Курс «Аналитики Big Data»

Учусь с нуля на факультете Анализа данных, прошел уже 2 курса. Нравится подход преподавателей, все детально разбирают и отвечают на все вопросы. Почти после каждого урока можно дать обратную связь и школа прислушивается, что то меняют, так же дают бесплатные факультативы, как например по языку.

Цена конечно завышена, поэтому пользуюсь возможностью и оплачиваю по рассрочке.

Начал обучаться пока еще началась вторая четверть прошел курс по линуксу, mySQL, питону, R. Что нравится курсы основаны на практической части. Преподаватели работают в этой области. Что то было известно, что то оказалось новое. Конечно приходится и гуглить доп информацию, но без этого никакого обучения не получится. В целом количество материала и его подача весьма, хорошая. Большой плюс что материалы обучения остаются доступны и при желании можно всегда просмотреть в записи. Оплата конечно завышена могло быть и ниже, но это уже придираюсь.
скриншоты
/>

Записался недавно на факультет по Анализу данных. Прошел уже 2 курса, пока все нравится.
Уровень и доброжелательность преподавателей восхищает, пока прошел 2 курса по Linux (спасибо Павлу Стаценко) и SQL (репсект Виктору Щупоченко) - все подробно рассказывается, разбирается, отвечают на любые вопросы. Я с нуля учу - мне все нравится, материал постепенно к концу каждого курса усложняется. Преподаватель активен и после вебинара, в группе в ТГ отвечает на вопросы.
Почти после каждого урока можно дать обратную связь и что интересно, видно сразу что прислушиваются и меняются.
Во время учебы - также дают бонусные факультативы, например по языку R. Просили - сделали. Пока без домашки, в режиме лекций-вебинаров и отдельным чатом для обсуждений - но то что онлайн меняются и прислушиваются, добавляют новые курсы бесплатно - это же здорово.
Оплачиваю, кстати, помесячно! И да немного неприятный момент, что везде пишется рассрочка и так далее - а по факту - это кредит. Т. е. заявка в банк, ее рассматривают и дают Вам кредит.
НО! Никаких процентов и переплат, все как сказано на сайте, все как говорит менеджер - все как договаривались, все переплаты и проценты за счет Geekbrains.
Цена конечно и кусается - но сейчас раз в 2 месяца проводят GeekChange, где Вам подробно все расскажут и покажут по различным специальностям, так еще в конце и скидку дадут.
Менеджер, после продажи Вам курса, не самоустраняется - а и дальше Вас ведет и готов отвечать на все Ваши вопросы.
Я если честно хочу еще факультет взять, т.к. много интересных программ и специальностей в наличие есть - останавливает только отсутсвие времени, так как если хотите прогресса, то тратить время на учебу и домашку все-таки надо)

Буду краток. Начал учиться по программе Аналитика Big Data в мае 2019-го, цена около 12 тыс. в месяц. Отец четырех детей - уже через пару недель понял, что времени не остается вообще ни на что, кроме учебы и пары часов сна. Материал не разжевывается в глубину, домашка со звездочкой иногда съедает кучу времени, а связи между курсами маловато. Преподаватели разные - как и люди вообще, никого не сужу. Но обратная связь с преподавателем реально работает и помогает. Очень зашла форма взаимодействия с взаимной проверкой домашек - это прямо находка. Материал интересный и актуальный. Единственное, что раздражает: подача в курсовых видео очень быстрая, а в вебинарах наоборот - крайне медленная, поэтому вебы смотрю только в записи, иначе не выдержать. В целом - интересно, полезно, открывает горизонты. Рекомендую тем, кто готов реально пахать.

