Цель компании "Азбука Курсов" - предоставлять самую актуальную информацию о дистанционном образовании, составлять обновленный перечень онлайн-курсов, а также предлагать рейтинги образовательных учреждений и отзывы студентов для удобного сравнения платформ и выбора наилучших вариантов для обучения.
Специальность или профессия: Человек, который обучается на курсах Data Science, может получить профессию данных аналитика, специалиста по машинному обучению, инженера по анализу данных, специалиста по исследованию данных, аналитика больших данных и другие профессии, связанные с обработкой и анализом данных.
Научитесь на основе данных выявлять проблемы бизнеса и находить решения для роста. Вы сможете составить финансовую модель проекта, оценить объём рыночной ниши, подготовить разные виды отчётов для топ-менеджмента и визуализировать ключевые цифры бизнеса.
Практический курс по Data Science. 2 месяца офлайн-занятий в мини-группе. 2 месяца работы по двум большим проектам: анализ данных и машинное обучение. Все это вместе с личным наставником
Научитесь на основе данных выявлять проблемы бизнеса и находить решения для роста. Вы сможете составить финансовую модель проекта, оценить объём рыночной ниши, подготовить разные виды отчётов для топ-менеджмента и визуализировать ключевые цифры бизнеса.
Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля освоите все ключевые навыки специалиста по Data Science. Научитесь анализировать большие данные, программировать на Python и применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач.
Освойте самую востребованную специальность 2023 года и станьте Data Scientist с нуля. Вы научитесь анализировать большие данные, методы машинного обучения и продвинутого математического анализа. Поработаете с нейросетями и научитесь строить прогнозы, которые принесут прибыль компании. Преподаватели курса — специалисты из Сбера, Яндекса и Amazon. Ваши работы будет проверять опытный наставник, который поможет освоить Data Science с нуля.
Освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля.Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения
Вы поймете, как систематизировать большие данные с помощью Machine Learning и научитесь работать с рекомендательными системами. Освоите такие инструменты как Python и Hadoop, а также узнаете особенности библиотек данных Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly.
На курсе вы с нуля начнете карьеру в аналитике данных, изучите инструменты для анализа данных: SQL, веб-аналитика, отработаете полученные знания на реальных проектах
Освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля. Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения
За 8 месяцев изучите инструменты, методы и технологии, которые помогают обрабатывать данные. Интенсивный формат — вебинары, видеоматериалы, практические задания. Старт — 26 марта
Стань аналитиком данных: работай с СУБД, составляй отчеты и визуализируй данные в Power BI, освой Python для работы с БД. Помогай бизнесу повышать показатели, прогнозировать прибыль и решать проблемы
На курсе вы освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля. Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения
Путь к мастерству в Data Science: Все, что вам нужно знать
В мире, где данные становятся новой валютой, способность анализировать и извлекать ценную информацию из них становится ключевым навыком. Data Science, наука о данных, представляет собой мощный инструмент, который позволяет делать именно это, превращая сырые данные в знания и инсайты.
Что такое Data Science?
Data Science — это междисциплинарная область, которая использует методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и инсайтов из структурированных и неструктурированных данных. Data Science объединяет элементы статистики, математики, программирования и знаний о домене для анализа и интерпретации больших объемов данных.
"Data Science — это не только моя профессия, это моя страсть. Она позволяет мне превращать данные в рассказы, которые могут изменить мир." - Джон Доу, ведущий Data Scientist.
Почему стоит изучать Data Science?
Изучение Data Science открывает перед вами мир возможностей. Вот несколько причин, по которым стоит начать:
Высокий спрос на рынке труда. Специалисты по анализу данных востребованы во многих отраслях — от финансов и здравоохранения до ритейла и технологий.
Конкурентоспособная заработная плата. Data Scientists часто получают высокие зарплаты благодаря своим уникальным навыкам.
Возможность влиять на принятие решений. Анализ данных позволяет компаниям принимать обоснованные решения, опираясь на факты, а не интуицию.
Для кого подходят курсы по Data Science?
Курсы по Data Science подойдут широкому кругу людей:
IT-специалистам, желающим расширить свои навыки в области анализа данных.
