Курсы Data Science от Яндекс Практикум

Учусь в Я.Практикуме по направлению Data Science, учебой доволен.

Всё максимально актуально, дают очень много практики. Еженедельно у нас вебинары с преподавателями, что очень помогает разобраться с возникающими вопросами, но также всегда можно задать вопрос в чате.

Очень понравился подход к обучению спринтами. По завершению каждого делаешь проект, закрепляя знания, что помогает лучше усваивать материал. Но главное – все проекты основаны на реальных данных, что позволяет гораздо лучше понять материал.

Очень доволен и рекомендую всем!

Изначально по профессии я звукорежиссёр, но ещё в 2020 году моя работа помахала мне ручкой в связи с отсутствием концертной деятельности, сидеть без дела быстро надоело и я решил сменить профессию. На саму же платформу Я.Практикум, попал случайно, разговорившись с оператором одного из знакомых проектов. Он посоветовал мне эту платформу и решил проверить, в итоге выбрал курс Data Science.

Не буду вдаваться в подробности, как всё же решился пойти учиться, перейду к делу. Обучение- здесь всё очень круто, ты максимально погружаешься в будущую профессию. Сначала куча практической информации, объяснения наставников в случае появления вопросов и в итоге тренажёр, где ты отрабатываешь полученные навыки. Наставники, кстати, действующие специалисты в этой области, соответственно отклик от них получаешь профессиональный.

Пока учился сделал больше 10 проектов, закрепив основные нужные навыки. Единственное, не хватило обучения по SQL, который был бы очень полезен, но сам освою если что. И так информации было очень много, 8,5 месяцев буквально пришлось жить учебой оставив все остальные дела. Дедлайны не жёсткие, но пропускать бесполезно – ведь дальше новая домашка.

В итоге, нашел работу в новом направлении и доволен новым местом, как и обучением на платформе. Если бы выбирал ещё раз куда пойти учиться – пошёл бы снова на эту же платформу.

Сейчас я прошел уже больше половины курса «Специалист по Data Science» и к этому моменту убедился в правдивости пословицы «Глаза боятся, а руки делают» и принципа Парето 80/20.

Сейчас я занимаюсь финансовым риск-менеджментом и в принципе не нуждаюсь в смене рода деятельности, однако сейчас все финансовые виды бизнеса переходят в сторону IT, и конкурентоспособность IT-компаний определяется только количеством и качеством источников данных. Поэтому у меня возникла задача – стать своим в новой реальности. У меня достаточные математические способности, образование по специальности «Прикладная информатика в экономике», навыки логики, абстрактного мышления и работы с данными, а также интерес ко всему новому.

Записываясь на курс, я планировал прокачать математические способности, разобраться в концепции и понятийном аппарате Data Science, определиться с дальнейшим направлением профессионального развития, а также разобраться в трендах финансового бизнеса. Задачи стать суперпрофессионалом в Data Science у меня не было. Яндекс.Практикум помог мне достичь всех поставленных задач. Но если вы планируете сразу после курса начать работать в этой сфере, полученных знаний вам не хватит.

На курсе вы освоите теоретические основы и необходимый минимум Python, что поможет вам (не без помощи одногруппников и преподавателя) самому выполнять проекты после каждого двухнедельного спринта. Каждую неделю наставники курса – опытные профессионалы по Data Science – дополнительно рассказывают об уже пройденной теме, делая упор на теорию и практику, предоставляя множество ссылок на англоязычные материалы для самостоятельного обучения. А для ежедневной прокачки навыков кодинга вы будете заниматься на онлайн-тренажерах Python – их в интернете огромное количество.

Предложенная на Практикуме схема работы – идеальная, и вот почему:

1.) Чтобы быть профессионалом, нужно непрерывно учиться, и особенно это актуально для Data Science – данная сфера невероятно быстро развивается.

2.) Ни один курс не сможет сделать из новичка полного профессионала. Курсы только формируют ядро, а дальнейшие «мягкие» и «жесткие» навыки нарабатываются уже самостоятельно.

3.) Если бы профессия DS была легкой, специалисты зарабатывали бы минимум.

В то же время после прохождения курса у вас есть шанс устроиться в компанию на позицию джуна или миддла, если вы:

-10 часов в неделю уделяете учебе на Яндекс.Практикуме.
-Минимум 10 часов в неделю читаете англоязычные статьи и тренируете навыки кодинга.
-Активно общаетесь с другими профессионалами.

До курса я думал, что математику DS понять не смогу, однако на деле 80-90% математического аппарата затрагивают максимум 1-2 курса университета. При этом если ты понимаешь, как использовать знания в реальной работе, то изучение математики упрощается в разы. А сейчас я планирую оплатить курс от Практикума по развитию критического мышления.

На курс записался, потому что хотел сменить профессию. Привлек курс «Специалист по Data Science». Вначале изучили основы Python. Хотя я был полным новичком, в теме быстро разобрался. Сначала практических заданий было много, плюс огромный объем информации надо было изучать параллельно. Однако начиная с середины курса практика уменьшилась, мне ее не хватает.

До дедлайна я не дотягивал, старался все делать быстро, уделял учебе достаточно времени. Иногда между спринтами (частями курса) оставались свободные дни, когда хотелось бы иметь возможность заходить в Яндекс.Практикум для решения дополнительных заданий повышенной сложности.

Куратор у меня отличный, атмосфера в группе замечательная, все вежливые и дружелюбные. Люди, которые проверяют домашку, во многом мне помогли, подробно разобрали ошибки, рекомендуют дополнительные материалы. Инициативу здесь принимают на ура.
Сейчас я на середине курса. Пока что все нравится, но, как уже сказал, побольше бы практических заданий.

Приветствую читателей. Учусь в Яндексе 4 месяца точно. Процесс мне довольно нравится, сейчас объясню, почему:

1. Интересная, не сухая подача знаний;
2. Быстрый фидбек — кураторы не «кидают», поясняют все сложные моменты;
3. Сам принцип обучения построен на обратной связи и даилоге между учеником и учителем. Нет ощущения, что ты сам что-то читаешь и что-то делаешь;
4. Дизайн курса мне понравился 🙂 ;
5. Мгновенная наработка полученных навыков на основе изученной теории. Для этого тут есть тренажер с заданиями;
6. В принципе преподавательский коллектив достаточно вежливый, корректный и явно компетентный. Команда профессионалов!

Но есть и пара недостатков:

1. Порой тренажер отклоняет правильный ответ из-за того, что он получен не совсем тем путем, который он ожидал. Часто зависает;
2. Мне кажется, что некоторые темы даны не полностью. Можно было и побольше теории давать, чтобы составлять полную картину;
3. Если ты быстро учишься и делаешь задания — то после окончания спринта надо будет ждать начала нового. Ну это кому как)

В целом же, выводы делать только Вам, а мне курс очень понравился!