Я буду краток. Приступил к учебе по программе Аналитика Big Data в мае 2019 года. Цена около 12 тыс. в месяц. Будучи отцом четырех детей, уже через пару недель понял, что попал... Времени кроме как на учебу и чуть-чуть поспать не остается ни на что. Материал глубоко не разжевывается. Домашка со звездочкой (стараюсь делать и эту тоже) – иногда отнимает уйму времени. Мало связанности между курсами. Преподы разные, как и люди. Никого судить не буду, все познается в сравнении. Важно, что обратная связь с преподавателем работает, и помогает в учении. Была форма взаимодействия на курсе – проверка ДЗ у коллег – ОЧЕНЬ ПОНРАВИЛАСЬ. Материал интересный, современный. Очень быстрая подача в курсовых фильмах, и крайне медленная в вебинарах – поэтому смотрю вебы только в записи.
Резюмирую!!! Интересно, полезно, нужно, открывает горизонты, дает плацдармы. Советую гиков, и советую, учиться, ибо, как гласит поговорка ученье свет, а не ученье - тьма.

Достоинства:
1. Удобное обучение 2) Адекватные учителя и менеджеры 3) Все по делу
Недостатки:
Методички можно немного по стильнее сделать
Хочу написать отзыв о GeekBrains. Писать буду от своего имени и рассказывать о своем обучении.

Сейчас уже учусь на втором факультете – это big data (первый был web – разработка). А теперь по порядку:



- Я сам являюсь трейдером фондового рынка, и анализ больших данных мне просто необходим. Часто бываю к командировках, и рабочий день расписан буквально по минутам. Резонно встал вопрос: где учиться тому, кто постоянно работает и в разъездах. Просмотрел много компаний в интернете, и мой выбор мой на гикбрейнс. Подкупило в первую очередь то, что они от холдинга mail.ru (это сильное имя). Созвонился с менеджерами и с преподователями курса, они подробно мне обьяснили, что после курса я смогу, а что нет. НИКТО МНЕ НИЧЕГО НЕ НАВЯЗЫВАЛ И НЕ ГОВОРИЛ: ПЕРЕЗВОНЮ ВАМ ЧЕРЕЗ ЧАС, ЧЕРЕЗ НЕДЕЛЮ, все было очень культурно и тактично.

- Теперь о процессе обучения. Все преподователи - реальные практики, половина работает в крупных компаниях и преподает в гикбрейнс. Учеба происходит онлайн в форматах вебинаров и видеоуроков. После уроков всегда дается домашка, всегда знания закрепляются практически, есть наставники, со всеми можно переписываться и все помогают. Причем делают это очень охотно, всегда рады помочь написать код, если не получается. Сдача домашек проходит на GIT. Туда специально всех перевели, чтобы люди свои навыки командной разработки оттачивали.

- Вопрос оплаты. На разных факультетах он разный, некоторые цены конечно могут показаться большими, но если разобраться, то это того стоит, т. к. процесс обучения длительный, некоторые программы рассчитаны на 1,5 года, а зарплата специалистов IT сейчас одна из самых высоких в стране. И кстати, по оплате даются скидки и рассрочки, и по многим вопросам менеджеры идут навстречу.


- По поводу тех людей, которые много левого говорят о гикбрейнсе, что типо дорого и не учат. Ребята, я всегда на это говорю, кто хочет учиться - выучиться, а кто ищет себе оправдания - всегда будут искать свои неудачам. Мне лично все нравится.

Достоинства:
Big Data Data Science Отсутствие курсов по 1С. Надо отделять мух от котлет.
Недостатки:
Перенос общения на учебные темы с платформы гикбрейнс в мессенджеры доступные далеко не всем.
Учусь с прошлого года на факультете ИИ. Да, у них есть факультет ИИ. Я не берусь судить и оценивать всякие примитивные направления типа ява разработки, андроед разработки, разработки под айфоны или геймдева, которые так же представлены в гикбрейнс, потому что, нууу это те сферы «знаний», где сложно сделать что-то не так. Я хочу оставить отзыв о факультете Искусственного интеллекта. Вот он ЯЗЬ! Я много лет в качестве хобби интересуюсь нейронными сетями, генетическими алгоритмами, неявным программированием, а также разработкой хоть и примитивных, сделанных на коленке, но всё же систем анализа данных из графических источников и систем принятия решений на основе этих данных.

