Курс «Аналитик данных»
Компания: Яндекс Практикум
рейтинг:
Язык:
Актуальная программа курса (8 модулей, по данным школы)
- Введение в аналитику. Отчёт в Google Таблицах (1 спринт)
- Основы SQL. Извлечение данных для анализа (2 спринт)
- SQL. Анализ данных и решение ad-hoc-задач (4 спринт)
- Исследовательский анализ данных и визуализация (8 спринт)
- Расчёт и визуализация бизнес-метрик и показателей (9 спринт)
- Нейросети для аналитиков данных
- Подготовка к поиску работы
- Активный поиск работы
Кем вы сможете работать
Сколько зарабатывают в профессии (медиана hh.ru, по 135 вакансиям)
Окупаемость: стоимость курса ≈ 2 мес зарплаты junior-специалиста.
Сравнение с похожими курсами других школ
| Курс | Школа | Цена | Срок | Рейтинг | Диплом | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Аналитик данных (этот) | Яндекс Практикум | 172 500 ₽ | 6 месяцев | 4.5 | Диплом о проф. переподготовке | — |
| Профессия Data Analyst | Skillfactory (Скиллфактори) | 145 008 ₽ | 18 месяцев | 5.0 | — | Перейти |
| Курс со стажировкой Аналитик данных + ИИ | Eduson Academy (Эдюсон) | 274 750 ₽ | 6 месяцев | 5.0 | Диплом о проф. переподготовке | Перейти |
| Курс по аналитике данных | Skillfactory (Скиллфактори) | 145 008 ₽ | 6 месяцев | 4.7 | — | Перейти |
Стоит ли идти на этот курс
Плюсы
- Стек закрывает весь базовый арсенал аналитика данных сразу: SQL и PostgreSQL, Python с Pandas и Matplotlib, BI через DataLens, плюс PySpark и ClickHouse — это уже выход за пределы джуниорского минимума.
- Кейсы от работодателей в программе — значит, часть задач привязана к реальным бизнес-сценариям, а не синтетическим учебным примерам.
- Воркшопы и Q&A каждые две недели — живой формат разбора сложных тем, который реально помогает не зависнуть на середине шестимесячного курса.
- Карьерный трек вынесен в отдельный блок на месяц: подготовка к трудоустройству не спрятана в последний урок финального модуля, а идёт самостоятельным этапом.
Минусы и кому не стоит
- Шесть месяцев — серьёзная дистанция: если нет устойчивой привычки учиться параллельно с работой, длинный курс даётся тяжело. Оцените свой темп честно до записи.
- Цена под сто тысяч рублей — это инвестиция, которую стоит просчитать конкретно: аналитик данных без опыта на старте редко сразу выходит на зарплату, перекрывающую стоимость курса за первые месяцы. Срок окупаемости зависит от рынка и вашей скорости поиска.
- Данных о трудоустройстве в открытом фиде нет — статистику по итогам карьерного трека нужно запрашивать отдельно, не принимайте факт наличия карьерного блока как гарантию результата.
Когда этот курс вам не нужен
Курс избыточен, если у вас уже есть рабочий SQL и базовый Python: заплатите за то, что знаете. Если цель — быстро освоить один инструмент (например, только BI-дашборды), шесть месяцев полной программы — не самый экономный путь. И если важна офлайн-составляющая или очный ментор — формат онлайн-курса с воркшопами по расписанию это не заменит.
Как выбрать курс по этому направлению
Выбирая курс по аналитике данных, смотрите прежде всего на стек: SQL и Python — не опции, а минимум рынка. Если в программе нет реальных инструментов визуализации и хотя бы базового знакомства с BI — это курс 2018 года. Второй критерий — практика на данных, а не пересказ теории: ищите кейсы от работодателей или задачи на реальных данных, а не синтетические упражнения из учебника. Третье — что происходит после теоретических модулей: есть ли сессии Q&A, воркшопы, живой разбор сложных мест? Без этого большинство застревает на середине. По цене: шесть месяцев обучения с таким стеком стоят около ста тысяч рублей — просто считайте, окупается ли это вашим конкретным карьерным шагом, а не абстрактным «войти в IT».
Частые вопросы
Нужны ли знания программирования или математики для старта?
