Отзыв о курсе Яндекс.Практикум «Аналитик данных»

Привет! Меня зовут Варвара, я выпустилась из Яндекс.Практикума примерно 5 месяцев назад с курса «Аналитик данных».

Начала обучение я в январе текущего года. Почему я выбрала именно этот курс? Я думала не слишком долго, а работу по анализу рынка так и вообще не проводила.
Началось все с того, чтобы выбрать, какой курс мне вообще хочется пройти.

Прежде всего надо знать, что у меня IT-образование широкого профиля (системный аналитик), но работать по специальности я никогда не планировала. Программирование меня вводило в тоску, интересны были разве что математика и те предметы, преподаватели которых могли увлечь, а не просто читали с листа.

Но именно год назад я была на стажировке в Германии, где свободного времени было достаточно. Я наткнулась на рекламу Яндекс.Практикума. Сразу скажу, что на другие курсы я особо не смотрела, потому что... ну это же Яндекс - компания с почти безупречной репутацией. Единственное, что я сделала - это посмотрела на требования, которые нужны от аналитика данных в реальных вакансиях на hh и прикинула, насколько покрывает эти знания курс. Меня все устроило, а бесплатная часть очень увлекла. Материал подавался интересно и в необычном формате. Небо и земля с лекциями в универе.

Я решила поискать совпадения себя и предлагаемых ЯП курсов. Тогда выбор был не такой большой и я нашла наибольшее совпадение с курсом аналитики.

Это действительно важно понять, какие предпосылки у тебя есть к той или иной профессии. У меня вот всегда был аналитический склад ума - я подсчитывала расходы после поездок, вычисляла и проверяла гипотезы в жизни, а ещё люблю детективы. В общем, я подумала, что это оно и прошла бесплатную часть. Дальше секрет успеха в том, чтобы продолжить, а не забить - сразу заплатить свои деньги! Так я подтолкнула себя к тому, чтобы не откладывать, я знаю, что если уж начну, то обязательно дойду до конца.

В самом курсе информация подаётся блоками. Какие-то были несложными, какие-то занимали очень много времени и еле удавалось уложиться в дедлайны. Кстати о них. Для меня все было в новинку: супер удобный мессенджер слак, где и происходит все общение с кураторами и помощниками на курсе; формат обучения - 1 неделя на изучение теории, 1 неделя на выполнение проекта; мягкий дедлайн - «желательно успеть» и жесткий дедлайн «если не успеешь, то тебя переведут в другую группу». В общем, первые недели ты пытаешься просто понять, куда ты попал.

Когда привыкаешь все становится понятно и просто. Преподаватели всегда стараюсь помочь и ответят на все вопросы. Раз в 2 недели были созвоны с преподавателями, которые объясняли какую-либо тему. Самое ценное, что они являются действующими аналитиками, которые кроме своих программ отвечали на вопросы, показывали, как улучшить код и даже подстраивали свои «лекции» под наши запросы.

Саму программу курса я могу прокомментировать сейчас, с позиции работающего аналитика данных. Знания, которые дают на курсе по python, актуальны и нужны в работе. Знания по SQL недостаточны, но их хватает для прохождения собеседования на позицию джуна. Также, когда курс проходила я, не было навыков автоматической визуализации данных в том виде, в котором они нужны на работе. Мне продукт понравился и я писала об этих недочетах в отзывах о нем. Сейчас, насколько я знаю, все эти минусы исправлены в новой версии курса.

Основная работа на курсе, конечно, происходит во время проекта. Ты самостоятельно должен разобраться с заданием по полученному в модуле материалу. Тебе в помощь преподаватель в чате слака, который не будет писать за тебя код, а натолкнёт на нужный ответ. Сделал задание и отправляешь его на проверку.

В течение 24 часов или больше задание проверяют и присылают тебе комментарии и замечания. Чаще всего замечания разбиты на светофор: зелёный - все правильно сделано, молодец; желтый - пойдёт, но можно было сделать получше вот так; красный - тут неправильно, переделай. Исправляешь замечания и отправляешь работу на повторную проверку. И так, пока проект ни примут.

Финальный проект. Это то, чего мы все боялись. Но все оказалось не так уж страшно. 3 части, где 1 часть на А/Б-тест, 2 часть SQL, 3 часть приближена к реальному аналитическому исследованию с ответами на вопросы заказчика. Ответов на вопросы минимум - только помощь одногруппников. Проект максимально приближён к реальному рабочему процессу, он даже так и называется «буткемп».

Главным показателем эффективности является трудоустройство. Я нашла работу на последнем модуле курса, причём успела я пройти всего 3 собеседования: от 2х компаний (Ozon и Huawei) я получила офферы, а в третьей я была уже не заинтересована и отказалась от решения тестового задания. Сейчас я работаю в Ozon аналитиком данных уже почти полгода. Компания огонь! Для старта в профессии я обязательно хотела работать в крупной фирме и рада, что мы с Ozon нашли друг друга. Сейчас я работаю с внутренней аналитикой компании, автоматической рассылкой и визуализацией процессов.

Я пришла на курс с базовыми знаниями математического анализа (что-то положила, но надо вспоминать) и почти с полным отсутствием знаний языков программирования. Вышла с знанием питона и sql, основами статистического и исследовательского анализа данных, комплектом проектов и грамотным резюме, которое помогают составить в конце курса. Помощь hr-ов кстати очень кстати, потому что мало кто знает, как составить правильное резюме. Этому в институте почему-то не учат.

Итог. Я люблю этот продукт Яндекса. Смело советую его друзьям и знакомым. Прямо сейчас мой брат проходит курс ЯП по web-разработке. Ключевая мысль - этот курс не даёт 100% знаний, которые необходимы для работы, тем более что аппетит работодателей растёт со страшной силой. Но он даёт достаточные знания и навыки для старта работы в выбранной области. Все остальное можно выучить уже на работе в комфортной обстановке. Удачи!