Аналитик данных

ДОСТОИНСТВА:
- интересная подача материала - разноплановость информации - ощущаемость результат обучения - бренд яндекса
НЕДОСТАТКИ:
- баги тренажера - стоимость курса
Решив освоить новую профессию, после долгого выбора курсов, остановился на Яндекс. Практикуме по специализации Аналитик данных. На этот выбор повлиял бесплатный пробный кусок курса, который «дал пощупать» с чем именно предстоит иметь дело, да и в целом оставил приятное впечатление. Знаний, по сути, в этой сфере не было. Для меня, как для прокрастинатора, и любителя все отложить «на завтра», было важно держать себя в тонусе ежедневных занятий, в этом отлично помогают рамки дедлайна. Курс обучения делится на двухнедельные спринты по схеме: тренажер (теория) – проект(практика). Общение с преподавателями и однокурсниками проходит в мессенджере Slack, в котором все четко структурированно и понятно. Каждые выходные проходит онлайн вебинар в Zoom.


Теперь немного своих впечатлений от учебного процесса. У меня учеба занимает реально много времени. Во время теории дается много новой информации, которую сразу «опробуешь» в тренажере, но учитывая объемы информации тяжело все запомнить и усвоить. Дальше идет практический проект, который «вскрывает» пробелы которые были допущены в изучении теории, и по сути заставляет их восполнить. После отправки проекта на проверку, ревьюер, которые проверяет проект указывает на ошибки и недочеты, и идет дальнейшая работа над ошибками до тех пор, пока проект не будет согласован. Могу судить по себе, что этот путь рабочий, да, времени на освоение и доработки тратится много, но знания накапливаются, а недопонятых тем становится меньше. Собственно, ни в этом ли суть обучения?). В случае «тупиковых» ситуаций, когда никак не пройти задачу в тренажере, или не знаешь, как приступить к теме проекта в Slack, всегда можно задать вопросы преподавателю, который направит тебя на нужный путь. В общем я точно не чувствовал себя совершенно потерянным в этом океане знаний, и всегда знал к кому могу обратиться за спасательным кругом. Обратная связь на курсе однозначно рабочая.
Теперь о минусах курса, которые тоже присутствуют:
- тренажер бывает «притормаживает»;
- бывают единичные логические ошибки заданий (непонятно сформулирована задача);
- редкие орфографические и пунктуационные ошибки (для меня это небольшой недочет, который не мешает учиться);
- мне не хватает заявленного времени прохождения спринта (но тут индивидуальные особенности усвоения материала);
- стоимость курса, даже по сравнению с конкурентами.
Положительные стороны:
- интересные поставленные задачи, основанные на реальных данных яндекса;
- постоянно меняющиеся тематики задач в спринтах (разноплановость информации);
- язык, на котором написана теория и примеры. Это не «сухой учебник теории», задания приведены интересно, например, на основе героев сериала «Игра престолов», и с тонким чувством юмора;
- обратная связь;
- бренд яндекса.
Как итог, я на данный момент прошел больше половины курса и могу сказать, что – да, сложно, но иначе и быть не могло. Помимо большого объема знаний я получил огромную мотивацию учиться. Если раньше учиться хотелось, но ты не знал, как и что изучать, то сейчас не хватает времени что бы изучить все, что хочется. Курс дает основы, и хочется постигать основы более «глубоко», а для этого уже накопился список из задач, информации и книг которые хочу изучить дополнительно. Надеюсь этот запал не пройдет и после окончания курса, и я продолжу свое самостоятельное профессионально самосовершенствование. Для тех, кто решается – курс однозначно советую, но перед его прохождением рекомендую пройти бесплатные курсы по питону и основам статистики на степике, это отчасти упростит глобальную задачу обучения.

Чек подтверждающий полную оплату курса:

ДОСТОИНСТВА:
1. Большое количество разнообразных проектов; 2. Консультации с наставниками; 3. Формат общения с командой; 4. Формат подачи материала; 5. Наличие жёстких дедлайнов (для меня это, безусловно, плюс). 6. Сроки обучения (6 месяцев).
НЕДОСТАТКИ:
1. Минус у меня один. Он очень субъективный. Мне показалось мало жести в ревью. Хочется больше придирчивости. Мне кажется, это позволит пополнять портфолио проектами ещё более высокого качества.
Всем привет! На данный момент я обучаюсь в Яндекс Практикуме по программе «Аналитик данных» и хочу поделиться с вами своим опытом. Начать бы хотелось с рекомендаций для тех, кто сейчас находится на стадии принятия решения о выборе Практикума в качестве образовательной платформы.
Первым делом будущим студентам я бы посоветовал сформировать для себя правильные ожидания от курса, чтобы не быть разочарованными в итоге.

На мой взгляд, для этого крайне необходимо сделать следующее:
1. Пройти вводную часть выбранного вами курса. Мне кажется, она достаточно хорошо отображает, как будет выглядеть ваше дальнейшее взаимодействие с тренажёром на протяжении всего обучения + вводная часть, в той или иной мере, даёт понять, что из себя представляет профессия, потому что уже в вводной части вы реализуете свой первый мини-проект по анализу данных.


2. Детально изучить программу курса. Ознакомиться с тем, какие темы вас ожидают, какие вы будете изучать технологии, библиотеки и т. д.
3. Вступить в социальные сети Практикума. Сделать это необходимо, как минимум, для того, чтобы следить за стримами, которые проводит Практикум. Одним из наиболее полезных, на мой взгляд, является стрим под названием «Как устроено обучение в Яндекс. Практикуме». Запись доступна по этому названию в видеозаписях группы вк. После просмотра вы обретёте наиболее полное представление о том, что за обучение вас ждёт.
4. Вступить в чат-студентов вк. Там вы сможете получить огромное количество отзывов от реальных студентов и людей, уже закончивших курс. Списаться с кем-то лично и уточнить все интересующие вас вопросы. Кроме того, если вопросы останутся, вы всегда можете обратиться в поддержку.
Сделав всё вышеперечисленное, вы точно не прогадаете, ведь вы получите именно те курсы, которые ожидаете.

Ну а теперь хочу поделиться собственными впечатлениями, перечислить плюсы, минусы и озвучить некоторые пожелания по развитию курса.
На данный момент я нахожусь на середине обучения и могу сказать, что я полностью доволен. Практикум даёт мне главное – новые знания и мотивацию. Я каждый день изучаю что-то новое, каждый день использую python и каждый день развиваюсь как специалист. Происходит это за счёт того, что, закончив изучать очередной блок теории, я перехожу к работе над проектом. Проекты, как правило, достаточно большие и интересные. В ходе работы над ними можно всегда обратиться за помощью к преподавателю. Он направит мысли в нужное направление и предложит наиболее изящное решение поставленного вопроса. Если тренажёра и проектов кому-то покажется мало, то ребята из Практикума совершенно спокойно оставляют ссылки на сторонние ресурсы для изучения дополнительных материалов. Ещё хочется упомянуть вебинары с наставниками. Наставники постоянно демонстрируют какие-нибудь крутые шорткаты в python, всякие интересные ходы, фишки и, что самое главное, учат правильно рассуждать и анализировать. В общем, я доволен обучением и с нетерпением жду начало программы по трудоустройству! Что ж, а теперь перейдём к итогам.

Плюсы и минусы перечислены в соответствующих разделах.

Пожелания:
1. Возможно, стоит перенести спринт [Введение в профессию «Аналитик данных»] в бесплатную часть, чтобы потенциальным студентам не приходилось глубоко копать самим для выяснения, какой формат общения их ждёт, какие бывают типы дедлайнов и как будет происходить их взаимодействие с командой и одногруппниками.
2. Ещё хотелось бы пожелать, чтобы на странице курса был доступен pdf-файл с программой обучения, чтобы не приходилось изучать программу, прыгая по блокам и спринтам.
3. Добавить больше практики по написанию SQL-запросов в спринт [Сбор и хранение данных].

Отучился в Яндекс. Практикуме по тематике «аналитика данных». Прошел сначала вводную часть бесплатно и – понравилось: захотелось продолжить и приобрел платную, углубленную. Считаю, что данные курсы принесли мне ощутимую пользу: я узнал много нового, интересного и нужного, а еще появилось желание продолжить учебу и повысить квалификацию. Думаю выбрать фронтенд.
Программа обучения составлена грамотно и интересно, процесс учебы просто захватывает. Педагоги – квалифицированные: все – очень понятно, да и служба поддержки радует. Я действительно благодарен Яндексу за такой вариант обучения: он пригодится не только молодежи, но и людям зрелого возраста, желающим развиваться и совершенствоваться в профессии дальше.

