Отзывы о компании «Skillfactory (Скиллфактори)»

Сам курс собран небрежно - материал подан сложно, местами неинтересно, структура хромает. Поддержка отвечает только после двух-трех напоминаний, что раздражает. Вебинары выручали, но их нет на все темы. В итоге польза была, но только благодаря вебинарам - без них курс мало что дал бы.

Скиллфактори доказал, что и от бесплатных онлайн-уроков может быть польза. Раньше о площадке не слышал, заинтересовал тренинг по инвестированию в крипту (я трейдер на Полониксе, для меня актуально). Как мне показалось, вебинар рассчитан на новичков, потому что уделяется внимание работе с токенами с нуля: где взять и где хранить. Любой опытный трейдер это знает. Для начинающих торговцев криптой актуально будет послушать о торговых площадках, о некоторых подводных камнях даже я не знал. Но наибольшую пользу мне принес анализ мировых токенов и мелких альткоинов. Под конец вебинара тренер выдал прогноз по поводу движения курса и возможной стратегии игры на рынке в этот период. Сейчас прогнозы подтвердились, так что послушал не зря. Тем более абсолютно бесплатно.

Прошёл курс "Python для анализа данных". Понравилось то, что обучение сфокусировано на решении реальных практических задач. Да, тут тебя не научат писать высокопроизводительный оптимизированный код, зато за короткий срок данный курс позволил мне автоматизировать немалое количество рутинных задач, и задал правильное направление для дальнейшего роста. Из минусов хочу отметить маленькое количество ссылок на полезные ресурсы по соответствующим темам и небольшие "поломки" на платформе (какое-то время неправильно отображался прогресс), но это мелочи. Моя оценка 9 из 10.

Летом 2018 года проходил курс "Практический Machin Learning".
На курсе сильное взаимодействие, как с преподавателями, так и с другими слушателями. Очень понравились групповые задания-соревнования и финальный хакатон. Было классно. Такой подход к подаче материала нравится. Т.к. в случае с Python'ом practice makes perfect.

Касательно минусов лично для меня иногда было ну очень много теории. Конечно, без нее никак.Но теорию можно и дома почитать или посмотреть лекцию с "говорящей головой". Хотелось бы курсу пожелать побольше практических занятиях "в классе".

Некоторые домашние задания как по мне были сложны и за один присест из было не сделать. Но опять же, это для кого-то минус, а для кого-то плюс. По сути Д/З мотивирует самому включаться и разбираться. И даже подключать других.

Первым шагом прошел курс Python за 12 недель - польза колоссальная: кручу верчу много миллионные данные, для себя делаю парсинг сайтов, чат бот в Телеграм, выгрузка статистики Вконтакте через API, выгрузка данных в онлайн таблицы Google. Так же открыл для себя Python Colab сайт от Google - где код запускаешь на серверах.
Вторым шагом Машинное обучение - курс сложный, но классный, не представляю как он дается гуманитариям. Очень много разбираться самому, с первого раза лекция может не зайти, нужно выделить достаточное время на изучение и писать каждый день код, оставлять на ночь вычисления. С данным опытом на работу скорей всего сразу не возьмут, ибо нет набитого опыта в какой задаче какую модель и какие параметры подобрать, а рынку требуются датасатанисты с опытом 1-3 лет.

Прохожу годовую специализацию по DS, сейчас на втором модуле из шести, так что отвечаю за то, что видел сам, не больше. Взял курс из-за комплексности программы, формата и цены - на старте всё это понравилось, и пока не разочаровался.

Подача материала в большинстве случаев понятная, я бы дал 4,5 из 5. Когда что-то не укладывается в голове, ответ в чате на Слаке приходит быстро - это реально выручает. Информации хватает и для задач курса, и для рабочих ситуаций, что уже само по себе неплохой показатель.

Но есть нюансы, о которых лучше знать заранее. Без самодисциплины тут тяжело: если пытаться навёрстывать по 5 часов в выходные, постоянно откатываешься назад - регулярные короткие сессии работают куда лучше. Кураторы не подгоняют, и если нужен внешний контроль - это может ощущаться как минус. Чат курса, документация, Stack Overflow и дополнительные упражнения сверх программы - всё это скорее необходимость, чем опция, если хочешь нормально закрепить материал.

