ТОП 8 лучших курсов по Data Science

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!

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 счт 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 датся этот предмет. Нельзя рассчитывать на то, что тебе вс в рот положат, нужно понимать, что придтся учиться, разбираться много самому, задавать правильные вопросы, оранизовывать свой быт так, чтобы оставалось и желание и силы на учбу. 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.

Прошл обучение на данной образовательной платформе. В общем и целом, впечатление от обучения на 90% положительные. Хорошо преподнесн 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.

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.

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!

[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.

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.

Проходил у SF два курса: data science и финансовую академию. Преподаватели все с именем и опытом работы в крупнейших российских и международных компаниях. Объясняют все доходчиво, с удовольствием идут на контакт и не отказывают в помощи. Основной упор сделан на практику, что дает огромный плюс при устройстве на работу. Также отмечу, что SF Education помогли разобраться с составлением грамотного резюме и сопроводительного письма, что помогло в скором времени обратить на себя внимание интересующие меня компании(при отсутствии большого опыта)

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, тплые, 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 (Ковалв 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 трх уровней сложности; онлайн-поддержка в течение всего времени обучения; разврнутая 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 вс же возможно): понимание чисел, графиков, функций, умение хотя бы читать на английском, страница вконтакте; желательно (мозгу придтся 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 врожднной гениальности, придтся 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 вс, то большая часть понятна, но когда через день-два принимаешься за домашку, приходится вс повторять заново, часто (для лучшего понимания) копаться в материалах по математике или по Python; а так как большая часть актуальной информации на английском, ещ и держать словарь открытым; наверное, курс подойдт новичкам (типа меня) для общего понимания Data Science, существующих направлений, получения базовых знаний; людям, ищущим пути решения для конкретной задачи; людям, относительно погружнным в материал, для систематизации знаний и восполнения пробелов.