Леонид Орлов

Занимаюсь с марта 2019-го, курс Big Data. Перед записью думал около месяца, потом позвонили, объяснили все быстро и по делу. Сразу предложили разбить оплату 1,5-летнего обучения на три части по 75 тысяч - после оплаты мгновенно открылись подготовительные курсы. Идея хорошая: дать "чайнику" понять, о чем вообще речь, прежде чем нырять в основное. Уже в первую неделю что-то написал на питоне, и оно даже заработало.

Но есть момент, который портил впечатление в самом начале: в записанных курсах - "Основы языка Python. Интерактивный курс" и "ООП на Python" - формулировки домашних заданий были откровенно размытые, понять, что от тебя хотят, было реально сложно. Я даже начал писать однокурсникам и преподавателям пояснения в духе "сделал так, как понял задание". Хорошая новость: тексты многих дз с тех пор отредактировали, люди работают над качеством - это заметно.

Поддержка адекватная, реагирует быстро, желание помочь чувствуется. Рабочий календарь удобный - даты, время и темы проставлены автоматом. Обратная связь с преподавателями и наставниками нормальная: на вопросы отвечают, объясняют живыми примерами. Павел Стаценко на "Введении в Linux и облачные вычисления" - отличный лектор, помогал и офлайн через мессенджеры. На "Базах данных" очень выручил Виктор Щупаченко с MySQL. На "Python для Data Science" с теорвером и статистикой (спустя 20 лет после универа - то еще удовольствие) помогали наставники Глеб Кабанов, Павел Нагорный и преподаватель Сергей Ширкин.

И да - сайт под мобильный откровенно плохой, это бросается в глаза на фоне всего остального.

После 4 месяцев не жалею ни о деньгах, ни о времени. Гения больших данных из меня не выйдет, но понимание того, как это работает и откуда что берется - вполне реальный результат. Тем, у кого есть время и бюджет - стоит рассмотреть.

Учусь на факультете BigData, за плечами 5 курсов из 25 - включая подготовительные и факультативы. Делюсь впечатлениями без прикрас.

С организацией процесса всё довольно комфортно, особенно для тех, кто совмещает с работой по 10-12 часов в день. Пропустил вебинар - смотришь запись, вопрос завис - пишешь преподавателю или наставнику в Telegram, они отвечают. Дедлайны по ДЗ и курсовым реально дисциплинируют - для тех, кто без внешнего пинка не садится за учебу, это скорее плюс. Платформа удобная, интерфейс не вызывает вопросов. Единственное, чего не хватает - встроенной среды с тренажерами для кодинга, на некоторых конкурирующих платформах такое есть.

Домашних заданий много, и это стоит принимать в расчет: при полноценной занятости на работе времени на личную жизнь практически не остается. При этом вебинары плюс ДЗ - это лишь порог входа в тему. Реальный навык нарабатывается только самостоятельной практикой на собственных задачах. Курсы дают инструментарий и понимание предметной области - скилл придется строить самому.

Преподаватели на всех пройденных курсах были вовлеченными и отзывчивыми - и во время вебинаров, и в переписке. Дают максимум по программе, иногда даже сверх неё. А вот методическая проработка самих курсов местами подкачивает. Конкретный пример: в курсе по базам данных основной упор шел на реляционные БД (MySQL), NoSQL практически не затрагивался. Зато в следующем курсе по методам сбора данных MongoDB использовалась активно - и слушатели оказались к этому явно не готовы.

Цены у школы чуть выше среднего по рынку, но промо-предложения это в целом компенсируют.

Общее впечатление положительное, не жалею. Но с трезвым пониманием: без собственного труда из этого ничего не выйдет. Если кто-то рассчитывает заплатить, послушать вебинары и сразу стать дата-саентистом - это не сюда.

Буду краток. Начал учиться по программе Аналитика Big Data в мае 2019-го, цена около 12 тыс. в месяц. Отец четырех детей - уже через пару недель понял, что времени не остается вообще ни на что, кроме учебы и пары часов сна. Материал не разжевывается в глубину, домашка со звездочкой иногда съедает кучу времени, а связи между курсами маловато. Преподаватели разные - как и люди вообще, никого не сужу. Но обратная связь с преподавателем реально работает и помогает. Очень зашла форма взаимодействия с взаимной проверкой домашек - это прямо находка. Материал интересный и актуальный. Единственное, что раздражает: подача в курсовых видео очень быстрая, а в вебинарах наоборот - крайне медленная, поэтому вебы смотрю только в записи, иначе не выдержать. В целом - интересно, полезно, открывает горизонты. Рекомендую тем, кто готов реально пахать.

Я проходил веб разработка Python. Дает очень много. Скилы, которые вы так просто не приобретете типа celery, jenkins graphana много всего.
и самое главное - вы делаете задания, потом свой проект и получаете код ревью от топовых разработчиков.
Своих денег стоит. Приготовьтесь уделять время. Суббота уходит на домашку целиком плюс на буднях еще делать приходится.

