Специалист по data science

ДОСТОИНСТВА:
Официально, обучают.
НЕДОСТАТКИ:
Не для совсем новичков.
Поступал на Python-разработчика. С половины перешел на другой факультет. Впечатление неплохое в целом. Но есть еще над чем работать, к слову сказать меняются на лету.
Обучение проходит (как по мне) слишком в самостоятельном формате. Много гуглить, много доходить самому( что в целом для практики хорошо). Дают сертификат имеют образовательную лицензию.
Не рекомендую тем кто очень занят, время потребует больше чем предполагают в рекламе (10 часов в неделю). (особенно если вы новичок), не рекомендую спешить - сначала пройдите бесплатный вводный курс, если тянете можно в бой.
Если уже учитесь и сложно, есть лайфак , трясите наставников и поддержку, за то деньги и получают, бывает мелочь не поймешь и всю тему тяжело, поэтому не стеснятся!
Всем молодым и активным желающим обучиться имеющим достаточно времени рекомендую.
Цена чуть ниже рынка. Пять ставлю авансом.

ДОСТОИНСТВА:
Интересная платформа и форма обучения
НЕДОСТАТКИ:
Финансовые вопросы
Всем привет.
Начал свое знакомство с яндекс. практикум в июле 2020 по бесплатному вводному курсу по Специалист Data Science . Мне понравилось и решил что можно попробовать и платный кусок. Оплатил 11 поток первый месяц и 15 июля продолжил обучение + появилась группа в slack.

Отзанимавшись несколько недель понял что это не мое, и сердцу ближе Python-разработчик. Спросив куратора в группе Slack как прекратить обучение и к кому писать/звонить/идти, ответила что нужно написать в службу поддержки платформы. Написал в телеграм, где мне дали ссылку на оферту. Написал письмо на praktikum@support.yandex и продублировал информацию в телеграм Яндекс. Практикум. От них пришло сообщение мы подготовим неизрасходованную сумму средств к возврату в течение 2-3 рабочих дней и напишем вам . Спустя неделю ни кто ни чего не написал, я задав вопрос в телеграме, получил ответ Ваша заявка находится в работе у наших коллег, занимающихся финансовыми вопросами. Ждём ответа от них. И на следующий день 13.08.2020 у меня списывается с карточки 13000р за обучение. Написал в телеграм и на почту, все молчат. Написал в банк своей карточки об оспаривании операции, деньги вернули, но спустя 7 дней снова списали. Опять писал в яндекс, ни кто не отвечает, как будно там ни кто не работает или живут одни боты со своими шаблонными ответами. Если этот отзыв читает сотрудник Яндекс. Практикум, просьба обратить внимание на работу коллег, занимающихся финансовыми вопросами и прекратить у меня списывать средства за услугу от которой я отказался.

ДОСТОИНСТВА:
Интересно
НЕДОСТАТКИ:
Нет
У меня большой технический бэкграунд и теперь я решил смотреть в сторону Data Science. Расскажу, как это произошло.
Почти 3 года я работал в сфере нефтегазовой добычи и занимался анализом данных газоперекачивающих агрегатов. Для стабильной работы этих агрегатов необходимо было постоянно держать руку на пульсе. Компания теряла большие деньги, если агрегат простаивал. Поэтому мне в кратчайшие сроки надо было разобраться в причинах аварии и восстановить работоспособность. Все это можно было сделать, если ты сидишь и ковыряешься в огромном объеме данных, анализируешь тренды и визуализируешь циферки. Самой важной задачей было предсказание аварии. Только ни у кого это не получалось))). Слишком много факторов. Тут я задумался, как это все-таки можно сделать? Я начал писать модель для предсказания выхода из строя камер сгорания. Это моделька улучшила бы работу агрегатов и можно было бы заранее планировать ремонт. Сначала писал на VBA, затем перешел на «плюсы». А позже я узнал про обучение этому ремеслу в Яндекс. Практикуме. Долго не думая ( точнее, вообще, не думая!!!), я на них записался. И тут началась магия чисел! В голове сразу начались складываться пазлы, где еще это можно применить. Заканчиваешь спринт и тут начинается мучение в ожидании следующего спринта. Обучение целиком и полностью поглощает. Интересно невероятно!!! Я смог сделать эту модельку. Позже написал рекомендацию по ее использованию. Сейчас ей пользуются сервисные инженеры, но уже без меня. Еще во время учебы я уволился с работы, потому что точно решил свою жизнь связать с машинным обучением. Сейчас я заканчиваю обучение и нахожусь в поиске работы. А значит очень скоро я буду кайфовать от своей новой профессии!