Курс заявлен как «с нуля» — предварительная база не требуется. SQL и Python вводятся с первого большого блока программы. Школьная математика не помешает, но специальной подготовки курс не предполагает.
Сколько времени в неделю нужно выделять?
В описании программы точных часов нет, но шесть месяцев на стек из SQL, Python, BI-инструментов и PySpark — это плотная нагрузка. По ощущению от похожих программ: меньше десяти часов в неделю не обойтись. Воркшопы и Q&A идут по расписанию раз в две недели — это фиксированные слоты, которые нужно закладывать заранее, особенно при совмещении с работой.
Выдают ли документ об окончании?
В публичных материалах курса информация о дипломе или сертификате не указана — этот вопрос стоит задать школе напрямую перед записью.
Помогают ли найти работу после курса?
Карьерный трек на месяц в программе есть. Что именно в него входит и какова статистика трудоустройства — в публичных данных не раскрыто. Наличие блока само по себе ничего не гарантирует — спрашивайте у школы конкретные цифры по выпускникам.
Зачем в программе PySpark и ClickHouse, если курс «с нуля»?
Это значит, что курс нацелен не только на базовый SQL-уровень. PySpark и ClickHouse — инструменты для работы с большими объёмами данных; они нужны там, где таблицы в Excel уже не вывозят. Включение этих инструментов говорит о том, что программа ориентирована на задачи крупных компаний, а не только на стартовые позиции.
Что такое «кейсы от работодателей» в программе?
По структуре — задачи на реальных или приближённых к реальным данных от партнёров школы. Конкретные кейсы и партнёры публично не называются — уточните у Яндекс Практикума заранее, если это принципиально.
Длительность курса
180
Формат обучения
теория с закреплением в тренажёре, домашнее задание для самостоятельной практики и работа с наставником над кодом 10 часов в неделю
Обратная связь
поддержка наставников в чате доступна 24/7
Теория и практика
программа обучения на 220 часов 15 учебных проектов на реальных данных
Чему научитесь
- Использовать средства визуализации для работы с данными
- Разбираться в метриках и основных инструментах A/B-тестирования
- Правильно презентовать результаты своего исследования, оперируя графиками, важнейшими цифрами и их правильной интерпретацией
- Основам машинного обучения
- Работать с языком Python, аналитической библиотекой Pandas и средой программирования Jupyter
прямо сейчас!
О курсе
О курсе
Навыки, которые вы получите
Отзывы
Практика устроена правильно: задачи не абстрактные, а из реального бизнес-контекста. Нужно не просто написать запрос - нужно сначала разобраться, какую метрику вообще хочет заказчик, и уже потом учитывать типы данных, группировку, джойны. Именно на таких задачах и учишься - когда на каждом шагу что-то может пойти не так: не тот тип соединения, неправильно посчитанный lifetime, потеря когорт без заказов.
После каждого урока - тренажер с автопроверкой, в конце модуля - проект, приближенный к работе аналитика. Наставник отвечал быстро, даже в выходные: по моему запросу обратная связь приходила в тот же день, включая субботу-воскресенье. Программа выстроена с нормальным нарастанием сложности - от SELECT и JOIN до оконных функций и когортных отчетов.
Из минусов - формулировки некоторых заданий были размытыми, приходилось перечитывать по несколько раз, чтобы понять, что вообще требуется. Не критично, но раздражало.
Тем, кто хочет не просто выучить SQL, а научиться думать задачами аналитика - подойдет.
Но платная часть оказалась заметно скучнее пробника - первое разочарование. Хотя нудных лекций не было, теорию можно листать и возвращаться по мере практики. Преподаватели в целом отзывчивые, объясняли терпеливо даже когда я заваливала их одним и тем же - за это реально благодарна. Но ближе к концу один из них грубовато ответил, написала куратору - и вот тут стало понятно, что жаловаться некуда, никто ничего не разбирает. Неприятный осадок остался: если бы из-за этого пришлось пересдавать и доплачивать полную стоимость - перспектива так себе.
Отдельный момент про диплом. При записи менеджер заверил, что документ будет равнозначен второму высшему. По факту - красивый разворот без корочек и листа с оценками. Обидно, потому что именно ради статуса образования и шла.