ДОСТОИНСТВА:
Хорошее качество теоретического материала и практических задач. Постоянная поддержка студентов.
НЕДОСТАТКИ:
Строгое расписание прохождения курсов. Проблемы в администрировании. Не всегда понятные задачи.
Я долго принимал решение пойти ли мне учиться на специальность, связанную с анализом данных на Python. Сам язык я изучал уже года два, даже делал аналитику и какую то простенькую визуализацию. Естественно, во мне боролись два разных человека. Первый говорил: «Зачем тратить деньги? Есть книги и интернет, там куча нужной информации. К тому же ты сидишь без работы и деньги будут нужны». Проблема в том, что первый был очень ленив и постигать статьи и информацию в интернете, без пенделя, получалось у него очень редко. Второй же, понимая необходимость пенделя и то, что время идет вперед, а ты сидишь на попе ровно. Также он понимал, что некоторые нюансы и «лайфхаки» специальности, не напишешь ни в одной статье и ни в одном видео. В итоге второй победил, и я засунув поглубже свою внутреннюю жабу, заплатил за курсы и стал слушателем курса «Аналитик данных» Яндекс практикума. Почему Практикум? Потому что я повелся на «Яндекс» и у них классный бесплатный курс по Python, пройдя его, я изучавший Pandas 2 года, нашел кучу ответов на мои прошлые вопросы по Pandas, возникавшие в работе.


Теперь о курсе, скажу сразу, частично мои ощущения, будут сравнительными, потому как 2 года назад я учился, тоже анализу данных на Python в Skill Factory. Там я недоучился, просто не смог пройти до конца. Встал в затык в одной из задач и все. Мотивация ушла.
Теоретический материал. Теория сделана на 5. Язык подачи очень хорош, иллюстрируется и разжевывается все очень понятно. Что заслуживает отдельного замечания и что на самом деле перевешивает все остальное, это структура учебного материала, то из чего состоит курс. Материал курса подобран из того, что необходимо практикующему аналитику, ровно в том размере, который необходим. Да есть немного воды, типа теории «приоритизации гипотез», но что делать. Пройдя всю теорию, я понял, что в принципе мне по силам, ну наверно 75% задач, которые есть в бизнесе. И это самое важное, то что ты ощущаешь себя готовым к решению задач, которые тебе позволят зарабатывать деньги.
Практический материал. После каждой теории идут практические занятия. Все что ты почитал, ты в обязательном порядке прорешиваешь на практике. На самом деле это основной «закреплятор» прошедшего материала, потому как когда ты просто читаешь, то наш мозг ленится принимать в себя материал и знания остаются поверхностные. Когда ты решаешь практические задачи, ты заново пересматриваешь весь материал и тут уже хочешь не хочешь, ты должен в нем разобраться, иначе дальше не пройдешь. Практика, это основной вдалбливатель знаний в наши головы. Есть тут и минусы. Практика проводится на онлайн тренажере. Ты решаешь практические задачи и сам пишешь код. Иногда, когда ты получаешь именно тот результат, который запрашивается в условии задачи, тренажер просто не хочет его принимать и пропускать тебя дальше. Это жутко раздражает. Единственное спасение, это тиснуть вопрос наставнику в Slack и он либо скажет, что изменить, либо вышлет рабочий кусок кода, который надо использовать, как правило это помогает. После практики проходит боязнь кода и ты понимаешь, что ты в принципе можешь сделать ту же задачу своими руками, в любом другом месте.
Администрирование курса. Студент сопровождается в Slack. Туда можно задать любой вопрос и спросить, если что то не понимаешь. Наставники отвечают, но зачастую ответа приходится ждать очень долго часов по 10-15. Иногда наставник, настолько развернет ответ на свой вопрос, что понять, что же он пишет очень сложно. Но в целом, все наставники, очень грамотные ребята и классные практикующие (что очень важно) спецы. По выходным, они проводят вэбинары, на которых разбирают проблемы и рассказывают, как пройти задания.
Часто, на вопросы отвечают твои же сокурсники, ребята проходящие с тобой этот курс и уже решившие задачу. Поддержка однокурсников дорогого стоит, если кто то знает ответ на мой вопрос, то в чате всегда помогут и подскажут. Это здорово двигает вперед. Никакого пафоса, осуждения или насмешек. Коротко по делу.
Временные затраты на прохождение курса. Администрация в промо-материалах, говорит что заниматься нужно будет по 10 часов в неделю. Но скажу вам сразу, даже с учетом того, что я знал Python и Pandas у меня это отнимало никак не менее 20-25 часов в неделю, иногда и по 40 часов. Так что, надо очень хорошо подумать, имеется ли у вас такой объем времени для учебы. Еще что я считаю относится к недостаткам это жесткое расписание начала и окончания каждого учебного модуля. Ты не можешь если у тебя есть время пройти его заранее. И если ты не успел, за весь срок курса есть 2 жестких дедлайна, к которым ты должен все сдать. Не сдашь, тебя отчислят с этого потока и переведут на следующий. Для администрирования это наверно хорошо, но если ты работаешь и у тебя есть определенные временные окна для учебы, это не очень удобно.
Проекты. Про проекты хочу сказать особо. После каждого курса тебе дают большую практическую задачу. Она что называется из жизни, там живые данные и живые прямо из бизнеса вопросы. Задумка очень классная, поскольку это что ни на есть самая практическая практика. Но что удручает, вопросы на которые тебе надо ответить решая проект, поставлены зачастую так, что без 3-х высших образований не разберешься. Естественно, если ты что то не понял, задаешь вопросы наставникам, в 90% случаев они помогают и отвечают, но иногда даже они не могут правильно ответить на вопрос. Иногда выплывает явное ощущение, что народ в команде Практикума не общается между собой. После того как ты сделал проект отправляешь его на проверку – ревью. Проверка проекта, должна занимать 24 часа, но на моей памяти это всегда было дольше. Ревьюер в 100% случаев возвращает тебе работу на доработку. Даже если, все правильно и все требования выполнены, он докопается до столба. Видимо у администрации такие требования к ревьюерам, не нашел замечаний, значит работу не смотрел. Поэтому они и возвращают, иногда с такими замечаниями, что смешно. Что еще из минусов, это то, что у тебя отсутствует оперативная связь с ревьюером, если он говорит что, что то надо переделать, но совершенно непонятно описывает то, как он хочет видеть решение. Здесь, если ты не понял, задать ему вопрос можно только через куратора (стыдно дергать большого человека) или ждать новой итерации ревью, а это 1-2 дня.
Резюме. В целом, по моим ощущениям, курс на твердую 4-ку из 5. Да есть определенные проблемы, но когда я про них пишу администрации они очень живо откликаются и пытаются помочь, либо передают вопросы дальше. Видно, что ребята очень сильно болеют за свое дело и пытаются создать лучший на рынке продукт. Студента не бросают, если тебе нужна помощь, тебе обязательно помогут и это очень сильно помогает дойти до конца обучения. В итоге, ни капли сожаления о том, что я купил эти курсы, нет. Я понимаю, что и деньги и огромное количество времени я потратил не зря. Да через терни и большое количество мата, я практически прошел (мне осталось 2 модуля и диплом) и надеюсь что пройду до конца. Основным мотиватором, который двигал меня все это время, это то, что курс на самом деле интересный. А если что то, типа приоритизации гипотез, навевало тоску, то задача дойти до других интересных курсов подстегивала и не давала опустить руки.

ДОСТОИНСТВА:
прикладные знания, портфолио проектов для резюме, можно с нуля , востребованные профессии, нет видеолекций, поддержка образовательной команды, дедлайны, логика и подача материала
НЕДОСТАТКИ:
тренажер иногда проявляет характер (понять-простить), привязка к дедлайнам подходит не всем, столько времени на учебу ежедневно (по 2 часа минимум) выделить готовы не все, нужен комп (с мобильного учиться неудобно)
Я сейчас прохожу курс в Практикуме по аналитике данных и хочу рассказать, как все устроено изнутри. Надеюсь, что это поможет самостоятельно оценить, насколько такой формат обучения подходит именно вам, сопоставить для себя критерий цена/качество и сделать выводы без эмоционального давления (то есть я постараюсь воздержаться от личных эмоций и описать больше фактов из полученного опыта).
О каком конкретно курсе здесь речь:
— Аналитик данных
Срок обучения:
— 6 месяцев (я закончу свой курс в ноябре 2020)
Докажи, что ты не бот:
— чекайте в insta @ucy_lama
Скидки на курсы:
— 5% по подписке Яндекс. Плюс,
— у действующих студентов для их друзей/знакомых есть реферальный промокод на 5% (суммируется с Плюсом)
Стоимость курса:
— я покупала с суммарной скидкой полный курс за 58500
— полная стоимость при единовременной оплате 65000
— есть рассрочка по 13000 в месяц (итого 78000)

