Дмитрий Читалов

Учусь здесь уже какое-то время, и главное, что зацепило - можно учиться и офлайн, и онлайн. Для меня это принципиально: много езжу по стране, интернет бывает нестабильным, и такой формат реально выручает. Куратор и служба поддержки работают хорошо, до них легко достучаться. Вебинары живые и по делу, не из серии "просто послушать".

По преподавателям - особо выделю Евгения Евтушенко и Марию Андрееву, у них учиться интересно, чувствуется и вовлеченность, и глубина. Курс "Основы языка Python" организован отлично: разборы домашних заданий, структурированные материалы для самостоятельной работы - всё на месте.

Но не все курсы такие. Некоторые, по моим ощущениям, для новичков объяснены недостаточно понятно - войти в программу поначалу бывает непросто. Спасает то, что куратор и поддержка реально помогают разобраться. В целом доволен, сложные моменты пока удается решать.

Учиться чему-то новому после института, да ещё параллельно с работой - то ещё испытание. Самомотивации надолго не хватает, поэтому искала что-то с дедлайнами и структурой, а не просто набор видео "смотри когда хочешь". Остановилась на факультете искусственного интеллекта в Geek Brains - математика мне всегда была близка, плюс Python, плюс направление само по себе перспективное.

Программа рассчитана на полтора года, и материала действительно много: еженедельные вебинары, методички, домашки после каждого урока. Есть преподаватели, которые реально смотрят твой код и дают конкретную обратную связь - это прям ценно, не просто "молодец, зачтено".

Цена кусается, но беспроцентная рассрочка через Альфа-Банк выручает - мы так и поступили.

Главный минус, который реально раздражает - нет нормальной версии для смартфона. Приходится везде таскать ноутбук, если выдалась свободная минута. Для удалённого формата это странное упущение.

Прохожу обучение в Geek University на факультете Исукуственного интелекта. Очень понравилась программа обучения.Отзывчивые менеджеры ответили на все вопросы, предоставили скидку на обучение в 20%. К тому же предоставили возможность оплаты обучения в рассрочку. Итого в месяц плачу 10 т.р. (на 1.5 года). Процесс обучения гибкий - вебинары в вечренее время. Даже если нет возможности присутствовать онлайн, можно позже посмортеть занятие в записи. Достаточно времени на выполнение домашних практических заданий. Домашния задания очень интересные, как правило, есть дополнительные задания и задания со звездочкамии. К каждому уроку доступны очень эффективные методоические матералы, которые позволяют глубже понять материал.На данный момент окончил все курсы, входящие в 1 четверть, очень доволен преподавателями: Андрей Буранов, Алексей Петренко, Павел Нагорный. Преподносят материал доходчиво, живо, интересно, от простого к сложному. И достаточно сложные вещи разжевывают до той степени, пока каждый студент, находящийся в эфире не освоит материал. К тому же, в любое время перподаватели и наставники доступны для вопросов через месенджеры или сайт. Обучением очень доволен. Уверен, с помощью Geek University я смогу заложить прочный фундамент в знаниях и опыте приобретаемой профессии.

Учусь на факультете искусственного интеллекта в GeekBrains, за полгода прошли восемь основных курсов. В большинстве случаев и материал, и его подача были на высоком уровне - во многом благодаря преподавателям, каждый из которых реально разбирается в своей теме и не теряется на вопросах. Домашние задания после каждого урока - это, пожалуй, главный рычаг обучения. Наставники в системе есть, но я к ним так ни разу и не обращался - выручал чат с группой, где всегда можно попросить помощи, если застрял. Единственное, что немного раздражает - неравномерная нагрузка: то четыре параллельных курса одновременно, то вообще ни одного. Когда записывался, долго думал, стоит ли платить такую сумму. Но потом прикинул: месячная зарплата специалиста по ИИ примерно равна стоимости всего обучения, так что если получится устроиться - выгода очевидна.

Формат удобный: онлайн-лекции, домашние задания, методички с примерами - всё под рукой. Преподаватели явно в теме, не просто читают слайды, а разбирают реальные задачи. Когда возникали вопросы, отвечали развёрнуто, не отмахивались. Домашки тоже не для галочки - задачи практические, и проверяют их с комментариями, а не просто ставят зачёт. Цены адекватные, есть скидки. Минус один, но честный: учиться придётся по-настоящему, само не зайдёт.