Аналитикам данных, стремящимся к переходу в более сложные проекты в области Data Science.
Студентам и выпускникам, ищущим перспективное направление для карьеры.
Основные темы и навыки
Курсы по Data Science охватывают множество тем и навыков, включая:
Программирование: Знание Python или R является фундаментальным.
Статистика и математика: Понимание основ статистики и математического анализа критически важно.
Машинное обучение: От линейной регрессии до нейронных сетей.
Визуализация данных: Навыки создания информативных и понятных визуализаций.
Работа с большими данными: Опыт работы с Hadoop, Spark и другими инструментами.
Форматы обучения
Существует множество форматов обучения, включая:
Онлайн-курсы: Предлагают гибкость и удобство, позволяя учиться в своем собственном темпе.
Очные программы: Идеальны для тех, кто предпочитает более структурированный подход и личное общение с преподавателями.
Гибридные форматы: Сочетают преимущества онлайн и очного обучения.
Критерии выбора курса
Выбирая курс по Data Science, обратите внимание на:
Репутацию: Изучите отзывы и рейтинги платформы или учебного заведения.
Стоимость: Оцените соотношение цены и предлагаемого качества обучения.
Практическая направленность: Наличие реальных проектов и заданий повышает ценность курса.
Сертификация: Получение сертификата может быть полезным для вашего резюме.
Топ платформ и агрегаторов
Среди множества платформ выделяются:
Coursera & edX: Предлагают курсы от ведущих университетов и компаний.
Udacity: Специализируется на курсах по технологиям и программированию.
DataCamp: Фокусируется на курсах по анализу данных и науке о данных.
Как извлечь максимум из курсов по Data Science
Чтобы максимально использовать возможности курсов по Data Science, следуйте этим советам:
Активно участвуйте: Выполняйте все задания и проекты, задавайте вопросы.
Стройте сеть связей: Общайтесь с однокурсниками и преподавателями, посещайте мероприятия.
Применяйте знания на практике: Работайте над собственными проектами или участвуйте в open-source проектах.
Заключение
Data Science открывает двери в мир, где данные — это ключ к пониманию мира вокруг нас. Изучение Data Science не только улучшит ваши карьерные перспективы, но и даст вам инструменты для решения сложных задач и создания инноваций. Начните свой путь в Data Science уже сегодня и станьте частью будущего, где данные изменяют мир к лучшему.
Участие в программе "Аналитик PRO" от Changellenge Education стало для меня значимым этапом в профессиональном развитии. Мне удалось полностью преобразить своё резюме и освоить ключевые навыки в области аналитики.
Программа, объединяющая три курса – аналитику данных, бизнес-аналитику и финансовую аналитику, предоставила обширный набор инструментов и знаний. Качественные домашние задания, предоставленные в рамках курсов, дали возможность закрепить материал на практике. Интеграция практики крупных компаний в решение кейсов позволила развивать не только hard skills, но и формировать soft skills, такие как управление стрессом и лидерство.
Также хочу выделить ценность нетворкинга и возможность построения отношений с экспертами в рамках образовательного процесса. Я укрепил свои связи с профессионалами из разных областей, что стало дополнительным плюсом обучения.
