Отзывы SkillFactory по Data Science

Прохожу обучение на Data Science от Скиллфактори, ранее к индустрии не имел никакого отношения. Курс мне нравится, хотя сразу отмечу, что темп учёбы довольно высокий, и поэтом, если вы работаете на фул-тайм успевать будет трудно. В среднем нужно уделять около 3 часов обучению ежедневно.

Материала дают очень много, и что важно, основной упор идёт на практические задачи, воды вообще минимум. Сразу скажу, направление специфичное и, если у вас нет интереса к математике, заранее подумайте, нужно ли оно вам.

Обучение организовано отлично, платформа очень удобная и всегда есть доступ к уже пройденному материалу. Также есть краткие конспекты, которые позволяют повторить пройденный материал.

Отдельно отмечу работу кураторов, все вопросы решаются максимально быстро. Менторы в чате Slack тоже отвечают оперативно, что позволяет быстро решать любые вопросы по обучению.

Плюсы:
Много полезного материала
Удобная платформа
Большое количество практических задач

Минусы:
Высокий темп обучения

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.

Плюсы:
Высокий уровень преподавания

Минусы:
- Курсы сложны для новичков
- Слишком высокая концентрация платформы на курсах IT – сферы

Спустя 4 месяца учёбы могу сделать свои выводы по курсу Data Scientist. Если человек не имеет никакого базового образования в области статистики, теории вероятностей и математики курс будет реально сложным. Также потребуется хоть какое – то знание программирование. Прежде чем записываться на него лучше освежить в памяти все эти области и лишь после этого переходить к обучению.

По всем работам курса есть точные дедлайны, если приходится дополнительно отвлекаться на повторное изучение школьной программы, то выполнить всё это не получится.

Первый месяц обучения самый тяжёлый, потом к нагрузкам привыкаешь и становится легче. Однако, всё – равно потребуется максимальная концентрация и усердие.

Не все материалы курса мне зашли по подаче, например статистика была непонятна, но я искала многое в открытых источниках. Однако, большим плюсом является доступ к массе дополнительных вебинаров, как записей, так и живых выступлений, что становится просто кладезем информации. За это говорю авторам курса отдельное спасибо.

Приобщаться к вебинарам рекомендую сразу, но я заметил их только месяц спустя и очень об этом жалею, спасибо менторам, что подсказали. Кстати, по поводу связи с преподавателями – этот аспект здесь на высоте! Отвечают очень быстро и объясняют подробно, как просто вопросы по теме, так и делают разборы домашних заданий. При том, объясняют до тех пор, пока студент действительно начинает понимать тему и разбираться в ней на достаточно хорошем уровне.

Платформу и курс рекомендую всем.

Плюсы:
- Хороший подбор материала
- Большая практическая составляющая
- Преподаватели всегда отвечают на вопросы

Минусы:
- По некоторым материалам лучше переделать записи, чтобы студенты лучше их усваивали.

Окончил курс «Python для анализа данных», результат хороший. То, что хотел получить из курса, изучил, по крайней мере, на начальном уровне. Продолжаю учебу на курсе DataScience.

Что понравилось:

1.) Хороший формат и интерактивная среда. По-моему, это гораздо лучше, чем просто просмотр видео лекций. Они отнимают массу времени, пока найдешь нужное место при перемотке;
2.) Быстро и без отписок отвечают на вопросы, за день точно ответят. Но хочется еще быстрей);
3.) Общаемся в Slack, это огромный плюс. Группы в телеграмме для меня не подходят;
4.) Нормальная стоимость обучения.

Несколько замечаний:

1.) В материалах встречаются небольшие недоработки, которые исправляют после сообщения о них;
2.) Можно нарваться на обновленный курс, то есть недоделанный. Его делают в процессе прохождения. При движении по расписанию проблем не возникает, с ними сталкиваются торопыги, как я. Из-за этого, я перевелся на другой поток, где была старая программа с открытыми модулями;
3.) При основательном обучении (чтении дополнительных материалов по рекомендациям), поиске инфы в гугле, временные затраты намного больше, чем заявлено;
4.) Обучение дает вектор по темам с базовыми знаниями по ним, все остальное изучать нужно самим. Так как материала и так очень много, нет других вариантов, но все же, нужна более подробная подача, хотя бы по некоторым темам.