К слову, лично знаю парня, которого после курса разработчик Python (который обычный, не веб) взяли в яндекс.

Учусь здесь с февраля 2024-го. Изначально шла на Big Data, но после двухмесячного подготовительного курса поменяла специальность - и это как раз то, что мне в школе нравится: сначала дают основы всех направлений, и уже потом выбираешь осознанно. Структура обучения понятная, всё по порядку. Преподаватели в целом хорошие, в чате помогают, техподдержка отвечает не в тот же день, но отвечает - это честно. Шла с пониманием, что легко не будет, и действительно: иногда больше двух часов в день уходит, иногда меньше. Но мне интересно, и это главное.

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.

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.

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.

Курс по Python в Otus не оправдал ожиданий. Главная проблема - в сжатые сроки запихивают слишком много тем, и лекций реально не хватает: приходится самому лезть в дополнительные источники, чтобы разобраться. Тренеры в теме шарят, это факт, но активностью не блещут - прочитать материал прочитают, а вот с живыми ответами на вопросы и реальной помощью всё довольно вяло. Видел наставников и поактивнее.

Цена - 50 тысяч за весь курс - при таком уровне поддержки кажется завышенной. Какой-то выхлоп есть, но не за полсотни же.

Курс ориентирован на тех, кто уже умеет писать код и знаком с HTML и JS - новичков не берут, сначала тест, потом ответ. Формат - вебинар плюс домашки, и времени на самостоятельную подготовку уходит очень много. Занятым разработчикам может просто не хватать часов.

Прошел на Отусе два курса - "Web разработчик Python" и "Разработчик Python". Оба понравились: преподают реально практикующие программисты, темы подобраны под настоящую рабочую разработку, а не академический вакуум. Лекции идут в формате вебинаров, домашки сдаются через GitHub, в конце - проект на собственный выбор. Честно говоря, самое ценное тут не лекции, а именно задания, работа над проектом и возможность получить обратную связь от преподавателя прямо по своему коду. Атмосфера в целом живая и дружелюбная. Из минусов - иногда бывают технические проблемы со звуком на вебинарах, но это скорее к платформе вопрос, не к школе. Еще есть email-рассылка, которую я не пробовал отключать, так что не знаю, насколько это просто.

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.

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.

Хорошо составленная программа обучения. Позволяет поверхностно пробежаться по основным аспектам языка программирования Python, эффект "края" заставляет и укрепляет интерес к возможностям языка. При выполнении завершающих заданий ощущается острая необходимость систематизировать полученные знания. Хотелось бы выразить отдельную благодарность Марии Андреевой за чуткость к студентам и самообладание на вебинарах.

Сам когда-то работал преподавателем, так что смотрю на организацию обучения, наверное, немного иначе. Программа на факультете разбита на четверти, в каждой - несколько курсов. Перед стартом нужно либо пройти вступительный тест, либо подготовительный курс по своему направлению. Формат занятий - вебинары плюс видеолекции. На вебинарах можно задавать вопросы прямо в чате, а все записи и материалы (методички, исходники, картинки) остаются в личном кабинете и доступны в любое время. Домашки проверяет преподаватель с обратной связью, следующий урок начинается с разбора предыдущего задания. Если преподаватель перегружен - есть наставники, которые закреплены за каждым курсом. Задания в целом неплохо сбалансированы: часть простая, часть с усилием, итоговый проект по курсу - это уже серьезно, там придется повозиться даже тем, кто не новичок. По цене - многие ругают GeekBrains за дороговизну, но по факту любой московский преподаватель в частном порядке возьмет за аналогичное обучение больше, и мне есть с чем сравнивать. К тому же акции тут проводятся постоянно, плюс сертификаты государственного образца - это тоже чего-то стоит. При покупке профессии или факультета открывается бесплатный доступ к кучe дополнительных курсов за пределами основной специальности, что приятно.

Начал учиться со второй четверти - прошел курсы по Linux, MySQL, Python и R. Нравится, что всё построено на практике, а не на голой теории, и преподаватели реально работают в своей области. Что-то уже знал, что-то оказалось новым - нормальный баланс. Гуглить дополнительную информацию приходится, но я считаю это нормой: без самостоятельного поиска никакое обучение не работает. Материала достаточно, подача в целом хорошая. Отдельно радует, что записи остаются доступны после прохождения - можно вернуться в любой момент. По цене - на мой взгляд немного завышена, хотелось бы подешевле, но это уже придирки.