Поступил на факультет искусственного интеллекта в октябре прошлого года, так что могу рассказать по делу.

С учебным процессом всё довольно удобно - формат полностью дистанционный, совмещаю с работой без особых проблем. Уроки стартуют раз в неделю или чаще, после каждого - обязательное ДЗ. Последнее время домашки сдаются через Git, что реально добавляет практики с системой контроля версий. В месяц выходит в среднем 8 уроков, идут от простого к сложному. К каждому уроку есть методические материалы, и главное - за тобой закреплен наставник, к которому можно обратиться в любой момент, и он обязан помочь разобраться.

По преподавателям ситуация неоднородная. Есть общие курсы, которые идут сразу на нескольких факультетах (например, Linux), и специализированные - вроде Python для data science. По специализированным стараются брать опытных людей, а вот на общих курсах можно нарваться на "новичка", который дает материал так себе. Поэтому смотрите рейтинг преподавателя заранее - если не устраивает, можно перейти в другой поток.

Домашние задания мне нравятся тем, что они строго в рамках пройденной темы и имеют практическую направленность - лишних знаний не требуют. Плюс на факультете есть командные проекты в портфолио, их уровень заметно выше обычных ДЗ, так что надо быть готовым потратить больше сил. Отдельно интересно, что часть курсов готовят сами компании-партнеры: по машинному обучению - Мегафон, по нейронным сетям - Nvidia. Они же делают ДЗ и проекты, это реально приближает к настоящим задачам.

Цена немаленькая - в моем случае 170к+ за полтора года, но можно поймать хорошие скидки (под новый год была скидка на 45к). Есть рассрочка, плюс недавно добавили опцию оплаты после трудоустройства - можно начать платить уже после года учебы, когда найдешь работу по профилю. Трудоустройство по факультетам GeekUniversity гарантируется договором.

Обучение юридически чистое, можно получить налоговый вычет по НДФЛ. Единственное неудобство - расписание вебинаров по московскому времени, так что если живешь в регионах с большой разницей, часто придется смотреть записи.

Выбрал курс по ИИ - захотел разобраться, что это вообще такое. Это, строго говоря, не один курс, а целая группа курсов - подробности на сайте, не буду пересказывать. Оговорюсь сразу: обучение у меня только началось, так что это впечатления по ходу, а не итоговый разбор.

Стартовали с подготовительных курсов - быстрый старт по Python и смежному. Вполне нормально, от них много и не требуешь - кому надо, будет копать самостоятельно и делать больше практики.

Потом прошел курсы по Linux и Базам Данных - вот про них хочется написать подробнее.

Linux для меня был практически terra incognita: всю жизнь на Windows. Информации много, и главное - она подается интересно: лекции идут вперемешку с разбором практических заданий. Зацепило настолько, что поставил вторую систему рядом с десяткой и продолжаю ковырять уже сам. Приятным бонусом оказалось бесплатное решение на Amazon - о нём узнал прямо на лекциях.

С Базами Данных история другая - тема для меня знакомая, поработал с реляционными движками в разных компаниях при внедрении систем. Но курс всё равно приятно удивил: преподаватель разбирал реально живые примеры из практики, домашки были интересными и далеко не всегда простыми - пришлось поскрипеть мозгами))

Есть момент, который стоит держать в голове: говорят, что можно прийти совсем без опыта - и это правда, прийти можно. Но двигаться в темпе группы будет очень непросто: серьезные темы проходим по верхам, и самостоятельной подготовки потребуется много. Это честно стоит учитывать перед записью.

По деньгам - не дорого. Но окупится только если реально не останавливаться и постоянно развиваться в теме. Нет задач - ищи сам в интернете. Вот как-то так.

Процесс обучения выстроен так, что успеваешь вернуться домой, поесть, отдохнуть - и только потом садиться за занятия. Это, правда, актуально для регионов с московским временем. Материал подается постепенно, без резких скачков. Записи уроков доступны после занятия, смотреть можно и с телефона, и с планшета.

Я сейчас на стыке: подготовительный этап еще не закончил, но уже перешел к основному обучению на факультете ИИ. Все преподаватели, с кем успел пообщаться, - адекватные, не отмахиваются от вопросов.