ДОСТОИНСТВА:
Обучение на практике
НЕДОСТАТКИ:
нет
Привет всем. Меня зовут Вадим. Чтобы вы лучше меня поняли, а после поверили, хочу рассказать немного о себе.
Мне 29 лет, я закончил ПКС (колледж, г. Подольск) и ПИМГОУ (инст, г. Подольск). Первый свой код начал писать в 16 лет, проходя практику от колледжа, эникейщиком. Изначально это был php. Тот самый, где еще даже не пахло парадигмой ООП. До 21 года я работал в интернет-провайдинге. В 21 год впервые официально устроился программистом. Это была java. Еще тогда мне казалось интересным разобраться с машинным обучением, но как видимо, достаточной мотивации я для себя не нашел. 3 года назад я устроился в небольшую компанию на позицию data engineer, где высоконагруженные сервисы вплотную пересекаются с хранилищами данных (как больших, неструктурированных, так и маленьких).
Где-то спустя год я осознал, что мне хочется понимать, а может даже участвовать в том, что делают люди из смежных отделов. У нас есть как ml инженеры, так и ребята из data science, которые проводят разные исследования. Скажу честно - data engine, после определенного промежутка времени, когда большинство процессов уже отлажены, становится по большей степени рутиной. Мне кажется, что было бы очень круто заниматься каким-либо исследованием, или хотя бы делать что-то, что выходит за рамки обычного написания кода. Таким образом, я бы, например, мог плотно знакомиться как с бизнесом, так и с клиентами этого бизнеса.
Около года, двух, я потратил на изучение мат. части. Периодически я бросал это дело. Спустя время возобновлял. Как следствие - самобичевание и депрессия (шучу). В конечном счете я понял, что мне не хватает мотивации учить теорию без видимого результата. Где-то через месяц раздумий над моим последним выгоранием от теории, я решил почитать отзывы о yandex-практикуме. Увидев ссылку на соц. сеть одного из учащихся на потоке data science, поинтересовался что там как. И решил попробовать.
На момент написания этого отзыва, я заканчиваю 3 спринт (6 неделя). Бороться приходится с самыми разными сложностями - от непонимания задачи в целом, до борьбы с тренажером (первые 3 недели он сыроват, потом годно). Поначалу, честно, выводило из себя. Где-то на 4-5 неделе я понял, что за этот короткий промежуток реально узнал для себя много нового. И дело даже не в той теории, которую тут подают. Дело в практике. Когда перед тобой ставят задачу в ограниченный срок, ты сам на своей шкуре прорабатываешь очень и очень много моментов, выходящих за рамки этой задачи. Обучение идет своим ходом, а ты порой не замечаешь. И самое главное - видишь результат этого. Даже благодаря самым скучным темам, которые, как я думал, давно знаю, на практике прибавилось скилла в неожиданных для меня местах. По ощущениям, это похоже на тот самый официальный опыт, который я получил в 21 год. Бери больше - кидай дальше, наращивай скилл. Очень жалко, что тогда в моей жизни не было ничего подобного этому обучению.
Всем, кто только собирается присоединиться к практикуму в будущем, могу сказать точно - вас ждет челендж. И он того стоит. Хотя порой вы этого и не будете замечать. Ну а всем тем кто как и я сомневался из за мат. части скажу - не сомневайтесь. Тут вы получите все то что нужно на практике.
В дополнение. Да, нас попросили написать отзыв. Нет, нас не просили писать хороший отзыв. Если кто-то сомневается в правдивости этого отзыва - добро пожаловать ко мне в телегу (@icetfoer).

