Алгоритмы и структуры данных на Python. Базовый курс

Достоинства:
адекватная стоимость, отличные преподаватели, обилие хорошо структурированного материала, общение с одногруппниками, удобный удаленный формат обучения
Недостатки:
нет хорошей мобильной версии
И не только, на самом деле. Думаю, ГБ будет хорош для тех людей, которые:
хотят начать программировать, но не понимают с чего начать. Безусловно, можно все найти в интернете и прочитать документацию выбранного языка программирования самостоятельно, но грамотное введение в предмет, структурированные основы (и не только основы), дадут хороший набор инструментов, с которым можно дальше работать.
Подойдет ГБ и для школьников старших классов или людей, которые хотят сменить профессию. У меня два хороших высших образования, первое я выбрала из соображений "в школе неплохо получается предмет, пойду в университет учить" и потратила драгоценные годы на получение диплома. Намного дешевле попробовать программирование на таких вот курсах, и понять твое или нет за несколько месяцев, нежели тратить на осознание годы университета. Впрочем, я не уверена, что школьник сможет получить профессию на ГБ (хотя кто их знает, современных школьников), потому что курсы дают терминологию и подходы, и все практических задания устроены почти всегда так, чтобы заставить копаться самому, выйти за границы методичек и за границы того, что преподаватель рассказал на уроке. Но для человека, у которого сформирована самодисциплина, навык поиска и структурирования знаний в своей голове, можно получить все инструменты для реального вхождения в профессию, для школьника именно как профессию - не знаю, думаю, как важное дополнение.
ГБ подойдет так же для тех, кто что-то слышал про ИТ, но не понимает что будет интересно в этой сфере. У ГБ много бесплатных семинаров, на которых можно получить представление о самых разных профессия в ИТ и определить для себя — надо ли вам вообще в это все ввязываться:)
Я учусь на факультете искусственного интеллекта с октября и с одними и теми же людьми перехожу с курса на курс, среди них много людей с ИТ образованием, которые уже работали программистами. Так что определенные курсы будут полезны, как мне кажется, и студентам профильного вуза, которые хотят получить порцию актуальной практики, а не слушать рассказ о технологиях, которые умерли в прошлом веке. Не знаю как у всех, но мои университетские программы супер актуальными назвать нельзя.

Обучение на площадке ГБ есть в двух форматах: видеоформат, когда просто отсматриваешь видео, делаешь практическое задание и его никто не проверят и формат вебинаров, где есть общение с преподавателем. У меня так получилось что в видеоформате я смотрю самые-самые основы, как установить окружение или совсем какие-то базовые вещи, скорее это подготовка к выбранному курсу. Не всегда это надо, я полагаю, зависит от опыта. Например, мне в подарок появился английский для ИТ специалистов — он очень простой, рассчитанный, не знаю, на школьный уровень английского и больше для набора лексики ИТ специфики.
Я просмотрела такие курсы: Основы баз данных в видеоформате, Python, быстрый старт, Python для чайников, обучение программированию на Python, Английский для ИТ специалистов, Git быстрый старт
Все клевые. Нравится, что очень хорошая подача материала, все логично, шаг за шагом все делаешь вместе с лектором, можно в своем темпе их проходить. Идеально для новичка. Все, что смотрела — хорошие лекторы, внятные, неторопливые, с хорошим звуком (мне важно:).

Формат вебинаров. Тут, конечно, результативность того, что получится на выходе с курса сильно зависит от того, кто преподает. Необычно, да?:) Потому в отзыве будет много о преподавателях.
Введение в Питон (это подготовка к факультету) в формате вебинаров у меня вела Андреева Мария, получилось печально: у преподавателя постоянно были какие-то проблемы то с пунтосвитчером, то со звуком (хотя по-моему она просто в нужные ей моменты отключала микрофон), часть времени Мария отвечала на какие-то левые вопросы, но важные вопросы типа а почему здесь у функции есть скобочки, а здесь вы скобочки не пишете? она успешно игнорировала. Особо не давала обратной связи по домашней работе и объяснение решения домашней на вебинаре было типа ну вот код, он работает, смотрите. У меня не было никакого опыта написания кода и чтения кода, так что мне эти… эээ… пояснения по домашней были вообще ни о чем. У меня было дикое разочарование после семинаров, потому что, во-первых, жалко было потраченного на семинары времени, а, во-вторых, я не думала, что это проблемы с преподавателем, я думала что проблемы у меня с мозгами и фрустрировала:)
На площадке ГБ есть система наставничества и наставником на этом злосчастном курсе у нас был Данила Лобанов. Он здорово подсказывал по заданиям, больше и чаще чем преподаватель, и он подсказал, что можно попросить доступ у поддержки к тому же курсу, только отчитанному Сергеем Сизовым. И это спасло нашу группу, посмотреть Сергея дорогОго стоило, даже без его обратной связи по домашним работам.
Запись курса Сергея я пересмотрела дважды, второй раз когда преподаватель со следующего курса "Алгоритмы и структуры данных на Python. Базовый курс" сказал, что не хватает знания основ и надо бы пересмотреть основы.