Отзыв мамы об обучении сына с инвалидностью (1 группа) по программе «Специализация Data Science» на Skillfactory:1. Исходные данные: — Уровень подготовки — zero. — Уровень мотивации — высокий.— Место жительства — Улан-Удэ.— Разница во времени — 5 часов. — Срок обучения - год. Сейчас завершает 2 модуль за почти 3 месяца обучения. — Стоимость обучения — для нас очень высокая. 2. Формат удаленного обучения — очень удобный, учитывая маломобильность сына и то, что живём мы от Москвы на расстоянии 5660 км. Стандартные занятия (лекция с презентацией, к которой можно возвращаться по необходимости), домашние задания (решение практических задач) Skillfactory дополняет оперативной поддержкой мощной службы менторского сопровождения. Ребята из команды — профессионалы с большой буквы, скрупулезно и методично отвечают на все вопросы, очень доброжелательны, отзывчивы и оказывают помощь при любых затруднениях.3. При нулевой подготовке структура программы и содержание модулей с самых азов является огромным преимуществом. Если практически не знаком с программированием, то, да, суперсложно. Но и очень интересно. В начале обучение шло с большим трудом, а сейчас решение кейсов захватывает настолько, что учебный материал по 2 модулям сын смог усвоить близко к 100%. 4. Большой плюс — обучение ведут практики, «не испорченные» вузовскими подходами (есть с чем сравнить, сын учится в вузе). Лидеры цифрового сообщества строят занятия, исходя из своего опыта. Это совсем не означает, что теории совсем нет. Наоборот, практико-ориентированное обучение подстегивает к изучению теории, чтению разных источников, на которые даются ссылки. 5. Возможность покупки в рассрочку и хорошая скидка по акции — значимое достоинство обучения в Skillfactory. При этом стоимость обучения стала для сына хорошим мотиватором: «это большие для нас деньги, поэтому иду на серьёзный результат»! 6. Ещё один бонус — адресный подход к организации обучения, очень гибкий график: если не успеваешь, быстро и четко вносятся изменения. Темп, скорость, дедлайны определяет сам обучающийя, что отвечает индивидуальным возможностям и особенностям сына. Учимся дальше. Результат есть. Будет ещё лучше.
У меня сейчас практически середина обучения. Прохожу курс «Data Scientist» с нуля. Я не ожидал, что будет мне трудновато, но все равно не бросил, много времени уделяю обучению. Хорошо хоть формат в виде записанных лекций, видео уроков и их можно смотреть в любое удобное время. К обучению можно приступать, не имея физико-математических дисциплин. И по окончании курса, уже с дипломом на руках, представляется помощь в трудоустройстве. Материал подается простыми терминами, чтобы каждому было понятно, все темы разобраны до мельчайших деталей. Реально углубится в ИТ сфере.
Учусь в школе Skillfactory на специальность Data Science от 0 до pro. Школу выбирала по отзывам и рекомендациям от hr специалиста, hh.ru. Так сложилось в сегодняшних реалиях, что пришлось искать новую профессию, к работе с данными я привыкла в своей предыдущей работе (16 лет опыта, уровень Principal). Проанализировав рекомендованные школы, остановилась именно на skillfactory. Причиной послужил удобный интуитивный интерфейс курса в первую очередь. Очень нравится как организована подача материала, пошаговое объяснение от простого к сложному. Поддержка менторов и возможность советоваться с другими студентами, очень на «изи»организован процесс коммуникации, учитывая, что все происходит в режиме онлайн. Сам курс удобен, что всегда легко находишь, где остановился, чтобыпродолжить изучать модуль.
Прохожу курс по DataScience, уроки объясняются очень доходчиво и в двух вариантах, в виде видеоурока и в текстовом формате под видео, ещё и в конце каждого блока даётся ссылка на дополнительные материалы для лучшего закрепления прошедшего урока. А так же в приложении Pachka менторы всегда готовы помочь с заданием если есть какие-то трудности в решении. Смотрел на других обучающих площадках к примеру как преподаётся python для меня было запутанно и малопонятно, а на обучающей прощадке Skillfactory очень доходчиво, не скажу что очень легко так как сам материал не лёгкий но очень доходчивый. И я даже позвал подругу с собой на курс и по реферальной системе получил очень приятный бонус, не забудьте вначале спросить рефералку если хотите пригласить друзей или придти сразу несколько человек на курсы. Я очень доволен и моя подруга тоже от этих курсов! Рекомендую.
Проходил курс по программе Бизнес-аналитик.
Выбрал Нетологию, т.к. программа курса лучше других подходила под мои нужды.
Материалом и качеством подачи остался доволен. Особенно породовало, что за курс (ближе к концу, когда уже есть знания) дважды проводился кейс-чемпионат от крупных всем известных компаний. Чемпионатом из-за небольшого количесва желающих поучаствовать это сложно назвать, но круто, что не смотря на это, презентация кейсов состоялась, была получена обратная связть от представителей этих компаний и преподавателя. Это было самой сложной (из-за дедлайнов), но зато и самой интересной частью обучения для меня.
Домашние задания проверялись быстро, и действительно проверялись. Если нужно было доработать, то давались комментарии, что и как именно.
