Специализация BI-аналитик. Еще полгода назад я имела достаточно приблизительное понимание, что стоит за этим красивым названием. А сегодня делюсь с друзьями и коллегами радостью по поводу получения сертификата. Два больших блока специализации: подготовка данных и визуализация, в первом мне было чуть сложнее (требуются некоторые навыки программирования, понимание структур данных и их взаимосвязей), второй - сплошное удовольствие для практикующего аналитика. Искренние слова благодарности и восхищения команде проекта. Вы большие молодцы, организовали очень структурированный курс, с хорошо выстроенной последовательностью этапов обучения, с доступным материалом, оперативной поддержкой и удобной для обучения платформой! Вам удачи и развития! Будущим студентам - верить в себя, и обязательно дойти до конца!

Предложение SkillFactory было для меня особенно привлекательным. Я рассчитывал изучить анализ данных с помощью Python. Вначале обучения я понял, что для меня это невозможно в такой большой группе. Видимо, мне необходим более индивидуальный подход. Теории маловато, всё завязано на практике, а домашние задания выполнять при такое подаче теории очень сложно. Обратился в онлайн-школу для возврата денег за курс. Вернули.
Но другим, я видел, такой формат подходил. Так что может и со мной что-то не то..

Курс "Анализ данных" позволяет не только изучить теорию, но и получить опыт практического их применения. Занятия структурированы, материал даётся от простого к сложному, что позволяет освоить предметную область даже тем, кто изучает её с нуля.
Большим плюсом в сравнении с другими школами считаю наличие тренажёров, это даёт возможность потренироваться в освоении материала.

Учусь сейчас в онлайн-магистратуре "Прикладной анализ данных и машинное обучение" (SkillFactory совместно с МИФИ). Два года, но расписаны плотно - каждый семестр реально ощущается как шаг вперед: сначала база по математике и Python, потом классическое ML, дальше глубокое обучение, Big Data, компьютерное зрение и NLP. Нравится, что не бросают разбираться самому. До старта помогают с документами, объясняют про вступительные, закрывают организационные вопросы. В процессе учебы на связи координаторы и техподдержка - отвечают живые люди, не бот. Сложные темы разбираем на лекциях и семинарах с преподавателями, объясняют матан, ML-алгоритмы, MLOps, плюс периодически хакатоны и кейсы с партнерами. Про нагрузку отдельно скажу: везде пишут 20-30 часов в неделю, у меня получается около 36 (специально замерял одну неделю). Может, зависит от темы - не знаю. В целом ощущение, что реально дотяну до диплома. Центр карьеры заявлен, но пока не пользовался, так что ничего не скажу.