ДОСТОИНСТВА:
Понятное изложение Много источников для дополнительного изучения Сильная поддержка
НЕДОСТАТКИ:
Могут долго проверять проект. Ревью не всегда полное.
Сначала я прошла бесплатную часть и изучила азы Питона. Увлекательное дело оказалось. Я тогда еще не думала о том, чтобы входить в IT. Просто стало любопытно изучить какой-нибудь язык программирования. Тренажер оказался намного удобнее, чем проходить тоже самое на Coursera. Не надо прыгать между окнами. Удобный и понятный интерфейс, быстрая обратная связь от тех. поддержки, смешные мотивационные шутки, интересные задачи. Теория хорошо сочетается с реальными примерами.
После окончания бесплатного курса задумалась над тем, чтобы продолжить обучение. За раз было сложно выложить такую сумму, но после общения с поддержкой мне разделили платежи. Сейчас эта возможность есть прям на сайте. Но тогда я договаривалась лично, и безумно рада, что мне пошли на встречу. Сразу чувствуется, что сервис от людей для людей :)
Так я начала ждать, когда начнется обучение на моем потоке. Наступил заветный день, нам открыли первый образовательный блок. Как сейчас помню, что сидела за ним, пока глаза не заболели. Было интересно, местами сложно, появился какой-то азарт пройти скорее, чтобы в конце блока сделать самостоятельное задание - проект.
Вся схема обучения очень проста: есть спринты, они длятся по две недели. За эти две недели надо пройти теоретическую часть в тренажере и выполнить самостоятельное задание, оно в виде настоящего проекта. Тема и задача проекта соответствует теме спринта. Проект надо отправить на ревью, где его проверят, укажут на ошибки или слабые места, посоветуют, что можно улучшить, или похвалят, если все хорошо. Для меня ревью - приятная часть в этом обучении. Очень хочется получить побольше замечаний, так как интересно потом дорабатывать и усовершенствовать свой проект.

Всю подробную информацию о программе и ее устройстве можно прочитать на самом сайте.
Для себя я поняла, что во время этой учебы переживала и старалась больше, чем в университете. От части, потому что было сложнее. Но огромную роль сыграла обратная связь. Преподаватели готовы дотошно тебе объяснить непонятные вопросы. А страха о чем-то спрашивать вообще нет. Плюс я попала в классную когорту, где мы с однокурсниками активно общались и помогали друг-другу. Это прибавляет уверенности и желание продолжать.
Сейчас я буду менять свой род деятельности и искать новую работу. Курс анализа данных на Яндекс. Практикуме мне особо в этом помогает.
Думаю позже вернуться и пойти на курс Data Science.

ДОСТОИНСТВА:
структура и материалы курса, помощь в трудоустройстве, живая поддержка, команда проекта, классное коммьюнити
НЕДОСТАТКИ:
автоматические тесты для теорииф
Коротко: спустя 10 лет работы менеджером по логистике понял, что это совершенно не моё. Начал искать профессию по душе. Увидел курс по анализу данных в Практикуме — там обещали научить работать с данными и программировать на Python — решил записаться. Полгода обучения пролетело незаметно. Потом два месяца поиска работы и вот я уже три месяца работаю аналитиком данных. Все довольны — миссия выполнена.

Курс состоит из двухнедельных спринтов. На первой неделе изучаешь теорию, на второй — применяешь изученное на практике. Это сильно мотивирует — приходится начинать прям в понедельник, а не откладывать до пятницы (иначе просто не успеть).

