Курс «Аналитики Big Data»

Учусь здесь с февраля 2024-го. Изначально шла на Big Data, но после двухмесячного подготовительного курса поменяла специальность - и это как раз то, что мне в школе нравится: сначала дают основы всех направлений, и уже потом выбираешь осознанно. Структура обучения понятная, всё по порядку. Преподаватели в целом хорошие, в чате помогают, техподдержка отвечает не в тот же день, но отвечает - это честно. Шла с пониманием, что легко не будет, и действительно: иногда больше двух часов в день уходит, иногда меньше. Но мне интересно, и это главное.

Про GB слышал давно, но никак не решался - казалось дорого. В итоге сначала прошёл два бесплатных видеокурса, убедился, что оно мне подходит, и только потом взял платную программу. С сентября 2021 учусь на аналитика Big Data, несколько курсов уже позади, так что есть что сказать.

Атмосфера доброжелательная, особенно на старте не бросают: объясняют куда смотреть, где расписание, к кому обращаться. Расписание более-менее сбалансированное - если заниматься по 1-2 часа в день, всё успеваешь, главное не запускать задания. Если времени не хватает, куратор всегда поможет сдвинуть дедлайн, это удобно. Видеозаписи и методички остаются в личном кабинете.

На каждом курсе есть наставник - это бывший студент, который сам прошёл этот курс с хорошими результатами и прошёл ещё какую-то доп. подготовку. Плюс преподаватели тоже обычно отвечают. В финале каждого промежуточного курса дают электронный сертификат - филькина грамота, конечно, но для портфолио сгодится.

Качество видеоуроков зависит от преподавателя: с кем-то материал идёт легко, с кем-то приходится много дополнительно читать и гуглить - я бы сказал, это скорее плюс, чем минус. Методички тоже неровные: на некоторых курсах они так себе, но в связке видеоурок + методичка + гугл всё в целом работает. Практики требуется реально много, под неё нужно выкраивать время в выходные - если подходить серьёзно, на хобби времени меньше.

Помимо основного обучения есть необязательные лекции экспертов - остаются в записи, никто не гонит их смотреть в прямом эфире.

Про трудоустройство: гарантии есть на бумаге, но за руку никто не отведёт. Могут предложить несколько вариантов, помогут с резюме, разберут сильные и слабые стороны. Работу лучше начинать искать примерно с середины обучения и на большую зарплату сразу не рассчитывать - опыт надо нарабатывать.

Главный минус - цена: серьёзные курсы стоят ощутимо. Но IT-образование сейчас, по-моему, уже не прихоть. Сам жалею, что не начал раньше - сейчас в 34 года догоняю упущенное и надеюсь всё-таки догнать.

Начал учиться со второй четверти - прошел курсы по Linux, MySQL, Python и R. Нравится, что всё построено на практике, а не на голой теории, и преподаватели реально работают в своей области. Что-то уже знал, что-то оказалось новым - нормальный баланс. Гуглить дополнительную информацию приходится, но я считаю это нормой: без самостоятельного поиска никакое обучение не работает. Материала достаточно, подача в целом хорошая. Отдельно радует, что записи остаются доступны после прохождения - можно вернуться в любой момент. По цене - на мой взгляд немного завышена, хотелось бы подешевле, но это уже придирки.

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.

Сам когда-то работал преподавателем, так что смотрю на организацию обучения, наверное, немного иначе. Программа на факультете разбита на четверти, в каждой - несколько курсов. Перед стартом нужно либо пройти вступительный тест, либо подготовительный курс по своему направлению. Формат занятий - вебинары плюс видеолекции. На вебинарах можно задавать вопросы прямо в чате, а все записи и материалы (методички, исходники, картинки) остаются в личном кабинете и доступны в любое время. Домашки проверяет преподаватель с обратной связью, следующий урок начинается с разбора предыдущего задания. Если преподаватель перегружен - есть наставники, которые закреплены за каждым курсом. Задания в целом неплохо сбалансированы: часть простая, часть с усилием, итоговый проект по курсу - это уже серьезно, там придется повозиться даже тем, кто не новичок. По цене - многие ругают GeekBrains за дороговизну, но по факту любой московский преподаватель в частном порядке возьмет за аналогичное обучение больше, и мне есть с чем сравнивать. К тому же акции тут проводятся постоянно, плюс сертификаты государственного образца - это тоже чего-то стоит. При покупке профессии или факультета открывается бесплатный доступ к кучe дополнительных курсов за пределами основной специальности, что приятно.

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.

Сейчас заканчиваю уже второй факультет в GeekBrains - big data, до этого проходил web-разработку. Расскажу, почему вернулся.

Я трейдер фондового рынка, рабочий день расписан плотно, плюс постоянные командировки. Когда понял, что нужен анализ больших данных, вопрос "где учиться" стоял остро - времени почти нет. Перебрал несколько школ, остановился на GeekBrains в том числе из-за связи с холдингом mail.ru - это для меня был весомый сигнал. До записи созвонился с менеджерами и преподавателями, они честно объяснили, что курс даст, а что - нет. Никакого навязывания, никаких "перезвоню через час" - всё спокойно и по делу.

Преподаватели - практики, большинство работают в реальных компаниях. Формат - вебинары плюс записанные видеоуроки, что удобно, когда ты часто в разъездах. После каждого урока домашка, сдача через Git - специально, чтобы люди привыкали к командной разработке. Наставники отвечают охотно, помогают с кодом, когда что-то не получается.

По цене - зависит от факультета, некоторые программы рассчитаны на полтора года, и стоимость соответствующая. Но есть рассрочки и скидки, менеджеры по этим вопросам идут навстречу. Для меня соотношение с итоговой зарплатой IT-специалиста выглядит разумно.

Единственное, что хотелось бы улучшить - оформление методичек, визуально они немного устарели. Но на качество обучения это не влияет.

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.

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.