Теория изобилует иллюстрациями, примерами, интерактивными блоками
Практика после каждого урока, тренажер встроен в браузер, очень удобно писать код и подсматривать в теорию
По всем пройденным курсам реализован удобный поиск, можно прямо в ходе выполнения проекта искать по ключевому слову нужную функцию
В целом, теории вполне достаточно для полного прохождения курса, однако если хочется делать красиво и настраивать под свой стиль - придется либо обращаться за помощью к преподавателю, либо искать информацию вне курса.
Прекрасная система обратной связи и помощи, наставники и преподаватели ответят буквально на любой вопрос, хоть как-то связанный с аналитикой
Кураторы постоянно устраивают созвоны, в ходе которых делятся опытом и дают кучу полезной информации, рекомендую присутствовать
Так же на курсе предусмотрена круглосуточная служба поддержки которая, хоть и не обладает глубочайшими познаниями, может здорово помочь, если дедлайн горит, а за окном глубокая ночь
Проекты это что-то вроде проверочной работы, бывают сложные и не очень, каждый основан на реальных данных и позволяет с интересом изучать самые разные сферы, например кино или недвижимость
Чувствуется некоторая гиперопека, однако давать решение никто не будет, советом помогут это да, укажут источники где можно посмотреть еще больше теории, однако закрывать глаза на отлынивание и пропуск дедлайнов не будут
1) Не встречал назойливой рекламы у блогеров на ютубе
2) Знакомы стартаперы проходили другие курсы Практикума и остались очень довольны
3) Вроде нет причин не доверять такому гиганту как Яндекс
Курс разделен на спринты продолжительностью две недели. Дается довольно много теории, но еще больше практики. Отдельно хочется отметить подход команды разработчиков курса к доступному изложению сложных тем (например, теория вероятностей). Все объясняется на примерах, и теория очень плавно и гармонично смешивается с практикой. Так же без внимания нельзя оставить работу специалистов из команды Практикума (наставники, кураторы, проджект ревьюеры). Все ребята очень компетентные, мега вежливые и терпеливые.
Для меня, как для человека с полным отсутствием какого-либо технического бэкграунда, моментами бывает сложно, но мотивации освоить новую профессию больше, плюс команда Яндекса оказывает саппорт, когда это необходимо.
В общем, 10/10.
Поможем освоить профессию с нуля за 6 месяцев
Приобрел курсы яндекс практикум Бизнес аналитик. Полностью разочарован. Изначально хотел приобрести курсы сбербанка, увы не было этого направления. Что касается обучения в яндексе. "Поможем освоить профессию с нуля за 6 месяцев", однако человеку первый раз севшему за компьютер это не удастся. К моему сожалению так и вышло. Курс поможет тем кто хочет переквалифицироваться с одной профессии программиста на другую. Яндекс набирает группы таким образом чтобы процент людей не знающих компьютер был меньше чем тех кто разбирается в python и sql, тем самым надеясь на взаимопомощь студентов.
Обратная связь слабая, в потоке большое количество людей (около 300) и всего 1 преподаватель, который отвечает на вопросы в течение дня однако нужно понимать, что человек решивший сменить профессию, тот у кого на нынешней профессии недостаточный заработок, соответственно он работает и пытается учится после рабочего дня, когда преподаватель не доступен. Получается, задаешь вопрос по курсу вечером, ответ получаешь следующим днем, читаешь его следующим вечером и хорошо если все понятно, а если нет. И таким образом невозможно успеть в сроки, в итоге к преподавателю нет смысла обращаться. Но есть тех поддержка 24\7, не знаю зачем она нужна 24\7 если при вопросе касаемо обучения они рекомендуют обратиться к преподавателю, который будет завтра утром. В то время как ты будешь уже на основной работе, которую презираешь и желаешь сменить на цифровую профессию.
Курс состоит из модулей теории, по окончанию практика из проектной работы. Теория в целом понятно и первый модуль, так как первая проектная работа, точно ведет тебя по лабиринтам теории. Но вот следующая проектная работа, самостоятельная и тут появляется ступора что делать куда бежать у кого спросить. Для понимания картины, необходимо 4-5 первых модулей, чтобы набить руку, намотать глаз и перестроить мышление, но нет. В яндексе ты один в поле воин.