Какие курсы еще есть: Дизайнер интерфейсов, Python-разработчик (два уровня), Алгоритмы для разработчиков, Веб-разработчик (два уровня), Инженер по тестированию, Интернет-маркетолог, Разработчик C++ и специалист по Data Science
С ЧЕГО НАЧАТЬ
У каждого курса есть бесплатная вводная часть — сначала пройдите ее. Как минимум, это реальная часть образовательного трека и без пройденной вводной части вы не сможете приступить к платному курсу (знания каждой предыдущей части курса нужны для прохождения следующей), а еще...
... это позволит понять сразу несколько очень важных вещей:
1) Количество времени, необходимое для прохождения курса и есть ли оно у вас на самом деле. Ориентируйтесь на 2 часа ежедневно или даже больше (20 часов в неделю — да, это действительно много и это самый минимум, который в среднем тратит каждый студент Практикума)

2) Подходит ли вам обучение без видеолекций: у вас будет текстовая (+ картинки/схемы) теоретическая часть и тут же тренажер, в котором вы отрабатываете на практике теорию. Тренажер с чувством юмора и характером :) Любые проблемы с тренажером или пониманием задания на бесплатной части с готовностью помогают решить ребята из техподдержки (я проверяла)
3) Из каких частей состоит один блок-тема: теория и практика в тренажере, а потом самостоятельная работа над проектом
4) Какую выбрать профессию из нескольких вариантов и как убедиться, что хватит мотивации пройти курс до конца (я выбирала между аналитиком данных и Data Science, у этих курсов одинаковая вводная часть, но если вы выбираете между бэкендом и фронтендом, то увидите отличия уже на вводной части, а если пройдете вводную часть до конца — вы прошли фильтр мотивации, по моему субъективному мнению и опыту)
5) Подходит ли вам стиль подачи материала. Например, меня юмор в тренажере очень поддерживает, а короткие текстовые статьи с легкой подачей теоретического материала воспринимаются и запоминаются лучше материалов из видеолекций (по опыту с другими курсами).

КАК ПОСТРОЕНО ОБУЧЕНИЕ ДАЛЬШЕ
1) Структура обучения:
— курсы от простого к сложному разделены на спринты и открываются последовательно по мере прохождения заданий (перепрыгивать с темы на тему не получится): 2 недели на спринт, куда входит теоретическая часть в тренажере (ниже скрин тренажера одной из тем бесплатной части) и работа над самостоятельным проектом (скрин показать не могу из-за авторских прав, но могу сказать, что в самостоятельном проекте пригодятся знания пройденных тем и они пишутся в Jupyter Notebook — классный инструмент для работы с данными и оформления проектов, в конце вводной части вас с ним познакомят подробно, подружитесь!)
— после каждой темы в курсе дают полезные ссылки на статьи, а еще удобные шпоргалки и конспекты по пройденному материалу, которые можно сохранить или распечатать для себя

— несколько спринтов составляют один модуль (в аналитике данных три модуля)
— в конце каждого модуля — сборные проекты, а после последнего — дипломная работа.
Очень много практики и опыта, приближенного к реальным условиям работы: спринты, задачи, данные, дедлайны, коллеги и наставники. Сделанные проекты (а их у меня уже больше пяти, а я только в середине курса, например) легко оформить в портфолио и показывать при трудоустройстве — для меня это важный плюс, так как я планирую далее искать работу аналитиком.
ВАЖНО: есть дедлайны! Между спринтами — мягкие, между модулями — жесткие. Курс нельзя пройти быстрее/медленнее, дедлайны держат в тонусе и создают ощущение реальной работы. Это и хорошо, и плохо, потому что в совокупности с объемом многие (и я тоже) сталкиваются с ощущением нехватки времени и это определенный стресс (думаю, что более точного слова найти сложно), поэтому важно пройти вводную часть и оценить нагрузку заранее. НО если вы не успели сдать темы в жесткий дедлайн, вас не отчислят, вы сможете взять академ и немного выдохнуть — это отодвигает дату окончания курса, но позволяет взять паузу в нужный момент. У нас в потоке есть студенты, которые перевелись из старших когорт, я сама была одной ногой в академе в какой-то момент — ничего страшного в этом нет, такую опцию можно взять дважды за курс. Удобно, если нужно прервать учебу на время по личным обстоятельствам (всякое бывает).
2) Специальное образовательное пространство в Slack для вашей когорты (месседжер для компаний и проектных команд, специфичный, но привыкнуть легко, потому что там все очень хорошо структурировано и ты всегда знаешь, куда с каким вопросом пойти и кому писать). Это место, где всегда можно задать вопрос, найти поддержку, пообщаться с другими студентами, найти/поделиться статьями/книгами/ссылками на классные ресурсы по специальности.
3) Команда курса:
— куратор когорты (так принято называть новый поток в Практикуме, я из 13 когорты курса DA, например) помогает со всеми организационными вопросами, следит за тем, чтобы у студентов были все нужные материалы и ссылки на мероприятия, поддерживает в момент отчаяния
— преподаватели закреплены за когортой и отвечают на вопросы по тренажеру и самостоятельным проектам: если возникает сложность с заданием или пониманием какой-то темы, то с вопросом можно прийти в отдельный канал Slack и получить оперативный ответ/дополнительную информацию/обсудить альтернативное решение/уточнить вопросы по самостоятельному проекту
— наставники проводят вебинары, углубляют знания по вопросам студентов, делятся личным практическим опытом, могут ответить на общие вопросы по профессии и осветить темы, которые в курсе затронуты косвенно или пропущены, а вам очень хочется узнать это-то-еще-вот-это-и-еще-чуть-чуть :) по моему опыту экспириенс работы с наставниками зависит от вашей личной активности и заинтересованности в расширении кругозора (проще говоря — чем больше вопросов, тем лучше)
— код-ревьюверы проверяют самостоятельные проекты, дают развивающую обратную связь, могут помочь улучшить решения в коде и направить на новые идеи. Я не знаю сколько их, но пока ни один ревьювер в моих проектах не повторялся — это интересный опыт, расширяющий взгляд на проделанную работу
— другие участники тоже часть команды: мы помогаем друг другу в поиске ответов на вопросы, делимся эмоциями, самоорганизовались в чатик в телеграмме — комьюнити единомышленников и осознание, что не только тебе бывает сложно играет поддерживающую роль (по крайней мере для меня точно)
После каждого спринта собирается обратная связь от студентов (анонимная), где можно рассказать о сложностях, которые возникли, сказать спасибо и оценить работу команды курса. И это не для галочки, над обратной связью реально работают, недавно нам прислали небольшой отчет об изменениях, основанных на обратной связи от студентов — было приятно, что этому уделяют столько внимания.
4) Вебинары с наставниками, база знаний, конспекты/шпаргалки, рекомендованная литература/статьи — не успеешь оглянуться, как список надо еще это изучить станет внушительнее самого курса.
Атмосфера помогает получить больше знаний тем, кто заинтересован в углубленном изучении профессии, потому что с каждым новым спринтом начинаешь осознавать, что это только начало и на полученном фундаменте предстоит изучить еще много всего самостоятельно — я начала ориентироваться в требованиях к профессии и понимаю, как выстраивать дальше самостоятельный образовательный трек (у меня в планах пройти курс статистики, углубиться в SQL и вообще уже целый список, который пополняется :)

ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ТРЕК ПО ТРУДОУСТРОЙСТВУ
Это специальный курс (бесплатный для студентов) от HR-специалистов Яндекса. Пока не могу сказать подробнее про внутреннюю кухню, так как начну свое обучение с сентября, но на повестке все самое актуальное:
— как обстоят дела на IT-рынке/где и как искать работу,
— как составить резюме,
— как оформить портфолио проектов,
— как писать сопроводительные письма,
— что ждать на собеседованиях и тд.
Программа состоит из 5 спринтов. Каждый спринт длится 1-2 недели, длительность программы — 2 месяца. Обещает быть полезно и интересно, проверим. Наверное, про это можно будет написать отдельно, когда пройду курс.
Обращу внимание на очень важный момент, который в Практикуме подчеркивается отдельно (никаких иллюзий, все по-честному): во-первых, это не программа подготовки кадров в Яндекс, во-вторых, никакого гарантированного трудоустройства, которое так любят продавать образовательные проекты сейчас — вы получите все необходимые знания и инструменты, но успех будет зависеть от ваших целей и готовности приложить усилия. Мне такой честный подход и открытость пришлись по душе, я учусь в продуманной и комфортной среде, забираю максимум от курса и чувствую полную собственную ответственность за процесс и прогресс.
КОМЬЮНИТИ
После того, как меня подключили к образовательному треку от HR, я попала в комьюнити выпускников (до этого я про него совсем не знала и почему-то в отзывах про него не говорят, странно, потому что для меня это стало открытием и новым витком мотивации). Все организовано также в Slack, выпускники всех курсов в одном пространстве, тематические каналы для разных специальностей, большая библиотека ресурсов и статей от ребят разных курсов и когорт, вебинары и оффлайн встречи (сегодня я впервые пойду на такую большую встречу в Москве, например). Мне кажется, что комьюнити — очень важная часть перехода в новую профессию, а также возможность задать вопрос и посоветоваться с более опытными участниками. Поэтому я решила дополнительно про это тоже рассказать. Атмосфера дружелюбная.

