SkillFactory: отзывы по аналитике

Всем доброго времени суток! Приобрел в школе курс аналитика данных. Но не всем доволен и распишу почему.

Лично мне не хватило видео уроков и побольше некоторых объяснений. Мне уже почти 40 лет и обучаюсь я совершенно новой профессии. Я абсолютно с другой сферы деятельности, а потому считаю себя новичком. Обучение мне дается сложно. Вроде бы я много конспектирую и зачастую повторяю старые темы, но на учебу и поиск нужных ответов времени уходит достаточно много.

Было бы большим плюсом если бы были методички с содержанием и объяснением проходимого материала, пусть даже за дополнительную плату. Уровень имеющихся знаний не учитывается и для многих изучение материала становится сложным. Видео разъяснений действительно не хватает.

Очень много времени уходит на самостоятельное изучение отдельных моментов. Менторы, конечно, помогают, но не всегда своевременно.

Плюсы:
В целом интересная профессия.

Минусы:
Сложный курс для новичка.

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

На этот курс мне достался подарочный сертификат, которым я решил воспользоваться.

Курс построен очень интересно, каждый раздел постепенно продвигает студента от простых вопросов к более сложным. Теоретика сведена к минимуму (если что – то вызывает интерес, всегда можно спросить у своих преподавателей или задать вопрос однокурсникам. В крайнем случае – погуглить). Главное – в курсе очень много практики, а это главное, ведь только при таком подходе появляются реальные знания по пройденному материалу.

Приятно порадовали встроенные мини – курсы, которые помогли лучше развить свои скиллы. Понравилось очень, подумываю пройти ещё какой – нибудь курс.

Плюсы:
- Приятная атмосфера в общем чате
- Менторы быстро отвечают
- Интересная подача материала

Минусы:
- В виде исключения, случалось, что ментор не отвечал долго, его подменяли коллеги
- Тяжело было защитить финальный проект.

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.

Мой путь к поступлению на курс «Аналитик данных» был весьма небыстрым и тернистым. Семь лет назад начала учёбу в вузе на системного администратора, потом стал компьютерным инженером, и наконец закончил магистратуру по экономике.

Конечно думал, что всё это мне очень пригодится – ага, три раза! В итоге на собеседованиях никого не интересовала бумага об образовании (даже не спросили), а главное – им требовались не те знания эконом. теории, которыми нас пичкали, а намного проще, но хуже для меня – знание программ и методологию аудита. В итоге, решив, что места помощника менеджера в банке для меня слишком примитивно, пришлось вновь пойти учиться.

На этот раз решил решить проблему эффективно. Сначала совмещал работу и учёбу на курсе, постепенно понял, что нужно подтягивать и английский язык. Наконец, удалось скопить денег и уволившись вплотную заняться своей учёбой. Параллельно с этим незаметно начался коронавирус… но мне было не до этого, я учился в своё удовольствие. Всё максимально удобно – в любое время пишешь своему ментору, потом тебе приходит ответ с разбором примеров, пару раз даже записали персональное видео для ответа по курсу SQL. Конечно, учиться пришлось много, да и система юнитов и отработок практических была совершенно незнакомой, новой для меня, однако я доволен. В итоге, теперь знаю 2 языка программирования, ещё в 2-ух довольно неплохо разбираюсь, а такое деление на курсы и подкурсы позволило быстро раскладывать полученную информацию в голове.

Не обошлось, конечно, и без сложностей. Организовать своё время было непросто, хотя материал и распределён равномерно, но частенько домашние задания приходилось делать в спешке перед самым дедлайном. Выписывал, чем занимаюсь днём и старался организовать дела так, чтобы все успеть. Частенько ошибался в домашних заданиях, поскольку с универа привык прочитывать быстро и не особо запоминать, тут же от вас требуется обратное.