По цене: без акций - рыночная. Но есть рассрочка через банк-партнер (школа дает скидку банку, так что переплаты нет), плюс вроде есть опция отсрочки. В целом вариантов оплаты достаточно, чтобы подобрать удобный. И не забывайте про налоговый вычет за обучение - это реальная экономия.

Домашние задания в большинстве своем посильные. Пару-тройку раз попадались реально сложные - но это даже интереснее, потому что начинаешь копать, смотришь разные подходы. В итоге сложность оптимальная.

Однажды я решил расширить свои знания и начать изучать работу с нейросетями. После многочасовых поисков и чтения литературы я натолкнулся на сайт GeekBrains, который обещал помочь мне разобраться с основами и практическими применениями нейросетей.
Я решился зарегистрироваться на платформе и начать свое учебное путешествие. Первым модулем было введение в машинное обучение и нейронные сети. Я узнал, что нейросеть - это математическая модель, которая способна находить закономерности в данных, что делает ее мощным инструментом для решения различных задач.
Преподаватели GeekBrains объяснили мне основные типы нейронных сетей, такие как перцептрон, сверточная нейросеть и рекуррентная нейросеть. Я научился строить и обучать простые нейросети, используя библиотеку TensorFlow. Оказалось, что программирование и обучение нейросетей - это увлекательный процесс!
Далее я двинулся дальше и начал изучать глубокое обучение. Узнал, как применять сверточные нейронные сети для анализа изображений и рекуррентные нейронные сети для обработки последовательностей данных.
На GeekBrains я также нашел множество интересных ресурсов, таких как видеоуроки, практические задания и форумы, где я мог задавать вопросы и общаться с другими студентами. Это общество людей, увлеченных искусственным интеллектом и нейросетями, стало мотивирующим фактором для меня. Я видел, что другие студенты добиваются успехов и создают потрясающие проекты, и это меня вдохновляло.
Я продолжаю учиться на GeekBrains, и хочу сказать, что это одна из лучших платформ для изучения нейросетей. Каждый раз, когда у меня возникают сложности, я знаю, что могу найти ответы на свои вопросы здесь. И хотя путь к пониманию искусственного интеллекта может быть сложным, он также очень увлекателен и непременно стоит моих усилий.

Закончил факультет искусственного интеллекта в GeekBrains, так что могу говорить про всё обучение целиком, а не только про первые впечатления.

С организацией проблем почти не было. Расписание известно заранее, занятия вечером - удобно совмещать с работой. Единственное, время везде московское, и я слышал, что людям из других часовых поясов это создаёт неудобства. Мне повезло - живу в Питере, разница небольшая. Пару раз за все 18 месяцев занятия переносили, но это вообще мелочь. По окончании выдали сертификат.

По содержанию: курс подробный, программу можно изучить на сайте ещё до оплаты, никакого кота в мешке. Мне лично тяжело давалась тема сбора данных и статистических исследований - пришлось дополнительно разбираться самому. В остальном нагрузка распределена нормально, темы раскрываются без спешки. Плюс сама идея с итоговым трудоустройством неплохо мотивирует - понимаешь, что это не просто очередной курс ради галочки.

Пришел на курсы в 31 год, за плечами высшее техническое - инженер-электрик. Решил кардинально сменить направление и уйти в программирование. Поначалу учился сам, потом попалась реклама, изучил программу - выглядело основательно, обещали помощь с трудоустройством. Купил.

Первое время всё нравилось: чаты, новые знакомые, ощущение что всё идет по плану. Но после нескольких курсов начали вылезать косяки. Самый показательный пример - курс по Django: первую часть прошли с одним преподавателем, переходим ко второй - уже другой преподаватель, и методичка описывает версию старее той, что изучали в первой части. Таких несостыковок немало. Программа попросту не продумана до конца.

Сейчас я уже работаю программистом, и с этой позиции могу сказать: навскидку процентов 50 материала с курсов либо устарело, либо практически не нужно рынку. Это серьезная проблема.

При этом кое-что ценное там есть - дают разносторонние знания по программированию, сетям, операционным системам. Концепция онлайн-университета интересная сама по себе. Но между концепцией и реализацией пока большая дистанция. Твердая тройка.