Это полный фэйл, сотню раз пожалел о выборе данных курсов. Даже не жаль затраченных денег, сколько время и более того эти курсы мне привили к страху, что я не могу и не способен получить эти знания, я теперь боюсь открывать проектную работу и пытаться завершить эти курсы, либо идти на новые в skillbox или Сбербанк университет. Такое типичное коммерческое надувательство!
Другие платформа я и не рассматривала.
Хотелось бы выделить:
1. саму информацию, учебник и подачу данных - всё это на уровне. Интересно, доступно, с примерами, шаблоны предоставляются, интересные тренажёры, множество изображений, что помогает лучше впитывать информацию.
2. Коммуникации внутри группы. Отдельное спасибо куратору - она проводник по всем неизведанным уголкам нашего курса/взаимодействия, она же мотиватор и излучатель энергии.
Преподаватели - постоянно на связи, всегда готовы помочь и подсказать.
По выходным - воркшопы, лайфхаки, доп. информация и пояснения в режиме онлайн.
Всё актуально, доступно каждому, интересно.
Приходите, уверена вы не пожалеете!)
Из того, что сразу подкупило в Яндекс.Практикуме - возможность пройти вводную часть любого курса бесплатно, прежде чем платить за полный доступ. Понравилось - идёшь дальше, не твоё - уходишь без потерь. Плюс есть полностью бесплатные курсы. Смотрела разные школы - Skillbox, SkillFactory, GeekBrains, Нетология - в итоге остановилась на Практикуме ещё и потому, что здесь реально возвращают деньги за неиспользованную часть курса, если решишь уйти. Академический отпуск тоже предусмотрен. Для меня это важный сигнал, что школа думает о студентах, а не только о своём кармане.
В итоге записалась на "Аналитику данных", курс на 6 месяцев. Структура обучения стандартная - теория, практика, проект. Проектная часть в первом спринте проверялась автоматически, потом стала полу-автоматической: часть проверяет машина, часть уходит живому ревьюеру.
Отдельно про коммуникацию - вся она в Slack, и там реально продуманная структура. Пять каналов: информационный с дедлайнами и правилами, общий чат где куратор раз в неделю напоминает, что жизнь прекрасна, библиотека с полезными материалами от преподавателей и самих студентов, канал для вопросов по тренажёру (разбит по темам и урокам, с вероятностью 99% нужный тред уже есть), и отдельный канал по проектам. Сотрудники школы настаивают на том, чтобы вопросы шли в эти каналы, а не в личку - это логично, потому что ответ видят все.
Студенты сами создали чат в Telegram - там всё вперемешку, зато помогают друг другу быстро: и с мотивацией, и с кодом. Из-за разных часовых поясов он фактически круглосуточный.
Обучение построено без видео - только текст и тренажер, где сразу пишешь код. Поначалу казалось странным, но это работает. Теория, потом сразу закрепление на практике. Когда неизбежно застреваешь - в Slack есть реальные специалисты по специальности, отвечают обычно в течение пары часов с нормальным объяснением, не отпиской. Плюс личный менеджер под организационные вопросы.
Курс разбит на 12 тем, в конце каждой - самостоятельный проект. Проверяют специалисты, пишут замечания, ты правишь, они снова смотрят - и так пока не устроит. Это не просто галочка, итерации реальные.
После обучения есть программа акселерации: HR-специалисты проводят видеоконференции, помогают с резюме, сопроводительными письмами, портфолио на GitHub, делают пробное собеседование с подробным фидбеком. Это, пожалуй, самое сильное место.
Атмосфера в чатах живая - студенты реально помогают друг другу, не только тьюторы.
Минус один: платформа периодически глючит, это заметно в процессе. Не критично, но раздражает.
Я только закончил, сертификат еще не получил, насколько готов к реальной работе - честно пока не знаю. Если устроюсь, дополню отзыв. В целом - рекомендую.
Курс составлен с реальным юмором - "питоны в питонопитомнике", "крафтовый борщ" и прочие штуки для своих. Каждый раз улыбаешься, и учиться сразу чуть легче. Преподаватели и ревьюеры проектов поддерживают так, что это реально помогает не бросить. Отдельно - вебинары Глеба Михайлова, это что-то особенное.