В Слаке всегда можно было найти ответ и поддержку: либо от кураторов, либо от сокурсников. Последние постоянно скидывали в общий чат интересные ссылке по теме — если кому-то вдруг основной программы было мало :)

Кстати, сокурсники — отдельный плюс Практикума. Таких целеустремлённых людей надо ещё поискать. А тут они все собраны в одном месте. Вместе мы ходили на профильные мероприятия и даже отдельно встречались, чтобы обсудить опыт обучения.
В Практикуме помогают с поиском работы. Для меня это был первый такой опыт: до этого я работу никогда не менял и даже не делал резюме. Мне очень пригодились знания о том, как составить резюме, что писать в сопроводительных письмах, как откликаться на вакансии и проходить собеседования. Без этой помощи я бы наверное до сих пор искал работу)

Для себя отметил важный факт: диплом Практикума не гарантирует, что меня сразу возьмут в Яндекс или куда-то ещё (как, в принципе, и любой другой диплом). Может быть, с ним охотнее приглашали на собеседования, но потом надо было показывать уже самому на что ты способен и как будешь помогать бизнесу достигать его целей.
После Практикума я часто возвращаюсь к написанному за время обучения коду: посчитать ретеншн или построить когортный анализ. Знания действительно оказались прикладными и именно то, что используется в боевых задачах.
Другая полезная практика, которая осталась после Практикума — всё записывать в блокнот. Да, прям в бумажный. На каждый день выписываю себе задачи, отслеживаю исполнение и конспектирую новую информацию — а её на новом месте обычно очень много. Неоднократно эти записи меня выручали, когда надо было через какое-то время вспомнить где искать нужную информацию.
Вот ещё пр

ДОСТОИНСТВА:
поддержка 24/7, сообщество единомышленников, отличные знания в новом направлении. без нудных вебинаров, обучение в любое удобное время
НЕДОСТАТКИ:
долгое и порой сырое ревью (но сейчас команда новая и должно все поменяться), для меня минус - четко регламентированные спринты, охлаждает пыл и не можешь двигаться дальше когда позволяет время
Я не первый день аналитик, идя в Практикум мне было важно прокачать свои скиллы и вернуться на рынок уже с новыми инструментами, а также востребованными знаниями. И кажется, мне удалось! Я получила офер в последнюю неделю выпускного проекта, ровно такой, как и хотела.

Возможно в Практикуме не весь материал так великолепен как бесплатные 20 часов, но пройти его полностью явно стоит. Меня поддерживали на протяжении всего курса круглосуточная поддержка, новые знакомства, база знаний, а также поддерживает до сих пор наличие вектора куда я хочу расти дальше.

Будьте готовы, что проекты будут проверять и согласовывать порой дольше чем обещано (на работе ведь также), но это не влияет на результат - вы проходите дальше. Будьте готовы к поиску дополнительной информации и общению в общих чатах. Будьте готовы помогать и просить о помощи. Коммуникация - наше все.
Авторы постарались создать курс подходящим для всех, но нет. Кто-то укладывался ровно в отведенный отрезок времени, а кому-то требовалось дополнительных день-два. Мне же хватало 4 дня за глаза на все, а остальное время я не знала чем себя занять, а очень хотелось идти дальше - спринты, к сожалению, открываются четко по расписанию. Лично для меня это был жирный минус. Но если вы будете прокачивать себя не только практикумом и проектами в нём, а срывать куш на всех платформах - то времени хватит на всё и станете востребованным специалистом (я прошла в дополнение курсы на Степике по статистике, трек по data sciense на datacamp и еще несколько курсов по python там же + решила пройти несколько бесплатных вводных курсов Практикума).
Сразу хочу отметить, что полный курс даёт оптимальную базу, которая потребуется джуну на новом месте работы, чтобы выполнять свои первые и не первые шаги в новой профессии. Вы не увидите весь курс вышки или тервера, а также курса по алгоритмам ШАДа - для этого есть отдельные курсы, ну и сам ШАД. Придя на новое место вы всё равно найдете то что нужно поизучать еще, но здесь - суперский план-минимум для входа в новую профессию. Без этого минимума не постигнуть остальной дзен.
Если вы вдруг не знаете как искать работу или боитесь что не сможете чётко сформулировать мысли в резюме или сопроводительном - не расстраивайтесь, на курсе есть программа трудоустройства, она будет доступна вам ближе к окончанию обучения и вам помогут на этом нелегком, но увлекательном пути.
Моя оценка 4.5 из 5 (сняла лишь за то, что я еще оригинал диплома не получила - говорят коронавирус))))