Проходил факультет искусственного интеллекта в GeekBrains, попал буквально в один из первых потоков. Звучит красиво, но по факту многое тогда еще дорабатывалось прямо на ходу - к такому не очень-то готов морально. С одной стороны понятно, что под студента подстраивались, с другой - это выбивало из колеи. Судя по более свежим отзывам, сейчас ситуация получше. Программа объемная: иногда до 4 занятий в неделю, домашки интересные и их реально проверяют - преподы указывают на ошибки, можно что-то переделать и сдать снова. Про помощь с трудоустройством от школы ничего сказать не могу - сам нашел работу в питерской компании еще до конца учебы, прошел собеседование по вакансии. Сертификат там не требовали, зато знания устроили - и это главное.

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.

Я обучаюсь профессии Аналитика Big Data, курс длится 1.5 года, стоит 12500 руб/мес. До начала учебы об IT ничего не знал, но на Гикбрейнс мне бесплатно предоставили возможность пройти подготовительные курсы перед основным обучением. Они отлично подходят для новичков, после них чувствуешь уже себя увереннее. Основная учеба проходит в хорошем темпе, время не растягивается, постоянно используешь учебные материалы и применяешь полученные знания, нет возможности позабыть, что было вначале. Весь учебный процесс плавно связан и методическая часть подобрана хорошо.
Учебные занятия проходят в форме видео-лекций и практических вебинаров. Все вопросы по лекциям и практическим заданиям можно адресовать учителю. Но лично у меня вопросов практически не бывает, так как вся информация дана очень доступно.
Помимо выполнения домашних заданий по каждой лекции и по итогам прохождения всех материалов по каждому предмету выполняется курсовой проект. Данные курсовые работы получаются объемные, что хорошо подойдет для порфолио при устройстве на работу.
От учебы у меня только положительные впечатления, обучение проходит интересно, и я с удовольствием жду каждого нового занятия. Обучайтесь на портале geekbrains.ru. Не пожалеете! Очень большой выбор курсов, каждый найдет что-то интересное для себя. Даже если никогда не интересовались IT.

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.

Записалась на курс Web-разработчик на Python. Темп с первых занятий высокий - материал дают быстро, без особого разжевывания. Мне это понравилось, но видела, что многие однокурсники просто не успевали. Базы курс не дает, впрочем, это и не обещали - скорее подходит тем, кто уже что-то знает и хочет подтянуть уровень. Домашки реально сложные, некоторые я делала по 3-4 часа. Но в итоге скажу честно: оно того стоило. Так что если вы совсем новичок или ищете что-то полегче - этот курс вам не подойдет. Занятия содержательные, задания хорошие. Минус один - технически было не всегда стабильно, надеюсь, это поправят.

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.

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

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.

Несколько лет назад у меня начались проблемы со здоровьем и нужна была удалённая работа. Пытался учить Python и JavaScript, но как-то не везло с курсами. Совершенно случайно наткнулся на вашу площадку. Мало того что я получил огромнейший полезный опыт, но и обучение мне предоставил совершенно бесплатно, как инвалиду. Спасибо огромное преподавателям за мотивацию, интересную и доступную подачу информации и советы по трудоустройству. Благодаря вам, мне удалось быстро найти работу и заниматься тем, что действительно нравится.

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.

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.

В ноябре закончил курс Python Developer. Professional. Что сказать... было тяжело. Так я не напрягался, наверное, со времен второго высшего. Пришлось вспомнить, что такое нормально учиться - не пролистывать видео, а реально грызть. Домашние задания тут не для галочки - это полноценная часть курса, и их объем надо понимать заранее.

Но результат получил достойный. Для курсовой взял проект, который таскал в голове лет десять и никак не мог нормально оформить. Сейчас это адаптивное веб-приложение на Django - с юнит-тестами, ООП, правильным разделением логики между моделями и view. Кто в теме - поймет, что это за переход. Если хочется реального вызова и готов к тому, что будет некомфортно - курс рекомендую.

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.

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.

Сейчас заканчиваю уже второй факультет в GeekBrains - big data, до этого проходил web-разработку. Расскажу, почему вернулся.

Я трейдер фондового рынка, рабочий день расписан плотно, плюс постоянные командировки. Когда понял, что нужен анализ больших данных, вопрос "где учиться" стоял остро - времени почти нет. Перебрал несколько школ, остановился на GeekBrains в том числе из-за связи с холдингом mail.ru - это для меня был весомый сигнал. До записи созвонился с менеджерами и преподавателями, они честно объяснили, что курс даст, а что - нет. Никакого навязывания, никаких "перезвоню через час" - всё спокойно и по делу.

Преподаватели - практики, большинство работают в реальных компаниях. Формат - вебинары плюс записанные видеоуроки, что удобно, когда ты часто в разъездах. После каждого урока домашка, сдача через Git - специально, чтобы люди привыкали к командной разработке. Наставники отвечают охотно, помогают с кодом, когда что-то не получается.