Сложно? Да, сложно. Но это скорее в плюс, чем в минус.
Чего точно не ожидала - насколько это интенсивно. Дедлайны у каждого спринта двойные (мягкий и жесткий), часть дополнительных заданий я не успеваю, на финальный проект уходит больше времени, чем написано в учебнике. Стресс перед сдачей - реальный. Но за несколько месяцев я прокачалась сильнее, чем прокачалась бы сама в режиме "послушаю подкаст, почитаю книгу, а сделаю интерфейс когда-нибудь потом".
Учебник текстовый, без воды - структурированная информация, тесты с объяснениями к каждому ответу, примеры реальных интерфейсов. Приятно, что нет видео, где 10 минут рассказывают о том, какие качества нужны настоящему дизайнеру. Учебник больше похож на конспект, к которому возвращаешься по делу.
Наставники отвечают на вопросы, ревью работ подробное - не просто зачёт/незачёт, а разбор с конкретными рекомендациями. Чувствуется, что у проверяющих есть гайды, и это скорее хорошо: проверка предсказуемая и содержательная.
К финалу у меня уже несколько проектов для портфолио. Двое из моей группы нашли работу ещё до окончания курса. Рекомендую тем, кто хочет практику, а не просто посмотреть лекции.
Пришла сюда с бакалавром экономики 2019 года. В университете анализ данных был, но подавали его так сухо и теоретично, что я сбежала от этого в офисную работу - бюрократия, сверка документов. Год спустя поняла, что мозгу не хватает нагрузки, полезла смотреть вакансии и удивилась: аналитиков берут везде, платят нормально, а навыков у меня ноль. Решила переучиваться.
Почему именно Практикум - объясню. Меня дико отталкивают псевдо-скидки на 50% "только сегодня, уже через три дня сгорит" и операторы, которые звонят и уговаривают купить курс, - это у Skillbox, GeekBrains и компании в полный рост. У Яндекса цена была нормальной сразу, без этих цирков. Плюс пробная неделя бесплатно - можно пощупать платформу до оплаты. Скидку найти реально, но надо чуть постараться, и это, как ни странно, приятнее, чем когда ее тебе суют насильно.
Структура курса мне нравится: три модуля, каждый разбит на спринты по две недели - первая теория с тренажером, вторая самостоятельный проект на реальных, не причесанных данных. Это важно, потому что учебные идеальные датасеты и реальная работа - разные вещи. Проекты проверяют ревьюеры, фидбэк подробный, часто возвращают на доработку - и это не расстраивает, на разборе ошибок запоминается в разы лучше. По выходным вебинары с практикующими специалистами, там тоже много кода, не просто слайды. Организация четкая: кураторы и наставники отвечают быстро, общение в Slack разбито по темам, ничего не теряется.
Теперь честно про сложность. Питон я не знала вообще, статистику помнила смутно - полтора года прошло. Курс пока посильный и совмещается с работой, но времени уходит больше, чем было заявлено изначально. Это стоит закладывать заранее.
Сам по себе я тот еще прокрастинатор, поэтому структура со спринтами и дедлайнами оказалась кстати - без них точно бы откладывал. Каждый спринт две недели: сначала теория с тренажером, потом практический проект. Общение с преподавателями и другими студентами идет через Slack, по выходным вебинары в Zoom.
Учеба занимает реально много времени, не буду врать. Теории дают много, сразу пробуешь в тренажере - но объем такой, что не все укладывается с первого раза. Зато проект потом выявляет именно те пробелы, которые были, и по факту заставляет их закрыть. Ревьюер указывает на ошибки, доделываешь до согласования - и так пока не принято. Путь рабочий, хотя и небыстрый.
Когда совсем заходишь в тупик в тренажере или не знаешь, как подступиться к проекту, - в Slack всегда можно спросить преподавателя, он направит. Ощущения брошенного не было ни разу, обратная связь живая.
Теперь о том, что раздражает. Тренажер иногда притормаживает. Бывают единичные задачи с непонятно сформулированным условием - логическая ошибка самого задания, не моя. Встречаются орфографические и пунктуационные ошибки в материалах (мелочь, но неприятно). Заявленного времени на спринт мне лично не хватает - хотя это, наверное, индивидуально. И стоимость курса высокая даже на фоне конкурентов.