ДОСТОИНСТВА:
Учеба дается легко.
НЕДОСТАТКИ:
Можно больше практических заданий.
Привет. Я хочу поделиться своим опытом обучения на сайте Яндекс. Практикум на специальность Data Science (язык программирования python)
Нужно сказать, что я имел опыт прохождения подобных курсов на площадке coursera (язык программирования R), поэтому мне было немного легче.
Я не выбирал. курсы, не сравнивал их, я сразу пошел на курс Яндекс. Практикума по DS поверив в бренд и не прогадал. Оплатил курс после прохождения пробного первого этапа, мне понравилось каким образом выстроен процесс обучения. Самым главным преимуществом является отзывчивые преподаватели, которые смогут объяснить все, что не понятно.

ДОСТОИНСТВА:
реальные бизнес-кейсы, проверка проектов живым человеком, наставник из индустрии
НЕДОСТАТКИ:
баги тренажера, мало разбора фундаментальных концептов, некоторые темы разобраны поверхоностно
Прохожу специализацию Data Science. Я начал проходить курс осенью 2019 года – наш поток был вторым на этой программе, поэтому я ожидал некоторое количество косяков и багов. Перед началом курса у меня были рабочие знания Python и около-DS навыки (опыт работы с большими данными, Spark, SQL). Несмотря на это, комбинация теории и проектов заставили потрудиться и искать новые способы решения задач (проекты можно решить в лоб лишь бы сдать или покопаться и сделать по-взрослому).

Из плюсов особенно хочется отметить следующее:
* Реальные кейсы в проектах – классификация текстов, предсказания временных рядов, цен автомобилей. Намного интереснее учиться на объемных датасетах, нежели на игрушечных.
* Наличие наставника и обратной связи от тех, кто проверяет проекты. Именно благодаря обратной связи и инсайтам можно научиться чему-то новому и следующий проект сделать круче.
Что вам следует иметь ввиду если вы пойдете на программу DS в Практикум:
* Ее можно пройти без начальных знаний Питона, т. е. с нуля. Но тогда будьте готовы инвестировать больше времени и гуглить. Возможно, вам лучше подойдет программа Аналитика данных в Практикуме.
* Курс даст хорошую базу по основным темам в DS - в глубь будете учиться сами по интересным направлениям. После Практикума вы будете хорошо понимать какую информацию и как искать.
* Общайтесь в Slack со своими однокурсниками и решайте сложности вместе (например, если забажит тренажер). В работе аналитика/data scientist'a присутствует много коллаборации с коллегами, в т. ч. из других отделов. Поэтому умение правильно объяснить возникшую проблему – это очень хороший навык.

ДОСТОИНСТВА:
формат обучения, доступ к материалу в любое время
НЕДОСТАТКИ:
для комфортного обучения нужны базовые навыки программирования
Я учусь в Практикуме на программе Data scientist с января 2020 - позади уже больше половины обучения.
Хочется отметить формат обучения, который, на мой взгляд идеальный:
- курс разбит на двухнедельные спринты, в которых рассматривается одна широкая тема (Например, Машинное обучение в бизнесе), в которой рассматривается серия задач

- спринт разбит на более узкие темы, направленные на решение одной задачи
- теория дается в виде конспекта, объясняется на примерах
- отработка теории происходит в тренажере, на серии небольших упражнений, направленных на понимание конкретной задачи
- внедрение теории в жизнь происходит во время выполнения проекта, которым заканчивается каждый спринт -- тут уже есть ТЗ и простор для творчества в достижении результата
Такой формат предполагает хорошую структуризацию материала - и она есть! Логика и последовательность изложения - наше все.
Все обучение происходит в браузере, поэтому доступно с любого пк в любое время.
Также всегда есть возможность задать вопрос преподавателям в Slack: по упражнению в тренажере, которое не получается; по тому, как лучше двигаться в решении проекта; просто вопросы на профессиональную тему.
Общение с одногруппниками тоже может быть чрезвычайно продуктивным :)
Из минусов:
- Задачи в проектах иногда вызывают вопросы даже на стадии понимания, что в них вообще происходит. В этом случае вас ждет дискуссия с преподавателем и одногруппниками и несколько стадий осознания. Но, в целом, это тоже опыт
- Похоже, что преподаватели тоже люди и работают где-то еще - иногда ответ можно ждать целый день. Но в любом случае вы его получите. Иногда быстро отвечает кто-то из отличников)
- Так как курс направлен на то, чтобы сформировать у человека представление о профессии и дать базовые навыки, углублений в технологию тут действительно немного. Так что нужно иметь в виду, что это совсем не ШАД.
- Если у вас нет базового навыка программирования, то первые несколько недель вам будет тяжеловато. Однако опыт показывает, что те, кто выжил - чувствуют себя довольно уверенно)