И вот я пару лет назад принял для себя решение что хочу легализовать свои знания, заполнить недостающие пробелы, узнать что-то новое, получить новый сертификатик. Как же сильно я был удивлен, когда выяснил что в нашей стране, какой-нибудь программист 1С или дизайнер, легко может что-нибудь изучать, повышать свою квалификацию, получать знания, все готовы наперебой его учить. А разработчики ИИ? Как быть разработчикам ИИ? Одним самообучением сыт не будешь, но увы, в то время ситуация обстояла именно так. В Мордоре не было ни одного нормального учебного заведения, которое было бы в состоянии закрыть потребности знаний высококвалифицированных специалистов, тем более по удаленке. Всяких IT разнорабочих - пожалуйста, 1сники, веб дизайнеры, дизайнеры, всякие специалисты техподдержки, программистики для всяких телефончиков и под мастдай. А такие области как data science, big data и прочий шик - увы, все на самообучении или за бугром.

Когда же я наконец-то узнал, что в гикбрейнс открылся факультет ИИ, я тут же побежал изучать программу, чему учат, в какой форме. И таки я понял, что сбылась моя мечта. Даже в наши дни, на всевозможных радиофаках и IT факультетах с очным обучением в именитых вузах нашей необъятной страны. В программах 5-6 летнего обучения, нету и трети того, что за чуть больее полутора лет обещают рассказать в гикбрейнс. Среднестатистический, только что окончивший ВУЗ радиофакер - несет в себе набор бесполезных морально устаревших знаний и прочих доктрин и деклараций, вкладываемых ему в голову людьми, которые потеряли способность к обучению еще лет ну 40 назад, наверное. А если он знает что-то больше - надо сказать спасибо самообучению и университетам типа гикбрейнса.

Первый же курс "Операционные системы" нам читал преподаватель ранее работавший в сфере ВПК, по которому реально было видно, что он разбирается в теме и его знания актуальны. Казалось бы, что в 30 лет тебе могут рассказать нового об операционных системах? А вот, оказывается могут. Хоть операционные системы не такая уж интересная тема для датасайнтиста, подана она была в наилучшем виде и рассказана настолько увлекательно, с вовлечением аудитории, что я даже и не знал, что так вообще возможно.

Второй курс был по основам python, да, слегка огорчило поначалу что вроде бы факультет ИИ, а начинается освоение программы факультета буквально с основ программирования, но такова жизнь. Да и как оказалось уже на 4м занятии пошла новая информация, которую уже могли знать только программисты всю жизнь работавшие на питоне, так что всё было интересно. И да! Преподаватель снова из сферы военных разработок, что по моему мнению несомненный плюс. Ибо туда стараются изначально брать более-менее квалифицированных людей.

Сразу с третьего курса началось изучение нейронных сетей. Преподаватель – датасайнтист с богатым опытом в самых разных областях этой сферы. Окончанием курса является работающая нейронная сеть, разработанная учеником в процессе обучения. На третьем месяце, с ровного места, учеников уже обучают практическим применениям полученных знаний в сфере машинного обучения.

И это всё - только первая четверть которая у нас еще не кончилась, а их шесть. Плюс обучение доступное вне четверти, плюс факультативы. Я бы с легкостью в своё время поменял пару своих первых высших образований на эту полуторагодичную программу и узнал бы после неё намного больше и намного быстрее.

Самое главное – соблюден принцип что учеников учат люди – имеющие прямое отношение к преподаваемым ими предметам и достигшем в своих сферах определенных высот. То есть преподаванием занимаются люди, которые в преподаваемой сфере априори умнее и опытнее чем те, кого они учат. Этим может похвастаться даже не каждый государственный вуз. Любой, кто занимается самообразованием и пытается освоить новые области знаний со мной согласится.

Домашка же сдается в личном кабинете. Никуда не надо ничего отправлять. Нет ситуаций в стиле "Скидывайте мне на почту я проверю", отправляешь дз и всё, про тебя забыли. В личном кабинете сдается задание, или ссылка на его реализацию на гитхаб. Преподаватель дает разъяснения и комментарии. Всё круто. Каждое задание проверяется и по нему дается фидбэк. Единственное что было тяжело - это когда нужно было делать 2 домашки в неделю. При плотном рабочем графике даже 1 вечер на дз освободить не всегда получается, а тут было 2 занятия и 2 домашки, а это уже 4 вечера, но это издержки, которые можно пережить.
Отдельным пунктом стоит отметить цену. Она сильно порадовала. У меня обучение вышло в 12.5 тысяч в месяц, тогда как то же МБА всего 3-4 года назад мне стоило 25 тысяч в месяц, длилось больше двух лет и принесло значительно меньше пользы, да еще и обучение было очным. Тут же, со мной связались сразу в день, когда я оставил заявку. Т. к. на оплату всего обучения разом у меня было недостаточно свободных денег, а платить помесячно нельзя, мне предложили рассрочку. С рассрочкой со мной на следующий день связался альфабанк и в тот же день я подписал договор. Теперь плачу ту же сумму, теми же 12.5 тысячами в месяц, только в банк. Собственно, с оплатой всё. Быстро, качественно, без проблем и по приемлемой цене.