МОЙ ОПЫТ
Я меняю профессию с нуля и до курса не была знакома ни с одним из инструментов, которыми пользуются аналитики (работа с данными с помощью языка программирования Python, язык запросов SQL, статистическая оценка гипотез для бизнес задач и тд). Сейчас я ориентируюсь в Phython и могу писать не только код, но и автоматизировать некоторые процессы анализа, понимаю что такое SQL и как он устроен, как спарсить открытую информацию с сайта для последующего анализа, зачем нужно проводить статистические проверки гипотез и как это делать, строить простые визуализации данных для отчетов и тд. Впереди еще половина курса и поиск работы. Самое главное, что мне дает обучение в Практикуме — уверенность в полученных навыках и прикладные знания, которые помогут мне найти работу junior-аналитиком в дальнейшем.
Логично спросить меня о минусах, но мне формат обучения подошел идеально, поэтому все минусы в виде местами строптивого тренажера для меня не критичны (его постоянно улучшают и есть поддержка команды, так что у меня нет проблем с этим, хоть я тоже попадаю иногда в историю решение верное, но тренажер хочет что-то еще — я либо уточняла, что именно нужно сделать, либо просто писала альтернативный вариант кода решения и оно проходило), единственное, что очень хотелось бы — больше задач по SQL, это очень важная тема для аналитика и я объективно понимаю, что знаний спринта для технического интервью будет недостаточно, я получила основы и общее представление, которые помогут углубиться в тему самостоятельно, но, надеюсь, со временем этот блок станет глубже для других специалистов.
Я готова рекомендовать этот курс друзьям и две мои знакомые пошли учиться на этот курс после моих рассказов. Штука ответственная, поэтому я очень рада, что им нравится (одна моя знакомая проходит первый модуль и пока решает будет дальше идти в аналитики или сайентисты, а вторая уже приблизилась к первому сборному проекту на курсе DS).
_-
Надеюсь, что этот лонгрид кому-нибудь поможет составить объективное представление о курсе, синхронизировать ожидания/реальность и принять обдуманное решение.
Приятного обучения! (где бы вы не решили учиться)

ДОСТОИНСТВА:
красная графика и программа обучения
НЕДОСТАТКИ:
отсутсвует сервис, персонал не умеет работать с нештатными ситуациями, не клиента ориентирован
История о том как «яндекс практикум» списывает лишние деньги с счета клиента а после делает возврат с удержанием штрафных санкций.
- В июле 2020 года захотел пройти курс «аналитика» Выбрал оплату по месяцам, внес первый взнос 13000 тысяч и уже после яндекс уведомил меня что обучение начнется только через месяц, я немного расстроился и стал ждать 30-го июля с полной уверенностью что первый месяц у меня уже оплачен. 30-го июля учеба не началась, официально модуль открывается только 3-го августа и ровно в эти же даты яндекс списывает у меня повторно 13 000 рублей. Пишу в поддержку с своей ситуацией, на что мне приходит ответ что так устроен алгоритм что он списывает деньги каждый месяц и ему все равно учились вы или нет. Хотя я не рассчитывал тратить еще такую же сумму повторно и это принесло мне определенные жизненные трудности. Попросил возврат, на что мне была предложена радикальная мера как полный возврат всех денег за курс и блокировка обучения. Я пошел на эту меру так как не готов был на двойные траты. И готов был пойти на новый поток внеся деньги прям перед курсом что бы алгоритм яндекса не взял сново лишнего с моего счета. В итоге яндекс мне вернул только 60% от сумы взноса сославшись на то что курс уже начался и я якобы уже учился. А фактически и курс начался позже и я так и не начал учится и за разбирательств с возвратом. После всей ситуации яндекс под остыл к общению с мной и практически перестала отвечать поддержка .

- От такого сервиса у меня пропало желания пополнять курс заново и вообще пользоваться программой «яндекс практикум» люди работающие там считаю что если они написали алгоритм все отныне должно работать по его правилам а если они не учли какие то ситуации проще списать это на малый процент погрешность. И плевать что эта малая погрешность какие то люди у которых сорвались планы, испортилось отношение к компании и потрепались нервы.
- Вывод: В проекте «Яндекс практикум» наглухо отсутствует понятие сервиса и умения работы с нештатными ситуациями (вне алгоритма) В связи с чем не рекомендую вам начинать учится что бы в дальнейшем не стать простым малым процентов погрешности до которого не у кого в яндекс нет дела и по итогу потерять деньги. Очень обидно когда бренд который ты уважал и всем советовал так поступает.
- Уверен яндекс не разместит мой пост в разделе отзывы о программе. Я же погрешность которая не прописана в алгоритме и не должен портить их идеальную картину мира.)

ДОСТОИНСТВА:
А всё остальное однозначно плюсы)
НЕДОСТАТКИ:
Иногда материал предоставлен не совсем в доступной форме, поэтому приходится переспрашивать преподователей.
Ну вот и прошли полгода обучения в яндекс практикуме. Это были захватывающие и в тоже время трудные полгода в моей жизни. Однозначно могу сказать, что я не жалею о потраченных ресурсах и времени на курс аналитика данных.
С вами начинают работать куча людей: куратор, наставник, преподаватели и так же проверяющие. И точно не оставят ваш вопрос без внимания и сделают всё, чтобы его решить, в тоже время они учат самостоятельно мыслить и решать задачи.
Дается вся необходимая база и даже больше.
Отдельное спасибо нашему куратору Элле очень чуткий и отзывчивый куратор)

ДОСТОИНСТВА:
Хорошо подобранные темы и инструменты обучения, постоянная поддержка.
НЕДОСТАТКИ:
Глубина проработки и приоритеты / порядок отдельных тем
Закончил курс по аналитике данных в июне 2020. Курс нельзя считать полноценной подготовкой к профессии, но за 6 месяцев занятий по 10-15 часов в неделю действительно появляются хорошие стартовые навыки, при этом можно самостоятельно углубляться в дополнительные материалы и при желании к концу курса найти работу в профессии. Надо понимать, что прохождение курса ничего не гарантирует, знания не перекачиваются в голову автоматически, большая часть работы все равно самостоятельная и можно с тем же успехом проходить бесплатные курсы. Но в курсе есть четкий трек, структурированная теория и поддержка преподавателей / кураторов / проверяющих, за счет этого результат достигается максимально быстро, а курс однозначно стоит своих денег за счет экономии времени и полученного опыта.

Курс по аналитике данных частично совпадает с data science, это смежные области. Выбирая между этими курсами - аналитика данных и курс короче, его можно выбрать, чтобы понять, понравится ли вообще эта область, а потом при желании можно взять дополнительный курс по data science, добивать нужные навыки самостоятельно или перемещаться в этом направлении внутри компании, уже работая аналитиком. Навыки аналитики данных можно применять не только напрямую, но и в маркетинге, финансах и так далее. Data science применяется почти только в самой профессии, поэтому курс лучше выбрать, если есть четкое понимание, зачем это нужно и уверенность в желании работать в этом направлении.

ДОСТОИНСТВА:
Тренажер, преподаватели, практика, программа, доп. материалы и обучение в целом - все на высшем уровне!
НЕДОСТАТКИ:
не обнаружил
Решил я поменять профессию. Причин было много, но самое главное - я выгорел. В том, чем я занимался, не осталось ни капли интереса. Тем более, в прошлом я программист, но попал в стык появления новых языков, по сему и со своими знаниями не был особо востребован. Но не суть.
Все курсы что попадались мне, представляли из себя или нечто пока очень сложное, или что-то примитивное для домохозяек. И, поскольку, я мечтатель решил учится на аналитика. Особо не выбирал, звучит специальность романтично, современно. Первое что нагуглилось - Яндекс. Практикум. Компания авторитетная, в Беларуси в том числе, решил дальше не искать. Нужное решение пришло из подсознания сразу, решил не тянуть, и сразу кинулся в омут с головой. Пробный курс прошел с лЁта, оплатил обучение и…. и…. и ни разу потом не пожалел что вложил деньги в это мероприятие.
Начнем по порядку:
Обучение состоит из двух частей - тренажер и самостоятельный проект. Тренажер представляет из себя теоретический материал с решением задач по прошедшей теме. Я попал в самый первый поток, можно сказать - бэта-тест. Тем не менее тренажер удивил. Багов было достаточно, но, во-первых, исправлялись они почти моментально, поддержка работала очень быстро, во-вторых - тренажер, есть тренажер. Это машина, которая усовершенствовалась с каждым днем, и под конец учебы, я забыл о неприятностях технического плана. Далее шел самостоятельный проект. Тут никаких тренажеров, все сам, ручками…
Все практические задания основаны на реальных данных. Это очень здорово. Забегая вперед, могу сказать, что в последствии на реальной работе учебные проекты мало чем отличались от реальных, почти ничем. Проекты представляли из себя аналитические кейсы разных направленностей. Банки, кредитование, мобильные операторы, игрострой, интернет-магазины и т. п.
В обучении есть реальные дэдлайны. Жесткие и не очень) Это тоже плюс. Мотивация в виде как бы кнута здорово порой придавала сил и стремления, тренировала нервный аппарат.