Плюсы:
Быстрая поддержка и хорошая стоимость.

Минусы:
Дают лишь базовые знания

Доволен, что не зря потратил деньги.

Я надумал поменять профессию. Долго сравнивал разные ресурсы. Мне посоветовали SkillFactory, его и выбрал. Учиться нравится. Информация дается постепенно, модулями, в голове не бывает непонятной каши. Проекты очень увлекательные.

Нет просто тренировочных заданий, они все приближены к реальности. Ощущение, что находишься на работе, а не на учебе.

Радует, что деньги не выкинул на ветер, как это часто бывает. Любые вопросы решаются, обратная связь на хорошем уровне. Помогают во всем. Лично мне все нравится, рекомендую всем.

Плюсы:
1.) Увлекательно;
2.) Наличие обратной связи;
3.) Задания похожи на реальные.

Минусы:
Иногда не хватает материала, приходится искать в инете.

Я прохожу обучение в онлайн-школе SkillFactory на двухгодичном курсе. За плечами год интенсивных занятий и я имею достаточно впечатлений, чтобы подвести промежуточные результаты. На момент поступления в онлайн-школу я уже имела некоторый опыт работы с данными.

Платформа привлекла меня тем, что здесь гармонично сопрягаются теория и практика. Можно сказать, что практики много. Но, даже имея предварительную подготовку, я не успевала усваивать выданный преподавателем материал. В скором времени я перешла на безлимитную программу. И учеба пошла в спокойном темпе. Будущим студентам рекомендую выбирать другой курс, если у вас нет начальной подготовки.

Трудно придется и тем, кто работает по пять дней или находится в декретном отпуске. Да, кураторы всегда на связи, но при хроническом утомлении новые знания усваиваются с большими усилиями. Трезво оценивайте свой физический и интеллектуальный потенциал.

Плюсы:
Большой объем практических занятий. Оперативная помощь кураторов. Содержательные вебинары.

Минусы:
Избыточная интенсивность программы

Я уже закончила курс Data Science. Мне понравился серьёзный подход к преподаванию.

На курсах в профессиональное обучение для новичков, начинающих обучение с нуля, включены следующие дисциплины:

• математика;
• статистика;
• анализ данных;
• дата-инженерия;
• базы данных.

Каждый раздел заканчивается заданием, которое проверяет наставник, вносит поправки и замечания для улучшения результата. После чего этой работой можно пополнить портфолио.
Вебинары можно наблюдать в записи, или участвовать онлайн и задавать свои вопросы по интересующей теме. Я как правило смотрела запись.

Молодые, грамотные преподаватели учат поэтапно, и дают именно тот материал, который нужен, чтобы стать успешным специалистом. В отличие от некоторых других школ, не используются написанные кем-то фреймворки, чтобы, не объяснив основ линейной алгебры, спешили изучать нейросети.

Если уже где-то проходили эту тему, или как-то касались в работе, учёба проходит легче. Для новичков процесс обучение IT будет даваться тяжело из-за жёстких сроков, хотя разделы и преподаются с нуля. Есть возможность перенести дедлайн, но не более двух раз.

Плюсы:
Интересные задачи, доступная подача информации, своевременные (в границах суток) отклики, ответы, поддержка в Slack.

Активно работающий карьерный профессионал, который помогает заполнить резюме, ищет подходящие вакансии, реальная возможность посреди обучения пройти стажировку в компании, решать конкретные аналитические задачи, систематические тематические онлайн-вебинары.

Минусы:
Ограниченные сроки обучения.

Я прохожу курс Data Science. В общем обучением пока довольна.

Тема машинного обучения на этих курсах подаётся в доступной для понимания форме, для этого нужно совсем немного понимать или хотя бы стараться понять в математике, которой тут немало. Огромная благодарность за тематические вебинары!!! Там ментор всё раскладывает по полочкам, к тому же есть возможность интересоваться в режиме онлайн, если что-то непонятно. Я на них смогла закрыть большинство пробелов, остававшихся в процессе учёбы.

Честно говоря, мне трудно понять людей, которые жалуются на обучение, что им всё «подаётся не на том языке» и не объясняется на пальцах. Они же не вязать учатся, и не наняли персонального репетитора. Нужно заранее оценивать свои силы. Ведь приходится изучать весьма непростые задачи. Нужно учиться читать сложную документацию и понимать строгий формальный математический язык. Ведь в будущем придётся работать с IT-технологиями.

