из 5 для роста и развития. Курс понравился, советую!

Яндекс.Практикум Data Science - отличный курс для начинающих в сфере IT! Уроки понятные и интересные, много практики. Кураторы (особенно Полина Бутусова ) всегда на связи и готова помочь. Атмосфера в когорте дружественная и поддерживающая. Рекомендую курс к прохождению!Мне все очень сильно понравил…ось!

Учусь на специалиста по DATA SCIENCE и мне вс нравится (или почти вс). В ноябре 2023-го я поступил на яндекс практикум, по скидке во время чрной пятницы. Немного пробежимся по плюсам и минусам: Достоинства: Вас научат базе, необходимой каждому дата сатанисту Очень даже достойная команда сопровождени…я (Наставник, преподаватель, ревьюер, куратор и т.д.) Теория в тренажре 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 слту 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 ведт 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 звзд, 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 б…азовым программированием, за это ты отвалишь больше 100к. Лучше попробуйте курсеру: дешевле, короче, насыщеннее и информативнее. Не берите популярные курсы, они рассчитаны на всех подряд

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 и…дет 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

Обучаюсь на данный момент на профессию: специалист по Data Science Пока могу сказать однозначно, очень интересное обучение для новичка оно конечно сложновато, но решаемо Обратная связь хорошая, иногда вызывают трудности задания поскольку сыровато оформлены, надеюсь мне удастся завершить обучение пол…ноценно

Закончил курс по профессии 'Специалист по Data Science' в мае 2023, в начале курса было ощущение, что 8 месяцев это очень долго и впереди очень много всего нового, айтишного, неизведанного, сложного, математического, невероятно трудного для понимания. Оглядываясь назад, действительно скажу, что прой…дено много сложных тем, а 8 месяцев пролетело так быстро, что даже не ожидал. Обучение продуманное, с нарастающей сложностью. С первой темы сразу вступаешь в довольно удобный график со четкими спринтами в 2 недели, прямо как в разных системах тайм-менеджмента, например agile. Сразу попадаешь в уютно оформленное рабочее пространство, где каждый учебный спринт поделен на разделы, которые соответствует разделам теории, все это для того чтобы максимально оперативно можно было задать вопрос преподавателю или почитать вопросы, что задавались одногруппниками. Отдельно и по шагам сделан по аналогии раздел с проектами, где точно также преподаватель отвечает на различного рода вопросы. Понравилось, что почти каждый спринт заканчивался самостоятельным проектом, который проверяет реальный человек, реальный специалист, работающий уже в отрасли, оставляет комментарии, дает советы и частенько присылает интересный материал почитать немного дополнительно. Сложность проектов нарастает очень плавно, очень продуманно. В начале с примерами и шаблонами, постепенно их становится меньше и вот через некоторое время ты уже привычно и уверенно сам начинаешь новый проект в юпитер ноутбуке. По ходу обучения, раз в неделю, проводятся онлайн вебинары с наставниками, где вживую можно послушать лекцию на какую-нибудь тему, задать вопросы. В случае конкретно моей группы обучения, вебинары не часто совпадали с текущей темой, которую проходим. Само качество вебинаров тоже было не очень высоким. Но по отзывам из соседних групп обучения бывает и очень приятные лекторы, с хорошей подготовкой и большим опытом проведения вебинаров. Практикум большой, лекторов много, а быть ведущим и хорошо преподавать это отдельный навык. В целом, Яндекс, и Яндекс. практикум, по ощущениям, как-то притягивает к себе на работу много добродушных людей, от которых действительно появляется ощущения, что тебе тут рады, желают добра, передать знаний, помочь. Вы не с чем не спутаете это чувство. Хочется отметить куратора нашей когорты, невероятно добродушная, приятная девушка, после любого взаимодействия с ней, как-то улучшается настроение. Также хочется отметить классного преподавателя, ответственного за проекты, такую оперативность ответов точно никто не ожидал, за пределами рабочего времени тоже, ответы были очень проработаны, со ссылками и примерами на пальцах, просто не остается шансов не разобраться в вопросе. Невероятные люди, точно запомню их навсегда! :-) В конце хочется сказать, что важно общаться, качать навыки общения и общаться с командой сопровождения, с одногруппниками, в период обучения и что не менее важно после, остаться в кругу знакомых, объединенных общим интересом и целью очень ценно! Не упускайте этот важный аспект, не сидите в одиночестве над сложным вопросом! Практикум дает такую возможность, возможность стать частью большого классного комьюнити, в котором вам будет приятно, и уходить точно не захочется :-)