Этот курс, "Алгоритмы и структуры данных на питоне", вел Алексей Петренко, и вот с ним нашей группе ОЧЕНЬ повезло. Несмотря на своеобразную манеру разговора, он невероятно крут. Во-первых, он педантично проверят код построчно и к каждой домашней пишет комментарии, что хорошо, а что надо изменить. Во-вторых, дает аж несколько вариантов решения одной и той же задачи во время разбора домашней на вебинаре, доступно и подробно рассказывая и про алгоритмы, и про структуры данных, и про фишки питона. Алексей отвечал на ВСЕ вопросы, во время семинара, в чате группы и очень оперативно. Вообще со временем все было супер: уроки начинались вовремя, длительность перерыва была предсказуема, на первом уроке были какие-то проблемы с кликмитингом, Алексей их быстро разрулил.
Вебинары были раз в неделю и была куча домашней работы (я несколько дней обычно ее делала), я старалась сдать хотя бы за день до крайнего срока, так что к уроку я часто успевала посмотреть обратную связь по своей домашней и переделать по замечаниям Алексея. В целом, так как было такое расстояние между уроками, можно было в это паузу здорово догнаться по знаниям питона.
О, еще забыла упомянуть методички. Мои одногруппники не особо тепло о них отзываются, но тем ни менее все просят:) Мне нравятся методички, подробные, логично составленные, с кучей ссылок, самое то набрать нужную лексику для будущего общения с гуглом.:)

Еще один мой вебинарный курс назывался Операционные системы, там были несложные практические задания, на осознание материала, но вебинары были просто волшебные. Преподаватель - Андрей Буранов сумел как-то рассказывать про операционные системы захватывающе и просто. Я даже не знаю что добавить, для меня это уже фантастика:) Еще Андрей отвечал на все вопросы студентов с разным уровнем подготовки, лекционный материал был идеально подготовлен и всё всегда было исключительно пунктуально. Ну и просто он очень приятный и открытый человек, что шло бонусом:) Когда я читала отзывы про этот курс, то увидела там что-то вроде к Андрею надо всех преподавателей отправлять на стажировку, именно по организации всего процесса обучения. Может не всех, но отправлять однозначно можно:)

Факультативный курс был по ведению в линукс. Назывался Linux. Рабочая станция, и вел курс Павел Стаценко. Сам курс и методички мне хорошо зашли, они обзорные, прекрасный старт для новичка. Впервые в жизни начала с этого курса делать что-то в консоли и не боятся ее:) Хорошие домашки, почти всегда надо было подумать, почитать.
С вебинарами все не так радужно. Из вебинаров реально понравился и зашел только один, где Павел хорошо и подробно объяснял регулярки, с огромным удовольствием сделала практическое задание после. До этого я их слушала у Марии (выше было про введение в питон) и ни черта не поняла. У остальных семинаров Павла не хватило мне продуманности лекций, увлеченного объяснения того что он знает, сделанных примеров показательных домашних работ и пунктуальности:)
Сейчас идут Python для Data Science и Базы данных. Базовый курс, но они только что начались и я еще ничего не поняла про них, поэтому писать ничего не буду:)

Еще надо рассказать про стоимость. Несколько раз слышала, что обучение дорогое. Не поняла почему, объясню почему не поняла. В месяц получается около 12 тысяч рублей, а за полтора с лишним года я разово отдала 220 тысяч или что-то вроде того. Лезу на hh, у первой попавшейся вакансии (первой попалась Москва:) вижу зарплатную вилку в 100 000-250 000 руб... То есть стоимость обучения несложно отбивается в обозримом будущем. С другой стороны я платила за частные уроки английского, уровня Advanced, два раза в неделю по 7 тысяч рублей в месяц, что сравнимо со стоимостью обучения месяца на ГБ.
Кстати, я рассчитывала за эти деньги получить только то, что указано в программе обучения на сайте, но у меня появился еще год доступа на EnglishDom, кажется. Там тоже много материалов, можно прокачиваться даже не прибегая к помощи преподавателей (которых можно найти платно в том же Englishdom). Я пока этим не пользуюсь, времени не хватает.

Закругляюсь на технических моментах. Обычно я занимаюсь за ноутбуком и пользоваться площадкой ГБ удобно, после некоторого периода привыкания к интерфейсу так вообще супер. Однако иногда ночью хочется вместо книжки почитать методические материалы или пересмотреть лекции:) И вот это становится проблемой, потому что адекватной и удобной мобильной версии сайта — нет. А жаль:)

В целом, очень рада что пришла именно на эту площадку, если бы еще раз выбирала где учиться, выбрала бы ГБ:)

Достоинства:
Доступность, удобный формат, актуальные знания
Недостатки:
Нужно учиться
Процесс обучения построен на онлайн лекциях и домашних заданиях + дополнительные материалы (методички, файлы с примерами).
Преподаватели - практики, заинтересованные в своей области, отзывчивые и всегда готовые помочь подробными объяснениями по теме.
Цены на курсы доступные, есть различные программы скидок.
Домашние здания дополняют теоретический материал, содержат актуальные задачи решаемые при помощи полученных знаний, проверяются преподавателями с подробными комментариями.