Регулярно проводились вебинары (в основном, в будни в районе 19.00), на которых можно было пообщаться с преаодавателями. Я из-за занятости на работе почти никогда не мог подключаться, но уже на следующей день была доступна запись и свои вопросы можно было направить преподователю.
Пока не знаю, буду ли пробовать воспользоваться услугами карьерного центра, которые входили в курс. Но если буду - дополню комментарий:)
на данный момент прохожу обучение по программе Бизнес аналитик и хочется отметить низкий уровень построения и ведения преподавания, сами преподаватели возможно и владеют материалом, но преподавать не умеют, а это две большие разницы
Записался на курс по гос. программе («Бизнес-аналитик»). Разочарован - не доучился до конца.
В одном месте были собраны видеоматериалы для просмотра, задания не проверялись, он-лайн марафоны не проводились.
Преподаватели - молодые специалисты, недавно закончившие институт. Сильно резало слух дикция и 'аканье'.
Материал. Дешевле купить несколько книги по макро- микро- экономики и маркетингу. Excel пройти у Павлова (planetaexcel.ru).
Что понравилось - быстрый возврат части ДС за обучение (считается сумма обучение минус курсы которые прошел).
Рекомендация:
- Попробовать можно, только сразу узнайте сколько вы можете посмотреть блоков и вернуть полную сумму.
- Прочитайте темы курса
- Прослушайте нескольких преподавателей и поймите для себя уровень.
Обучаюсь на курсе Data Science уже полтора месяца, пока всё более чем нравится. Безусловно, это оказалось труднее, чем я ожидал, ибо до этого не имел с программированием совершенно ничего общего. Система обучения построена максимально понятно, если есть вопросы - тебе всегда ответят в чате Слака. По моим наблюдениям записываются на курс большим количество ребята, но потом отсеиваются. Если вы целеустремленный и верите в свои силы - попробуйте, почему нет). С интересном жду, что будет дальше!
Обучаюсь больше полугода по Data Science. Очень ноавится курс объемом, подачей, систематическим подходом к обучению. Меньооы и тьюторы ведут по курсу как бцдто за ручку, так что потеряться сложно. Есть пробный месяц - можно понять, ваше это или не ваше. Реклмендую!
Проходу курс по Data Science - впечатления положительные. Для не имеющих опыта в разработке есть вводный этап по Python и SQL, позволяющий компенсировать недостаток навыков в программировании.
Добрый день. Прохожу курс Специалист Data Science. Курс разработан и скомпонован с целью освоения данной специальности. На курсе много практических задачек, есть проекты для закрепления каждой темы модуля и система дедлайнов, которая стимулирует, дисциплинирует и мотивирует, как на мой взгляд.
Поддержка комьюнити курса оказывается в полном объеме тьютором курса, кураторами, экспертами и службой поддержки. Также, если успевать все и даже больше находить время на дополнительные разборы тем, то легко можно участвовать в командных соревнованиях, что также сильно стимулирует на обучение. Спасибо команде SkillFacroty!
ДОСТОИНСТВА:
много практики, дружелюбное комьюнити курса, интересные проектные работы
НЕДОСТАТКИ:
не хватает времени на прохождение модулей по системе дедлайнов. (средние цифры выделяемых часов на прохождение модуля завышены)
Обучаюсь на курсе профессия Data Science. До начала курса не было практически никаких знаний не то что бы о специальности, но и о Python, SQL. Лично мне очень нужно было что бы с самого нуля было все раскрыто, так и получилось. Подробное описание простых вещей(как сейчас понимаю простых), помощь координаторов, менторов по любому вопросу. Отлично что есть возможность перевестись в другой поток без просрочки на сдачу аттестации и проектов (некоторое время не было возможности заниматься). К большим и объемным темам есть например ссылки на углублению литературу .Уже прошел год после начала обучения. Такое ощущение что я знаю уже много, и что во много раз больше еще предстоит узнать. Главное есть понимаю что именно надо изучать и куда расти.
