Отзыв о курсе Яндекс.Практикум «Специалист по Data Science»

Как я выбирал курс онлайн курсы по программированию?

Всем привет! Меня зовут Иван Смирнов, я студент 4 курса строительного университета и в октябре 2020 я выпустился из Яндекс.Практикума, где учился по специальности data science. За 10 месяцев до этого я решил инвестировать в себя и качать скиллы, которые сейчас так на слуху: анализ данных, статистика, машинное обучение, думал, что буду использовать это во время учёбы в университете и потом, в профессиональном пути.

Я долго выбирал между разными школами и курсами, но склонялся к Яндексу, потому что слышал про их Школу Анализа Данных (это как магистратура для очень умных математиков). А потом я окончательно остановился на практикуме, пройдя их бесплатный трек - там поверхностный, часов на 20, "первый взгляд", который даёт понять, с чем будешь иметь дело при покупке курса.

Так ли хорошо обучение и уроки онлайн

Есть поддержка, в которой живые люди подсказывают, что не так и что хочет от тебя машина
Так и пошло поехало! В целом, трек устроен так: две недели даётся на достаточно большую тему, называющуюся «спринт». В конце второй недели у тебя должен быть сдан и проверен проект по итогам темы. Если тема - нейросети, в конце ты делаешь простенькую нейросеть. Если тема- SQL, в конце ты делаешь описательный анализ данных, которые выжимаешь из базы с помощью SQL.

В течение этих двух недель каждого спринта нужно (для получения задания на проект) пройти тренажёр: интерактивный, симпатичный, улучшающийся с каждым днём, пусть улучшать там ещё очень много всего. Бывает, день бьёшься над несложной задачей, которую понимаешь, а тренажёр твоё решение не принимает, потому что ты пошёл неожиданным для него путём. Но такие случаи достаточно редки, один дневной затуп на один-два спринта (раз в месяц, по сути). При этом есть поддержка, в которой живые люди подсказывают, что не так и что хочет от тебя машина.

Программа. Структура. Знания

Во время проекта с тобой работает только человек. Ты проводишь какой-нибудь анализ, строишь какую-нибудь модель машинного обучения (зависит от задания, которое подробно расписано и к которому тебя готовят), оформляешь всё по мере собственного старания, а затем отправляешь на проверку и ждёшь около 12 часов.

Подрабатывающий датасаентист проверяет твой проект, делает код-ревью и отправляет тебе его обратно с комментариями по тому, что можно (и\или нужно) исправить. Если постараться, проект примут с первого раза, но так бывает не всегда. Тут всё зависит от собственных усилий и, немного, удачи)

Так 9 месяцев. В начале курса проводят общий созвон и рассказывают о внутренних распорядках, как и куда писать, где контачиться друг с другом и т.д. Потом раз в две недели в выходные проводят лекции-консультации с живыми препонами-наставниками, на которые ходить не обязательно, но очень интересно. В самом конце- выпускной проект, который почти как обычный после спринта, только трепета и уважения к нему побольше, а критерии построже. Я (и половина группы) в выпускном проекте сделал модель по предсказанию ухода клиента из телеком-компании к конкуренту. Очень интересно.

Логично из выпускного проекта выходит моё будущее после Практикума - я стажируюсь в российской телекомовской компании, искал работу/стажировку три месяца, начал до конца курса (сертификат на собеседованиях всё равно никто не спрашивал- никому он не нужен, все смотрят на то, что ты показываешь здесь и сейчас). Искал тяжело, прошёл 5 собеседований (на почти 100 откликов), а потом на руках оказалось сразу два предложения, но одно больше про питон-разработку, куда я тоже пошёл ради интересных проектов, но бесплатно и без обязательств. Как ученик к сенсею.
Чувствуешь себя ребёнком, который поехал на велосипеде, папа толкает, мама аплодирует, все рады, но потрудиться приходиться, особенно, когда ты только начинаешь
На собеседованиях, предварительных собеседованиях по телефону и во время написания тестовых заданий оказалось, что Яндекс научил всему, что надо, но по чуть-чуть. Потому что тем в Data Science очень много, а на работе (или по крайней мере во время проверки твоих знаний) нужно что-то одно: например, только анализ временных рядов. И приходится свои знания уровня «немного прокачался» докачивать уже в узком ключе с помощью гугла и ютуба. Так что за узкими знаниями внутри Data Science нужно копать уже самому. Яндекс их не даёт и не может-он про другое.

Практикум – про начало пути, где вокруг тебя много единомышленников и куча (если учитывать всех) наставников, все хотят тебе и друг другу помочь. Чувствуешь себя ребёнком, который поехал на велосипеде, папа толкает, мама аплодирует, все рады, но потрудиться приходиться, особенно, когда ты только начинаешь. Всем советую, 10\10.)

ЭКСПЕРТНОЕ Мнение ИЗИПИЗИ о курсе
«Вы окажетесь в живом комьюнити с настоящими и добрыми людьми. А после курса, у вас появятся знания в анализе данных, которые помогут устроиться на работу. Что еще нужно...»
ПЕРЕЙТИ К КУРСУ

Что вообще делает специалист по Data Science

В процессе деятельности любая компания накапливает большое количество данных из разных источников. Грамотный анализ этой информации, выведение скрытых закономерностей приводят к неожиданным открытиям, которые повышают конкурентоспособность компании и могут сделать ее лидером рынка. Для этого компаниям и нужен data scientist.

Другие отзывы о курсах Яндекс.Практикум

А еще отзывы есть???
Женя Логинова
Идейный вдохновитель ИЗИПИЗИ
Жек, привет✋, а еще отзывы есть??? Вроде, курс неплохой, наверняка его уже прошло много ребят
Женя Егоров
Верный соратник ИЗИПИЗИ
Конечно, только мы еще с ними не связались. ⚡Было бы круто найти еще людей, которые уже прошли или сейчас учатся на этом курсе.

Отзывы дают реальное понимание и помогают другим определиться с выбором. Сам выбирал курс благодаря отзывам
Женя Логинова
Идейный вдохновитель ИЗИПИЗИ
Ок, давай тогда дадим за отзыв крутую подборку:

⛵Как составить резюме, которое будет вас продавать

⌛Пошаговый конструктор сопроводительного письма, когда оно действительно нужно

⌚ Как составить свою стратегию поиска работы
Женя Егоров
Верный соратник ИЗИПИЗИ
Круто! Тогда скорее пишите отзыв. После проверке отзыва пришлем на почту эти полезные материалы.

Полезный материал

Чтобы тебе было проще определиться
с курсом и успешно его завершить
Подробный отзыв, оставленный вами, поможет другим людям определиться с выбором
Спасибо за оставленный отзыв, мы проверим его содержание и свяжемся с вами
У нас есть два простых правила:

❗ Мы уделяем большое внимание отзывам о курсах и проверяем их достоверность

❗Мы не публикуем недостоверные и субъективные отзывы от кого попало, поэтому просим оставить ваши контакты для проверки подленности прохождения
Как вас зовут?
Ваш телефон
Ваш e-mail
Добавьте ссылку на любую вашу социальную сеть, к которой у вас есть доступ
Для того, чтобы мы могли проверить ваш профиль и связаться с вами в случае вопросов
Подробно опишите прохождение курса
Добавьте файлы
Тут вы можете добавить любую вашу гордость. Например, фото диплома, личного кабинета, ваших работ, сделанных на курсе
Made on
Tilda