Поддержка техническая и преподавательская просто на высоте высот. Общение идет в Slack. Получить ответ на вопрос можно практически в любое время, если только не глубокая ночь, и то, рано утром помогут. Мы даже шутили, что этих людей не существует - это роботы)
Все проекты курируются преподавателями - реальными аналитиками. За время обучения, я поработал с коллегами из банковской сферы, сферы электронной коммерции, сервиса объявлений и еще много с кем.
Сообщество очень дружелюбное. Общение настолько открытое и свежее, что сразу чувствуешь себя частью сообщества, помощь со стороны не только кураторов и преподавателей, но и со стороны студентов-сокурсников, очень помогала не только в плане техническом, но и в психологическом плане (за это отдельное мерси).
Курс настолько увлекателен и интересен, что я, несколько позже, обязательно продолжу обучение по смежной специальности. Кроме того, появилось дикое желание (не посчитайте меня маньяком) влится в эту компанию и помогать развивать именно такой чудесный формат обучения, сказывается психологическая травма после университета.
После курса есть очень практичная программа по трудоустройству и акселерации. На работу никто вас не устроит, но помощь огромнейшая. Тем более, что помогают HR - ры самого Яндекса.
Сложно описать, на самом деле обучение и впечатления. Эмоции самые что ни на есть положительные. Почитайте отзывы, вы поймете что это так. Спасибо Яндекс. Практикум за новые знания и суперспособности)

ДОСТОИНСТВА:
Классный контент по большей части
НЕДОСТАТКИ:
Был спринт с не очень читаемым кодом — а/б анализ. Преподаватели не всегда оперативно отвечают
Как я учился в Яндексе на аналитика.
Меня всегда интересовала математика, хоть и работаю дизайнером. Решал математические олимпиады сына до 9 класса, потом стали слишком сложными)
Долго смотрел на курсы практикума, выбирал трек.
Первый вводный курс анализа проходил полгода — начал, столкнулся с первыми трудностями, забыл на несколько месяцев. Затем вернулся и закончил, заодно прошел оставшиеся два — фронт и бэк энд. В итоге решился оплатить анализ и остался очень доволен. Закончил 6-ю когорту анализа в мае 2020.

Думал про другие курсы — geekbrains, stepik, но доверие к яндексу перевесило. Плюс они обещали вернуть деньги, если не понравится.
Процесс обучения разбит на спринты — неделя на тренажер и неделя на проект. В проекте применяешь на практике теорию из тренажера. Иногда было довольно сложно — заканчивал обучение глубокой ночью. По ощущениям, тратил раза в два больше времени, чем было заявлено.
Помогло снижение количества работы во время карантина.
Яндексу удалось построить систему, сохраняющую мотивацию — если совсем ничего не получается (особенно вначале — куча технических трудностей, ничего не работает), есть преподаватель по тренажеру, по проекту и наставник, который ведет двухчасовой вебинар раз в две недели.
Очень помогало общение с однокурсниками — по-моему это самое важное на курсе.
Что после курса я знаю хорошо?
Библиотеку pandas (panel data analysis) — ее использую постоянно.
Визуализацию графиков — matplotlib, seaborn, plotly (интерактивные графики)
Unit-экономика, когортный анализ
Базовый SQL — в финальном проекте вспомнил его и разобрался с подзапросами
Что я знаю не оч хорошо, но могу применять
Стат анализ данных — посчитать вероятности, p-value, размеры выборок
Проведение и анализ A/B тестов
Парсинг данных из веба — request, beautiful soap
Linux и терминал, автоматизация скриптов, интерактивные дашборды Dash plotly (сразу после обучения сделал свой первый коммерческий дашборд — загрузка данных по апи, когортный анализ, запуск на сервере в яндекс облаке.
Тезисно машинное обучение — основные алгоритмы и библиотеки — могу запустить кластеризацию, предсказания, проанализировать, какой алгоритм лучше работает.
Отдельно хочется отметить спринт по автоматизации — терминал, командная строка, непонятные закорючки — мини ад) Даже удивительно, как люди работают без граф интерфейса. UI продвинулся очень сильно сейчас)
Курс рекомендую — причем, если решитесь, делайте как можно больше, общайтесь, помогайте однокурсникам. Лучший способ что-то выучить — начать преподавать)
Как успешного студента, повод для гордости, меня пригласили работать в практикум — помогать начинающим. Отличная возможность структурировать свои знания и принести пользу обучающимся).

ДОСТОИНСТВА:
Курс охватывает много тем и при этом не дает расслабится. По окончанию курса приходит четкое осознание куда двигаться дальше и какие задавать вопросы.
НЕДОСТАТКИ:
Проект требует доработки, но с учетом внимательного подхода к просьбам студентов постоянно изменяется.
Я выбирал дата курсы достаточно тщательно, но не нравилось, что везде были вебинары с установленным временем. Это ограничивает свободу. В Практикуме каждая тема длится две недели, а внутри самостоятельный текст, тренажер, и только один емкий видео-созвон раз в две недели. Курс подойдет для человека, который рассчитывает на сочную выдержку по каждой теме, без излишних теоретических обоснований и доказательств. Программа состоит из текстовых лекций, внутри которых содержатся вспомогательные тесты. Так же тренажер по каждой теме, который не требует никаких дополнительных установок. Это подойдет для тех, кто раньше никогда не сталкивался с инструментами компьютерной разработки и анализа данных. Кто-то может сказать, что этого мало и нужна командная строка, умение установить окружение на локальном компьютере и прочее. Однако, наставники советуют дополнительные бесплатные ресурсы, учебные материалы - этого более чем достаточно для уверенного и крепкого старта в новой профессии. А как вам отдельный спринт по работе на облаке и написание скрипта, который сам будет собирать данные из базы данных и перенаправлять в интерактивную страничку в интернете? Яндекс. Практикум постоянно улучшается, опираясь главным образом на самые привередливые замечания студентов. Например, во время моей учебы перестроили и обновили темы, связанные с математической статистикой. Математика здесь подается аккуратными порциями и есть возможность моментально применить не самый простой математический аппарат на практике. Не стоит переживать, что у вас что-то не выйдет. Буквально в первом же спринте математика оживет. Короче говоря, для крепкого и уверенного старта мне курс очень подошел.

ДОСТОИНСТВА:
Комфортное обучение, отличный материал, поддержка даже после обучения, диплом гос.образца
НЕДОСТАТКИ:
Немного багов в тренажере, не всегда поддержка справляется с нагрузкой. Был слабый SQL

До курса была предпринимателем - кондитером, и с программированием никогда не сталкивалась, но хотелось. Случайно узнала про ЯП, прошла все бесплатные часы и остановилась на Аналитик данных , как раз был набор в первый поток, отзывов не было, программа известна наполовину. Поизучав программы и платформы других школ, остановилась на Яндексе. В первый поток опоздала на 2 минуты, попала во второй. И ни разу не пожалела.

Очень подкупило, что никаких видео-лекций, доступная теория, разбавленная шутками и сразу можно потренироваться на задачах. Да, иногда в тренажере есть ошибки, но их быстро поправляют.
Мощная поддержка и помощь от преподавателя, куратора или однокурсников. Преподаватель все разжевывает максимально. Есть вебинары с наставниками, где можно обсудить все, начиная от проектов и профессии, до конкретных задач. Вебинары с лайф-кодингом, по психологической поддержке и состоянию, программа трудоустройства, где помогают писать резюме, сопроводительные письма, вести себя на интервью, а так же, предлагают хорошие вакансии.
Из минусов:
бывали баги в тренажере и с отправкой проектов. Не все вопросы решались быстро, так как была сильная нагрузка на преподавателя и поддержку.
Довольно слабый блок с автоматизацией и SQL, но это обещали поправить. Повторюсь, я попала в самое начало и о шероховатостях предупреждали. Плюс, курс - живая система, она меняется, постоянно собирается фидбек и все поправляется. Поэтому, следующие потоки избежали большую часть того, что собрали мы(:
После выпуска стала уверенным джуном, спокойно решаю тестовые и планирую переезд заграницу. На работу устроиться реально. Многие мои одногруппники стали даже мидлами и увеличили свой доход в 2 раза. Конечно, курс не дает все все, он помогает построить крепкую базу или систематизировать знания, которые были до этого, на которые можно набалтывать остальное. Тем более, что в программировании необходимо самообучаться постоянно.
Денег своих стоит однозначно, особенно по сравнению с программами и обучению в других школах.