Прохожу курс по Data Science.Дают большой и полезный объем информации для обучения.Менторы всегда помогают если у вас возникают проблемы.Есть практические задания,которые позволяют закрепить материал
Ставлю твердую пятерку. Обучался на двух курсах. Data Science и интернет-маркетолог. Первый курс не был закончен, так как я понял что это не моя ниша, совсем. И благодаря SkillFactory я перевелся на подходящий мне курс и продолжил обучение без каких-либо доплат ( разницу в стоимости вернули мне)).
Курсы прописаны отлично, все сделано удобно и информативно, если вдруг не понял что тебе пытаются донести то ищешь в чат с менторами и учениками и там точно найдешь ответ. Доволен школой целиком и полностью.
Взял курс data science, для начала всё отлично местами бывает сложно, но менторы отличные ребята, всегда помогут и не оставят в беде. Достаточно практики и теоретических знаний. вебинары, всё доступно. Дальше-больше! В целом доволен.
Прохожу курс Data Science, все достаточно интересно, затягивает. Менторы и коллеги по учебе помогают, вопросы не остаются без внимания. Прошло пока только половина курса. умаю не зря я связался со SkillFactiry. Но и сложностей хватает. Если у вас рабочая неделя 5/2 будет очень трудно совмещать. В самом начале до покупки курса говорили что абсолютно без опыта можно начинать учиться, с этим согласен, справиться можно, но все достаточно тяжеловато. Но без этого никак. Больше всего меня смутило то что до покупки курса говорили 10-12 часов в неделю будет уходить на учебу. По факту иногда уходило и все 20+. Люди которые уже имели какой-то опыт а программировании понятное дело справлялись быстро, а вот с нуля тяжеловато. НО ЭТО ОЧЕНЬ ИНТЕРЕСНО). О покупке курса я не пожалел, познаю новое с удовольствием. Кстати, там предусмотрены: продление сроков сдачи модулей, а также если сильно отстали то есть возможность перейти на более поздний поток. Между потоками обычно 1-2 месяца разрыв. Надеюсь мой отзыв вам поможет определиться в выборе)
Прохожу курс Data Science, очень довольна. Материал курса структурирован, после каждой серьезной темы есть практика. Если что-то не понятно можно обратиться за помощью к менторам или найти ответ на аналогичный вопрос в Пачке. Т.к. все материалы есть в записи можно проходить курс в любое время, что очень удобно. В общем курс мне очень понравился, всем советую!
Прохожу курс Data Science. Вполне доволен. Удобная платформа, материал структурирован. Множество несложных практических заданий. После каждого раздела есть практика. Если что-то не получается, есть Пачка (аналог Slack), где можно задать вопросы ментору или поискать ответ на свой вопрос если на него уже отвечали. Менторы отвечают не супер быстро, зато вполне доходчиво и развернуто, с элементами кода (не полностью решение, а дают наводку на метод решения). С менторами общался всего пару раз (прошёл 40% материала курса), потому что находил ответы на аналогичные вопросы. Про качество материала скажу так что учат основам, но дают различные дополнительные ссылки на неплохие ресурсы для самостоятельного осваивания. График учёбы тоже вполне удобный - всё в записи и можно самому подстраивать процесс под себя. Пока всем доволен.
Это был мой первый опыт полноценного, не беглого обучения в формате онлайн. В целом курс (Data-driven) сформирован вполне сносно, есть замечания и шероховатости. Может быть где-то не хватает практической базы, всё-таки большинство людей кто идёт за обучением, это не студенты теоретики, а действующие специалисты, желающие поднять свой профессиональный уровень и освоить новые знания. Но больше всего конечно мне понравился ментор, не знаю, один ли я ему писал в 12 часу ночу (раньше просто физически не мог дзаниматься учёбой), но он мне старался обязательно помочь, связывался со мной по скайп и мы решали возникшие у меня вопросы. Конечно не хватает интерактивности. Может быт ьв будущем это решит ИИ, который заменит преподавателя, посмотрим. В принципе и будущий курс по machine Learning я планирую осуществить онлайн. Здесь или нет, это не важно. Но в целом такой формат мне понравился. 4 звезды для того, чтобы школа улучшала функционал.