Лично мне иногда не хватает фундаментальных системных объяснений - общих подходов в разработке и аналитике, на которые потом всё остальное нанизывается. Эту часть приходится добирать самостоятельно.

В целом курс нравится и своих денег стоит.

Хороший и полезный курс, но точно не для всех. Он хорошо ляжет тем, кто работает с обычными офисными форматами - doc, xls, pdf - и хочет автоматизировать эту рутину. Аналитикам и менеджерам, которые регулярно с этим возятся, будет особенно полезно.

Из предыдущих отзывов и собственного опыта понял, кому не зайдет: тем, кто ждет готовых решений и не готов самостоятельно покопаться в документации. Поддержка тут квалифицированная, но код за тебя писать не станут - будут направлять, подталкивать к размышлению. Если реально застрял, помогут быстро и конкретно, но "не хочу разбираться" - это не тот случай.

Недостатков не увидел. Отдельно скажу тем, кто заканчивал технический вуз в 90-е и писал на Ассемблере, Фортране или Паскале, - попробуйте, разница ощутимая. Если время есть, это реально упростит текущую работу.

Хочу предупредить тех, кто планирует оформлять рассрочку. На сайте курс "Python для анализа данных" стоит 31900 руб., со скидкой 30% - 21900 руб., и там же указан месячный платеж 2700 руб. Вроде всё логично. Но когда доходит до оформления рассрочки, компания передает в банк сумму 32400 руб. (то есть 2700 x 12) - хотя со скидкой цена была 21900, и даже без скидки курс стоит дешевле этой цифры. На вопрос, откуда разница, объяснили, что рассрочка "стоит денег" для компании. Только это не так работает: банк переводит школе полную сумму сразу, рисков у компании никаких, переплата ложится целиком на студента. В итоге реальный месячный платеж выходит около 3500 руб., а не 2700, как заявлено. Мне это объяснил координатор Роман Гальмаков - но объяснение, мягко говоря, не убедило. Либо расчет намеренно запутан в расчете на невнимательность, либо скидка реально действует только при оплате полной суммой сразу. Информация о рассрочке на сайте и реальные цифры в договоре с банком - это два разных документа. После такого разговора желания продолжать не осталось.

Сходила на вебинар "HR в 2020: на что будут обращать внимание рекрутеры?" с Надеждой Недорезовой - тот, что проходил 24 декабря в рамках Новогоднего марафона. Атмосфера была живая, вопросов разобрали действительно много. Для меня главная ценность в том, что стало понятнее, как вообще думает рекрутер - почему они делают то, что со стороны кажется странным. После этого собеседования пугают заметно меньше.

Недавно защитил диплом по курсу "Product Manager". Сразу признаюсь: сам себе усложнил жизнь тем, что решил проходить два курса параллельно - не делайте так. В итоге пришлось притормозить здесь на несколько месяцев, чтобы закрыть второй курс и нормально усвоить материал.

Что понравилось. Дедлайны по каждому модулю реально работают как мотиватор - не даёт расслабиться и забить. Поддержка отвечает быстро, спасибо Вике) Гибкость тоже оценил: начал с одним потоком, а закончил с другим - никаких проблем с переводом не было. Материал подаётся без воды, разбит на короткие лекции, теория чередуется с практикой - всё по делу. Домашние задания реально интересные, часть командные, часть индивидуальные, и навыки после них уже использую в работе. Спикеры из крупных компаний - слушать приятно. Менторы доступны как на созвонах, так и в переписке. Ещё повезло застать бонусные материалы в конце - они мне очень зашли. Кстати, просьба к организаторам: если появятся новые бонусы в следующих потоках, сделайте уведомления для тех, кто уже учится.