ДОСТОИНСТВА:
поддержка со стороны наставников, преподавателей и кураторов, прикладные проекты, помощь в трудоустройстве
НЕДОСТАТКИ:
насыщенный ритм обучения
Совсем недавно я закончила курс по Аналитике данных на Яндекс. Практикуме.
Весь курс обучения занял полгода, и это было, мягко говоря, непросто. Основная сложность заключалась в том, что сначала казалось, что ты учишь китайский язык с нуля, то есть ты не понимаешь, что происходит вокруг и затем тебе это нужно Самое главное – это не опускать руки! Хотя честно скажу, иногда мне хотелось это сделать, но благодаря поддержке близких, друзей и сокурсников, этого не произошло)
А теперь вкратце про сам процесс обучения:
1. Все начинается с пробных 20 часов – здесь можно четко понять, на сколько тебе это интересно и как будет выглядеть сам процесс обучения.
2. Всех участников разделили на когорты и группы («привет, универ!») и закрепили наставников (менялись каждый триместр), преподавателей. Помимо этого создали чаты в слаке, где каждый мог задать интересующий вопрос и получить ответ в кратчайший срок. Все старались друг другу помогать.
3. Темы были поделены на спринты (длительность каждого – 2 недели), в середине каждого спринта проводилась онлайн-консультация, которую проводил наставник (крутой спец с супер-опытом) и отвечал на возникающие вопросы.
4. Сам спринт представлен в виде теоретического материала, онлайн-тренажера и проекта по окончанию. Особое внимание хочу обратить на сами темы проектов – это реальные задачи из бизнеса (например, мы анализировали поведение клиентов фитнес-клуба). Проекты проходили ревью у наставников, особенно приятно было получать похвалу от профи в этом деле)
5. Финальный проект максимально приближен к реальным условиям – у нас был тимлид, который ставил задачи в трекере, помимо этого постоянно появлялись неожиданные проблемы, которые требовали немедленного решения (в общем, все как в жизни).
Также команда Яндекса разработала программу помощи в трудоустройстве - помогут составить резюме, сопроводительное письмо и оформить портфолио. Также периодически размещают вакансии компаний, которые готовы рассматривать выпускников Практикума.
Отдельно хочу рассказать про эмоциональный настрой – за весь период обучения он менялся – от полного отчаяния («я не смогу», «у меня не получится») до вселенской радости («ураааа, проект зачтен!»).

Смело могу сказать, не бойтесь начинать что-то новое, ведь без развития невозможна наша жизнь

ДОСТОИНСТВА:
Применимость знаний на практике, круглосуточная поддержка, наличие наставника, отдельный чат со студентами, рассрочка, скидки
НЕДОСТАТКИ:
Большой объем информации, сжатые сроки
Я люблю дистанционное обучение за минимальный контакт с другими людьми ( ну не очень я люблю людей, хоть и экстраверт). Достаточно долгое время искала оптимальный вариант обучения для себя в сфере аналитики с упором на язык программирования, но для новичков адекватных вариантов не было на момент моих поисков (конец 2018-начало 2019), да и не было отзывов нигде.
Выбор пал на Яндекс Практикум после их пробных 20 часов (я их проходила 3 месяца, мой уровень был почти 0, до этого были курсы на степике). Подробно описала свой путь выбора вот тут - https://vk.com/@idobrynina-yandeks-praktikum-ili-kak-naiti-sebya-v-30-let
Как выстроен процесс обучения
Обучение на Практикуме представляет собой последовательность спринтов по темам, каждый спринт состоит из двух недель: первая неделя – тренажер (теория и задачи) и приближенный к реальности проект, который можно выполнить на основании материала, пройденного в тренажере (правда, чаще всего, требуются дополнительные более глубокие знания). Проект каждого спринта выполняется в Jypiter Notebook (можно делать задания как локально, так и онлайн), а затем отправляется на проверку наставнику (о них чуть позже), чаще всего, проект возвращается с замечаниями и требует переделки. Есть каникулы, я им так не радовалась со времен школы!! Это неделя подтягивания хвостов для тех, кто не успел вовремя все сдать, или неделя отдыха для всех остальных.

По окончании курса каждого ждет финальный проект, это был настоящий взрыв мозга. Сделать его самостоятельно после прохождения курса вполне реально, да, придется изрядно поломать голову все 3 недели, мало спать (ах, где мои студенческие годы), много общаться с коллегами-одногруппниками, а по итогу, постичь настоящий дзен, когда прочитаешь ревью от своего наставника.
Авторы курса заявляют о 10 часах обучения в неделю, но не обольщайтесь это далеко не так, много раз по 10 часов в течение полугода – вот это уже ближе к жизни, но согласитесь, странно было надеяться получить новую профессию за 2 часа в день!
Участники процесса обучения
Практикум имеет свое пространство в slack, где все потоки информации удобно разведены по каналам: чат с важными информационными сообщениями от куратора, чат-«болталка» для студентов группы, чат с вопросами преподавателям и чат с полезными материалами и ссылками. За время обучения все очень сдружились и помогали друг другу, появились микрочатики в ватсапе и общий чат в телеграме, где все бурно высказывались на тему финального проекта .
У каждого из нас в Практикуме был куратор (один на всю когорту), один преподаватель (один на каждую группу), наставник (один на группу из 10-15 человек) и поддержка.
Куратор. Наш куратор всегда нас оповещала о всех новостях/встречах/консультациях заранее, оперативно отвечала на все наши вопросы, подрабатывала личным психотерапевтом в трудную минуту нытья, и даже в личке всегда отвечала на любые вопросы. И так полгода, оцените всю клиенториентированность!
Преподаватель. Особо хочу отметить роль преподавателя, нам действительно повезло, наш преподаватель никогда нас не бросал в трудную минуту войны с кодом, всегда доводил все наши вопросы до логического завершения, тщательно отвечая на каждый из них и проявляя высший уровень терпения, и конечно же, был с нами рядом 24/7 на протяжении полугода.
Наставник. Это человек, который обладает высоким уровнем знаний в определенной ИТ-сфере, он не дает четких ответов на вопрос типа «а как сделать проект?», он проводит консультации по каждому спринту, давая ценные советы и распространяя личный опыт, у него можно узнать тренды отрасли, сложность вхождения в новую сферу, получить ценные замечания о выполняемых проектах. За время Практикума мы поменяли по 3 наставника, каждая смена наставника давалась очень тяжело, уж очень мы прикипали к ним душой!
Поддержка. Это группа людей, которые отвечают за ошибки и их исправление в тренажере. Я и мои одногруппники обкатывали курс, да-да, это значит, что именно мы знаем все и даже больше о нюансах принятия тренажером задач, а еще больше нас знает о всех недоработках ребята из поддержки, именно они почти в круглосуточном режиме восстанавливали сайт после обрушения, исправляли ошибки в задачах и терпеливо выслушивали все наши психи (ну а как еще реагировать, когда тренажер ни в какую не хочет принимать задачу, хотя на локальной машине код чудесно работает?)
Реальность. 70% моего потока нашли работу в крупных компаниях (большая часть из них - те самые новички, даже из сфер абсолютно не соприкасаемых в прошлом с аналитикой и тем более программированием), я ее просто не искала, решила подтянуть sql (на него отдан всего один спринт и как бэ это очень мало, посоветую от себя пройденный мною www.learndb), и тут грянула изоляция... Собираюсь искать работу внутри банка, где работаю сейчас, но уже с упором на аналитику + питон

ДОСТОИНСТВА:
Формат занятий
НЕДОСТАТКИ:
Очень сжатые сроки
Проходила курс по аналитике данных.
Что понравилось:
- Очень удобный формат занятий. Вся теория в виде текста, а не в форме видео-урока, как у большинства онлайн-школ. Всей душой не люблю видео-формат, я люблю читать (к тому же в тексте намного легче найти нужное место и перечитать, когда понадобится). Теория сразу же отрабатывается в тренажёре, что тоже очень удобно.
- Тренажёр работает на любых устройствах. Для меня это просто спасение, потому что не всегда была возможность спокойно посидеть с ноутбуком, но зато я могла между делом заниматься с телефона.
- Отработка полученных знаний на самостоятельных проектах, которые можно. положить в портфолио.
- Ещё из плюсов - первый блок обучения можно пройти бесплатно, чтобы оценить, стоит ли вообще учиться и платить деньги.
Что не понравилось:
- Основной минус для меня только один - очень сжатые сроки. С другой стороны, объём знаний такой, что в своём темпе я бы, наверное, занималась год вместо полугода. Хотя я, в общем-то никуда не тороплюсь, и предпочла бы все же более комфортный вариант. Когда я проходила первый бесплатный блок, я спокойно уложилась в требуемое время, поэтому не сомневаясь продолжила обучение. Но в дальнейшем проекты были намного сложнее, и времени требовалось заметно больше.
- Менее значительный для меня минус - капризный тренажёр. Многие жалуются, что в тренажёре нужно писать код точь-в-точь, как задумали авторы, иначе решение не принимается, но у меня такие проблемы возникали достаточно редко. То ли я часто угадывала нужное решение, то ли за это время многое успели поправить. В общем, меня это не слишком напрягало, но имейте в виду, что такая проблема есть.
Еще нюанс, который не могу отнести ни к плюсам, ни к минусам:
- Практики много, теории маловато. То, что сделан упор на практику, это хорошо. Но вот теория даётся в сжатом виде, и для более полного погружения в тему нужно читать что-то дополнительное (а на это, опять же, нужно время).

