Бесплатные курсы по Big Data

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.

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.

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.

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.

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(

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.

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.