Антон Киселев

Учусь на Data Science уже 4 месяца, и пока ни одного серьёзного повода для недовольства не нашлось. Материал насыщенный, но подаётся так, что не захлёбываешься: каждый раздел разбирают и через видео, и через живые примеры, плюс куча полезных ссылок для углубления. Практику осваиваешь через интерактивные тренажёры - удобно, не просто теория в воздух. Менторы и тьюторы реально следят за группой: вопрос не висит в воздухе, отвечают подробно и столько раз, сколько нужно, чтобы дошло.

Решил кардинально поменять сферу и купил курс по data science. Поначалу казалось слишком просто, потом нагрузка выросла. В среднем трачу около 8 часов в неделю на одну тему - вполне реально совмещать с основной работой. Материал подается через видео, теорию и практику, всё понятно структурировано. Учиться интересно, кому давно хотелось изменить профессию - советую.

Проходил курс по Data Science в Skillfactory - в целом очень доволен. Через месяц после окончания прошел собеседование в крупную IT-компанию, так что курс точно окупился.

Материал подается понятно: авторы объясняют без лишней воды, и формат удобный - видео до 15 минут, презентации, практические задания. Домашки особенно понравились - интересные, не шаблонные, чем-то напоминают школьные задачи в хорошем смысле.

Отдельно хочу сказать про ментора. В онлайн-обучении это вообще ключевое - когда застреваешь на сложной теме или не понимаешь что делать дальше, просто пишешь ему и получаешь помощь. Здесь с этим все хорошо.

Спасибо команде Skillfactory - курс стоил своих денег.

Прошел курс по машинному обучению в SkillFactory - 6 недель, деньги немалые, и честно скажу, ценник кажется завышенным минимум вдвое. Это единственное, что реально раздражало. Сам формат - очный, с ноутбуками, Python - мне подошел идеально, я вообще скептически отношусь к дистанционке, так что выбирал осознанно. Преподаватели объясняли доступно, на вопросы отвечали, не тащили в прошлое - давали актуальные подходы и современные инструменты. Объем материала огромный, но подача такая, что не тонешь: алгоритмы, разные модели - все укладывалось в голове. Местами было непросто, но интересно. Групповая работа понравилась, домашние задания делал регулярно. В итоге получил то, за чем шел - освежил знания, добрал новых навыков и завел полезные знакомства.

Занимаюсь уже около полугода. Материал подается понятно, обратная связь приходит быстро, упор на практику - это чувствуется. Есть большое сообщество в Slack, где реально помогают и менторы, и другие студенты, не просто формально. Из минусов - теории местами не хватает, приходится самому дочитывать дополнительные источники, это немного напрягает. Но в целом, если цель - разобраться в Data Science, выбор вполне оправданный.

Пришел на курс Data Science в Skillfactory с целью уйти во фриланс - программирование до этого не трогал совсем. Материал объясняется подробно, не бросают разбираться самому. В учебных чатах атмосфера нормальная: и сотрудники платформы помогают, и другие студенты не молчат. Вебинары проводятся регулярно - как по темам курса, так и по рабочим вопросам. Брал рассрочку, и это удобно: цена без переплат, не давит.

Пишу как мама - сын учится на "Специализации Data Science" в Skillfactory, у него инвалидность 1 группы, живём в Улан-Удэ (5660 км от Москвы, разница 5 часов). За почти 3 месяца завершает 2-й модуль из годовой программы.

Удалённый формат для нас не просто удобство - это единственный реальный вариант, учитывая маломобильность сына. Лекции с презентациями, к которым можно возвращаться, практические домашние задания - всё это дополняется менторской поддержкой, и вот она реально выручает. Ребята из команды отвечают на все вопросы скрупулёзно, без раздражения, помогают при любых затруднениях. Профессионалы - это не комплимент, а по делу.

Сын начинал с нулевой подготовкой - в начале шло с большим трудом, не скрою. Программирование практически незнакомо, и да, местами суперсложно. Но структура выстроена с самых азов, и к концу 2-го модуля материал усвоен близко к 100%. Кейсы теперь реально захватывают.

Отдельно про преподавателей: это практики, не "испорченные" вузовскими подходами - есть с чем сравнивать, сын параллельно учится в вузе. Занятия строятся из реального опыта, но теория никуда не девается - наоборот, практико-ориентированный подход сам толкает к её изучению.