ДОСТОИНСТВА:
Удобный формат обучение, нескучная теория, классные иллюстрации и большое количество практических задачек в онлайн-тренажёре.
НЕДОСТАТКИ:
Иногда бесил тренажёр и задерживалась проверка проектов.
В марте 2020 года закончила курс «Аналитик данных» от Практикума. Для себя выделила следующие плюсы:
1) есть бесплатная / пробная часть курса;
2) теория в виде текста;
3) самостоятельные проекты и возможность из них оформить свой портфолио;
4) регулярные встречи с наставниками в Zoom, во время которых разбирали ошибки студентов, смотрели лучшие решение проектов, беседовали с опытными аналитиками;
5) программа трудоустройства от Практикума и возможность принять участие в проектах от партнёров Практикума;
6) большое количество дополнительных материалов;
7) возможность давать регулярную обратную связь о продукте, коммуникации с командой, своём эмоциональном состояние и т. д.;
8) команда Практикума и студенты Практикума.

ДОСТОИНСТВА:
Дает полноценные базовые знания по курсу, выполняются учебные проекты, близкие к реальным
НЕДОСТАТКИ:
Невозможность досдавать хвосты в академе, долгая проверка проектов
В один прекрасный момент понял, что нынешняя работа в будущем может и не прокормить, нужно что-то более перспективное, специальность, которая будет востребована на годы/десятилетия вперед. А тут отовсюду слышно про искусственный интеллект, большие данные. Поэтому решил поизучать, где можно научиться анализу данных.
Записался на пару бесплатных курсов Python, начал проходить. Параллельно смотрел что-то посерьезнее. Кроме знаний для старта в IT (где я был почти ноль) нужна какая-то бумага об образовании. Хотя бы один диплом/сертификат, а далее можно обрастать знаниями в любых количествах. Естественно в поиске Яндекса по запросу первым вылазил Яндекс. Практикум (ЯП) :) https://praktikum.yandex/data-analyst/ Выяснил, что можно бесплатно изучить основы Питона и вообще попробовать. Этим я и занялся. Через какое-то время понял, что на остальные курсы уже не хватает времени и остался только ЯП. Бесплатный курс в принципе несложный и понятный, хотя и пришлось поругаться на тренажер, который требовал однозначного кода, чтобы принять задание. Много раз пользовался подсказками, в поддержку обращаться не пришлось.

На осень 2019г. стоимость курса по анализу данных составляла 60 тыс. руб. Я подумал, что это не очень много и окупится на первой зарплате по новой профессии (для московского региона). Завершил бесплатный курс и дождался начала платного.
Главные отличия платного курса от бесплатного - наличие чата в Слаке (с сокурсниками, преподавателями, наставником и куратором) и формат обучение в виде спринтов (неделя - теория в тренажере и неделя - самостоятельный проект по теме). Куратор решала все орг. вопросы, студенты задавали вопросы по теории и проектам, преподаватели и другие студенты отвечали на них, наставник раз в 2 недели проводил вебинар по текущей теме и разбирал вопросы по старой. На нашем потоке наставником был начальник отдела в Яндекс. Маркет, крутой спец, который хорошо рассказывал тему со всех сторон и отвечал на любые вопросы. Порадовало, что такие специалисты готовы тратить время на обучение студентов.
Каждый проект выполнялся в среде Jupyter Notebook, которая за время обучения стала прямо родной)) Лично для меня теория проходилась дольше, чем проект, т. к. на теории было немного скучновато читать тексты и прорешивать примеры. Зато на проекте дело шло поживей, т. к. стояла конкретная задача, разбитая на части (это называется декомпозиция! :)) и нужно было на основе примеров из теории решать задачи на реальных наборах данных. Уже после первого спринта открыл лайфхак: надоело скакать туда-сюда по страницам в теорию-в проект и все примеры с теорией начал копировать в текстовый редактор Sublime Text 3. Потом многократно из других тем возвращался в этим примерам кода.
Темы были вот такие

Т. е. был изучен весь необходимый базовый набор знаний для аналитика. По каждой теме давался конспект и ссылки для изучения. Из-за недостатка времени я их почти не изучал, только аккуратно складывал в закладки. Из всех тем самыми интересными для меня были исследовательский анализ данных и сборные проекты (которые группировали задачи всех тем блока). Самыми сложными были SQL (из-за новизны), бизнес-метрики (большой по объему) и автоматизация (пришлось осваивать основы Linux, PostgreSQL для написания дашбордов через веб).
Конечно, самая жесть на курсе - это сроки, вернее дедлайны. Их 3 - после сборных проектов и перед выпускным. Если не сдаешь проекты до этих дедлайнов - вылетаешь. Дается возможность взять академ на месяц - но при этом нельзя доделывать задания. Я застрял на проектах SQL и бизнес-показатели, была запара на работе. В результате перед 2-м дедлайном я целый месяц буквально жил учебой, сидел днями и ночами и успел сдать в последний момент. Это было жестко. Я понимаю, что этот курс специально делают таким же, как в универе (где попробуй попросить перенести сессию). Но думаю, было бы неплохо в академе разрешить продолжать досдавать хвосты, все-таки у людей бывают разные обстоятельства.
Другой минус - достаточно долго проверяют проекты (в среднем 24 часа). Надо увеличивать штат квалифицированных ревьюеров.
И наконец - дипломный проект. Его сделали похожим на реальную бизнес-задачу, которая сформулирована в общем виде (нужно уточнять у тимлида), состоит он из заданий разных тем. Но в общем, не особо сложный, для тех, кто учился конечно :))
Еще одним бонусом, который стал приятным сюрпризом, стал дополнительный курс по трудоустройству. Помощь в составлении грамотного резюме и портфолио от HR-ов из сферы IT, в советах по прохождению собеседования.
Резюмирую. Курс мне понравился, ничуть не пожалел, что на него записался, оплатил и проучился. Единственный минус - насчет невозможности учиться в академе указал выше. Как сказал наш наставник - с этими знаниями можно идти на стажера и даже джуниора в Яндекс, тем более в другие компании попроще.

ДОСТОИНСТВА:
Комфортный темп, понятная подача материала, быстрая и всесторонняя поддержка.
НЕДОСТАТКИ:
Редкие падения тренажера
Проходил обучение по направлению Анализ Данных в первом поток.
Очень зацепил подход к обучению: теория, тренажер, практика, общение с опытным наставниками и студентами.
Тут узнал и осознал что программирование — достаточно приятное и интересное действие :)
На выходе уверенное использование основных инструментов для анализа данных (jupyter notebook, python, pandas, matplotlib и т. п.).
Хорошее понимание порядка анализа данных от получения запроса, до презентации результатов.

ДОСТОИНСТВА:
Команда, реальные данные, портфолио аналитика, крутой выпускной проект, много сторонних активностей, поддержка нон стоп, вебинары, интерфейс
НЕДОСТАТКИ:
Некоторые недоделки в начале работы, недостаточно углублённый SQL
В конце 2019 года я, тогда ещё просто дизайнер, впряглась в новое направление обучения Яндекс. Практикума, на Аналитика Данных. Очень хотела круто изменить жизнь, наверное. Тогда было несколько вариантов обучения, но доверилась имени Яндекса (всё-таки слава ШАД) - и не прогадала. Ребята сделали реально крутой по своей форме продукт: мощное погружение в совсем новую среду! Было сложно

- всё свободное время после работы порой уходило на учёбу. Зато Практикум научил не бояться спрашивать тупые вопросы, не бояться коммуницировать с новыми людьми, да и в целом - вообще не бояться менять себя никогда!))
Каждый спринт сочетал в себе занятие на тренажёре (аля теория) и практику в виде аналитического кейса - проекта в Jupyter Notebook. Это были не какие-то заготовки, а прямо реальные проекты аналитика, где ты сам с чистого листа пишешь код на Python, применяешь полученные знания, обосновываешь выводы, импровизируешь с предобработкой. Потом наши проекты проверялись и, если надо, возвращались на доработку с комментариями, где что поправить)))
Всегда было общение в Slack, где вся наша когорта активно переписывалась день и ночь, на все подряд темы - со студентами, преподавателями, кураторами, даже командой Практикума))) Мы до сих пор общаемся с однокогортниками - Практикум стал для меня вторым высшим образованием. Благодаря ему теперь работаю аналитиком в классном месте и планирую и дальше развиваться в IT.

