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

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 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.

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.

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.)