Стоимость для нас высокая, но рассрочка и скидка по акции существенно помогли. И, как ни странно, цена стала для сына мотиватором - раз деньги серьёзные, значит и результат должен быть серьёзным.

График очень гибкий: не успеваешь - изменения вносятся быстро, темп и дедлайны во многом определяет сам студент. Для нашей ситуации это принципиально важно.

Результат есть, продолжаем.

Расскажу коротко о своём опыте со SkillFactory. Зацепила цена - взял курс по Data Science в рассрочку, чтобы не платить сразу. Прислали ссылку на заявку в банк, я заполнил данные, заявку одобрили. И тут выяснилось, что кредит оформился без моей личной подписи. То есть любой, у кого есть доступ к телефону и паспорту, может взять кредит - будьте с этим осторожны.

С самим курсом тоже не сложилось. Подача материала и оформление показались мне слабыми, задания на проверку знаний - формальными. Честно говоря, в любой нормальной книге всё конкретнее и понятнее. Хотя справедливости ради - это болезнь не только SkillFactory, а вообще большинства онлайн-курсов, которые делают упор на тренажеры. Живой урок их не заменит.

Решил расторгнуть договор, написал на почту 23 декабря. К 25-му толком никто так и не ответил: звонил несколько раз, дозвонился только один раз, потом трубку перестали брать. С почты приходило только что-то вроде "передали ваш запрос дальше" - без сроков, без документов, без конкретики. При этом мне важно было понять, есть ли у меня теперь кредит и кто с ним разбирается. Так что если думаете про дистанционное обучение - сначала проверьте, не освоите ли вы то же самое самостоятельно.

Летом 2018 года проходил курс "Практический Machin Learning".
На курсе сильное взаимодействие, как с преподавателями, так и с другими слушателями. Очень понравились групповые задания-соревнования и финальный хакатон. Было классно. Такой подход к подаче материала нравится. Т.к. в случае с Python'ом practice makes perfect.

Касательно минусов лично для меня иногда было ну очень много теории. Конечно, без нее никак.Но теорию можно и дома почитать или посмотреть лекцию с "говорящей головой". Хотелось бы курсу пожелать побольше практических занятиях "в классе".

Некоторые домашние задания как по мне были сложны и за один присест из было не сделать. Но опять же, это для кого-то минус, а для кого-то плюс. По сути Д/З мотивирует самому включаться и разбираться. И даже подключать других.

Проходил два курса - "Введение в Machine Learning" и "Практический Machine Learning" - в третьем квартале 2018-го. Всё время обучения не покидало ощущение гонки, и это затягивало. За короткое время прошёл путь от обычного пользователя до практика: курс хорошо ускоряет вход в тему и экономит время на освоение инструментария. Практики от людей из ВШЭ, Сбербанка, Mail.ru Group - это реальный плюс, чувствуется, что материал дают не теоретики. Плюс сообщество таких же увлечённых, карта развития по направлению, ответы на вопросы.

Но честно скажу: без нормальной математической базы - статистика, теория вероятностей - на работу это не устроит. Люди с профильным образованием из ВШЭ, Физтеха или ШАД всё равно будут на несколько шагов впереди по глубине понимания. Курс не заменяет эту базу, он её обходит. Для выпускника технического вуза наверстать теорию после такого практического погружения - реально, для остальных сложнее. Если чего-то математически не хватает - можно добирать на Coursera параллельно.

Прохожу годовую специализацию по DS, сейчас на втором модуле из шести, так что отвечаю за то, что видел сам, не больше. Взял курс из-за комплексности программы, формата и цены - на старте всё это понравилось, и пока не разочаровался.

Подача материала в большинстве случаев понятная, я бы дал 4,5 из 5. Когда что-то не укладывается в голове, ответ в чате на Слаке приходит быстро - это реально выручает. Информации хватает и для задач курса, и для рабочих ситуаций, что уже само по себе неплохой показатель.

Но есть нюансы, о которых лучше знать заранее. Без самодисциплины тут тяжело: если пытаться навёрстывать по 5 часов в выходные, постоянно откатываешься назад - регулярные короткие сессии работают куда лучше. Кураторы не подгоняют, и если нужен внешний контроль - это может ощущаться как минус. Чат курса, документация, Stack Overflow и дополнительные упражнения сверх программы - всё это скорее необходимость, чем опция, если хочешь нормально закрепить материал.

