Лучшие курсы по Big Data в Ростов-на-Дону

Я очень много уделяю времени повышению квалификации и обучению, стараюсь получать как можно больше новых знаний по разным областям. Сегодня расскажу очередную историю о возможностях, которые открывает обучению в интернете.
На этот раз я проходила курс по Python в анализе данных. Купила курс перед запуском одного из собственных проектов, хотелось понимать все нюансы, хотя работала над проектом целая команда.

Могу сразу сказать – моё мнение о начале и конце учебы несколько отличается. Вообще этот язык программирования не является для меня родной темой, мне ближе SMM, дизайн и тому подобное. Быстро освоить такой новый и сложный массив информации было очень тяжело, на учёбу уходило слишком много времени и выгорание не заставило себя ждать. Однако, пользу я для себя извлекла огромную и теперь использую конспекты по этому языку у себя в работе.

Скажу о трудоустройстве – SkillFactory реально помогают в этом вопросе, но я не стала пользоваться этой функцией, поскольку этот вопрос для меня давно закрыт.

Преподаватели очень хорошие, но всё же курс рассчитан на тех, у кого уже есть некоторая база, поэтому для меня очень актуальны были дополнительные информационные источники, порой до такой степени, чтобы просто понимать, о чём говорит преподаватель. Однако, если грамотно выбирать курс по своим навыкам, то всё будет лучше и проще, чем в моей ситуации.

В целом, курс и платформа хороши. Однако, больше платформа направлена на развитие специалистов IT – сферы, а сами курсы рассчитаны на людей с базой, новичкам будет тяжело. А вот для повышения квалификации эти курсы подойдут лучше всего.

Обучение будет отличным началом для штурма IT-сферы. Курс, который я прохожу, рассчитан на полтора года. Он уже практически закончен, хотя в самом начале не владела ни одним инструментом работы с данными, кроме Excel. Уже появился прочный каркас базовых знаний по технологиям работы с данными. Этому способствует само построение программы, где надо именно учиться, а не просто просматривать лекции. Да, было трудно. На каком-то этапе мне казалось, что отсутствие какой-либо подготовки не позволит усвоить все необходимое.

Итак, немного о самом процессе обучения. Работа кураторов выше всяких похвал. Они открыты к трудностям студентов. Приведу пример. Когда мне попадался преподаватель, которого я не могла понять, мне открывали доступ к аналогичным лекциям другого педагога. Таким образом, я прослушивала сразу 2 занятия у разных людей. Это занимало больше времени, но того стоило, ведь у меня не было изначальной базы знаний. Еще одним положительным моментом считаю большое количество практических заданий. Не было времени расслабиться и жалеть себя.

Пользуясь случаем, хочу выразить благодарность преподавателям. Андрей Деканович тратил личное время на дополнительную связь со студентами, хотя в его обязанности входят только ответы на вопросы на сайте. Его манера объяснений очень понравилась. Удачные аллегории через понятные всем вещи позволили усвоить наиболее сложные темы. Спасибо и Ирине Телиной, Марии Корляковой и Егору Котельникову. Благодаря этим людям студенты с изначальным отсутствием подготовки смогли освоить курс.

В сфере аналитики я работаю уже несколько лет и постепенно задумываюсь о занятии позиции Middle. Поэтому решил прокачать свои скилы курсом по Data Scientist. Курс выбирал долго, пытаясь подобрать так, чтобы и спикеры были интересны и не слишком жестили в области математики. В итоге решил пройти программу от продактстар, всё же рассчитанную на новичков.

Обучение понравилось, информация даётся очень четко и без лишней воды. Всё строится от простого к сложному, и новичок тут действительно сможет пройти обучение, хотя и будет сложно. Мне конечно было проще благодаря опыту. Первые блоки были по Python и SQL, что было скучновато… а вот дальше пошла профильная информация по нейронным сетям и это было здорово!

Курсом очень доволен, закрыл некоторые дыры в своём образовании и серьезно углубился в разработку нейросетей. Всем рекомендую.

По работе понял, что остро нуждаюсь в знаниях по машинному обучению и искусственным интеллектом. Работаю в центре допобразования и квалификации стало не хватать, в итоге выбрал более продвинутую версию курса от Отуса, где подробнее описано уже машинное обучение.

В целом, неплохой курс. Что очень хорошо– каждое занятие проводится интерактив с преподавателем, что позволяет легко закрыть пробелы по непонятным вопросам и в целом лучше разобраться в теме. Отмечу особо, что преподаватели реально стараются научить и очень подробно всё объясняют.

Курс, конечно, не дал какого-то космического роста по знаниям, но я закрыл все актуальные для меня вопросы и теперь понимаю, как двигаться дальше и владею всем необходимым инструментарием. Единственным недостатком курса для меня было только московское время проведения занятий, что было не очень удобно.