Я обучаюсь профессии Аналитика Big Data, курс длится 1.5 года, стоит 12500 руб/мес. До начала учебы об IT ничего не знал, но на Гикбрейнс мне бесплатно предоставили возможность пройти подготовительные курсы перед основным обучением. Они отлично подходят для новичков, после них чувствуешь уже себя увереннее. Основная учеба проходит в хорошем темпе, время не растягивается, постоянно используешь учебные материалы и применяешь полученные знания, нет возможности позабыть, что было вначале. Весь учебный процесс плавно связан и методическая часть подобрана хорошо.
Учебные занятия проходят в форме видео-лекций и практических вебинаров. Все вопросы по лекциям и практическим заданиям можно адресовать учителю. Но лично у меня вопросов практически не бывает, так как вся информация дана очень доступно.
Помимо выполнения домашних заданий по каждой лекции и по итогам прохождения всех материалов по каждому предмету выполняется курсовой проект. Данные курсовые работы получаются объемные, что хорошо подойдет для порфолио при устройстве на работу.
От учебы у меня только положительные впечатления, обучение проходит интересно, и я с удовольствием жду каждого нового занятия. Обучайтесь на портале geekbrains.ru. Не пожалеете! Очень большой выбор курсов, каждый найдет что-то интересное для себя. Даже если никогда не интересовались IT.

По процессу обучения: Весь курс обучения на факультете делится на четверти (учебный процесс - ). До начала 1 четверти необходимо написать тест или пройти подготовительный курс для конкретного факультета.В каждой четверти несколько курсов. Обучение проходит в формате вебинары + видеотерия. На вебинарах можно задавать вопросы и взаимодействовать с преподавателем в групповом чате. Материалы по всем занятиям доступны в личном кабинете, и к ним можно вернуться в любое время, чтобы пересмотреть непонятные моменты. Также к занятиям приложены методички, исходники, картинки и другие необходимые материалы. Все файлы можно скачать себе на компьютер. После каждого урока есть домашнее задание, которое проверяет преподаватель и дает обратную связь и пояснения. Следующее занятие начинается с разбора предыдущего домашнего задания. Дополнительно можно обратиться к наставникам, которые выделяются на каждый курс. Программа курса и ее содержание доступна заранее. Для каждого факультета есть свое комьюнити в телеграме, в котором всегда можно обсудить что-либо с одногруппниками, задать вопросы наставникам или преподавателю. Gui курса - .

О преподавателях: Все преподаватели, с которыми приходилось работать, оставили хорошие впечатления. Доступная (даже для новичков в IT) и понятная подача материала. Оперативная обратная связь (в случае, если преподаватель перегружен на курсе есть несколько наставников).

О домашних заданиях: Оригинальные и интересные домашние задания. Есть задания со звездочкой необязательные для прохождения курса. Многие задания показались простыми, а с какими-то пришлось повозится — в целом задания неплохо сбалансированы. Рассчитаны задания на новичков в конкретной сфере. На каждом курсе необходимо сделать итоговый проект, и вот с ним приходится действительно повозится и не только новичкам. По сути если вы не новичок и задания кажутся относительно простыми можно сразу с начала курса начинать делать курсовой проект, потому что верхняя граница его функционала не ограничена.

О цене: Многие жалуются на высокий ценник в GeekBrains, однако я так не считаю. Во-первых любой преподаватель в Москве (а многие преподаватели GB из Москвы) в индивидуальном порядке работы будет брать за подобные занятия больше денег (я сам работал преподавателем и мне есть с чем сравнивать), а во-вторых в GB постоянно(!) проводятся акции с очень хорошими скидками, ну и в-третьих вы получаете сертификаты государственного образца, что тоже денег стоит. Также можно отметить, что при приобретении профессии или факультета открывается бесплатный доступ к многим интересным курсам( – курсы отмеченные короной бесплатны для обучающихся на факультете GeekUniversity) не входящим в вашу специальность или факультет.

Занимаюсь с марта 2019-го, курс Big Data. Перед записью думал около месяца, потом позвонили, объяснили все быстро и по делу. Сразу предложили разбить оплату 1,5-летнего обучения на три части по 75 тысяч - после оплаты мгновенно открылись подготовительные курсы. Идея хорошая: дать "чайнику" понять, о чем вообще речь, прежде чем нырять в основное. Уже в первую неделю что-то написал на питоне, и оно даже заработало.