Я могу смело посоветовать курсы Data Science как стартовую площадку для овладения необходимыми базовыми навыками в машинном обучении.

Плюсы:
- хорошо структурированный курс;
- доступное изложение необходимого материала;
- есть возможность общаться с менторами;
- оперативный отклик и помощь;
- теория и практика идут параллельно, есть возможность сразу закрепить знания;
- многие темы даются с видео-объяснениями;
- проводятся тематические вебинары.

Минусы:
Особых минусов не выявлено.

Уже в течение года изучаю «Профессию Data Science» - это самый объёмный курс данного направления, рассчитанный на 2 года. Очень достойная образовательная платформа.
Многие задумываются о трудоустройстве по специальности, в своём отзыве я хочу поделиться своим личным опытом. Это однозначно – история успеха!

До начала обучения на курсах, на протяжении 10 лет я был фрилансером, занимался частной практикой, предоставляя услуги настройки CRM-систем и сквозной аналитики. После прохождения 4-х модулей, к уже выполняемым задачам для текущих клиентов, я добавил в арсенал услуг разработку аналитических отчётов, парсеров, дэшбордов. За 5 месяцев мне удалось окупит весь курс обучения, к тому же добавить много интересных работ в портфолио.

Со временем я понял, что аналитика – это хорошо, а Data Science лучше, лично мне это интереснее. Полученные знания, увлечение математикой и машинным обучением повели меня дальше – неожиданно для себя решил изменить формат работы – отодвинуть на второй план частную практику и начать делать карьеру в Data Science. Вместо работы со множеством мелких заказчиков с простыми заданиями (теперь с высоты накопленного опыта дэшборды для меня – это «детские игрушки»), я сделал выбор в пользу одного крупного, с более сложными задачами. Меня особенно интересовала сфера финансовых технологий.

Это был серьёзный шаг, ведь я 10 лет работал сам на себя, а теперь решил устроиться по найму, я отвык от такого формата общения. Но, как только я принял решение, в короткие сроки всё сложилось очень удачно. Перечислив свои навыки в резюме и приложив объёмное портфолио, уже через неделю я получил приглашение в компанию, которая занимается цифровизацией банковской отрасли на должность аналитика.

Я считаю это отличным началом, ведь прошёл только половину срока обучения.

Плюсы:
- много практики;
- обучение разбито на удобные короткие модули и уроки;
- менторы реагируют оперативно;
- ответ на любой вопрос – своевременный и развёрнутый;
- возможность окупить обучение, претворяя в жизни полученные знания;
- минимальный набор инструментов для разработки аналитических отчётов (Python + pandas + SQ) даётся в годном объёме.

Минусы:
- некоторые вещи приходится искать в сети и изучать самостоятельно;
- математика на курсе объёмная, но для полноценного и глубокого понимания нужны дополнительные знания.

Сейчас я прохожу обучение на курсе «Data Science». В общей сложности – учёба увлекательная. Здесь студентам объясняют, что представляет Data Science, чем могут заниматься представители этой специальности, как и где трудятся, какими программами пользуются.

Чтобы стать хорошим профессионалом высокого уровня, этого курса будет мало. Но, как первая ступень, чтобы понять, в какую сторону продвигаться после учёбы – это отличный вариант. Молодым специалистам IT сферы подобные курсы станут отличной отправной точкой для дальнейшего профессионального роста. Я советую пройти этот курс, если вам:

• интересно, что такое Data Science;
• хочется более глубоко разобраться в этом, а не просто почитать статьи из интернета;
• увлекательна аналитика.

К сожалению, или к счастью, в ходе процесса обучения я пришла к выводу, что Data Science – не совсем то, чем мне бы хотелось заниматься в жизни. Мне больше нравятся идеи разработки, а не анализ данных. Но в любом случае, полученные после прохождения модулей знания, я использую на практике.

Не стоит мечтать, что по окончании учёбы, к вам выстроится очередь работодателей с желанием пригласить вас в крутую фирму. Этот курс – лишь ступенька к дальнейшему развитию, чтобы стать специалистом высокого уровня. Получив более расширенные знания, можно самому найти компанию, в которой хотелось бы работать.

