Курс «Аналитик данных»

Пришел с базовым SQL - ушел с уверенным пониманием оконных функций, когортного анализа и расчета метрик вроде LTV, retention, churn rate. Разрыв между "знаю синтаксис" и "умею думать как аналитик" - вот что этот курс реально закрывает.

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.

Пошла на "Аналитик данных" в Яндекс Практикум без какого-либо опыта в этой сфере - просто решила, что пора менять направление. Наставники и куратор реально помогают, не игнорируют вопросы. Вебинары по времени не напрягают, а вот сам материал объемный - времени на учебу уходит прилично, это надо понимать заранее. Прогресс есть, так что надеюсь дойти до конца. Заметила, что стиль подачи от темы к теме немного разный - чувствуется, что писали разные авторы: где-то всё понятно сразу, где-то приходится сидеть дольше. Атмосфера приятная - люди общаются уважительно, без токсичности.

Сейчас прохожу обучение на аналитика данных - впечатления в целом очень хорошие. Материал подается постепенно, и темы, которые поначалу кажутся непонятными, со временем укладываются в голове. Но главное - практики реально много. Пишешь запросы, работаешь с данными, ищешь закономерности в реальных задачах, и это дает ощущение, что навык действительно появляется, а не просто галочка в прогрессе курса.

Решила переучиться в IT - реклама про перспективы везде, плюс попала под программу господдержки со скидкой 50%, ещё и налоговый вычет вышел, иначе бы не потянула. Между несколькими школами выбирала осознанно: у одной конкурентки скучные видеолекции, у другой на вопрос во время пробного периода отвечали долго. Яндекс.Практикум зацепил именно бесплатным вводным блоком - живой, понятный, техподдержка реагировала моментально и по делу.

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.

Совмещать с работой вполне получается, теорию можно изучать и в мобильном приложении
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

Всем привет! Купил курс "Аналитик данных" от Яндекс Практикума и пока еще ни разу не пожалел. Выбрал именно эту платформу по ряду причин:

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.

Рада, что у меня выпала возможность проходить тут обучение.
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!)

Про зарплаты айтишников не слышал разве что ленивый, и даже если реальность немного расходится с легендой - попробовать попасть в эту сферу хочется. Именно это меня и подтолкнуло к учёбе.

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.

Анализ данных С нуля
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!

Я очень долго выбирала курс (аналитика данных), в итоге Яндекс покорил меня своей максимально увлекательно структурированной вводной частью и я остановила выбор на них. Эх, как я ошибалась.
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.

Перед тем как записаться, попробовал вводный курс у конкурентов - Практикум впечатлил больше. Тогда бесплатный вводный доступ был только здесь, и только здесь можно было платить помесячно. У остальных - только кредит от банка-партнера: бросишь учебу на середине, а долг никуда не денется.

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.

На Яндекс Практикум я поглядывала еще за год до того, как реально начала учиться - прошла вводный курс, отвлеклась и забыла. Потом наступил 2020-й, самоизоляция, удаленка, и вдруг накрыло осознание: хочу в аналитику, причем не в Excel, а на Python. Вспомнила про незаконченный вводный курс, в августе в панике доделывала первый проект, чтобы успеть к старту. Сейчас заканчивается уже четвертый месяц обучения - и я честно не представляю, как буду жить без тренажера и проектов, которые сначала пугают до смерти, а потом дико радуют, когда понимаешь, что справилась и даже лучше, чем требовалось.

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.

Сейчас прохожу курс по UX/UI, финал уже близко, так что могу рассказать по-честному. Записалась не случайно - знакомая до меня прошла курс по аналитике данных от Яндекса и устроилась на работу почти сразу после окончания, так что я ждала запуска курса по дизайну интерфейсов и попала в первый поток.

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.

Заканчиваю третий месяц на программе "Аналитик данных", впечатление уже устоялось - можно писать.

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.

Выбирал долго, перебрал кучу вариантов и в итоге остановился на Яндекс.Практикуме, специализация "Аналитик данных". Склонило к выбору то, что есть бесплатный вводный блок - реально дает понять, с чем придется работать, а не просто рекламные обещания. Знаний в этой области до курса не было вообще.