Но есть момент, который портил впечатление в самом начале: в записанных курсах - "Основы языка Python. Интерактивный курс" и "ООП на Python" - формулировки домашних заданий были откровенно размытые, понять, что от тебя хотят, было реально сложно. Я даже начал писать однокурсникам и преподавателям пояснения в духе "сделал так, как понял задание". Хорошая новость: тексты многих дз с тех пор отредактировали, люди работают над качеством - это заметно.

Поддержка адекватная, реагирует быстро, желание помочь чувствуется. Рабочий календарь удобный - даты, время и темы проставлены автоматом. Обратная связь с преподавателями и наставниками нормальная: на вопросы отвечают, объясняют живыми примерами. Павел Стаценко на "Введении в Linux и облачные вычисления" - отличный лектор, помогал и офлайн через мессенджеры. На "Базах данных" очень выручил Виктор Щупаченко с MySQL. На "Python для Data Science" с теорвером и статистикой (спустя 20 лет после универа - то еще удовольствие) помогали наставники Глеб Кабанов, Павел Нагорный и преподаватель Сергей Ширкин.

И да - сайт под мобильный откровенно плохой, это бросается в глаза на фоне всего остального.

После 4 месяцев не жалею ни о деньгах, ни о времени. Гения больших данных из меня не выйдет, но понимание того, как это работает и откуда что берется - вполне реальный результат. Тем, у кого есть время и бюджет - стоит рассмотреть.

Учусь на факультете ИИ уже больше года, и хочу сказать именно про него - не про Java, Android или геймдев, это всё не мой профиль.

Я много лет занимался нейронными сетями, генетическими алгоритмами, системами анализа данных из графических источников - в качестве хобби. В какой-то момент захотел систематизировать знания, закрыть пробелы, получить что-то официальное. И тут обнаружилась неприятная вещь: для 1С-ников, веб-дизайнеров, мобильных разработчиков - курсов завались, наперебой предлагают. А для тех, кто хочет серьезно заниматься data science или big data - почти ничего, либо самообучение, либо за границей. Нормального удаленного обучения по этим направлениям в стране просто не было.

Когда открылся факультет ИИ - сразу полез смотреть программу. И реально удивился: за полтора года они дают больше актуального материала, чем дают радиофаки и IT-факультеты нормальных вузов за 5-6 лет. Это не преувеличение - просто в вузах программы читают люди, которые сами перестали учиться лет 40 назад.

Первый курс - операционные системы - вел преподаватель с опытом в оборонной сфере. Казалось бы, в 30 лет что нового узнаешь про ОС? Оказывается, можно. Подано было живо, с вовлечением, я реально не ожидал такого от темы, которая мне никогда особо не нравилась.

Второй курс - основы Python. Поначалу слегка удивило: факультет ИИ, а начинаем с азов. Но уже к 4-му занятию пошел материал, который знают только те, кто всю жизнь на Python и работает. Преподаватель - снова из военных разработок, что по мне однозначный плюс: туда изначально берут людей квалифицированных.

С третьего курса сразу нейронные сети. Преподаватель - датасайнтист с реальным разносторонним опытом. К концу курса ученик делает рабочую нейросеть самостоятельно. На третьем месяце уже идет практика машинного обучения - не теория, а применение.

Единственное, что раздражает - часть учебного общения уходит из платформы в мессенджеры, которые доступны далеко не всем. Это реальный минус, особенно если у тебя ограничения по приложениям.

Но в целом - это именно то, чего не хватало. Наконец-то.

Учусь на факультете BigData, за плечами 5 курсов из 25 - включая подготовительные и факультативы. Делюсь впечатлениями без прикрас.