Что понравилось: задачи построены на реальных данных, темы в спринтах постоянно меняются, не успевает наскучить. Теория написана живым языком - например, некоторые задания разбирались на основе героев "Игры престолов", с юмором. Бренд тоже играет свою роль при поиске работы.
Сейчас прошел больше половины курса. Да, сложно - по-другому и не бывает. Но мотивация появилась настоящая: раньше хотелось учиться, но непонятно было как и что, а сейчас наоборот - времени не хватает на все, что хочется изучить. Накопился список книг и тем для самостоятельного погружения.
Тем, кто решается: курс советую, но перед стартом рекомендую пройти бесплатные курсы по Python и основам статистики на Stepik - сильно упростит жизнь на первых спринтах.
По состоянию на декабрь 2020-го курс стоит 50 000 рублей, есть помесячная оплата и скидка по подписке Яндекс.Плюс, длится около 4 месяцев (плюс новогодние каникулы сдвигают сроки). Форма подачи материала необычная: так называемый "тренажёр" с теорией, вопросами по ходу, разбором правильных и неправильных ответов. Время от времени идёт псевдочат, где ты в роли новичка-стажёра общаешься с командой разработки - сюжет тянется ещё с бесплатного модуля. Проводятся вебинары, записи доступны тем, кто не смог попасть.
Главная проблема - задания спринтов. Наставник в Slack не даёт прямых ответов, только направляет, в какую сторону копать, а потом ревьювер указывает на недочёты в уже сданной работе. Это само по себе не страшно, но дедлайны жёсткие: если не уложился в "мягкий" (первые 1-2 недели), то в "жёстком" дедлайне даётся только одна попытка доработки. Не справился - либо переходишь в следующий поток, растягивая обучение, либо прекращаешь его с возвратом части денег, но теряя доступ к пройденному материалу. Примеров и подсказок в самих заданиях, по ощущениям, не хватает - и это не только моя проблема, у многих из группы та же история. На мой взгляд, именно отсюда и растёт большинство стрессов.
Тем, кто рассматривает платное обучение на Практикуме, советую выбирать направление, которое уже хоть немного знакомо и реально интересует - иначе темп будет ощущаться вдвойне тяжелее.
Записался - и не пожалел. За 8 месяцев прошел HTML/CSS с семантикой, flexbox, Grid, анимации, формы, методологию БЭМ, Git, работу с макетами в Figma. Потом JavaScript - типы данных, ООП, асинхронность, замыкания, обмен данными с сервером, npm. Дальше React с его экосистемой и в конце Node.js: поднятие сервера, настройка, написание серверного API. Помимо основной программы - огромное количество дополнительных материалов. Есть наставник, техподдержка работает хорошо. Недешево, но по ощущениям стоит того. Сейчас впереди дипломная работа - и, судя по всему, новая жизнь.
Из того, что особенно нравится: жесткие дедлайны (для меня это плюс, без них бы расслаблялся), 6 месяцев - нормальный срок, не растянуто и не скомкано. Наставники на вебинарах показывают конкретные шорткаты и приемы в python, учат думать, а не просто решать по шаблону. Если что-то непонятно по проекту - преподаватель не дает готовый ответ, а направляет, предлагает более аккуратное решение. Формат тренажера тоже зашел, плюс без проблем дают ссылки на сторонние материалы, если хочется копнуть глубже.
Минус один, и он субъективный: ревью проектов хотелось бы более придирчивого. Иногда кажется, что можно было бы жестче пройтись - это бы точно подняло качество портфолио.
Тем, кто только выбирает платформу: советую сначала пройти бесплатную вводную часть до конца - она честно показывает, как устроено обучение, и даже дает первый мини-проект по анализу данных. Заодно изучите программу потемно, чтобы понимать, что вас ждет.
С нетерпением жду блока по трудоустройству.
В выборе яндекса для себя я не сомневалась. Давно знакома с платформой и у меня от нее только положительные эмоции. Ребята действительно сделали качественный продукт и регулярно его совершенствуют. Формат обучения мне подходит, напомнили студенческие годы. Также есть дедлайны мягкие и жесткие, а если не закрыл сессию могут перевести на академ. Кстати, под конец своего обучения я получила предложение пройти собеседование в крупной компании. Во время которого я себя чувствовала очень уверенно и знала о чем говорю. Так что всем их рекомендую. Сейчас вроде даже есть скидка на обучение в размере 5%.