Хотел бы написать, что уже работаю, но пока только подработка – увлёкся, пообещал помочь многим, вот и закрываю «долги». Сейчас уже сформировал хорошее портфолио. Просто для теста в середине курса сделал резюме на «Data analyst», с нулевым портфолио и выложил на сайт – сразу три приглашения к собеседованиям, даже звонили посреди карантина, приглашали. Если ещё начну откликаться на приглашения, то точно найду работу. Пока резюме скрыл.

Знания реально практические, у многих есть своё дело и бюджет на него, помогаю знакомым реорганизовать их расходы. Даже смог очень помочь родственникам.

Плюсы:
- Адекватная цена
- Крутые преподаватели
- Удобная разбивка обучения
- Наличие дисконт – программ

Минусы:
- Если раньше не был знаком с материалом, будет сложно
- Требуется хорошее знание английского.

Очень доволен тем, как подходят к оформлению курсов, а именно, что много практики (80%) и мало теории (20%). Закрепление теории практикой делается сразу, сначала элементарными заданиями, затем они постепенно усложняются.

Я раньше вообще ничто не использовал, даже гугл таблицы. Я тот, кого называют полный ноль. Но курсы SkillFactory дают постепенно, в размеренном темпе. Это мне очень нравится, так как легко бросать обучение, когда ничего не знаешь.

Менторы молодцы! Отвечают на все вопросы, которые задаются, по Slack, это круто. Нет никакой путаницы, все четко и слаженно.

Все наставники являются профессионалами в своем деле. Атмосфера дружественная при обучении, за что им огромное спасибо! В наше время Data analyst нужно знать хотя бы в общих чертах, в идеальном варианте стать специалистом.

SkillFactory это отличный выбор!

Плюсы:
Удобное обучение, профессиональные наставники, плавное обучение, теплый климат в коллективе.

Минусы:
Практически нет. Единственное, желательно больше ссылок для дополнительного обучения.

Обучаюсь на аналитика данных в SkillFactory. Все вышло слишком быстро. Попалась реклама, начала читать, мне уже звонят, я общаюсь. Потом принимаю решение, в течение дня все завершается. Курс куплен, обратной дороги нет.) А потом все решила поговорить с родными, как будто это что-то изменит.

Но все же полазила в сети. Сравнивала мой курс на других ресурсах. Осталась довольна, здесь программа обучения для моей профессии более насыщенная.

Теперь расскажу об учебе. Учусь всего несколько недель. С первых дней не дают расслабляться, грузят по полной. Особенно практикой, за что большой респект. Лучше практики ничего нет. Сразу после теории нужно делать практические задания, чтобы не забывали прочитанное. Все объясняют подробно. Если есть вопросы или нужна помощь, то всегда ответят и помогут.

Обрадовало, что здесь есть Центр карьеры. Не просто выпускают в свободный полет, а оказывают реальную помощь при трудоустройстве. Здесь проводятся вебинары, различные мероприятия. Куратор помогает в обучении. Наталья мне помогла с первых дней войти в ритм учебы. Такое ощущение, что там нас ждут, трудно выразить словами. Но встречают так тепло, словно мы встретились после расставания на каникулы. Вроде мы уже давно вместе проходим обучение и не первый год.

Жалко, что у меня постоянная нехватка времени. У меня день распланирован по минутам, а еще учиться надо. Это мои особенности, я трудоголик. Но все равно время на учебу выделяю.

Плюсы:
1.) Удобства платформы;
2.) Отличный куратор,
3.) Много практики;
4.) Есть Центр карьеры.

Минусы:
Пока ничего не заметила.

У меня курс по аналитике данных, скоро закончу обучение. Понравилось, что можно получить новую профессию онлайн, есть разные рассрочки, скидки и т.п. Решился попробовать.
Однако все затянулось. В отведенное время на учебу не вложился. Сам виноват. Обучению уделял мало внимания. Заходил на курсы где попало, без определенного графика. Иногда дома, иногда на работе в обеденный перерыв. Этого времени явно не хватало.