С организацией процесса всё довольно комфортно, особенно для тех, кто совмещает с работой по 10-12 часов в день. Пропустил вебинар - смотришь запись, вопрос завис - пишешь преподавателю или наставнику в Telegram, они отвечают. Дедлайны по ДЗ и курсовым реально дисциплинируют - для тех, кто без внешнего пинка не садится за учебу, это скорее плюс. Платформа удобная, интерфейс не вызывает вопросов. Единственное, чего не хватает - встроенной среды с тренажерами для кодинга, на некоторых конкурирующих платформах такое есть.

Домашних заданий много, и это стоит принимать в расчет: при полноценной занятости на работе времени на личную жизнь практически не остается. При этом вебинары плюс ДЗ - это лишь порог входа в тему. Реальный навык нарабатывается только самостоятельной практикой на собственных задачах. Курсы дают инструментарий и понимание предметной области - скилл придется строить самому.

Преподаватели на всех пройденных курсах были вовлеченными и отзывчивыми - и во время вебинаров, и в переписке. Дают максимум по программе, иногда даже сверх неё. А вот методическая проработка самих курсов местами подкачивает. Конкретный пример: в курсе по базам данных основной упор шел на реляционные БД (MySQL), NoSQL практически не затрагивался. Зато в следующем курсе по методам сбора данных MongoDB использовалась активно - и слушатели оказались к этому явно не готовы.

Цены у школы чуть выше среднего по рынку, но промо-предложения это в целом компенсируют.

Общее впечатление положительное, не жалею. Но с трезвым пониманием: без собственного труда из этого ничего не выйдет. Если кто-то рассчитывает заплатить, послушать вебинары и сразу стать дата-саентистом - это не сюда.

Достоинства:
1. Удобное обучение 2) Адекватные учителя и менеджеры 3) Все по делу
Недостатки:
Методички можно немного по стильнее сделать
Хочу написать отзыв о GeekBrains. Писать буду от своего имени и рассказывать о своем обучении.

Сейчас уже учусь на втором факультете – это big data (первый был web – разработка). А теперь по порядку:



- Я сам являюсь трейдером фондового рынка, и анализ больших данных мне просто необходим. Часто бываю к командировках, и рабочий день расписан буквально по минутам. Резонно встал вопрос: где учиться тому, кто постоянно работает и в разъездах. Просмотрел много компаний в интернете, и мой выбор мой на гикбрейнс. Подкупило в первую очередь то, что они от холдинга mail.ru (это сильное имя). Созвонился с менеджерами и с преподователями курса, они подробно мне обьяснили, что после курса я смогу, а что нет. НИКТО МНЕ НИЧЕГО НЕ НАВЯЗЫВАЛ И НЕ ГОВОРИЛ: ПЕРЕЗВОНЮ ВАМ ЧЕРЕЗ ЧАС, ЧЕРЕЗ НЕДЕЛЮ, все было очень культурно и тактично.

- Теперь о процессе обучения. Все преподователи - реальные практики, половина работает в крупных компаниях и преподает в гикбрейнс. Учеба происходит онлайн в форматах вебинаров и видеоуроков. После уроков всегда дается домашка, всегда знания закрепляются практически, есть наставники, со всеми можно переписываться и все помогают. Причем делают это очень охотно, всегда рады помочь написать код, если не получается. Сдача домашек проходит на GIT. Туда специально всех перевели, чтобы люди свои навыки командной разработки оттачивали.

- Вопрос оплаты. На разных факультетах он разный, некоторые цены конечно могут показаться большими, но если разобраться, то это того стоит, т. к. процесс обучения длительный, некоторые программы рассчитаны на 1,5 года, а зарплата специалистов IT сейчас одна из самых высоких в стране. И кстати, по оплате даются скидки и рассрочки, и по многим вопросам менеджеры идут навстречу.


- По поводу тех людей, которые много левого говорят о гикбрейнсе, что типо дорого и не учат. Ребята, я всегда на это говорю, кто хочет учиться - выучиться, а кто ищет себе оправдания - всегда будут искать свои неудачам. Мне лично все нравится.