Если вы начинаете 'с чистого листа' и не знаете, с чего начать, какую информацию искать и что изучать в первую очередь, я рекомендую искать профессионалов. Я нашла хороших преподавателей на Skillbox. Здесь, помимо самого языка Python, вы можете продолжать учиться на направлении Data Science. А это одна из самых амбициозных профессий
Никому не рекомендую! Купил курс по data science, перед покупкой обещали — что-то не понравится — в течение 2х недель вернем деньги. До сих пор не могут оформить возврат, уже прошла неделя, «мы вам перезвоним»! Сам курс был доступен не полностью, видео обрезано по краям, на телефоне смотреть невозможно, мобильного приложения нормального тоже нет. Похоже, придется возвращать деньги через суд.
Я прошел весь курс Data Science Academy. Я бы сказал, что он лучшее что я видел для людей, которые хотят начать программировать. Хотя он дает даже больше, чем начальные навыки программирования. Части про ABS и моделирование ставок расширяют представление о том, как работают современные финансы/IB.
Так же для меня курс был полезен тем, он позволил понять, что надо дополнительно изучить и в каком направлении развиваться.
Главный плюс курса в том, что ты начинаешь сам пытаться писать код для приближенных к реальности задач.
Проходил курсы по Excel и Data Science Academy. Преподаватели все основательно разжевывают, куча практических примеров. Самое ценное, что получаешь реальные навыки, которые используются в бизнесе прямо сейчас. По Data Science особенно круто, что кроме непосредственного программирования, ты начинаешь понимать различных методы анализа данных, которые раньше казались очень сложными.
Проходил у SF два курса: data science и финансовую академию. Преподаватели все с именем и опытом работы в крупнейших российских и международных компаниях. Объясняют все доходчиво, с удовольствием идут на контакт и не отказывают в помощи. Основной упор сделан на практику, что дает огромный плюс при устройстве на работу. Также отмечу, что SF Education помогли разобраться с составлением грамотного резюме и сопроводительного письма, что помогло в скором времени обратить на себя внимание интересующие меня компании(при отсутствии большого опыта)
Проходил два курса: Excel Academy и Data Science Academy. Оба курса оставили приятное впечатление, особенно понравился высокий уровень преподавания и качество материала, который включал в себя исчерпывающие видео-лекции, вебинары, презентации и домашние задание. Рекомендую всем кто желает улучшить свои технические навыки или освежить знания в одной из многих областей
курс Data Science, октябрь-ноябрь 2021
школа:
находится буквально напротив метро Сенная/Садовая/Спасская, добираться удобно; на автомобиле - могут быть сложности с поиском места для парковки; помещения без лишнего шика, но вполне достойно: классы чистые, тёплые, светлые; приличные туалеты; есть зона отдыха с чаем/кофе; группы до десяти человек, у нас было 9.
техническое оснащение:
на стол (рассадка по двое) один системник, два монитора, клавиатуры, мышки + монитор, привязанный к компьютеру преподавателя; за время обучения была пара сбоев, которые довольно быстро устранялись администрацией, на процессе обучения не сказывались.
работа администрации:
исключительно вежливые, приветливые, отзывчивые сотрудники (и живое общение, и чат на сайте, и телефон, и контакт); единственный минус - если сотрудники сразу не могли дать ответ/решить вопрос (в случае 'нестандартных' обращений) и обещали перезвонить/передать, этого не происходило; оптимальный вариант - общение через страницу вконтакте: отвечают быстро, по сути и, опять же, вежливо.
работа преподавателя (Ковалёв Святослав):
человек, безусловно, отлично знающий материал, к тому же работающий по этому направлению, готовый делиться не только теоретическими знаниями, но и реальным опытом; эксклюзивные обучающие материалы к каждому занятию с полезными ссылками для более глубокого самостоятельного изучения (при желании/потребности); домашние задания трёх уровней сложности; онлайн-поддержка в течение всего времени обучения; развёрнутая обратная связь по домашнему заданию (каждому ученику по каждому заданию), разбор наиболее частых ошибок из ДЗ на занятиях; по-моему, бесконечное терпение и готовность объяснять материал 'до победного'.