Решил пойти на курсы, когда не смог продолжить проект по построению хранилища данных из-за недостатка знаний. Хотел углубиться в DWH, Airflow, Machine Learning, Spark и Hadoop, а также освоить визуализацию данных и расширить кругозор в области DE. Хотя я с 2012 года работаю в ИТ, всё же основное время был Full-Stack Oracle Developer.

Три года назад перешёл на позицию DE, занимался миграцией данных из Oracle в Snowflake. Но систематических знаний о построении хранилищ данных мне не хватало. Именно поэтому я решил пройти курс по Data Engineering. Про Karpov/Courses узнал из интернета и LinkedIn, выбирал между ними и Яндекс.Практикумом. Выбор пал на Karpov Courses из-за сжатых сроков обучения и интересной программы. Особенно привлекли модули по хранилищам данных, Big Data и машинному обучению. Стоимость курса была доступной благодаря скидкам. Курсы начались 18 января 2024 года, а в это же время меня предложили релокацию на Кипр или увольнение.

Выбрал увольнение, начался утомительный поиск работы одновременно с учёбой. И, что удивительно, темы курсов совпадали с вопросами на собеседованиях. Благодаря полученным знаниям, я довольно быстро нашел новую позицию Data Engineer. Обучение прошло легко первую половину курса, затем стало сложнее из-за работы. Учебные материалы предоставлялись трижды в неделю, лекции были понятными, с возможностью повторного просмотра. Курс оказался структурированным и понятным.

Небольшие сложности возникли с модулем по визуализации данных, возможно, из-за отсутствия опыта в front-end разработке. Но машинное обучение и управление данными оказались интересными. Особенно понравились модули по облачным хранилищам, MPP и реляционным СУБД, а также по проектированию хранилищ. К сожалению, не удалось полностью освоить модуль по автоматизации ETL-проектов из-за занятости на работе. Проблемы с практическими заданиями решались через дискорд-канал. Набрал 400 баллов из 480, курс оправдал мои ожидания, готов рекомендовать его знакомым.

В целом, я очень доволен результатами обучения. Курс помог мне систематизировать знания, углубиться в специфику Data Engineering и успешно сменить работу. Обучение было интенсивным, но при этом доступным для понимания.

Я пошел на курс по питону, но через два занятия понял, что нет, совсем не мое. Попробовал дать еще один шанс и прошел еще одно занятие, но оно не заходило. Связался с менеджером - та рассказала, что деньги вернут за непройденные занятия.

Где-то в течение 5-7 рабочих дней. Я попросил посчитать, сколько вернется на карту, и тут вот что-то долго считали. Дня 3-4, начал волноваться, что обманули и исчезли. ЗВонил,напоминал о себе. В итоге сказали они обкатывают более новую систему возвратов и есть недочеты. Деньги пришли через 8 дней. Ровно та сумма, которую посчитали. Без обмана.

Осталось немного противоречивое мнение насчет программы возвратов. Но просто надо четче объяснять, за что снимают деньги и в каком размере(

Курс дал именно переход от простого построения отчетов, к управлению аналитической функцией. Программа наполненная: управление командой и аналитической стратегией, внедрение сквозной аналитики, работа с большими данными и BI, взаимодействие с топ-менеджментом . Брал также личные консультации с экспертами из отрасли, на них разбирали реальные проблемы из моей работы. В целом - мастхэв для всех, кто хочет вырасти в Chief Data Officer.

Нетология реально прокачала меня в анализе данных! Курс "Аналитик данных-расширенный" - это находка для тех, кто хочет разобраться в этой теме глубоко.

Видосы и материалы классные, все разложено по полочкам. Преподы - настоящие профи, рассказывают не только теорию, но и делятся своими лайфхаками. Круто, что сразу можно попробовать новые знания на практике, это сильно помогает запомнить. Удобный онлайн-формат позволяет учиться в своем темпе, но иногда хотелось бы побольше задачек для закрепления.

И еще, следовать расписанию было немного сложно из-за других дел.

Проходил практикум по SQL для аналитики и работы с данными в Я.Практикум, доволен полученными знаниями.

Курс объёмный, при этом значительно выгоднее чем другие подобные курсы на других платформах. За сравнительно короткий период ты осваиваешь новое направление и получаешь даже диплом, подтверждающий квалификацию (если укладываешься в дедлайны).

Очень интересным оказалось дополнение курса, где мы освоили ряд программ, помогающих в работе с SQL-запросами, такие как Tableau, DBeaver, PGAdmin.

Пройдя курс, я уверен в своих знаниях, спокойно решаю на работе все вопросы по этому направлению.