Минусы тоже есть, хоть и не критичные. Первый - взаимная проверка работ. Идея хорошая, когда есть время. У меня обучение только по выходным: сдал задание в субботу, выдохнул - а в понедельник прилетает пять работ на проверку, и до среды надо дать обратную связь. Судя по тому, что трое-четверо из пяти проверяющих просто пишут "всё хорошо", я в этом был не одинок. Второй - ограниченный доступ к материалам после окончания. На других платформах, которые я проходил, такого ограничения нет.

Курс рекомендую тем, кто хочет стать продактом или только недавно начал двигаться в эту сторону.

Проходил два курса - "Введение в Machine Learning" и "Практический Machine Learning" - в третьем квартале 2018-го. Всё время обучения не покидало ощущение гонки, и это затягивало. За короткое время прошёл путь от обычного пользователя до практика: курс хорошо ускоряет вход в тему и экономит время на освоение инструментария. Практики от людей из ВШЭ, Сбербанка, Mail.ru Group - это реальный плюс, чувствуется, что материал дают не теоретики. Плюс сообщество таких же увлечённых, карта развития по направлению, ответы на вопросы.

Но честно скажу: без нормальной математической базы - статистика, теория вероятностей - на работу это не устроит. Люди с профильным образованием из ВШЭ, Физтеха или ШАД всё равно будут на несколько шагов впереди по глубине понимания. Курс не заменяет эту базу, он её обходит. Для выпускника технического вуза наверстать теорию после такого практического погружения - реально, для остальных сложнее. Если чего-то математически не хватает - можно добирать на Coursera параллельно.

Курс неплохо выстроен по структуре. Сначала идёт Python с нуля: основные структуры, циклы, базовый инструментарий. Потом - библиотеки для работы с данными, прежде всего pandas, и визуализация. Практических задач много, они идут последовательно, нагрузка реальная - больше двух модулей в неделю при совмещении с работой осилить сложно.

Поддержка работает быстро: если что-то не получается, пишешь в slack и получаешь ответ довольно оперативно. Там же есть база вопросов и ответов, собранная из прошлых потоков, - удобно. По выходным проводятся живые вебинары, где можно задать вопрос преподавателю и получить обзор по модулю.

Есть и минус: некоторые математические понятия анализа данных объяснены поверхностно, тема графического отображения данных тоже дана скорее обзорно, без глубины.

Искал именно python с уклоном в анализ и парсинг данных - вариантов оказалось не так уж много, выбрал по соотношению цена/отзывы. Какой-то бэкграунд в программировании у меня был, даже профильный диплом, но за пять лет всё основательно подзабылось. Курс рассчитан в среднем на четыре месяца, можно идти в своём темпе - дедлайны достаточно щадящие, есть опция интенсива или, наоборот, перевода на следующий поток если не успел. Структура нормальная: теория, потом задания, прогресс виден, по модулям стоят дедлайны. По воскресеньям полуторачасовые вебинары - два или три, советую не пропускать. Общение в Slack, техподдержка оперативная, есть отдельный канал debugging для разбора задач.

Преподаватели компетентные, логика программы выстроена неплохо. Но большинство заданий показались мне достаточно простыми - курс явно рассчитан на тех, кто совсем с нуля, для тех кто знает основы и хотя бы один язык будет легковато. Некоторые темы разбираются поверхностно, для углубления отправляют читать документацию - хотелось бы больше глубины и какой-то градации по сложности. Платформа сделана интересно, но местами сыровата: опечатки, мелкие недоделки. В период переезда на новую версию вечерами заметно тормозила, хотя работать было можно. Финальный экзамен - тоже показался несложным. Есть три опциональных модуля, которые я бы лично сделал обязательными.

Давно собирался написать про курс Python для анализа данных - хотел, чтобы отзыв был предметным, а не просто "понравилось/не понравилось". Оплатил, начал в середине июня, до финала так и не дошел. Один раз вообще бросил, ушел учить чистый Python с нуля, потом вернулся и прошел 10 модулей - почти без подсказок, если не считать одного обращения в слак.

