ТОП 12 лучших курсов математика для Data Science

Пройдя курс Da a Science в этой школе, я могу с полной уверенностью сказать это одно из лучших образовательных путешествий, которое я когда-либо проходил! Программа построена так, что даже сложнейшие концепции становятся понятными и применимыми на практике. Школа сочетает глубокое погружение в теор…ию с мощной практической базой реальные кейсы, проекты и современные инструменты делают обучение максимально эффективным и актуальным. Отдельно хочу отметить профессионализм и вовлечнность менторов их поддержка, умение объяснить сложное простыми словами и своевременная обратная связь действительно вдохновляют и мотивируют идти вперд. Среда школы заряжена энергией роста и развития, а сообщество студентов помогает обмениваться знаниями и находить единомышленников. Благодаря этому курсу и школе в целом я получил не только ценные навыки, но и уверенность в своих силах, готовность решать самые амбициозные задачи в области Da a Science. Если вы хотите получить качественное образование, современный взгляд на аналитику данных и поддержку профессионалов это место, где стоит учиться!

Курс по Data Science. Довольно подробно и хорошо все структуризировано. Менторы помогают и отвечают довольно быстро если что-то не понятно. Нет жестких рамок по времени на каждый блог в курсе, главное уделять время чтобы все успевать.

Выбрала курс 'Полный курс по анализу данных'. Пока только на половине пути. С гугл таблицами проблем почти не было. SQL намного сложнее оказался для меня. Сейчас изучаю Python чуточку сложновато. А так можно попросить помощи менторов, в течении дня ответят даже в выходные. И так же периодически прох…одят вебинары на разные темы.

Прохожу курс Data Science, очень довольна. Материал курса структурирован, после каждой серьезной темы есть практика. Если что-то не понятно можно обратиться за помощью к менторам или найти ответ на аналогичный вопрос в Пачке. Т.к. все материалы есть в записи можно проходить курс в любое время, что …очень удобно. В общем курс мне очень понравился, всем советую!

Обучаюсь по программе Data Science с дополнительной программой Data Engenieer. Программа длится 2 года. Плюсы: Это очень интересно и чем дальше, тем интереснее. Материал создан очень качественно, есть и тексты, и скринкасты, и вебинары. Много практики, чем дальше, тем больше и б…ольше. По организационным вопросам на связи всегда координатор. По учебным вопросам помогает ментор, достаточно быстро, ответы грамотные, за ответами чувствуется заинтересованный в твоем продвижении учитель. Есть программа трудоустройства, помогающая как минимум не выглядеть глупо на фоне других новичков, как максимум подготовить резюме и пройти интервью. Я ещ учусь, но уже взаимодействовал с ними. Постоянно публикуются приглашения на стажировки и хакатоны, организованные специально для платформы. Минусы: Comunity как я его себе представляю практически нет. Есть администрация и преподаватели, но спроси, с кем я учусь, и есть ли неформальное общение, я не отвечу утвердительно. Формально есть общий чат в Пачке и никто не прячется иии ну как бы можно сказать, что это возможность развить свои softskill-ы, и это правильная позиция. Однако, некоторые ритуалы принадлежности от имени школы можно было бы ввести.

Прохожу курс по DataScience, уроки объясняются очень доходчиво и в двух вариантах, в виде видеоурока и в текстовом формате под видео, ещ и в конце каждого блока датся ссылка на дополнительные материалы для лучшего закрепления прошедшего урока. А так же в приложении Pachka менторы всегда готовы помоч…ь с заданием если есть какие-то трудности в решении. Смотрел на других обучающих площадках к примеру как преподатся python для меня было запутанно и малопонятно, а на обучающей прощадке Skillfactory очень доходчиво, не скажу что очень легко так как сам материал не лгкий но очень доходчивый. И я даже позвал подругу с собой на курс и по реферальной системе получил очень приятный бонус, не забудьте вначале спросить рефералку если хотите пригласить друзей или придти сразу несколько человек на курсы. Я очень доволен и моя подруга тоже от этих курсов! Рекомендую.

Учусь в школе Skillfactory на специальность Data Science от 0 до pro. Школу выбирала по отзывам и рекомендациям от hr специалиста, hh.ru. Так сложилось в сегодняшних реалиях, что пришлось искать новую профессию, к работе с данными я привыкла в своей предыдущей работе (16 лет опыта, уровень Principal…). Проанализировав рекомендованные школы, остановилась именно на skillfactory. Причиной послужил удобный интуитивный интерфейс курса в первую очередь. Очень нравится как организована подача материала, пошаговое объяснение от простого к сложному. Поддержка менторов и возможность советоваться с другими студентами, очень на изиорганизован процесс коммуникации, учитывая, что все происходит в режиме онлайн. Сам курс удобен, что всегда легко находишь, где остановился, чтобыпродолжить изучать модуль.