ДОСТОИНСТВА:
Много практики на реальных бизнес-задачах, хотя и теоретическая часть отличная. Фидбек по самостоятельным проектам от опытных наставников. Чат студентов, где можно обсудить сложные вопросы и найти единомышленников. Доступ к контенту после окончания курса.
НЕДОСТАТКИ:
Высокий темп обучения. Это скорее не минус, а факт. Идеально, если в течение дня получается выделить время на занятия. Вечером или ночью новый материал усваивается не так быстро, как хотелось бы.
Недавно получила диплом по специальности «Аналитик данных». Ожидание/реальность не совпали. Реальность оказалась намного круче. Расскажу по порядку.

Благодаря небольшому опыту работы аналитиком было представление, что конкретно требуется на практике. Часто вопрос стоял не в реализации очередного сложного решения (хотя и без этого никуда), а скорее в подходе к анализу в целом. Как подойти к задаче, от чего отталкиваться, на что обратить внимание, стоит ли задавать пачку уточняющих вопросов. Помню, как по началу кидалась писать километровые SQL-запросы, тратя на это кучу времени и сил. На деле, после нескольких уточнений и, банально, встречи с заказчиком, решение сводилось к нескольким строкам кода и краткому выводу. Эх, если бы тогда был Практикум. В курсе большое внимание уделяется процессу аналитики в реальных условиях. Об этом рассказывают и наставники – настоящие профи в вопросах аналитики – на zoom-созвонах несколько раз в месяц.

Практикум – это про практику. Информация легко усваивается. Обучение построено по принципу спринтов, что облегчает движение по курсу. Сама теория дается в виде текста небольшими частями. Ее нужно сразу применить, написав собственный код в онлайн-тренажёре. Основные навыки приобретаются в работе над самостоятельными проектами. Их проверяют профессиональные аналитики, оставляют комментарии, возвращают на доработку, если необходимо. Удивительное чувство радости, когда проект принят. Ведь это настоящее исследование, то, чем смело можно гордиться и добавлять в портфолио.
Практикум – это про общение. Нет чувства, что учишься удаленно. Есть тот, кто будет напоминать про сроки и поддерживать, узнавать как дела. Есть тот, кто каждый день готов ответить на вопросы по теории и практике. Есть другие студенты, с которыми можно поделиться находками, идеями, научиться чему-то новому, помочь с тем, что сам хорошо понял.
Иногда темп учебы такой, что не успеваешь. Можно взять паузу, догнать и продолжить с новыми силами. У меня так было. Отдохнув в середине курса, учиться стало в разы интереснее.
Практикум помогает и в вопросах трудоустройства. Об этом не сказано на лендинге. Во время учебы запускается параллельный курс, где учат писать резюме и сопроводительные письма, оформлять портфолио, проходить собеседования и искать работу, используя нетворкинг. Также есть вебинары и поддержка в процессе самого поиска работы. Огромный бонус.
Яндекс. Практикум – это не просто курсы. Это сообщество увлеченных людей, которые идут вместе к своей мечте и начинают работать в сфере IT. Такое обучение стоит попробовать каждому.

Старалась учиться и в университете и здесь курс проходить по аналитике данных. Обучение интересное очень, и оставлено грамотно, постепенно обучаешься всему необходимому. Но мне показалось сначала, что очень дорого, я прошла бесплатную часть, затем сделала паузу, чтобы понять, что оно стоит ли это все денег таких или нет. В итоге все же решила продолжить и не поалела. А дорого, но в принципе оно того стоит. Наставники здесь есть – специалисты, которые помогают, тренажер удобный.

Курс замечательный, я ни минуты не пожалела, что купила его и выбрала аналитику данных. Мне всегда было это интересно, а среди всех подобных, Практикум оказался самым нормальным. Да, согласна что не дешево может, но курс создан очень хорошо. Заниматься удобно, главное для меня было выделить на все это время, так как такое обучение требует немало часов. 10 часов в неделю мне было как-то маловато, иногда повторяла тему, возвращалась. Сложности есть и это нормально, просто нужно время и желание.

Стал не так давно аналитиком данных, пока что еще собираю знания, рассчитывал вскоре брать первые заказы. Впечатление о Яндекс Практикуме остались положительные. В конце курса выдается сертификат и портфолио с хорошими работами, которые не стыдно показать заказчикам. Курс дороговат, я считаю, но если учесть то, что здесь дается наставник, стоит того, в общем. Курсом заинтересовались некоторые мои друзья, я его советую, потому что он реально помогает достичь многого.

Я в программировании разбираюсь нормально, и курс для меня был довольно интересным. Взялась изучать аналитику данных, обучение предоставляется хорошее, работали над ним специалисты и это чувствуется. До этого находила какие-то курсы, но они вообще никакие просто. Теперь у меня есть сертификат, чему я конечно рада. Плюс несколько работ в портфолио готовых. Можно смело их предоставлять на собеседованиях в будущем. И я стремлюсь к этому, пока что еще работать нужно, чтобы найти хорошую работу.

Саморазвитие это отличная возможность стать больше, чем просто человеком на Земле. Я всегда стараюсь учиться новому люблю читать, и вот решил пройти курсы по аналитике данных в Яндекс Практикум. Рад, что выбрал именно их, так как курсы отличные, без воды, информативные и очень полезного много. Я быстро адаптировался, есть личный кабинет и еще тренажер удобно работать и учиться, довольно таки много практической части. Начал ознакомление со специальностью вообще с нуля, ничего не понимал, не знал. Но если есть желание, будут и знания.

Я прошла курс будто на одном дыхании, ранее уже имела представление о том, что такое аналитика данных, кое-что знала. Конечно, нельзя сказать, что это легко и просто. Совершенно не так, где-то проще, где-то трудности возникали, но я знала, что не стоит паниковать, а нужно обратиться за поддержкой либо в техподдержку, либо к наставнику. Ничего такого здесь нет, всегда они подскажут и разъяснят, если что-то непонятно. Я не отходила от графика, строго 10 часов в неделю занималась. Всего ушло времени, конечно, не мало, 7 месяцев, но быстро здесь не научишься.

К сожалению, невозможно получить необходимую (при выборе курсов) информацию - звонок на указанный номер компании Яндекс оказался бесполезным, секретарь информацию по Яндекс Практикум и Школе анализа данных предоставить отказалась, уточнив, что есть только возможность отправить вопросы через форму обратной связи. Прямого контакта (диалога) с потенциальными клиентами они избегают. На сайте Школы анализа данных всего 3 или 4 странички с минимумом информации.

Насколько я не была раньше заинтересована в IT профессиях и вообще всем, что с этим связано, настолько сегодня мне интересно проходит курс Яндекс Практикум. Обучаюсь аналитике данных, очень интересная специальность, много перспективная. В курсах много информации и нет воды. Удобный онлайн-тренажер, полезные советы и критика от наставника, есть поддержка техническая.

Екатерина, здравствуйте! Не могу рассказать про другие курсы, но могу дать некоторую оценку Практикуму, поскольку являюсь выпускником специальности "Аналитик данных". Первое. Перед тем как запустить курс, командой Практикума были проведены исследования по конъюнктуре рынка труда. Таким образом были отобраны те навыки, которые актуальны для аналитика в данный момент времени. Если Вас интересует маркетинг, то тут Вам будет где развернутся. Продуктовые метрики, воронки, событийная аналитика, unit-экономика и многое другое. Вы все это изучите, и кроме того, научитесь обрабатывать, сравнивать и предсказывать экономические параметры, используя язык программирования python (самый актуальный на сегодняшний день). + статистика и математика. Без них маркетинг тоже никуда))) и многое, многое другое. Второе. Курс очень интенсивный, в 6 месяцев включено огромное количество информации. Насыщено и сложно. Качественно и интересно. На отцепись не получится. "Для общего развития" не получится. Есть реальные дедлайны, но и есть постоянная поддержка и помощь, мотивация. Третье. Молодцы-преподаватели-наставники. Очень умные профессионалы, из разных областей аналитики, куча опыта и мнений. Короче супер... Можно рассказывать очень много, поэтому, если возникнут вопросы - пишите, на все отвечу))))

«Все аналитики, кто сейчас очень классный, дата-сайнтисты, они все когда-то были начинающими. Просто они продолжали каждый день. По чуть-чуть. И вот они в результате могут то, что вызывает уважение», — выпускница курса «Анализ данных»