По цене - зависит от факультета, некоторые программы рассчитаны на полтора года, и стоимость соответствующая. Но есть рассрочки и скидки, менеджеры по этим вопросам идут навстречу. Для меня соотношение с итоговой зарплатой IT-специалиста выглядит разумно.

Единственное, что хотелось бы улучшить - оформление методичек, визуально они немного устарели. Но на качество обучения это не влияет.

Выбирал осознанно - именно из-за сроков. Когда видишь обещания выучить Data Science за пару месяцев, становится смешно. Я начинал с абсолютного нуля, поэтому нужна была нормальная развернутая программа, а не экспресс-курс. Здесь полтора года обучения, и старт мне понравился: занятия ведут практикующие специалисты, на вопросы отвечают - а в начале их у меня было очень много. Обратная связь живая, не формальная. Единственное, с чем у меня лично были трудности - статистические исследования, но со временем разобрался. И небольшой технический минус: сайт нормально работает только с компьютера, с телефона неудобно.

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.

Учился здесь на веб-разработке на Python и в целом остался доволен. Был опыт в других местах - разница ощутимая, небо и земля, особенно в части обратной связи. Здесь отвечают четко: что не так, где ошибка, почему именно так. База дается серьезная, и даже больше, чем ожидаешь - такие вещи, как Celery, Jenkins, Grafana, просто так нигде не найдешь в программе. Домашних заданий задают много, порой все выходные уходили, да еще и в будни дописывал. Но это скорее плюс. Минусы тоже есть: бывают задержки, и пару лекций попались совсем пустые по содержанию - ощущение, что просто время заняли. Ну, бывает. В целом - одна из самых интересных школ на рынке, рекомендую.

На Отус наткнулся когда безуспешно пытался отыскать в интернетах курсы по Python не для новичков, а для тех кто уже что-то умеет. Единственным местом, где подобный курс предлагали оказался Отус. Сначала были сомнения, потому что на тот момент я о них ничего не слышал, да и потому что не очень то дешево, но почитал отзывы, прошел вступительный тест и решил попробовать. Сейчас прохожу курс (он почти закончился) и весьма доволен. На вебинарах интересно, домашки делать еще интереснее, да и радует что их не бездушный грейдер, а живой человек проверяет, с нормальными ревью и фидбеком.

В OTUS учился давно, на Python-направлении, но хочу сказать пару слов именно про их интенсивы - это немного другой формат. Суть в том, что они заточены под очень конкретную тему. Для IT-специалиста это иногда прямо спасение: появился новый инструмент или технология, надо быстро разобраться, а полноценный курс - это месяцы, деньги и куча лишнего материала в нагрузку. Интенсив решает задачу точечно: только нужное, от человека который в теме. Единственное - надо не прозевать запись, они не резиновые.

Про GB слышал давно, но никак не решался - казалось дорого. В итоге сначала прошёл два бесплатных видеокурса, убедился, что оно мне подходит, и только потом взял платную программу. С сентября 2021 учусь на аналитика Big Data, несколько курсов уже позади, так что есть что сказать.

Атмосфера доброжелательная, особенно на старте не бросают: объясняют куда смотреть, где расписание, к кому обращаться. Расписание более-менее сбалансированное - если заниматься по 1-2 часа в день, всё успеваешь, главное не запускать задания. Если времени не хватает, куратор всегда поможет сдвинуть дедлайн, это удобно. Видеозаписи и методички остаются в личном кабинете.

На каждом курсе есть наставник - это бывший студент, который сам прошёл этот курс с хорошими результатами и прошёл ещё какую-то доп. подготовку. Плюс преподаватели тоже обычно отвечают. В финале каждого промежуточного курса дают электронный сертификат - филькина грамота, конечно, но для портфолио сгодится.

Качество видеоуроков зависит от преподавателя: с кем-то материал идёт легко, с кем-то приходится много дополнительно читать и гуглить - я бы сказал, это скорее плюс, чем минус. Методички тоже неровные: на некоторых курсах они так себе, но в связке видеоурок + методичка + гугл всё в целом работает. Практики требуется реально много, под неё нужно выкраивать время в выходные - если подходить серьёзно, на хобби времени меньше.

Помимо основного обучения есть необязательные лекции экспертов - остаются в записи, никто не гонит их смотреть в прямом эфире.

Про трудоустройство: гарантии есть на бумаге, но за руку никто не отведёт. Могут предложить несколько вариантов, помогут с резюме, разберут сильные и слабые стороны. Работу лучше начинать искать примерно с середины обучения и на большую зарплату сразу не рассчитывать - опыт надо нарабатывать.

Главный минус - цена: серьёзные курсы стоят ощутимо. Но IT-образование сейчас, по-моему, уже не прихоть. Сам жалею, что не начал раньше - сейчас в 34 года догоняю упущенное и надеюсь всё-таки догнать.

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.

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.