Алексей Кузьмин

Обновляю отзыв после того, как в марте 2023-го состоялась встреча в зуме с руководителем направления - они собрали фидбэк, открыли бесплатный мини-курс по основам статистики и пересмотрели условия возврата: сначала предлагали 15% от 27 834 р., в итоге согласились на 55%. Это честно, и то, что руководство вообще отреагировало - плюс. Но без их вмешательства вопрос бы так и завис, что само по себе показательно.

Теперь по сути. Декабрь 2022-го, хотел развиться горизонтально и вертикально, оставил заявки в нескольких школах. Позвонил менеджер из Нетологии, я честно объяснил: в IT-специальностях не разбираюсь, работаю и.о. операционного директора, хочу вырасти в проджект-менеджера, но сначала готов пройти что-то смежное. После получасового разговора мне порекомендовали курс "Аналитик данных" на 14 месяцев. Учитывая, что аналитику на работе я использую, согласился - казалось логичным. Стоимость 130 000 р., оплата в рассрочку на 13 платежей.

По форматe: все уроки - записанные лекции, дополнительные материалы - те же самые слайды из лекции, ничего нового. Домашние работы проверяются через раз: специально сделал ошибку в двух заданиях - в одном заметили, в другом нет, хотя в обоих случаях из-за этого съехали формулы. Проверяют ДЗ аспиранты, и качество - лотерея в зависимости от конкретного человека.

По наполненности - старт меня добил. Курс для начинающих, окей, но первые 3-4 урока мы буквально строили сводные таблицы в гугл-документах и рисовали диаграммы. А потом - без какого-либо перехода - 30-минутная лекция про t-критерий Стьюдента и p-value. Судя по комментариям к ней, потерялись все, кроме людей с программистским бэкграундом. Ощущение, будто тебе объяснили формулу Эйнштейна и сразу отправили задачи решать, пока ты сам только что дочитал природоведение за 4-й класс. На просьбы помочь разобраться ответ был один: гуглите. При стоимости в 130 000 р. это звучит, мягко говоря, странно.

Дальше шли уроки по Python и SQL - без объяснения логики, на которой построены языки...

Проходил курс с октября 2022 по февраль 2023, закончил в срок. За плечами - разработка софта и физмат-образование, с глубоким обучением был немного знаком по вводному курсу deeplearning.ai, но на практике не применял.

Формат: два занятия в неделю - вечерний вебинар и домашняя работа. Несколько перерывов по паре недель. Всего 14 занятий, сдать нужно было 10 из 14, чтобы получить зачет и допуск до курсовой. Основная нагрузка - именно домашние работы: много кода и разбора результатов. Задачи довольно интересные - например, сделать простой переводчик, распознавать клетки на микроснимках, генерировать аниме-аватарки.

Курсовой проект в конце - тему придумываешь сам, делаешь мини-исследование, пишешь отчет, при желании - доклад. Месяц на всё, срок можно переносить. Я взял задачу близкую к одной из домашних работ, но на других данных и с более сложным решением - намеренно выбирал что попроще. Защитился вовремя и с первого раза, для меня это не было сложно.

Нагрузка в целом ощутимая, но совмещать с работой и семьей было вполне реально. При этом, судя по статистике потока, у большинства так не получилось - до финала дошли меньше трети, и это в основном люди с серьезным опытом, почти без новичков. По-моему, для такого курса нужно вступительное тестирование.

В целом - четверка с минусом. Курс интересный и полезный, но улучшать там ещё много чего.

Пришел в Нетологию с очень конкретным запросом - нужно было войти в IT под новое направление, весь предыдущий опыт был далек от цифры. Сильнее всего зашел блок по аналитике и исследованию продукта - Андрей Григорьев ведет его так, что сразу чувствуется: человек рассказывает про то, через что сам прошел, без занудства и с реальным вовлечением. Блок по UI/UX с Сергеем Хорошиловым тоже оказался неожиданно сильным. К концу обучения голова уже была занята не учебой, а тем, как применить полученное - сейчас активно ищу работу в новом направлении.

Пошел учиться осознанно: затеял новый бизнес, а все предыдущие проекты были далеки от диджитала - без IT-понимания было не обойтись. Так и попал в Нетологию. Больше всего понравился блок по аналитике и исследованию продукта - его ведет Андрей Григорьев, и это действительно преподаватель, который цепляет. Объясняет на реальных кейсах из своей практики, без занудства и воды. Блок по UI/UX с Сергеем Хорошиловым тоже оказался сильным. После учебы уже не терпится применить все на практике - сейчас активно смотрю вакансии в этом направлении.