Лично мне иногда не хватает фундаментальных системных объяснений - общих подходов в разработке и аналитике, на которые потом всё остальное нанизывается. Эту часть приходится добирать самостоятельно.

В целом курс нравится и своих денег стоит.

Проходила курс Data Science в 2020-м. Скажу честно - на российском рынке онлайн-обучения по большим данным идеальных школ нет, и здесь тоже не обошлось без минусов. Вебинары ведутся сразу для нескольких потоков, последовательность тем скачет - никакого движения от простого к сложному. Но выручало сообщество: студенты активно помогали друг другу в Slack, и в чате всегда находился кто-то, кто реально разбирался в теме и отвечал на вопросы. Через пару месяцев у меня возникли финансовые трудности, и я попросила менеджера заморозить курс и узнала про возврат. Внутренне готовилась к долгому бюрократическому кошмару, но весь процесс занял 4 дня - это было приятным сюрпризом. Новичкам курс даст базу, но 3 часов в неделю точно не хватит, чтобы нормально разобраться самостоятельно - нужно закладывать больше времени.

Записался на курс по Data Science в рассрочку через Тинькофф - одобрили заявку без моей личной подписи, только по данным телефона и паспорта. Это серьезная дыра: по сути, кредит можно оформить без ведома человека, если у кого-то есть доступ к его документам и телефону.

Сам курс разочаровал быстро. Тренажерный формат подачи материала - это не обучение, а имитация. В любой нормальной книге по теме все разобрано конкретнее и понятнее, чем в этих интерактивных заданиях. Оформление, подача, проверочные задания - все сделано так, будто главное - удержать на платформе, а не научить.

Решил расторгнуть договор 23 декабря. К 25-му никакой конкретики: на звонки отвечали один раз из нескольких, на почту приходит только "передали обращение дальше" - без сроков, без документов, без ясности. При этом у меня завис вопрос: есть у меня действующий кредит или нет, и кто за него отвечает.

Если рассматриваете онлайн-курсы - сначала честно оцените, можно ли освоить тему самостоятельно по книгам или бесплатным материалам. Особенно если курс предлагают в рассрочку.

Прошел "Практический Machine Learning" и частично "Python для анализа данных". Несмотря на то что курсы вели разные преподаватели, у обоих нашлась общая черта, которая, судя по всему, типична для большинства курсов этой школы.

Упор на практику на деле оказался синонимом крайне поверхностного разбора материала. Лекторы как будто боятся объяснять что-то сложнее, чем может переварить среднестатистический слушатель - уровень объяснения методов и алгоритмов примерно как в научпоп-видео для школьников. Практические задания под стать: самый частый формат - подставить одну-две переменные в готовый код и запустить, или написать одну строчку импорта нужной библиотеки. Никакого удовольствия от решения нет, чувствуешь себя обезьяной, которая просто повторила за лектором. Хакатоны из курса по машинному обучению немного выбиваются из этого ряда, но тоже с большой натяжкой. Был один реально пригодившийся навык - подключение к API Google Sheets для онлайн-отчетности, но такое гуглится за полчаса без всякого курса.

Когда говоришь об этом представителям школы, в ответ получаешь "это же для новичков". Но тогда объясните, почему бесплатные или в разы более дешевые курсы на Stepik и Coursera для тех же новичков дают и куда более детальную теорию, и задачи с нарастающей сложностью - после которых реально ощущаешь, что усвоил что-то новое?

Моя компания заплатила за это около 40 тысяч рублей. Будь курсы бесплатными или хотя бы раз в десять дешевле - сказал бы "ну, норм". За эти деньги то, что дается - это откровенное несоответствие цены и качества. Ценовая политика понятна: при таком качестве никто не купит второй курс, значит нужно выжать максимум из первой продажи, которую обеспечивает агрессивный маркетинг. Не рекомендую.

Мне 30, работаю автослесарем и решил переквалифицироваться во что-то более перспективное по деньгам. Остановился на Data Science в SkillFactory - курс двухлетний, оплата помесячная. В IT я полный ноль, бывает трудно разобраться, но рядом всегда команда менторов и личный тьютор. Дают конспекты, статьи, книги. На один модуль уходит в среднем 12-15 часов - это примерно неделя, успеваю совмещать с работой.