Единственное что смущает – это то, что всё общение преподаватели и кураторы пытаются вынести в телеграм. Многие расценят это как большой плюс, но у меня NDA и по договору не положено пользоваться всевозможными вичатами, вацапами, телегами, как минимум меня за это не похвалят. А как результат, всё условное комьюнити моей группы из 50 человек сидит во внешнем чате, а я лишь изредка обмениваюсь различными уточнениями с преподавателями по полностью устраивающей меня, но пустующей как после ядерного апокалипсиса внутренней системе связи гикбрейнс. Но это тоже больше издержка связанная со спецификой работы.

А в остальном добавить больше нечего. Если люди смогли так организовать процесс обучения основанный на самом острие последних достижений в сфере разработки ИИ и технологий в целом, со всеми остальными направлениями обучения у них должно всё обстоять еще лучше. Если я когда-нибудь решу выучиться на, о господи простите меня за эти слова, "программиста iOS" я сразу пойду в гикбрейнс, если тут такой шикарный факультет ИИ, значит и примитивные области знаний тут преподаются тоже на высоте. Я даже друга на факультет ИИ вместе притащил учиться в одной группе. А чо интересно же.

Начал обучаться пока еще началась вторая четверть прошел курс по линуксу, mySQL, питону, R. Что нравится курсы основаны на практической части. Преподаватели работают в этой области. Что то было известно, что то оказалось новое. Конечно приходится и гуглить доп информацию, но без этого никакого обучения не получится. В целом количество материала и его подача весьма, хорошая. Большой плюс что материалы обучения остаются доступны и при желании можно всегда просмотреть в записи. Оплата конечно завышена могло быть и ниже, но это уже придираюсь.
скриншоты
https://ibb.co/vVxzMkd
https://ibb.co/gDHnRnz

По процессу обучения: Весь курс обучения на факультете делится на четверти (учебный процесс - https://cloud.mail.ru/public/22Nq/2vpPQuK72 ). До начала 1 четверти необходимо написать тест или пройти подготовительный курс для конкретного факультета.В каждой четверти несколько курсов. Обучение проходит в формате вебинары + видеотерия. На вебинарах можно задавать вопросы и взаимодействовать с преподавателем в групповом чате. Материалы по всем занятиям доступны в личном кабинете, и к ним можно вернуться в любое время, чтобы пересмотреть непонятные моменты. Также к занятиям приложены методички, исходники, картинки и другие необходимые материалы. Все файлы можно скачать себе на компьютер. После каждого урока есть домашнее задание, которое проверяет преподаватель и дает обратную связь и пояснения. Следующее занятие начинается с разбора предыдущего домашнего задания. Дополнительно можно обратиться к наставникам, которые выделяются на каждый курс. Программа курса и ее содержание доступна заранее. Для каждого факультета есть свое комьюнити в телеграме, в котором всегда можно обсудить что-либо с одногруппниками, задать вопросы наставникам или преподавателю. Gui курса - https://cloud.mail.ru/public/22Nq/2vpPQuK72 .

О преподавателях: Все преподаватели, с которыми приходилось работать, оставили хорошие впечатления. Доступная (даже для новичков в IT) и понятная подача материала. Оперативная обратная связь (в случае, если преподаватель перегружен на курсе есть несколько наставников).

О домашних заданиях: Оригинальные и интересные домашние задания. Есть задания со звездочкой необязательные для прохождения курса. Многие задания показались простыми, а с какими-то пришлось повозится — в целом задания неплохо сбалансированы. Рассчитаны задания на новичков в конкретной сфере. На каждом курсе необходимо сделать итоговый проект, и вот с ним приходится действительно повозится и не только новичкам. По сути если вы не новичок и задания кажутся относительно простыми можно сразу с начала курса начинать делать курсовой проект, потому что верхняя граница его функционала не ограничена.

О цене: Многие жалуются на высокий ценник в GeekBrains, однако я так не считаю. Во-первых любой преподаватель в Москве (а многие преподаватели GB из Москвы) в индивидуальном порядке работы будет брать за подобные занятия больше денег (я сам работал преподавателем и мне есть с чем сравнивать), а во-вторых в GB постоянно(!) проводятся акции с очень хорошими скидками, ну и в-третьих вы получаете сертификаты государственного образца, что тоже денег стоит. Также можно отметить, что при приобретении профессии или факультета открывается бесплатный доступ к многим интересным курсам(https://cloud.mail.ru/public/41LV/4wCfpykng – курсы отмеченные короной бесплатны для обучающихся на факультете GeekUniversity) не входящим в вашу специальность или факультет.