Надо быть готовыми, что знаний будет много, очень много, просто куча материала. Тебе подсказывают, интересуются успехами. Но учиться придется самому, как бы этого не хотелось.
После пройденных блоков задают издевательские вопросы. Типа опроса. «Сколько времени ушло на этот блок?» И варианты ответов.1 час, 2 часа, 5 часов, больше. Хочется кричать от досады. У меня больше 12 часов уходит!

Дураком себя не считаю. Я просто дотошный. Хочу сам во всем разобраться, не пользуясь подсказками. Сильно удивлюсь, если кто-то пройдет тренажерные блоки курса за 4-6 часов.
Готовьтесь к обучению от 10 часов в неделю, как минимум. А еще лучше к 15 часам.

Кстати, мой хороший знакомый выбрал другую школу, курсы аналогичные. Он начал позже, а окончил раньше. При сравнении курсов выяснилось, что здесь гораздо больше информации. А настолько ли она полезная или нет, выяснится через какое-то время.

Плюсы:
1) Хорошие тренажеры, много информации и ссылок;
2) Нормальная стоимость обучения, есть скидки;
3) Отличные наставники (менторы);
4) Есть телеграмм канал, с вакансиями на работу.

Минусы:
1) Не все темы полностью раскрыты. В помощь гугл с ютубом;
2) Все идет по московскому времени. Неудобно для жителей Сибири и Дальнего Востока (я сам из Иркутска).

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.

Почитав отзывы о Skillfactory, понял, что люди видят в онлайн-школе какое-то место сотворения чудес. Мол, из любого простофили за деньги сделают отменного специалиста. Пора уже снять розовые очки и понять, что в этом мире такого не бывает. Несомненно есть профессии полегче, тот же тестировщик, но не нужно забывать, что существуют и те, для которых нужен дар, призвание, талант – называйте, как хотите.

Сам я поглядывал на курс по профессии аналитика данных, но сомневался, потяну ли, ибо с IT сферой не сталкивался совсем. Но благодаря поддержки сына всё же принялся за освоение, хотя и не питаю больших надежд на последующее трудоустройства: возраст уже не тот.

Плюсы:
- минимум теории в предельно простом виде и большой объём практических заданий;
- менторы и координаторы вежливы и внимательные, как по мне даже чересчур;
- процесс обучения интересен.

Минусы:
Порой приходится долго ждать ответа ментора.

Выбрал Skillfactory из-за возможности выбора специализации (в моём случае это либо продуктовый, либо маркетинговый аналитик) и проработанного плана обучения, который оглашается ещё до покупки.

Плюсы:
- плавное и безболезненное вхождение в профессию для новичков;
- быстрая обратная связь;
- при нужде есть возможность перевода в группу, которую набрали раньше, чтобы сократить сроки обучения.

Минусы:
- система проверки заданий может проанализировать не все решения, даже если все условия соблюдены;
- хромает формулировка части вопросов.

Хотел научиться работать с данными, поэтому купил в Skillfactory курс по этой теме. Обучение оправдало мои ожидания, как я и планировал, много времени уделял самостоятельной работе в удобное для себя время. В этой онлайн-школе здорово придумано, что, если отстаешь от программы или обгоняешь, можно просто поменять поток и учиться дальше.

Вся информация доступна для самостоятельной проработки, а если что-то непонятно, можно спросить об этом у менторов (у меня не возникло необходимости с ними общаться, поэтому про них не расскажу). Этот курс я выбрал в дополнение к учебе на аналогичной специальности в институте.

Мои ожидания оправдались и курс был полезен.

Плюсы:
- Много материалов, как в текстовом, так и в видео формате.
- Расписание обучения можно подстроить под себя.
- Эффективная методика подачи информации.

Минусы:
Некоторые темы раскрыты совсем поверхностно, в них вникать пришлось полностью самому.

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.