Прошел первую ступень Da a Science. Наверное, прошел как многие и многие, не за 1 год, а за 2. Работал главбухом, решил поменять что-то в жизни. Вот меняю... Что понравилось в курсе: много информации, довольно несложно проходить теоретические блоки, менторы неплохо отвечают на учебных блоках. А даль…ше пошли минусы: увы, курс на полном самообучении, куратор никак не участвует в твоем обучении: учишься - хорошо, нет - ну и ладно. Вообще нет персонального подхода! Дипломный проект со свободной темой и без выделенного руководителя вообще поставил меня в ступор. И ответы куратора по нему в общем пространстве в течение 1-2 суток прямо расстроили. В итоге проект делал не 2-3 недели а 2 месяца, и все равно его оценили, на мой взгляд ниже моих ожиданий, частично потому, что не было обратной связи от персонального руководителя! Как понял так и делал. Очень не хватает нарешенности. Теории очень много, она сыплется без устали. А на практике 1-2 задачки. Конечно, по окончании курса, я многое уже не помню и знаю только в теории. Вы научитесь хорошо гуглить, потому что искать пройденный материал в курсе крайне не удобно. Платформа кое-как шевелится при доступе через сайт. Много математики (кто завлекся рекламой, что можно и без знаний математики пройти курс - бегите сразу, это неправда). Работать и учиться... Не знаю, у меня не получилось. Будучи жаворонком, я не могу вообще учиться по вечерам, оставались выходные. Ну и понятно, что надолго не хватает так учиться. Вот когда на больничном, или в отпуске, или из дома работаешь - убегаешь сильно вперед. В общем, кто хотел персонального подхода - не ваш выбор, его тут нет. Только самообучение, только хардкор. Если никак не связана работа с IT - будет очень тяжело, и в 70-80% случаев вы бросите курс. Мотивировать вас никто не будет, только сами. Математики много (даже порой кажется излишне). В целом я не очень доволен курсом. Присмотрелся бы к другим школам с персональным ментором, думаю, эффективность обучения была бы выше.

Прохожу курс Da a Science, очень довольна. Материал курса структурирован, после каждой серьезной темы есть практика. Если что-то не понятно можно обратиться за помощью к менторам или найти ответ на аналогичный вопрос в Пачке. Т.к. все материалы есть в записи можно проходить курс в любое время, что о…чень удобно. В общем курс мне очень понравился, всем советую!

Долго ходил вокруг да около, в итоге решился начать изучать новую профессию в IT. Прошел профориентацию за два месяца и выбрал понравившееся направление. Da a Science. За этой профессией будущее. Вы научитесь делать за минуты с помощью кода то, на что лет 30-50 назад требовалась недели и месяцы рабо…ты целого исследовательского института!

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)

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.

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 вп…ечатляющих 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.

Приветствую. Только что закончил полный курс аналитика данных в Skillfactory. Что я могу сказать о данной онлайн-школе? 1. Школа ориентирована на передачу необходимых ТЕХНИЧЕСКИХ знаний и навыков по изучаемой специальности. Если кто-то думает просто отметиться как студент данной шко…лы и потом этим воспользоваться - лучше идите в другие онлайн-школы. В Skillfactory нужно РЕАЛЬНО УЧИТЬСЯ тому, на какой курс вы поступили - иначе вы отсеетесь на первых месяцах учбы. В Skillfactory нужно, как завещал вождь прошлого тысячелетия, 'Учиться, учиться и ещ раз учиться!' :-) 2. Skillfactory пытается выпускать из своих виртуальных стен людей, готовые решать РЕАЛЬНЫЕ БИЗНЕС задачи. Обычно любой, только что закончивший что-нибудь, студент обладает НЕОБХОДИМЫМИ знаниями, но НЕ НАВЫКАМИ и УМЕНИЯМИ в заданной области. Поэтому выпускникам вс это необходимо ещ обтсывать и самостоятельно доучивать на реальных проектах уже в рабочем порядке. Но КОНКУРЕНТНЫМ преимуществом системы образования именно Skillfactory является то, что студенты данной онлайн-школы худо-бедно но уже СРАЗУ обладают минимум умений для реальных бизнес задач. Конечно же, эти навыки и умения так же требуют самостоятельного дальнейшего доведения до ума - только реальные задачи в реальном бизнесе способны это сделать. Но, как мне кажется, студенты Skillfactory являются более готовы к реалиям жизни чем студенты иных аналогичных школ. Да, да, это лично мо мнение на основе личного опыта. Конечно же, студенты иных онлайн-школ могут иметь диаметрально противоположное мнение. :-) Но мо мнение именно такое, как я только что описал. Исходя из всего вышеприведнного могу сказать следующее. Если вы хотите хайпануться и просто подзаработать на теме 'IT-бессия', 'IT-истерии' и 'IT-вакханалии' - лучше идите в иные онлайн-школы и обходите Skillfactory стороной! Но если Вы РЕАЛЬНО хотите чему-то НАУЧИТЬСЯ и что-то начать УМЕТЬ - тогда Skillfactory это именно та школа, где вы сможете реализовать подобные устремления и/или амбиции. :-) Удачи всем нам во всех наших начинаниях и да пребудет с нами сила IT...