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.

Работаю курьером, в IT не учился профильно - только домашняя практика по настройке железа и ОС. К 27 годам понял, что без программирования работодателям неинтересен, а хочется перейти в сферу, где больше возможностей и стабильности. После внутреннего опроса на работе в августе 2020-го мне предложили пройти бесплатную вводную часть Практикума и выбрать одно из трёх направлений: инженер по тестированию, аналитик данных или веб-разработчик. Выбрал тестирование, бесплатную часть прошёл без труда, а месяц спустя узнал, что попал в число тех, кому предоставят полный курс за счёт компании.

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.

Сейчас примерно на середине программы "Аналитик данных" в Яндекс Практикуме, и пока что полностью доволен. Главное, что дает курс - это реальный прогресс каждый день: изучаешь новый блок теории, потом сразу берешься за проект. Проекты нетривиальные, не учебные задачки на 15 минут, а что-то объемное, где реально думаешь. Python использую ежедневно, и это, пожалуй, лучший способ учиться.

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.

Год назад провалил первый фриланс-заказ - редизайн сайта, за который взялся после 3 месяцев самообучения по ютубу и бесплатным курсам. Провал вскрыл не просто пробелы в знаниях, а то, что я вообще не понимал, где искать нужные решения. После этого начал серьезно сравнивать платные курсы, в финале остались GeekBrains и Яндекс.Практикум. Цена тянула к первому, описание - ко второму. Решило дело то, что Практикум дает 20 часов бесплатного доступа: за эти 20 часов я разобрался в вещах, которые не мог нащупать за 3 месяца самостоятельно.

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.

Начинал с бесплатного вводного модуля по аналитике данных - зацепило, поэтому купил платный углубленный курс. Не пожалел. Материал дается структурированно, учиться реально интересно, не скучаешь. Преподаватели объясняют доходчиво, служба поддержки тоже не подводила. Вынес для себя много нового и практически полезного. Теперь думаю двигаться дальше - присматриваюсь к фронтенду. Яндекс.Практикум однозначно рекомендую - причем не только тем, кто только начинает, но и людям в возрасте, которые хотят развиваться в профессии.

Начал в апреле 2020 с абсолютного нуля, до этого работал в совершенно другой сфере. По окончании курса получил 4 оффера - это факт, не маркетинг. Организация четкая, структура курса продуманная, наставники реально профессиональные. Комьюнити живое и сильное - это отдельная ценность. Из минусов: SQL хочется разобрать глубже, чем дают в программе, и в целом темп очень насыщенный - времени иногда не хватает. Но если выбирать курсы по анализу данных, для меня это однозначно Яндекс Практикум.

Сам я по образованию системный аналитик и в Яндекс Практикум я пошел за повышением квалификации. То есть сменить профессию, как многие тут мне точно не хотелось. А вот набраться практического опыта мне надо было обязательно, так как я только окончила свое профильное обучение. С таким опытом найти хорошую работу сложно, конкуренция высокая. А строить глазки на собеседовании не для меня.

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%.

Знания актуальные - насколько вообще возможно в сфере, которая меняется каждые полгода. Хорошо структурированы, написаны нормальным языком без занудства. Радует, что доступ к курсам остается после окончания: можно вернуться в нужный раздел, потренироваться в тренажере или перечитать главу, которую перепишут. Для аналитики данных особенно полезно - направлений внутри много, и потом сам выбираешь, куда углубляться.

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.

Долго не мог решиться идти на курс по анализу данных - Python я изучал уже года два сам, делал какую-то аналитику и простенькую визуализацию. Внутри постоянно шел спор: зачем тратить деньги, если есть книги и интернет? Но проблема в том, что без внешнего пинка осилить эти статьи и ролики мне почти никогда не удавалось - лень побеждала. Плюс понимал, что какие-то нюансы профессии в интернете просто не найдешь. В итоге задавил внутреннюю жабу, заплатил и пошел. Выбрал Практикум в том числе потому, что уже проходил их бесплатный курс по Python - и он реально произвел впечатление: я два года работал с Pandas и нашел там ответы на вопросы, которые меня мучили все это время.