ДОСТОИНСТВА:
Крутая атмосфера коммандной работы, интересные проекты, хорошая поддержка
НЕДОСТАТКИ:
Мало математики, сырой тренажёр (постоянно дорабатывается, фиксятся баги)
В данный момент являюсь выпускником курса Data Science (остался только финальный проект).
Мне данный курс помог войти в новое для себя направление - Data Science. По основному образованию я физик, что дало мне некоторый бонус с математикой, однако в процессе обучения навыки программирования довольно сильно прокачались.

Так как группы на обучении не столь большие (~ 30 человек) и работа происходит 2х недельными спринтами - присутствует дух коммандной работы.
Тренажёр очень требовательный, но его лояльность к коду правится разработчиками)
Для меня главной составляющей обучения являются проекты - вот тут прям можно раскрыться и заморачиваться) Для успешной сдачи вполне достаточно материала из курса, но если хочется сделать лучше - почему нет? Это только поощряется проверяющими.
Отдельно хотелось бы упомянуть наставника - благодаря его мотивации к изучению дополнительной информации мы объединялись с студентами и начали ходить по конференциям + участие в соревнованиях. Думаю после карантина мы продолжим эту традицию. Может уже и сами будем там выступать :)
Весь материал в рамках курса покрыть невозможно - сфера DS слишком глобальна, поэтому дополнительную информацию изучаю сам. Для таких любознательных в слаке есть отдельный канал, где студенты и наставники делятся полезными статьями

ДОСТОИНСТВА:
Теория и практика в одном месте, реальный опыт от грамотных специалистов.
НЕДОСТАТКИ:
Требуется уровень подготовки выше среднего.
Обучаюсь в Практикуме с января 2020.
Специальность - специалист по data-science.
К Практикуму подтолкнолу желание сменить текущий вид деятельности на более спокойную и менее напряженную работу.
Процессом обучения доволен. Пробегусь по всем аспектам:
Плюсы:
1. Удобная среда, как для обучения новой профессии, так и для подтягивания навыков. Теоретическая часть сохраняется в виде конспектов, тренажер позволяет отточить новые знания не отходя от кассы , а jupyter на серверах Яндекса дает возможность пропустить установку софта на локальной машине и учиться даже с планшета.

2. Качественно структурированный материал. Темы реально выстроены грамотно и последовательно.
3. Грамотные преподаватели-практики, которые укажут на проблему и направят на пути ее решения.
4. Двухнедельные спринты - процесс обучения, разбитый по времени - позволяют совмещать обучение и текущую, достаточно интенсивную работу.
5. Слак с сокурсниками и наставниками - отличная среда для безболезненного совершения ошибок и обмена опытом. Ну и мемы никто не запрещал. А недавно еще и на каггле соревновались.
6. Адекватная по рынку цена за обучение. Знания и постановка головы стоят затраченных средств (90 тр за 9 месяцев обучения)
7. Совмещение теории, практики и самостоятельных проектов позволяет представить разбираемую тему со всех сторон и сразу применить полученные теоретические знания на реальном кейсе.
Недочеты:
1. Много материала нужно искать самостоятельно. Платформа дает первичное (но достаточное для решение базовых задач) представление о тех или иных методах, всю дополнительную информацию смотрим в доке (технологической документации разработчиков) и на профильных сайтах (стак, гитхаб). Хотя это можно обернуть в плюс - раскрываешь каждую тему для себя максимально подробно.
2. Совсем новичкам в IT будет временами достаточно сложно - хотя бы базовые представления о языках и математическом мышлении / алгоритмах нужно иметь в арсенале.
Совет - параллельно изучайте линейную алгебру, статистику и синтаксис языка, если так же пойдете на data science. Поверьте, пригодится
Заключение.
На текущий момент - полностью доволен обучением в Практикуме. Множество практических знаний и умений за достаточно короткий срок. В декабре 2019 я и не думал о том, как вообще можно быстро научиться составлять модели, разбираться в статисике и, в принципе, писать качественный код. С Яндекс. Практикум - это реально просто.
Итог - Яндекс. Практикум - удобная, комфортная и современная площадка по обучению грамотных специалистов востребованных областей.
Рекомендую