Год назад решила сменить сферу - уйти из маркетинга в аналитику. Самостоятельно разбираться показалось слишком сложно, поэтому начала смотреть курсы. Побывала на офлайн-мероприятии Нетологии, подача материала понравилась, и через пару недель записалась на "Аналитика Данных". Выбирала между Power BI и этим курсом - остановилась на втором из-за большего количества часов по Python. Этот модуль оказался для меня самым тяжелым: аспирант-куратор здорово выручал, мы разбирали лекции и базу языка буквально часами - в декабре 2019 и январе 2020. С маркетинговым бэкграундом давалось непросто, времени на учебу уходило заметно больше, чем предполагает программа. Но справилась. В итоге обучение понравилось - многое встало на свои места, сложилась целостная картина профессии. Хороший старт для тех, кто входит в аналитику с нуля.

Прохожу расширенный курс по системному анализу - для меня это первый опыт обучения в таком формате, и пока всем доволен. Материал подобран толково, подача нормальная. Дополнительный аргумент в пользу программы: общаюсь с людьми, которые уже работают на таких позициях, и они говорят, что по объему теории и практики это даже чуть больше, чем нужно джуну сейчас. Отдельно нравится, что преподаватели доступны на протяжении всего обучения и можно задать вопрос напрямую. Рекомендую.

Учился на программе по аналитике данных, и главное, что хочу сказать - это работает. Нашел новую работу аналитиком данных, и это прямое следствие курса, а не случайность.

С дедлайнами у меня периодически были проблемы - основная работа не давала нормально соблюдать сроки по зачетным заданиям. Но администрация и кураторы шли навстречу без лишних вопросов, переносили даты, помогали разобраться что делать. Ни разу не почувствовал, что меня бросили разбираться самому.

Технические модули - SQL, Python, статистика - давались подробно, с реальными кейсами и практическими задачами. Не просто теория для галочки. Сложные вещи объяснялись так, что постепенно доходило, даже когда казалось что не дойдет.

На собеседовании понял, что инструменты с курса реально востребованы - не было ощущения, что учили чему-то оторванному от рынка. Кому нужны именно hard skills и нормальная поддержка в процессе - рекомендую.

Прошла курс "Аналитик данных" - осталась очень довольна. Преподаватель Николай Хащанов подает материал структурировано, без воды, с реальными примерами - не в теории, а на практике. На вопросы отвечает развернуто, сложные вещи умеет объяснить понятно, атмосфера на занятиях комфортная. За время курса освоила SQL с нуля до уверенной работы с реальными базами данных. Кто хочет не просто послушать теорию, а реально научиться - рекомендую.

Курс дает неплохое общее понимание дата-инженерии, однако практических заданий явно не хватает. Например, по Airflow хотелось бы поработать с несколькими дагами под разные сценарии - чтобы реально закрепить, а не просто посмотреть как оно работает в теории. Kafka в программе есть, без особой глубины, но хоть что-то. Модуль по машинному обучению приятно удивил - сделан добротно, без спешки. Комьюнити живое, сотрудники отвечают охотно и без снобизма.

Записалась на "Аналитика данных". Никакого входного отбора по знаниям - уже это говорит о том, что школе важнее набрать побольше людей, чем обеспечить нормальный уровень группы. В итоге на занятиях половина времени уходила на вопросы тех, кто не знает ни тервера, ни базовой статистики. Преподаватели, судя по всему, и сами не очень глубоко в теме - объясняли так, что даже знакомые мне вещи звучали туманно. Постоянные проблемы с записью и звуком во время занятий, а по окончании на платформе вообще не оказалось записей лекций - пересмотреть что-то невозможно. Если хочется реально разобраться в профессии - лучше поискать бесплатные материалы в интернете, здесь ничему рыночно востребованному не учат.

Прошла курс по аналитике данных. Материал подается понятно, задания проверяются нормально - если что-то сделала не так, возвращают на доработку с пояснением, что именно не то. Пропустила пару вебинаров, смотрела потом в записи, это удобно. Приложение хорошее, можно скачать уроки и смотреть офлайн. Сертификат оказался не просто бумажкой - реально помог при устройстве на работу. Минусов за время учебы не нашла.

Курс дает нормальное представление о дата-инжиниринге, но практики не хватает. По airflow, например, можно было бы разобрать 3-5 дагов под разные сценарии - вот тогда знания бы закрепились. Kafka тоже есть, и разобрана вполне вдумчиво. Модуль по машинному обучению понравился. Комьюнити живое, сотрудники вежливые и на вопросы отвечают охотно.