Общение идет через Slack, раз в две недели зум-консультации с наставниками - живой формат, где можно спросить что угодно. Хотелось бы таких встреч почаще, но понимаю, что это онлайн-формат, а не очные курсы.
Про 10 часов в неделю маркетологи, конечно, слукавили. Если работаешь фулл-тайм - учеба забирает почти все свободное время. Если есть семья - нужно договариваться заранее, поддержка близких реально спасает, особенно когда начинают опускаться руки. Это не страшилка, просто лучше обсудить на старте.
Но когда после теории и написанного кода нажимаешь "Проверить" и видишь зеленую галочку - вот это окупает все.
Для сравнения: пару лет назад я начинал учиться анализу данных в другой школе, но не дошел до конца - застрял на одной задаче, мотивация испарилась. Так что смотрел на Практикум уже с опытом похожего курса.
Теория здесь сделана отлично. Язык подачи понятный, все разжевывается и иллюстрируется. Но главное - это структура: в курс включено именно то, что нужно практикующему аналитику, и ровно в том объеме, который необходим. Немного воды все же есть (например, теория приоритизации гипотез), но это мелочи. Пройдя всю теорию, я почувствовал, что могу решить примерно 75% реальных бизнес-задач - и это самое важное ощущение, что ты готов к работе.
Практика идет сразу после каждого теоретического блока - все, что прочитал, тут же решаешь. Это и есть основной способ вдолбить материал: когда просто читаешь, мозг ленится, знания остаются поверхностными. А когда решаешь задачу - поневоле перечитываешь всё заново и разбираешься по-настоящему, иначе дальше не пройдешь. После практики страх перед кодом уходит, и понимаешь, что можешь сделать то же самое сам, в любом другом редакторе.
Но тут есть одна реально раздражающая вещь: тренажер иногда не принимает правильный ответ. Ты получаешь именно тот результат, который требуется по условию, - а он не пропускает дальше. Спасение одно - написать наставнику в Slack, он либо подскажет, что подправить, либо пришлет рабочий кусок кода.
Наставники грамотные и, что важно, практикующие специалисты. По выходным проводят вебинары, разбирают проблемные задания. Часто на вопросы отвечают сами сокурсники, уже прошедшие этот блок. Но ответа в Slack иногда ждешь часов 10-15, и бывает, что наставник так развернуто отвечает на свой же вопрос, что понять написанное непросто.
Расписание довольно жесткое, это надо учитывать. В целом курс стоит потраченного - если нужен структурированный старт в аналитике с реальной практикой, а не просто набор видео в интернете.
1) Кривой тренажер на курсе. Часто были технические проблемы, когда он зависал либо не принимал альтернативное, но такое же правильное решение
2) Сухая скучная теория (в противовес интерактивной, завлекающей теории в бесплатной части)
3) Нереально сжатые спринты, постоянно пролетающие дедлайны, уложиться в которые можно только в случае занятий буквально сутками (при поступлении на курс с нуля), в противном случае неизбежны задержки
4) Ужаснейшая система внутренней обучающей координации. Вопросы преподавателям можно задавать только в общих чатах, по спринтам - под так называемыми "жесткими тредами", посвященные теме спринта. При этом нужно обязательно поискать, был ли уже дан ответ на похожий вопрос от кого-то еще из студентов. Надо ли говорить, сколько лишнего времени это отнимает и как уничтожает мотивацию?
5) Преподаватели на связи в короткие интервалы времени. Техподдержка на связи очень часто, но они любят отправлять "повторить теорию". Знаете, в бесплатном гугле я могу найти много теории, но разве я платила вам за назидательные речи?
6) Если вас все-таки занесет судьба на эти курсы, обязательно ознакомьтесь с их Офертой. Согласно ей, они снимают деньги за фактическое время обучения с даты старта курса, не за пройденный материал. Это значит, что если ваша когорта к условному 1 января должна была пройти 4 спринта, а вы не успели и прошли только 2, но при этом вы захотите вернуть деньги - у вас возьмут сумму за 4 спринта, но при этом доступ к ним не откроют, потому что доступ открывается по мере прогресса, а деньги берут за время. Абсурдно, не так ли?
