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.

Обучение проходил в данном заведении с 2019 года по 2021 год.
Факультет искусственного интеллекта.
Обучение растянуто.
Математика очень слабая, даже на первый курс не тянет.
Тоже самое статистика.
Все, что относится к ML на 3 с небольшим.
Техподдержка отвечает на запрос через несколько дней.
Помощь в трудоустройстве - обман.
Реально ничем не помогают, деньги не возвращают.

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

Учусь на факультете ИИ уже больше года, и хочу сказать именно про него - не про Java, Android или геймдев, это всё не мой профиль.

Я много лет занимался нейронными сетями, генетическими алгоритмами, системами анализа данных из графических источников - в качестве хобби. В какой-то момент захотел систематизировать знания, закрыть пробелы, получить что-то официальное. И тут обнаружилась неприятная вещь: для 1С-ников, веб-дизайнеров, мобильных разработчиков - курсов завались, наперебой предлагают. А для тех, кто хочет серьезно заниматься data science или big data - почти ничего, либо самообучение, либо за границей. Нормального удаленного обучения по этим направлениям в стране просто не было.

Когда открылся факультет ИИ - сразу полез смотреть программу. И реально удивился: за полтора года они дают больше актуального материала, чем дают радиофаки и IT-факультеты нормальных вузов за 5-6 лет. Это не преувеличение - просто в вузах программы читают люди, которые сами перестали учиться лет 40 назад.

Первый курс - операционные системы - вел преподаватель с опытом в оборонной сфере. Казалось бы, в 30 лет что нового узнаешь про ОС? Оказывается, можно. Подано было живо, с вовлечением, я реально не ожидал такого от темы, которая мне никогда особо не нравилась.

Второй курс - основы Python. Поначалу слегка удивило: факультет ИИ, а начинаем с азов. Но уже к 4-му занятию пошел материал, который знают только те, кто всю жизнь на Python и работает. Преподаватель - снова из военных разработок, что по мне однозначный плюс: туда изначально берут людей квалифицированных.

С третьего курса сразу нейронные сети. Преподаватель - датасайнтист с реальным разносторонним опытом. К концу курса ученик делает рабочую нейросеть самостоятельно. На третьем месяце уже идет практика машинного обучения - не теория, а применение.

Единственное, что раздражает - часть учебного общения уходит из платформы в мессенджеры, которые доступны далеко не всем. Это реальный минус, особенно если у тебя ограничения по приложениям.

Но в целом - это именно то, чего не хватало. Наконец-то.

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.

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.

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.

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.

Записался недавно на факультет по Анализу данных. Прошел уже 2 курса, пока все нравится.
Уровень и доброжелательность преподавателей восхищает, пока прошел 2 курса по Linux (спасибо Павлу Стаценко) и SQL (репсект Виктору Щупоченко) - все подробно рассказывается, разбирается, отвечают на любые вопросы. Я с нуля учу - мне все нравится, материал постепенно к концу каждого курса усложняется. Преподаватель активен и после вебинара, в группе в ТГ отвечает на вопросы.
Почти после каждого урока можно дать обратную связь и что интересно, видно сразу что прислушиваются и меняются.
Во время учебы - также дают бонусные факультативы, например по языку R. Просили - сделали. Пока без домашки, в режиме лекций-вебинаров и отдельным чатом для обсуждений - но то что онлайн меняются и прислушиваются, добавляют новые курсы бесплатно - это же здорово.
Оплачиваю, кстати, помесячно! И да немного неприятный момент, что везде пишется рассрочка и так далее - а по факту - это кредит. Т. е. заявка в банк, ее рассматривают и дают Вам кредит.
НО! Никаких процентов и переплат, все как сказано на сайте, все как говорит менеджер - все как договаривались, все переплаты и проценты за счет Geekbrains.
Цена конечно и кусается - но сейчас раз в 2 месяца проводят GeekChange, где Вам подробно все расскажут и покажут по различным специальностям, так еще в конце и скидку дадут.
Менеджер, после продажи Вам курса, не самоустраняется - а и дальше Вас ведет и готов отвечать на все Ваши вопросы.
Я если честно хочу еще факультет взять, т.к. много интересных программ и специальностей в наличие есть - останавливает только отсутсвие времени, так как если хотите прогресса, то тратить время на учебу и домашку все-таки надо)

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

В свое время получил новую работу! спасибо, Geekbrains Прошел обучение в онлайн-университете Geekbrains на факультете Искусственного интеллекта. Звучит довольно круто, да? По факту сразу хочу отметить, что многое еще дорабатывается. С одной стороны это круто, что в процессе меняется начинка, подстраиваясь под студента, с другой стороны, к этому оказываешься не готов. Но я проходил обучение буквально с одним из первых потоков, так что судя уже по новым отзывам, сейчас ситуация изменилась. Сама программа обширная, проходит до 4 занятий в неделю иногда. Так не всегда, но бывают такие загрузы. Домашняя работа интересная и ее проверяют преподы, отмечают все ошибки, можно даже переделывать что-то в процессе. Про трудоустройство от гик брейнс ничего сказать не могу, потому что сам буквально под конец учебы устроился в питерскую компанию сам. Прошел собес по вакансии. Сертификат не требовали, а вот знания мои их вполне устроили.

Свернуть
Достоинства: Много практики и интересных заданий
Недостатки: Нет