Только что закрыл дипломный проект по программе Data Scientist в Нетологии. Шел на курс не с нуля - хотел разложить по полочкам то, что уже применял в работе, и в итоге доволен полностью. Материал подан структурированно, при этом не скучно - преподаватели реально вовлечены, не отбывают номер. Менторы и координаторы тоже не подвели. Всем, кто присматривается к этому направлению - смело советую.

Пошел учиться, потому что хотел запустить новый проект - весь предыдущий опыт был без диджитала, а тут без IT-знаний никуда. Так и пересекся с Нетологией. Больше всего понравился блок про то, как придумать продукт - аналитика и исследование, его ведет Андрей Григорьев. Хороший теоретик-практик: рассказывает на реальных кейсах, объясняет без воды, подача живая. Лекции реально полезные. После курса уже не терпится применить все это на практике.

Прохожу курс "Аналитик данных: расширенный" в Нетологии, и пока ни разу не возникло желания бросить. Сложные темы объясняют последовательно, без воды - так что вещи, которые поначалу казались непонятными, укладываются в голове. Теория сразу идёт в связке с практикой, а не висит в воздухе отдельно от всего, и это реально помогает: знания не испаряются после урока. Обратная связь по работам быстрая, и главное - не формальная. Преподаватели пишут конкретно: что именно не так, в какую сторону смотреть, как доработать. Это ощутимо отличается от "молодец, хорошая работа" в никуда. Рекомендую тем, кто хочет войти в аналитику или подтянуть навыки.

Декабрь 2022, искал школу для серьезного развития - не просто сертификат, а государственный документ об образовании. Оставил заявки в нескольких местах, и из Нетологии первыми перезвонили. Честно объяснил менеджеру ситуацию: в IT-специальностях не разбираюсь, скачал кучу PDF-программ на 30 страниц и запутался. Работал и.о. операционного директора, хотел вырасти до проджект-менеджера, готов был идти постепенно. После получасового разговора мне порекомендовали курс "Аналитик данных" на 14 месяцев. Ну и ладно, с аналитикой я и так работал, решил - за 14 месяцев разберусь как следует. Стоимость 130 000 рублей, оплата в 13 ежемесячных платежей, курс стартовал через месяц - начал платить сразу.

По факту получил вот что. Все уроки - записанные лекции, живого общения с лектором фактически нет. Домашние задания проверяют аспиранты, и качество проверки зависит от конкретного человека: специально допустил ошибку в двух заданиях - в одном заметили, в другом нет, хотя в обоих случаях съехали формулы.

Наполнение программы - отдельная история. Курс для начинающих, но "азы" начались с... Google Docs. Три-четыре урока строили сводные таблицы и диаграммы. А потом резкий прыжок: сразу после диаграмм - получасовая лекция про t-критерий Стьюдента и p-value. В комментариях к уроку выжили только программисты. Это как объяснить E=mc2 людям, которые только что дочитали учебник за 4 класс. На вопросы студентов - ответ "гуглите". При стоимости в 130 000 рублей.

С Python и SQL та же схема: дают 3-4 конкретные функции под конкретные задачи, логику языка не объясняют. Столкнешься с другой задачей в работе - снова гуглить.

Но хуже всего - поддержка. Я застрял на 7-м уроке первого модуля, раздел SQL. 22 февраля 2023 года написал с просьбой организовать платную встречу с лектором для разбора темы. Через 10 дней и трёх разных собеседников нашли аспиранта, готового помочь - но только в переписке. На этом я понял, что продолжать смысла нет.

Проходила курс по SQL в апреле 2019-го, и впечатления остались крайне негативные - по всем пунктам сразу.

С материалами беда: презентации с опечатками, ошибки в тексте, подача в нечитабельном виде. Это базовое, что должно быть сделано нормально.

От кураторов не было никакой обратной связи вообще. Ставишь оценку занятию в личном кабинете - и тишина. Ощущение полной брошенности. Для сравнения: в других онлайн-школах кураторы сами звонят, уточняют, почему оценка низкая, напоминают о расписании. Здесь ничего подобного.

Первое занятие началось показательно: куратор устроился на подоконнике, камера снизу - спасибо за обзор подбородков. Преподаватель вышла в том же формате. Потом полчаса выясняли, кто успел установить нужные программы, а кто нет. По-моему, проконтролировать это заранее - прямая задача куратора, а не тратить время урока.

Преподаватель, судя по всему, хороший специалист - но не для новичков. Элементарные вещи она не объясняла, с ней комфортно было тем, кто уже в теме. Я SQL не знала вообще, и в какой-то момент просто выключала лекцию, понимая, что дальше слушать бесполезно.