Резюмируя, могу сказать, что очень сожалею о своем выборе пойти учиться к ним. Сейчас ищу новую организацию.
С тобой работает целая команда - куратор, наставник, преподаватели, проверяющие. Вопрос без ответа не остается, при этом тебя не ведут за руку, а учат думать самостоятельно. База дается полная, даже с запасом.
Отдельное спасибо куратору Элле - очень чуткий и отзывчивый человек.
Единственное - материал местами подан не самым доступным образом, иногда приходится переспрашивать преподавателей. Но это скорее мелочь на фоне всего остального.
Про выбор между аналитикой данных и data science: это смежные области, но аналитика - курс покороче и хорошо подходит, чтобы вообще понять, твоё ли это направление. Потом можно добрать data science самостоятельно или уже работая аналитиком развиваться внутри компании. Навыки аналитика применимы широко - маркетинг, финансы и не только. Data science - история более узкая, под конкретную профессию, поэтому туда имеет смысл идти, если уже точно знаешь зачем.
Обучение делится на две части: тренажер и самостоятельный проект. Тренажер - это теория плюс задачи по каждой теме. Я попал в самый первый поток, фактически бета-тест. Баги были, но исправлялись почти моментально - поддержка реагировала очень быстро. К концу учебы я вообще забыл о технических неприятностях. Самостоятельные проекты - это уже всё сам, руками. Все задания на реальных данных: банки, кредитование, мобильные операторы, игрострой, интернет-магазины. Забегая вперед - на реальной работе учебные проекты мало чем отличались от боевых, практически ничем. Дедлайны жесткие, и это тоже плюс - мотивирует не хуже кнута, тренирует нервный аппарат.
Техническая и преподавательская поддержка - выше всяких похвал. Общение в Slack, ответ можно получить практически в любое время суток. Мы даже шутили, что это роботы, а не живые люди. Проекты курируют преподаватели - реальные аналитики из банковской сферы, e-commerce, сервисов объявлений и других областей. Сообщество дружелюбное, помощь шла не только от кураторов, но и от сокурсников - и в техническом плане, и в психологическом, что немаловажно.
После курса есть программа по трудоустройству и акселерации. На работу никто за ручку не водит, но помощь серьезная - в том числе от HR самого Яндекса. Курс настолько захватил, что планирую продолжить обучение по смежной специальности. Спасибо Яндекс Практикуму за новые знания и суперспособности.
Смотрел и на GeekBrains, и на Stepik, но доверие к Яндексу перевесило. Плюс обещали вернуть деньги, если не понравится - это тоже сыграло роль.
Структура курса - чередующиеся спринты: неделя тренажера, неделя проекта. Практика реально закрепляет теорию, но по времени выходило раза в два больше заявленного. Несколько раз заканчивал задания глубокой ночью. Карантин помог - работы стало меньше, появилось время.
Система поддержки работает: есть преподаватель по тренажеру, отдельный по проектам и наставник с двухчасовыми вебинарами раз в две недели. Когда в начале всё валится и ничего не работает - это спасало. Но отвечают не всегда быстро, это минус.
Самое ценное, как ни странно, - общение с однокурсниками. Это важнее, чем кажется на старте.
После курса уверенно использую pandas, визуализацию (matplotlib, seaborn, plotly), юнит-экономику и когортный анализ, базовый SQL с подзапросами. Сразу после обучения сделал первый коммерческий дашборд - загрузка данных по API, когортный анализ, деплой на сервере в Яндекс Облаке.
Что знаю, но применяю осторожнее: статистический анализ, A/B тесты, парсинг, Linux и терминал, машинное обучение на уровне "запустить и разобраться в алгоритмах". Спринт по автоматизации - отдельный ад, терминал без графического интерфейса поначалу вызывал культурный шок.
Один спринт - A/B анализ - был написан довольно коряво с точки зрения читаемости кода, это заметный недостаток.
Курс рекомендую. Чем больше делаешь сам и чем активнее общаешься - тем лучше результат. После окончания меня пригласили помогать начинающим в Практикуме - хорошая возможность систематизировать всё, что прошел.