Я юрист. В 32 года я решил стать айтишником и объединить свои юридические знания со знаниями специалиста по Data Science. На этом пути я столкнулся с главной проблемой: за 15 лет после школы я основательно забыл математику, а теперь мне надо разбираться в теории вероятности и матрицах.

В этом выпуске я рассказываю, почему вообще решил учиться на Яндекс.Практикум и как самостоятельно начал учить математику. Привожу примеры хороших (на мой взгляд) книг и курсов. Рассказываю, с какими психологическими проблемами столкнулся и как их преодолевал.

Если вам понравился выпуск, то поставьте лайк. А если хотите подробнее узнать о том, как я учусь программированию, статистике, если есть вопросы по учебе, то пишите в комментариях.

Достоинства:
все подробно,есть наставник,нормальная техподдержка
Недостатки:
Нет
Я решила попробовать с Яндекс Практикум освоить новую специальность и стать специалистом цифровой профессии. Это очень интересное направление, которое в будущем будет только еще более востребованным. В курсах все подробно объясняется, даже если человек новичок, то ему тоже будет понятно. Есть наставник и техническая поддержка. Все это очень хорошо настраивает на учебу и дает хорошую поддержку. Я очень рекомендую этот сервис, получайте знания и учитесь новому, это интересно и полезно. Я почти окончила обучение, в конце практикум выдает сертификат.

Достоинства:
Очень нравится
Недостатки:
Косяки в тренажерах
В целом неплохой курс, но очень хотелось бы иметь его продолжение уже для обучения под Data Science, так как аналитики слишком мало, а DS адекватно, как вы, никто не преподаёт с нуля(( Как начинающий курс хорошая практика, очень нравится, не смотря на некоторые косяки в тренажёре. Но думаю, их сложно исключить все.

В Академии богатый архив видеолекций, докладов и т.д. Все разделено по сегментам (типа, программирование, дизайн, мобильная разработка и пр.), смотреть можно бесплатно. Если брать онлайн-курсы, то там надо записываться и обучаться по расписанию. Прошел 1 по Machine Learning, не особо понравился, т.к. все рассчитано на новичков. С готовыми лекциями проще: спокойно мотаешь видеозапись, если уже известно, в любой момент можно прекратить просмотр и перейти к другому доступному докладу. Материал читают эксперты, часть, как я понял, из Яндекса. Академия больше нацелена на сотрудничество со школами и ВУЗами, а не учениками в целом.

Достоинства:
Отличный сервис, интересные задания, можно совмещать с основной учебой.
Недостатки:
Не заметил
Яндекс Практикум дает возможность хорошо и самостоятельно изучить профессии будущего в прямом смысле этого слова. Курсы предложены разные, я освоил Data Science. Мне очень понравилось, остался совершенно доволен. Я еще студент и учусь в университете, но вечером садился и проходил параллельно еще и курс. Удобно, что никуда не нужно ходить и в любое время свободное открывай ноутбук и учись. Стоимость курса 90 000 и длится он 9 месяцев. Если честно признаться, сначала сомневался, но потом взвесил все за и против и решил продолжить обучение. Если прошли бесплатную часть не бросайте, идите дальше и вам откроются большие возможности. Предлагаемые Яндексом профессии реально востребованы и станут еще больше популярны в будущем.