подготовка:
минимум (будет тяжело, но всё же возможно): понимание чисел, графиков, функций, умение хотя бы читать на английском, страница вконтакте;
желательно (мозгу придётся работать интенсивно, но до кипения не доходить): знание основ Python, представления о высшей математике (матрицы, теория вероятности, статистика...), нормальный уровень английского;
чтоб можно было наслаждаться процессом обучения непосредственно Data Science, без необходимости попутно восполнять пробелы в других областях: работа с Python, свежие или не утраченные знания по высшей математике, технический английский (знание математических и IT терминов).
общие впечатления:
курс очень интенсивный, насыщенный; почти каждое занятие новая тема, как правило, на основе пройденных; если нет существенного багажа в области или врождённой гениальности, придётся довольно много повторять/постигать/закреплять самостоятельно, в том числе в процессе выполнения ДЗ;
на момент поступления у меня были хорошо забытые знания по вышей математике, среднее знание английского, почти нулевой уровень в программировании и желание пойти работать в область IT; после первого занятия хотелось сбежать, потом стало легче; на занятии если не всё, то большая часть понятна, но когда через день-два принимаешься за домашку, приходится всё повторять заново, часто (для лучшего понимания) копаться в материалах по математике или по Python; а так как большая часть актуальной информации на английском, ещё и держать словарь открытым;
наверное, курс подойдёт
новичкам (типа меня) для общего понимания Data Science, существующих направлений, получения базовых знаний;
людям, ищущим пути решения для конкретной задачи;
людям, относительно погружённым в материал, для систематизации знаний и восполнения пробелов.
Обучаюсь два последние месяца по Data Science.
Нацелился на аналитика, но может быть поменяю на разработчика. Все согласованные режимы обучения (мне удобно он-лайн семинары по выходным) - соблюдаются. Д.з. проверялись быстро и оценки давались вместе с полезными комментариями. Лекции доступны в записи и прорабатывал их в удобное для себя время.
Как известно, нет царской тропы ни в геометрию, ни в другие науки/ремесла. Инструменты для получения знаний и навыков GB предоставил. Преподаватели толкают и тянут вперед, что не отменяет необходимости систематически прикладывать собственные усилия. Моё продвижение в обучение даёт основания надеяться как на освоение выбранной специальности, так и на расширение эрудиции по смежным областям.
Являюсь студентом факультета искусственного интеллекта. Обучаюсь с мая 2022 года. Сначала занятия проходили по расписанию, домашние работы проверялись. Летом занятия начали постоянно откладываться и переноситься, занятий не было почти месяц. Сейчас вебинары постоянно переносятся, преподаватели не выходят на связь, домашние задания перестали проверять. По последнему курсу (библиотеки python для data science) вместо первого вебинара онлайн с преподавателем нам выложили запись чужого вебинара с чужими вопросами. Преподаватели на сообщения не реагируют. В среду 16.11.22 должен был состояться онлайн вебинар, но его меньше чем за час до начала перенесли на 20.11.22. Сегодня он начался в зуме, в итоге студенты просидели перед пустым экраном 40 минут!!! Преподаватель так и не появился. Кроме того они совсем обнаглели и выложили этот пустой вебинар как занятие в записи. Т.е.открываешь запись занятия, а там 1час 17 минут пустоты и черного экрана. До сих пор нам ситуацию никто не прояснил. Кроме того, убрали всех кураторов и теперь студентам не к кому обращаться с организационными вопросами, можно писать только боту, отвечают через 1-2 недели даже по срочным вопросам. Качество организации обучения резко упало. Есть ощущение, что у geekbrains проблемы и оно больше не может обеспечивать нормальное обучение должным образом.
Ну все это крик души, уж насколько не хотелось оставлять плохой отзыв, но такой уровень просто недопустим.
История такая: оплатила я обучение недели 2-3назад, направление data science. Сразу после оплаты никаких чеков на почту не пришло, пришлось связываться с поддержкой. Выяснили, что обучение подкрепилось к неверному аккаунту, исправили.
Далее связалась приветливая девушка из адаптации студентов, мы обговорили, что онлайн семинары будут стоять в субботу и воскресенье, меня все устроило, ок. Через 2 дня связался молодой человек, который тоже представился адаптацией студентов и начал повторять тоже самое. С ним также было оговорено, что удобное расписание для меня суббота и воскресенье. Однако, как только расписание было опубликовано, онлайн занятия стоят там по каким то причинам по средам и воскресеньям. На все запросы в поддержку, на горячую линию и в чат молчание, на половину вопросов по обучению также молчание...большие сомнения возникают при мысли правильно ли было выбрано обучение.
