Александр Горяинов

Работаю в IT-компании, пришел джуном - и сразу навалили задачи с аналитикой. Старшие коллеги помогали, но у них нет времени постоянно что-то разжевывать, да и объяснять - не их конек. Пошел на Data Scientist в Skillbox. Главное, что зацепило: там преподают люди, которые реально работают с этим материалом, а не просто знают теорию. И при этом могут объяснить по-человечески, а не как программист программисту. Методист Миша Овчинников - отдельный респект, очень помог с адаптацией материала. Да и в целом все преподы там явно в теме. В итоге научили именно тому, что было нужно. Сейчас на работе новенькие иногда сами ко мне приходят с вопросами - уже приятно.

Редко пишу отзывы, но после того как прочитал несколько чужих - захотелось рассказать свою историю. Некоторые жалуются на мало времени, отсутствие практики и высокую цену. Но 1.5-2 часа занятие два раза в неделю плюс неделя на домашнее задание - это вполне нормальный темп. А про цену - посмотрите сколько стоит репетитор по высшей математике на любой бирже, тогда вопрос отпадет сам собой. Главное понимать: учеба - это труд, домашки никто не отменял, и параллельно есть работа, дом, семья. Кто рассчитывает, что знания сами загрузятся в голову после оплаты - разочаруется.

Теперь про себя. Несколько лет подряд сталкивался с задачами из области Data Science, пробовал учиться самостоятельно, даже брал курсы на Coursera - ни один не закончил. Каждый раз на первых же сложностях останавливался и убеждал себя, что это удел людей с математическим складом ума, а не мой путь. В какой-то момент понял, в чем проблема: я пропускал самый первый шаг - восстановить математическую базу, которая давно заросла паутиной со времен института. Поискал варианты, остановился на OTUS и курсе "Математика для Data Science. Базовый курс" - привлекли преподаватели, программа и онлайн-формат.

Ожидания оправдались. Преподаватели объясняют понятно, через Slack можно в любой момент задать вопрос и получить ответ. Записи занятий всегда доступны - можно пересмотреть то, что не дошло с первого раза, это реально удобно.

Критика тоже есть. OTUS - компания молодая, и иногда в лекциях попадаются технические мелкие недочеты. Некоторые преподаватели склонны к академической подаче, что немного выбивается из общего стиля платформы. Но кураторы за этим следят и реагируют быстро.

Главное, что я вынес с курса - не только знания, но и само ощущение что снова учишься. Появился азарт писать код, разбираться в сложных вещах. После окончания сразу записался на трек по Data Science - "Machine learning" и "Нейронные сети на Python", уже два месяца учусь и пока все идет хорошо.

Никому не рекомендую! Купил курс по data science, перед покупкой обещали — что-то не понравится — в течение 2х недель вернем деньги. До сих пор не могут оформить возврат, уже прошла неделя, «мы вам перезвоним»! Сам курс был доступен не полностью, видео обрезано по краям, на телефоне смотреть невозможно, мобильного приложения нормального тоже нет. Похоже, придется возвращать деньги через суд.

Работаю в банке, занимаюсь большими объемами данных. Во время карантина перешли на удаленку, и у меня наконец появилось время заняться чем-то новым - мой руководитель, специалист по Data Science, давно уговаривал развиваться именно в этом направлении. Выбрала Skillbox за соотношение цены и полноты программы, ну и отзывы выпускников свою роль сыграли - приятно читать, как люди меняют жизнь и идут вперед.

По самому курсу: материал хорошо усваивается, а то, что сразу не укладывается - закрепляешь на практике или спрашиваешь у преподавателей. Программа актуальная, и это чувствуется - то, что проходишь, реально используется в работе.

Минус, который может быть важен для многих: нет дедлайнов и экзаменов. Кому нужен внешний толчок - будет сложновато, мотивацию приходится поддерживать самой. Мне пока справляться удается. На занятия уходит 2-3 часа в неделю - остается время и на рабочие задачи, и на дополнительное чтение по теме, и на общение с преподами и однокурсниками. Еще очень выручает то, что доступ к урокам остается навсегда - возвращаюсь к материалу, когда в работе попадается что-то нестандартное.