Это ныне очень модная специальность, и она входит в топ-3 эээ «образовательных» программ от ГикБрейнс… вот и я два с половиной года назад поступил туда учиться и с первого же занятия начал диву даваться на данное «учебное» заведение! Если описывать все подробно, то получится что-то по объему, как «Война и мир» или «Тихий Дон», а точнее тихий ужас… поэтому постараюсь максимально кратко перечислить основные факты:
 
 
---
не могу ничего сказать про другие курсы и специальности, но на целом факультете дела обстоят как-то так

Начну с неприятного, раз уж принято так. Это не школа, где будут тщательно разжевывать каждую тему - здесь дают базу, а дальше многое зависит от тебя. Преподаватели почти всегда рекомендуют дополнительную литературу и ресурсы, и игнорировать это не стоит, хотя к некоторым из них лучше самому обратиться с вопросом - сами не всегда напомнят. Ну и реалистичный момент: зарплаты, о которых кричит реклама, - это не результат одного курса. Это несколько лет реальной работы и постоянного развития в профессии, сужу по личному окружению.

Начал учиться в декабре 2021-го, купил курс по Data Science на распродаже в Черную Пятницу - до этого почти год думал, брать или нет. Старт был хороший: большой вводный блок, месяц на самостоятельную подготовку, потом Python и дальше по программе. Но примерно в этот период в GeekBrains началась масштабная реструктуризация, которую я иначе как перестройкой не назову.

Ввели каникулы - то неделя, то две, причем объявляли их чуть ли не за неделю, без какого-то системного графика. При том что паузы между курсами и так бывали по несколько недель. Потом появились гибридные занятия: часть урока - записанное видео от одного преподавателя, часть - живой эфир от другого. Проблема в том, что они явно не всегда знали, что именно уже объяснял коллега - знали тему примерно, но не детали. Воспринимать так информацию заметно сложнее.

С общением тоже по-разному. Во время урока - только чат в Zoom. Если преподаватель давал Telegram, можно было написать после - отвечали не быстро, но отвечали. Если же говорил "только через платформу" - фактически связь только на занятии. Один вопрос, заданный почти в начале курса, я получил криво отвеченным перед самым последним уроком.

Наставники - история отдельная. По идее они должны помогать разбираться в материале, как правило это студенты, которые уже прошли эту часть программы. За всё время учебы я встретил ровно одного, кто сам добавился в чат группы, активно общался и реально помогал. Остальные просто не выходили на связь.

Еще был буткемп по ИИ - сама идея интересная, но реализация подкачала. Я как раз брал академический отпуск на месяц по семейным обстоятельствам, вернулся через 3-4 дня после старта - а буткемп на 45 дней запустили сразу на все потоки направления одновременно, так что догонять пришлось с ходу.

В целом - платформа рабочая, знания дает, но ждать, что все сделают за тебя, не стоит. Период перестройки реально ударил по качеству процесса, и это обидно, потому что потенциал у формата есть.

Только начал учиться в Geek Brains - закончил один курс "Основы языка Python". Программа понравилась, и преподаватель Евгений Евтушенко попался реально хороший: объяснял сложные вещи просто и понятно, отвечал на технические вопросы, даже если они выходили за рамки курса. Кураторы и служба поддержки тоже отзывчивые.

Программа интересная, методички написаны понятно, преподаватели грамотные. Большинство вопросов закрывалось прямо на занятии, а если что-то оставалось - преподаватели нередко консультировали в телеге вне уроков. Самостоятельно гуглить тоже приходилось, но это норма - на работе никто за тебя гуглить не будет.

Техподдержка - слабое место. Часть вопросов так и зависла без ответа. Правда, многое можно найти в базе знаний платформы самому, минут за 10-15.

С финансовыми вещами вроде оплаты или возвратов не сталкивался, тут ничего сказать не могу. Сам процесс обучения и общение с преподавателями и менторами оставили только хорошие впечатления, а вот с административной частью - не очень. Ещё в процессе менялся объем материала, что немного настораживало. Помощь с трудоустройством - скорее бонус, чем основная цель, и воспринимать её как гарантию не стоит. Если рассчитываете, что всё сделают за вас - разочаруетесь. В целом твердая четвёрка.

Публикую впервые, потому что ситуация того требует. В июне 2022 года заключила договор с GeekBrains на Факультет Искусственного интеллекта, оплата - 95574 рублей. При оформлении менеджер настойчиво рекомендовал рассрочку от МТС Банка, представив её как беспроцентную. Когда я внимательно перечитала договор - оказалось, что это обычный кредит под 30%. Это первое, что меня возмутило.