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.

Проходила курс по аналитике данных - дойти до конца реально непросто, на моем потоке многие бросили на полпути. Я дошла и в целом довольна. Кураторы работают хорошо: всегда на связи, помогают с портфолио и резюме. Общение организовано через Slack - отдельные чаты, где можно обсуждать задачи и с наставниками, и с однокурсниками, это создает ощущение живого обучения, а не одиночного прохождения видео. Из минусов: SQL явно недодали по времени, хотелось бы больше практики именно по нему. И занятия частенько начинались с задержкой, что напрягало.

Учусь на факультете аналитики данных в Яндекс Практикуме, и сказать, что просто "нравится" - значит ничего не сказать. Курс реально крутой, атмосфера приятная, наставники всегда помогают когда застреваешь. Особо хочу отметить тренажер - такой образовательной среды я на других курсах не встречал, по крайней мере на тот момент когда оплачивал. Нагрузка высокая, это правда, но если есть желание и готов вкладываться - точно не пожалеешь.

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)

Визуально курс выглядел привлекательно, программа тоже понравилась - но дальше начался кошмар с оплатой, после которого желание учиться пропало напрочь.

В июле 2020 записался на курс по аналитике, выбрал помесячную оплату и внес первый взнос 13 000 рублей. Сразу после оплаты выяснилось, что обучение начнется только через месяц. Ждал 30 июля, рассчитывая, что первый месяц уже оплачен - но модуль официально открывался 3 августа, и ровно в этот же день система автоматически списала еще 13 000 рублей. То есть заплатил дважды, а учеба так и не началась.

Обратился в поддержку - мне объяснили, что алгоритм списывает деньги каждый месяц вне зависимости от того, пользовался ли ты курсом. Попросил вернуть второй платеж, в ответ предложили только одно: полный возврат всей суммы с одновременной блокировкой доступа к курсу. Согласился - другого варианта не дали. Планировал записаться на следующий поток и заплатить уже непосредственно перед стартом, чтобы алгоритм снова не снял лишнего.

Но вернули только 60% от внесенной суммы - сослались на то, что курс якобы уже начался и я уже учился. По факту же курс стартовал позже, чем планировалось, к материалам я так и не приступил, и всё время ушло на разбирательства с поддержкой. После того как ситуация немного утихла, поддержка практически перестала отвечать.

В итоге - деньги потеряны, нервы потрепаны, желание пользоваться сервисом отбито полностью. Создается впечатление, что для команды любая нестандартная ситуация - это просто "погрешность в алгоритме", с которой никто разбираться не собирается. Рекомендовать не могу.

Полгода пролетели - и захватывающих, и трудных одновременно. По курсу аналитика данных могу сказать точно: ни времени, ни денег не жалею.

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.

Закончил курс по аналитике данных в июне 2020. Сразу скажу честно - полноценной подготовкой к профессии это не назову, но за 6 месяцев при занятиях по 10-15 часов в неделю реально получаешь рабочий стартовый уровень. Плюс никто не мешает копать дополнительные материалы самому, и при желании к концу курса вполне можно уже выйти на рынок. Главное понимать: знания сами в голову не прыгают, и добрую половину пути всё равно проходишь в одиночку - с таким же успехом можно было бы сидеть на бесплатных курсах. Но здесь есть четкий трек, структурированная теория и живая поддержка преподавателей, кураторов и проверяющих - и именно это ускоряет результат. За экономию времени и структуру курс однозначно своих денег стоит.

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.

Решил поменять профессию после выгорания. В прошлом я программист, но попал в период смены языков и со своими знаниями оказался не особо востребован. Курсы, которые попадались, были либо слишком сложными, либо совсем базовыми. Поскольку я по натуре мечтатель, решил идти в аналитику - звучит современно и как-то романтично. Первое, что нагуглилось - Яндекс Практикум. Компания авторитетная, в Беларуси в том числе, поэтому дальше не искал. Пробный курс прошел с лету, оплатил обучение - и ни разу потом не пожалел.

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.