Почти завершил прохождение 9-месячного курса Специалист по Data Science, впереди только выпускной проект. Хочу поделиться своими наблюдениями: 1. Обучение проходит двухнедельными спринтами. Спринты, как правило, делятся на теорию, выполнение задач в тренажере и самостоятельный проект в jupi…ter notebook. В конце каждого спринта вас будут ждать гибкие или жесткие дедлайны. Последние нельзя нарушать, иначе придется брать академ или завершать обучение. Такой подход держит в тонусе и действительно стимулирует. Но возможно подойдет не всем. 2. По некоторым темам реально много информации и заданий. Прогнозируемое время прохождения модуля в интерфейсе часто выглядит очень оптимистичным. По некоторым блокам у меня уходило от 30% до 100% больше времени на прохождение, чем было примерно заявлено. 3. Некоторые темы и детали могут с первого раза быть не понятны. Моя рекомендация не залипать на них, а сначала выполнять спринты. И когда будет свободное время вернуться, чтобы разобраться. Тренажер доступен в режиме 24/7, а также не понятное можно разобрать в учебном чате с одногруппниками или задать напрямую вопрос экспертам, в том же учебном чате. 4. Выполняя самостоятельные проекты часто хочется сделать все идеально. И на это конечно же уходит много времени, поэтому рекомендую выключать свой перфекционизм и делать проект укладываясь в заданный дедлайн. Лучше получить реальную обратную связь от ревьювера, чем фантазировать чего еще не хватает в проекте. 5. Так как теоретического материала много, то форма его подачи на протяжении обучения неоднородна и иногда (редко) не все понятно. Чтобы подробнее понять некоторые аспекты нужно будет дополнительно поискать информацию или же обратиться к преподавателю. В целом форматом обучения и качеством доволен. Команде сопровождения 54 когорты и ребятам, которые создают методологию, контент, интерфейс, иллюстрации, кодят платформу и всем причастным большое спасибо! )) За продуктом стоит большая команда неравнодушных людей и это заметно.

Прошел курсы специалист по Data Science, теперь взять математику для анализа данных. Курсы очень понравились, на них есть кураторы, у которых можно спросить совета, узнать как делать то или иное задание. Материал подается в доступной форме, узучая их не клонит в сон, как на многих других платфомах.… Тренажер помогает отточить не только теорию, но и практику. А также в процессе обучения делаешь много проектов, которые идут в портфолио. В целом, курсами крайне доволен и в будущем планирую пройти еще одни.

Я проходил курс Специалист по Data Science. 
Старт был очень бодрый: много подробной теории и практики. Удобный формат обучения - тренажер и теории в письменном виде (для меня видео лекции - это скука, сложно найти такого спикера, который был бы интересен каждому студенту, энергичен и тп). Важно, чт…о идет сопровождение и на платформе, и в твоей когорте. Интересные вебинары раз в неделю. Они помогали понять тему лучше. Все идет в одном ритме (практически нет такого, что где-то идет опережение по теме или навыку). Далее все больше и больше пропадала та бодрость и то желание узнавать новое. С каждой темой теории становилось меньше, становилось тесно и некомфортно. Вскользь упоминались важные моменты, были пропуски, от которых потом взрывался мозг - почему так. То есть без доп изучения явно не обойтись. А жаль, ведь в начале было много материала, и если бы части ML и математике уделили бы такое же внимание было бы очень здорово. Интерес начал пропадать, проекты становились однотипные, и было ощущение что и ревьюеры устали от них. В моем опыте лишь один ревьюер расписал мое проект по полочкам от начала до конца, так, что у меня не было вопросов и была улыбка на лице. Остальные просто говорили где, что и как переделать, и на второй раз уже принимали проект. Хотели быстрее его закрыть? 
Под конец уже просто хотелось закрыть спринты и проект, чтобы не было хвостов. Я люблю математику и тема ML мне безумно понравилась, но хочется большего: больше теории, более полные проекты (проекты полного цикла). Такое ощущение, что у нас был буткемп, а не основной, базовый курс. 
Хочется отметить блок SQL - очень полный, такой надоедливый в хорошем смысле, что каждый из нашей когорты высказался насколько он устал и действительно потратил на него все допустимое время (почти все 2 недели), а некоторые и больше. Хотя другие спринты закрывались за несколько дней Поэтому и понимание SQL просто отличное. Вот это идеал спринта. И каждый из нашей когорты разобрался в нем. В тренажере часто бывало так плохо написано задание, что просто ужас. Нужно потратить не только время на навык DS, но и на навык читать Один раз я написал в поддержку, и вроде бы со мной согласились по поводу ошибки в описании подсказки к задаче, которая сбивает с толку. Также тренажер не всегда учитывает альтернативные решения, которые тоже верные. Об этом говорят и преподаватели. Это действительно неприятные факты, потому что есть дедлайны, а такие ситуации отбирают время. И порой очень много. 
После каждого спринта обратная связь - она очень надоедает. Мне кажется, ее стоит сделать добровольной. Если есть что сказать, то тогда вот тебе возможность, а если нет, то и не нужна эта обратная связь. Так их еще и несколько: штук 3-4 наверное. 
Карьерный трек полезный. Но не нужно ждать, что после того, как вы пройдете курс, вы сразу попадете на стажировку или работу. Нужно будет стараться и прикладывать немало усилий. Об этом говорят и на курсе. Так что никакого обмана нет. За это - спасибо. При этом никто никого не бросает на произвол судьбы, а есть поддержка. 
В целом, курс хороший, дает много навыков для старта, но очевидно - это только начало, и нужно быть готовым самостоятельно учиться (много учиться). Я не знаю, как на других курсах, поэтому мне сложно сравнить. По личным ощущениям я оценю курс Яндекс.Практикума на 4- или 3+