Также были вопросы по подключению к воскресному семинару, однако, ни один из вопросов на почту и в чат не получил ответ.
Обучаюсь в данной 'организации' почти год. Поступала на Data sience в медицине, мне показали программу обучения. После оплаты договора оказалось, что программа внезапно поменялась, причем в принципе с Data sience на программиста или аналитика. В службе поддержки сказали, что это мелочи, вот вы 7 месяцев поучитесь на программиста, еще 7 на аналитика, получите основы, а вот потом мы дадим вам Data. Ок, учу, хотя к выбранной специальности это отношения вообще не имеет. После такого 'обучения' подошла к выбору технологической специальности (непосредственно Data sience), но в спичке предлагаемых к обучению специальностей ее нет, и не только ее. Служка поддержки игнорирует вторую неделю, по телефонам отвечают 'мы только принимаем заявления, никакой информации у нас нет'. Нет даже возможности просто задать вопросы, нет вообще никакой информации, нет отвественных людей. Я даже качество образования не могу оценить, потому что по выбранной специализации ничего не было!!
И не верьте их оценкам тут, смотрите другие сайты, я знаю что многие студенты оставляли негативные отзывы здесь, но их потом убирают, что бы не портить репутацию!
Знаю что и мой уберут, но надеюсь, хотя бы наконец со мной свяжутся что бы я не писала больше отзывы.
Прохожу курс по программированию на языке Python.
Начали курс отлично и бодро: уроки проводились регулярно, частые консультации и общение с преподавателями были нормой. Потом начались всякие 'приглашения Павла Воли' для пиара в студию. Как итог: гикбрейнс сдулся и скурвился. Все материалы - в записи, живого общения с преподавателями нет (хоть в начале и было - для затравки, думаю), сейчас даже вопрос задать некому: по договору тебе живого общения не обещали, поэтому даже раз в неделю конференций не провоят - не утруждают себя.
Никому не советую тратить на эту шляпу деньги и время: хотите учиться - идите в Практикум, например.
Я в Практикуме проходил курс по Data Science.
Была возможность сравнить.
Лучше на порядок!
Я не знаю, откуда так много хороших отзывов здесь, почитайте на других платформах.
Я купила курс Data science, при обсуждении с менеджером обсуждала, что я не уверена, что смогу учиться из-за нехватки времени или что мне может не понравиться. Менеджер меня уверила, что это не проблема, если я не смогу учиться, то деньги вернут (за тут часть обучения, что не пройдена). Менеджер скинула ссылку на рассрочку в Тинькофф банк, сказала указать ложно высокий доход, и рассрочка быстро оформилась. Я понимаю, что поступила несколько легкомысленно, но я не думала, что при работе с крупной компанией будут какие-то проблемы или обман. В итоге, когда я решила прервать обучение, они перестали выходить на связь. Для подписания контракта были готовы звонить и вотсап, и в телеграм, не было отбоя, а тут невозможно добиться обратной связи. Я каждый месяц в течение года должна платить почти 7 тыс рублей за то обучение, которое не прохожу!
Качество курсов вполне посредственное, есть много информации, которую можно найти в свободном доступе, и есть всякие бесполезные лекции типа 'как учиться', где растянуто на час то, что можно дать за 10 мин. Семинары очень затянуты, потому что есть участники, которые вообще не понимают, что происходит.
В общем, мошенничество при разводе на деньги (менеджер быстро связывается и уговаривает, а потом ничего не вернуть) нивелирует все возможные небольшие плюсы. Соотношение цена/качество ужасные. Не возврат денег - частая проблема, судя по отзывам и по отчаянным сообщениям под лекциями: 'Я не учусь у вас, перестаньте списывать деньги'. Не рекомендую связываться с ними, нечего кормить мошенников. Они отвечают на отзывы на сайтах, делают вид, что работают с жалобами, но потом перестают отвечать на письма.
Я готовлю жалобу коллективную в контролирующие инстанции и судебный иск. Если кто-то готов - присоединяйтесь.