Второй момент - в квитанции после оплаты появилась какая-то статья "Подготовка к обучению", о которой при заключении договора не было ни слова. Что это такое и за что именно - так никто и не объяснил.

По самому обучению: посмотрела 4 урока и стало понятно, что курс, который позиционировался как "с нуля", по факту требует уже имеющейся базы по программированию. Это не то, что обещали. После обращения в поддержку с просьбой расторгнуть договор - началась переписка с бесконечными автоответами и извинениями "все специалисты очень заняты". Куратор и преподаватели на связь не выходили вообще.

В октябре 2022-го, после того как я прямо написала о намерении решать вопрос через суд, наконец пришёл ответ от сотрудника Юлии Павловой. Суть сводилась к тому, что возврат по условиям оферты не предусмотрен, зато можно перевестись на другое направление, передать доступ третьему лицу или уйти на "паузу". Я попросила рассмотреть вариант с переводом на детский курс по мультипликации для ребёнка и возвратом разницы в стоимости - после этого меня просто перестали слышать: ни по телефону, ни в переписке ответов больше не было.

Прошло почти год с момента обращения. Деньги не возвращены, кредит продолжает висеть. Готовлюсь к суду.

Сейчас учусь на факультете искусственного интеллекта, поэтому пишу по ходу, а не постфактум. Структура мне нравится: учебный год разбит на четверти, в каждой - курсы по определенной теме, и это не ощущается как хаос. Доступ к материалам - видеоурокам, вебинарам, методичкам - остается постоянно, даже по завершенным курсам. Сданные домашки тоже сохраняются, можно вернуться и посмотреть на них свежим взглядом - это реально полезно. Навигация по платформе удобная, не приходится каждый раз искать где что лежит. Преподаватели и администраторы в чате потока отвечают быстро, коллективная работа с однокурсниками тоже есть. Периодически проводят мероприятия, где можно познакомиться с другими студентами и с работодателями - последнее особенно ценно, потому что сразу понимаешь, что от тебя будут ждать на рынке. Стоимость месяца обучения по сравнению с другими школами выглядит адекватно, плюс есть рассрочка, отсрочка и налоговый вычет - это снижает порог входа. После успешного окончания можно стать наставником, что дает возможность прокачивать знания дальше. Трудоустройство по договору школа берет на себя. Но есть момент, который стоит учитывать: курс позиционируется как подходящий для новичков, и это не совсем честно - человеку совсем без базы будет очень тяжело. Ну и если работаешь параллельно - готовься реально тратить время и силы, никто домашки за тебя не сделает. Оно и правильно, иначе какой смысл. Кто хочет научиться - научится.

Учусь сейчас на факультете "Искусственный интеллект", так что пишу по живым впечатлениям. Преподаватели, с которыми пересекался, нормальные - материал знают хорошо, на вопросы отвечают, иногда даже уходят в сторону от темы, делясь личным опытом, и это скорее плюс. Формат - вебинары плюс доступ к записям, к каждому уроку методичка. Для повторного разбора удобно. По домашкам интересно: на курсе по основам операционных систем задания были больше теоретические, а питон - наоборот, практика. Но в обоих случаях приходилось копаться в дополнительных источниках, что в общем-то и нужно. Цены - не самые гуманные, факультет обошелся мне дорого. Акции и скидки есть, это помогает, но базово недешево. Почему всё же пошел: решил, что платить за готовую структурированную программу с живыми преподавателями проще, чем собирать всё самому по кускам. Можно ли выучиться бесплатно самостоятельно - наверное да, но это совсем другая история по усилиям. В итоге - 4 из 5. Хороший уровень, задает правильный вектор, но самостоятельная работа всё равно никуда не девается.

Учился на факультете искусственного интеллекта с 2019 по 2021 год, так что могу говорить предметно. Главная претензия - программа растянута и при этом поверхностна. Математика слабее, чем на первом курсе обычного вуза, статистика - то же самое. ML-блок я бы оценил на троечку с натяжкой. Техподдержка отвечает через несколько дней, что само по себе раздражает. Но хуже всего - история с трудоустройством. Обещали помочь, по факту - ничего реального, деньги не вернули. Это уже не недочет, а обман.

Мне в целом , пока, все нравится, но легко не будет.