Курс Data Science Отвратительно. Это мягко сказано. За ваши деньги вас даже НЕ научат гуглить. За ВАШИ деньги вам будут давать 'каникулы'. За ваши деньги вам НЕЛЬЗЯ публиковать наработки. Курс сильно растянут, что позволяет компании заработать больше денег на пустозвонстве. Теория просто по…лное **в*о. Отвратительная подача материала. Оно (далее так буду называть Яндекс Практикум) не дает никаких знаний, не учит. Все информацию собираешь самостоятельно по благословению Гугла. За что мать его платить? 13к в месяц за то что тебе дадут кривую-косую 'теорию' в которой сам разбирайся как пожелаешь. Условно : ОНО тебе дает задачу 2+2, как работает '+' и почему такой результат никто не расскажет, не объясняется НИЧЕГО. Как работает та или иная функция - думай самостоятельно. У ОНО нет никаких наработанных материалов который они могли бы дать прочесть и изучить учащимся. Подход полное дно, открываешь программу и просто материшься. Это обучение, понимаешь ОНО? Обучение включает в себя функцию рассказать и донести как это работает, а далее применять эти знания. Ваши 'курсы' не имеют права на жизнь в целом.

Люблю Яндекс Практикум всей душой. Я прохожу сейчас курс по Data science и здесь хорошо все: и куратор, и обсуждение интересных тем по субботам, и выполнение проектов. Но важно понимать, что обучение здесь на самом деле - обучение. Приходится тратить время на выполнение заданий и проектов.… Есть жесткие дедлайны, а все обучение разделено на двухнедельные спринты. Но все можно успеть, если правильно планировать время. В любом случае куратор группы всегда поможет, так у что учиться здесь психологически и организационно очень здорово!

В целом от курса остались положительные эмоции. Оценил бы курс на крепкие 8 из 10. Для человека, который не занимался каким-либо видом программирования, я получил довольно хорошую базу знаний. Плюсы: 1) Очень хорошие начальные спринты курса, которые заставляют тебя плотно сидеть и работ…ать. При этом ты делаешь это не в тягость, а наоборот с вдохновением, тебя завлекают все глубже и глубже в Data Science. В итоге ты сидишь после работы и на выходных и занимаешься на радость себе. А после прохождения спринта ждешь скорее следующий. 2) Приятный интерфейс, в котором удобно делать задачи и проект. Что безусловно притягивает, так как сразу разбираться как что установить себе на компьютер, чтобы это работало корректно, не хочется. 3) Наставники. По сути мы нанимаем высококвалифицированных специалистов, которые готовы дать ответ практически на любой вопрос из этой области. А также вебинары, которые в большинстве своем оказались очень полезными. 4) Очень хороший спринт по SQL. Рассказали все с нуля и за 2 недели, как получать данные из таблиц. В итоге теперь практически каждый день с радостью решаю задачки по этой теме. Плюс два великолепных семинара по SQL от наставника, где была прожарка в режиме онлайн наших решений, было круто! Минусы: 1) Было несколько спринтов, которые на фоне остальных казались слабыми: теория вероятностей, статистика. Довольно много информации без достаточного количества практического закрепления материала. 2) Нехватка мощностей выделяемых для CV, из-за чего приходится иногда подолгу стоять в очереди, чтобы проверить свой код. В итоге оказывается, что ты опечатался в названии одной из переменной, из-за чего тебе опять приходится вставать в очередь, не получив полезной информации по результату. В общем, за исключением небольших недостатков курс очень хороший. Ну и как в любом обучении здесь много интересных людей. Новые знакомства всегда в плюс, тем более из новой области. Рекомендую!)