[SkillFac ory, Da a Science] Добрый день, всем читателям! I. Предисловие: В конце 2020 года решился на смелый шаг - купить курс "Профессия Da a Science" на платформе SkillFac ory. До этого пытался учиться самостоятельно, чтобы понять нравится вообще мне эта профессия "Da a Science" или нет. Как тол…ько 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 Py hon и SQL (основные инструменты любого Da a Scien is'та) на достаточно высоком уровне (сильно выше среднего). Помимо объяснения, как пользоваться теми или иными инструментами, методисты SkillFac ory 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 Da a 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 Da a Science со всего мира, где Вы можете решать задачи на реальных (!!!) данных от малых до крупных (Google, Microsof 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 SkillFac ory, что они используют именно эту платформу, тем самым приобщая своих студентов к мировому сообществу Da a 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 SkillFac ory 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". SkillFac ory 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 SkillFac ory, на вебинары заглядывали и представители/руководители крупных компаний на рынке труда РФ, проводя свои лекции и погружая студентов в трудности работы Da a 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 SkillFac ory 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 SkillFac ory, уже прохожу этап собеседований в компанию своей мечты! Спасибо за потраченное время!)

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!

Курс Специалист по Data Science. Коротко - разочарование, абсолютное не соответствие обещаниям, поверхностные знания, слишком сжатые сроки обучения. Во первых - не стоит вестись на рекламу и обещания менеджеров. Никаким специалистом вы не успеете стать. С самыми базовыми знаниями Python и смутн…ыми представлениями о Machine Learning вы никому не будете нужны, даже на позиции Junior. Скажем честно - за год заочной формы обучения освоить с нуля до специалиста, хоть как то востребованного на рынке - невозможно. Из этого года вы потратите месяц на повторение курса математики за 5-й класс ( что такое дробь, числитель и знаменатель - я не шучу) и еще один месяц - на абсолютно не нужный курс по командной работе, на котором вы НЕ будете работать в команде, а узнаете такие важные темы, как: чем стартап отличается от фриланса. Я не говорю, что эти темы не важны. Вопрос в соотношении наполнения курса и его стоимости, где каждый месяц обучения стоит, в среднем, 20-30 тысяч рублей. В результате вы пробежитесь галопом, без достаточной практики по основным разделам, толком не усвоив ни одного. А некоторых таких важных тем - как статистический анализ, объктно-ориентированное программирование (классы Python) - не будете знать вообще. В рамках машинного обучения - вас встретят 5-минутные ролики на каждый метод, и минимум текста, что не даст никакого особого понимания сути профессии. Далее вам будет предложен один тип задач, в основном, на синтетических (уже заранее подготовленных и вылизанных) данных. Чуть влево и ли вправо - вы окажитесь абсолютно беспомощны - ведь жизнь нам готовит абсолютно разный спектр задач - сложности с подготовкой данных, возможные проблемы и баги, границы применимости методов, влияние параметров настройки. Работодатель не будет ждать недели-месяцы пока вы будете доучиваться на месте, прежде чем приступить непосредственно к заданию. Вы думаете что IT вас ждет с распростертыми объятиями? Как бы не так. Многие западные фирмы ушли с рынка, конкуренция не шуточная, на рынке много талантливых и умных людей. Можно убедится лично, задав соответствующий поиск, например, на hh. Об этом меня лично предупреждала подруга TeamLead - сказав, что была вынуждена отказать в трудоустройстве с подобных курсов (например - Нетология), так как знания слишком поверхностны и неполны. Мне хотелось верить, что тут будет все по-другому, так как пиарилось, что курс разработан с методическим отделом МФТИ. Оказалось нет, и даже громкое имя МФТИ не гарантирует качества образовательных услуг. Если вы гуманитарий - то рекомендую тщательно взвесить насколько вы готовы выложиться для смены профессии, освоить самостоятельно линейную алгебру, теорию вероятности, статистику и даже более сложные разделы математики. Что по итогу: После курса еще придется потратить год-два для обучения на сторонних платформах. И в части теории, и в части практики. Тут увы, маркетинг определил содержание и сроки курса. Сделать из вас реального специалиста задачи не стоит. Начальный курс Python сделан хорошо, как и работа с библиотеками визуализации данных и Pandas. Стоит ли это 200 - 300 тысяч рублей? Каждый пусть ответит за себя, лично я подал заявление на разрыв договора

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 :-)