Плюсы:
- Глубокий анализ работы с данными;
- много хороших практических занятий;
- наставники и ментор всегда на связи;
- возможность общаться, спрашивать в Slack;
- креативные педагоги, отлично разбирающиеся в теме;
- молодые наставники хорошо знают современные потребности;
- проходя модули, приобретаешь ценную информацию, которая будет полезна в дальнейшем;
- есть центр карьеры.

Минусы:
Справедливости ради можно отметить и небольшой минус данного курса – частые проблемы, возникающие на платформе.

О том, что записалась накурсы SkillFactory, нет никаких сожалений. Более того, рекомендую их тем, кто хочет поменять профессиональную деятельность, или еще не имеет профессии.
В начале июня 2021 года я уволилась, пол месяца думала, что делать дальше. У меня был просто ад на работе, ранние подъемы и поздние приходы домой, стала нервной и раздражительной. Да и зарплата была не ахти какая. Я бы не хотела еще раз попасть в подобную ситуацию.

Искала в сети что-то, подходящее для себя, увидела рекламу от SkillFactory по направлениям в IT. Зарегистрировалась в Телеграмм канале, и наблюдала полторы недели, как и что там делают, просматривала все вебинары. Короче, рискнула. Выбрала для начала курс «Профессия Data Scientist». И ни капли не жалею).

Мне понравилось, что если я что-то не понимаю, то всегда подробно расскажут и все разъяснят. Я довольна, что нашла свое призвание, мне хочется учиться. Хотя у меня нет технического образования, я понимаю практически все. Ну а если что-то становится не ясно, то есть классный Slack – чат, в котором можно работать даже новичку. Тем более, что постоянно бывают вебинары на различные темы курса, на которых преподаватели отвечают на возникающие вопросы, помогают решить разные задачки.

Не скрою, сначала было трудновато, забыла, что значит учиться. Зато сегодня, я выбираю любимую площадку для обучения, вместо тупого убивания времени.
Видела недавно в Ютубе на одном канале, как один айтишник показал свой доход за месяц. По его словам, у него выходит миллион рублей. Вот это стимул, вот это я понимаю!

Теперь, если тяжело садиться за учебу, вспоминаю, что и мне миллион совсем не помешает. Вы не поверите, как увеличивается мотивация за секунды.)
Да, еще дают бонусы, когда начинаешь обучение, всякие мини-курсы и другие приятные плюшки.)

Спасибо, SF!

Плюсы:
1.) Самостоятельный выбор удобного времени для обучения;
2.) Много нужной информации непосредственно в курсе обучения;
3.) Масса различных подсказок для тех, кто хочет детально изучать материал;
4.) Всесторонняя поддержка в процессе всего обучения;
5.) Есть скидки по оплате обучения;
6.) А также есть возможность рассрочки!

Минусы:
Довольно большая нагрузка при обучении.

В апреле 2020 года я решил пойти на курс Data Science. Обучение длилось 1 год и 3 месяца, хотя можно пройти курс за более короткий срок (в рамках 1 года).

С помощью данного курса я смог освоить Python (+tensorflow), важные инструменты. Получил возможность познакомиться с Linux, Pycharm, VS Code, slack, Colab, Kaggle, Git + GitHub. Информация предоставляется доступно. У меня был отличный ментор - Анна Аникина. Предоставляются источники для самостоятельного изучения.

Плюсы:
Python. Знакомство с основным инструментарием и областью программирования в целом.

Минусы:
Сложные практические задания, а теория не дает ответы на все вопросы.

Обучаюсь уже полгода на 2-х годовом курсе по профессии Data scientist. Я прохожу обучение уже 6 месяцев, и могу отметить плотной и хороший объем полезной информации. Я перехожу в специальность «информационные технологии» из области «энергетика».

Изучение новой сферы мне дается легко. Если что-то не совсем понятно, то на помощь всегда приходят менторы и эксперты курса, которые оперативно отвечают на вопросы. Онлайн помощь активна даже в ночное время. Как-то написал вопрос среди ночи и почти сразу получил исчерпывающий ответ.

Плюсы:
Много практических занятий: решение задач по теме с первого урока.

Минусы:
Недостатков не обнаружено.