Учусь на факультете искусственного интеллекта с октября, перехожу с курса на курс с одной и той же группой - среди них много людей с ИТ-образованием, уже работавших программистами. Так что курсы, как мне кажется, полезны даже тем, кто заканчивал профильный вуз и хочет актуальной практики, а не рассказов о технологиях прошлого века. Мои университетские программы супер актуальными точно не назову.

Цена адекватная, материал хорошо структурирован, удаленный формат удобен. Из минусов - мобильной версии нормальной нет, это реально мешает.

Для кого ГБ подходит - для тех, кто хочет начать программировать, но не знает с чего. Самостоятельно можно найти все в интернете и прочитать документацию, но грамотное введение в предмет и структурированные основы дают рабочий набор инструментов, с которым потом удобно двигаться дальше. Подойдет и для смены профессии - у меня два высших, первое выбрала по принципу "в школе неплохо шло, пойду учиться" и потратила годы на диплом. Попробовать на таких курсах за несколько месяцев намного дешевле, чем осознавать это годами в университете.

Для школьников - не уверена насчет выхода сразу в профессию, потому что практические задания почти всегда устроены так, чтобы заставить копаться самому, выходить за рамки методичек и того, что рассказал преподаватель. Человеку с самодисциплиной и навыком структурировать знания - да, можно получить все инструменты для реального входа в профессию. Школьнику как профессию - не знаю, скорее как серьезное дополнение.

Еще у ГБ много бесплатных семинаров по разным ИТ-направлениям - хорошо, если вообще не понимаешь, что тебе интересно в этой сфере.

На платформе два формата: видео (смотришь, делаешь задание, никто не проверяет) и вебинары с преподавателем. В видеоформате смотрела Основы баз данных, Python быстрый старт, Python для чайников, Обучение программированию на Python, Английский для ИТ специалистов, Git быстрый старт - все хорошие. Подача логичная, шаг за шагом, можно в своем темпе. Лекторы внятные, неторопливые, со звуком все в порядке - для меня это важно. Английский для ИТ специалистов оказался простым, рассчитан скорее на базовый уровень и набор специфической лексики.

С вебинарами сложнее - результат сильно зависит от преподавателя. Введение в Python вела Андреева Мария, получилось печально: постоянные проблемы то с пунтосвитчером, то со звуком, часть времени уходила на посторонние вопросы, а важные вопросы типа "почему здесь..." - отзыв обрывается, но осадок понятен.

Прошел уже несколько курсов, сейчас на программе по искусственному интеллекту. Формат вебинаров удобен тем, что записи остаются - можно вернуться к теме, если что-то не уложилось сразу. К каждому занятию есть методичка, это реально помогает при разборе материала, а не просто формальность.

С преподавателями в целом повезло. Те, кто вел основы Python и Операционные системы - явно люди с опытом, отвечали на вопросы даже за рамками программы. По Linux для программистов были вопросы: местами казалось, что преподаватель перескакивает и опускает важные моменты - не критично, но заметно.

Домашки сильно зависят от конкретного курса и преподавателя. По ОС были теоретические задания, а вот по Python и БД - практические задачи, после которых тема реально ложится в голову. Разбор домашних заданий преподавателями тоже помогал.

Цены недемократичные - образование дорогое, это факт. Выручают бесплатные курсы и периодические акции. Для меня лично оказалось проще заплатить и получить готовую структурированную программу с живыми преподавателями, чем бесплатно собирать все это самому: искать материалы, выстраивать порядок изучения и т.д. Если с самостоятельной учебой есть сложности - школа закрывает этот вопрос.

Наткнулся на GeekBrains через Сыендука, потом они же попались в рекламе перед Mr. Robot - там Дмитрий Акинин предлагал курс веб-разработки и python. Как раз тема, которую я изучаю. Пробовал только бесплатные материалы - на платные 12,5 тысяч у меня как у студента просто нет. Оформлено всё приятно, видно что дизайнеры постарались. Подача материала понятная, без лишней воды. Бренд узнаваемый - кого ни спроси, все слышали. Но вот цены на платные курсы, честно, кусаются. В итоге платить я не стал. Может оно и лучше универа по формату, но маркетинг там очень агрессивный - стараются продать по максимуму. Не понимаю смысла платить за такое долгое обучение, когда есть бесплатные альтернативы.