По материалу: введение в Python откровенно слабое, видео почти нет, а задания процентов на 70 сводятся к "скопируй и запусти". При первой попытке я именно так и делал - тупо копировал код, не разбираясь, и к 6-7 модулю не понимал ровным счетом ничего полезного. Курс не учит думать на Python - это скорее сборник кейсов, которые к реальной работе могут вообще не относиться. Ни один из разобранных примеров к моей практике не подошел.

Обещания на лендинге расходятся с содержанием. Написано "подробно изучите работу с API Яндекса и Google" - по факту вам покажут, как подключиться к Метрике, аналитике и гугл-таблицам на минимальном уровне. API Яндекс.Вебмастера от Метрики отличается, но об этом ни слова - я так и не смог подключиться. Про работу с открытым API вообще нет материала, хотя на странице курса это заявлено.

Поддержка - отдельная боль. Куратор однажды ушел в отпуск без какого-либо предупреждения. Сейчас на поддержке один Александр, среднее время ответа 12-24 часа - и это на вопросы в общем канале, на которые почему-то отвечают в личку. Нормального FAQ нет, хотя вопросы у всех одни и те же. Про задержки в поддержке писали и другие участники в том же слаке.

Еще несколько вещей, которые бесят: нет модуля по работе с Python из консоли и на виртуальных серверах - зато есть про написание своих библиотек, что для новичка куда менее актуально. Платформа уступает тому же Stepik. Лекции не в Jupyter Notebook, хотя это было бы очевидно удобнее. Курс не обновляется - когда я проходил, в материале оказалась устаревшая информация по API ВКонтакте, задание с теми данными выполнить было физически невозможно, народ массово пошел в слак, а дальше - долгое ожидание ответа.

Что-то полезное все же есть: курс показывает, что вообще можно автоматизировать с помощью Python, дает общее представление об инструментах. Не аналитик после него, но хотя бы понимаешь, в каком направлении копать дальше.

В итоге 25000 рублей мне жалко. Курс напоминает тот мем про сову: сначала рисуешь два кружка, потом тебе говорят "теперь нарисуй сову". Если вы совсем новичок - сначала пройдите бесплатные курсы, разберитесь с основами, и только потом думайте о чем-то платном.

Брал оффлайн-курс по машинному обучению, вышло 45 тысяч со скидкой. Из организационного: ноутбук нужен свой, Python помогут поставить или объяснят как сделать это самому. Формат стандартный - лекции плюс практика. Главное, что реально понравилось: преподавали действующие специалисты из области, не теоретики. Никакой воды, только то, что реально используется в работе. Курсом в целом доволен, но 45 тысяч за 6 недель - дороговато, даже с учетом скидки.

Купил курс "Python для анализа данных" - привлекло, что курс для полных новичков, даже без опыта в программировании. Хотел совместить: изучить Python и научиться анализировать метрики рекламных кампаний. Но уже на первых блоках начались проблемы.

Блок про типы переменных оказался пустым по сути - ощущение, что вырезали ключевое видео с объяснением, и сразу кидают в задачу без базы. В блоке про форматы переменных постановка задачи не совпадает с ожидаемым результатом в примере - это явная ошибка в материалах, не моя. Для новичка такое критично: непонятно, то ли ты что-то не так понял, то ли курс сломан.

Поддержка через Slack общая для всех потоков - читать переписку сотен людей, чтобы найти ответ на свой вопрос, нереально. Куратор отвечает редко и коротко. Когда написал про пропущенное видео, мне в ответ скинули ссылки на пару учебников по Python. За 18 тысяч рублей - серьезно?

После того как поднял проблемы, назначили ментора, который должен помочь и разобраться с ошибками в материалах. Отреагировали достаточно быстро, это дало повод продолжить. Обучение продолжаю, но впечатление пока очень негативное.

Хотела оформить курс в рассрочку - на сайте цена со скидкой 20% выходила 24 900 рублей. Но когда начала считать платежи по рассрочке на 12 месяцев: 2 700 руб/мес × 12 = 32 400 рублей. Это больше даже полной стоимости в 31 900, не говоря уже о скидочной. Написала менеджерам - объяснили, что разница это "проценты банку". Окей, но тогда зачем вообще называть это рассрочкой? Это обычный кредит, только без честного названия.