Еще момент: первые занятия анонсировались как двухчасовые, а по факту шли полтора часа или даже час. Деньги заплачены, время сокращается без предупреждения.

Отдельная история с оффлайн-курсами за 64 тысячи - человек из нашего окружения купил их со скидкой, рассчитывая на диплом о профессиональной подготовке. В итоге кураторы сообщили, что в договоре была мелкая сноска: для диплома нужно докупить еще два курса, чтобы набрать необходимые часы. Никто из сотрудников не предупредил об этом заранее, хотя все студенты на диплом рассчитывали.

Тем, кто выбирает курсы: здесь не так хорошо, как в рекламе. Не ведитесь на яркую картинку.

Записалась на курс "Аналитик данных" - никакого входного отбора не было, и это сразу намекает на приоритеты: максимум студентов, а не качество обучения. В итоге на занятиях постоянно зависали на базовых вопросах от людей без тервера и статистики - это съедало кучу времени. Сами преподаватели объясняли так, что даже знакомые мне вещи превращались в кашу. Ощущение, что они сами не очень глубоко в теме. Технически тоже всё плохо: регулярные проблемы со звуком и записью занятий, а после окончания курса записи лекций на платформе вообще пропадают - пересмотреть что-то уже не выйдет. Корочку в итоге дают, но с учётом качества обучения и растущего числа негативных отзывов ценность её под большим вопросом. Честно - лучше потратить это время на бесплатные материалы в интернете, там пользы больше.

Прошла обучение на курсе бизнес-аналитика. Обучение было очень структурировано, без лишней воды, много практики, очень понравился блок про финмодели, инвестмодели, обучение power bi, самым ярким моментом наверно было- это участие в кейсе-чемпионате, где мы разрабатывали проект для реального заказчика и соревновались между командами за победу. Было очень интересно а самое главное ценно было получить реальный опыт питчинга своего проекта перед заказчиком.

В ИТ я давно, поэтому сделаю оговорку сразу: "от нуля" не означает "с нуля жизни". Начальный опыт и общее понимание сферы всё равно нужны - иначе будет тяжело. Так что не стоит обманываться формулировкой в описании курса.

К Нетологии пришёл не с первого раза. До этого учился анализу данных в другом месте - слабый курс, не рекомендую то направление. В процессе понял, что просто аналитика мне мало, хочется глубже. Хороший консультант подсказал присмотреться к дата-инженерии в Нетологии - послушал, и не пожалел.

Материала много, и он плотный. Лекции предзаписаны - это для меня важно, потому что учусь в основном ночью, в удобное время. Есть возможность живых консультаций с преподавателем, и несколько раз доходило до споров - так вот, к мнению студента там реально прислушиваются, не отмахиваются. Всегда в итоге приходили к нормальному решению вместе.

Пока учился, уже перешёл на позицию аналитика данных, и это дало интересный эффект: знания сразу идут в дело. Некоторые модули, до которых ещё не добрался, уже нужны на работе - жду с нетерпением.

Жаль, что первый курс по аналитике выбирал по принципу "подешевле" и пошёл не сюда. Потерял время. Если хотите сменить направление в ИТ на дата-инженерию - это удачный выбор.

Проходил курс PHP/SQL: back-end разработка и базы данных, уже имея кое-какой опыт в программировании. Честно говоря, опасался, что большую часть материала просто пролистаю как знакомое - но ошибся. В каждой лекции обнаруживалось что-то, что при самостоятельном изучении почему-то прошло мимо. Преподаватели не просто разжевывают теорию, а делятся реальным опытом: как делать в конкретной ситуации, а чего лучше избегать - и это ощутимо ценнее, чем просто база.

Домашки тоже удивили - не из тех, что решаются с первого захода. Каждый раз приходилось думать, пробовать, ошибаться, переделывать. Зато на каждое решение преподаватели присылали развернутые комментарии с разбором, как можно улучшить код. Честно, ради одного этого уже стоит пройти курс - нет лучшего способа вырасти, чем живая обратная связь от более опытного разработчика.

Дипломный проект отдельная история. Глянул на задание - не понял, как вообще реально уложиться в срок с таким функционалом. Но по кирпичику, метод за методом, страница за страницей - и готово. Первый самостоятельный проект - это реально круто, сразу хочется делать еще.

Группа поддержки тоже работала нормально: напоминали о дедлайнах, помогали с вопросами, кидали ссылки на полезные материалы. В целом доволен - каждый час за лекциями, дз и особенно дипломом был потрачен не зря.