онлайн обучение стажировка студенческий чат практики трудоустройство наставничество домашние задания
NPS(?): 90

Автоматизация тестирования OpenStack

4 ак. часа в нед.
    https://otus.ru/lessons/test-automation-openstack
DizZa
18.03.2022
   8

Одна из немногих компаний на рынке с живыми лекциями и обучением приближенным к реальным условиям Обучался в Отусе на 2х курсах, на DevOps практики и инструменты и Python Developer Basic. DevOps вообще у Отуса легендарный курс, наверное если не лучший в РФ, то точно один из лучших. Рассматриваются современные инструменты, рассматриваются достаточно глубоко для того что бы можно было ими начать пользоваться, причем в релевантных кейсах, а не просто так, что бы было. Все домашки делаются в нормальных "боевых" средах, раньше был GCP, а сейчас Яндекс клауд (что кстати минус), никаких тренажеров, как в яндекс практикуме, никаких стерильных сред - только собственные виртулки, IDE и хардкор. Python Developer Basic менее законченный курс, к концу выглядит скомканным из за желания охватить необъятное, но наличие живых лекций и менторства, позволяют получить в общем то то, за чем каждый пришел. Мне Python нужен был для DevOps собственно я его и получил, лекции же по фронтам мне были и не нужны и не интересны. Думаю было бы верным решением подробить курс на чистый Python, на веб и прочее такое, что бы не смешивать разные направления. Но основной преподаватель Сурен Хоренян просто машина, не было ни одного вопроса который бы его озадачил, шпарит без подготовки и все из головы почти без заготовок.+Самый главный плюс живые лекции, все 100%, без записи, интерактивно, с разбором вопросов, этого сейчас у больших компаний вообще не стало. Второй плюс, это система менторства, за тобой закрепляется преподаватель с которым ты можешь разбирать какие то вопросы, причем не просто в чате, на индивидуальных встречах. Такого вообще нигде нет. Третий плюс, это адекватные преподаватели, а не вчерашние такие же студенты, которые дальше лекционного материала ничего не могут. Тут с этим проблем нет. Ну еще одни плюс, как DevOps так и Python изучаются в боевых условиях. Т. е. разрабатываешь ты в IDE, тераформишь в консоле, а не вставляешь какие то ответы в какие то тренажеры и окна проверок. Одна только подготовка собственной среды для домашних работ дает опыта больше, чем некоторые "экспресс курсы". -Хоть курсы и длительные, больше полугода. Но всю информацию по теме на них дать не получается, потому к концам курсов темы становятся компактнее, а материал более скомканный. Если в DevOps больше всего страдает кубер, и он есть в Отусе отдельным курсом, а его реально надо отдельным курсом проходить. То вот в Python отдельного курса по самому языку без веб его части, без дата сайнса нет. А как показали опросы, мы там в массе свой были именно девопсами, админами, саппортами, теми кто хотел использовать язык для автоматизации и как вспомогательный инструмент, а не чисто им заниматься. Очень нужен такой вот курс. А все остальное в отдельные курсы.

Плюсы: Живые лекции, менторство, обучение не в тренажерах а реальных боевых инструментах (консоль, IDE и т.д.)

Минусы: Попытки запихнуть необъятное в рамки курсов

Источник: otzovik.com
vrusakevich
05.05.2020
   8

Курс показался полезным для меня Курс интересный, много практики. Хотя по ощущениям многовато домашних заданий, не успеваешь сконцентрироваться, тщательней обдумать выполнение заданий и заодно осмыслить теорию, почитать что-то сверх материала. Может быть имело бы смысл их уменьшить штук до 13-15. По мне идеально одно задание на неделю в среднем. Полезно, что проходили темы не на прямую связанные с машинным обучением, например - pipeline, парсинг. Нравится подача материала Дмитрием Сергеевым тем, что темы начинает объяснять с простого на пальцах, постепенно увеличивая сложность. Также очень хорошо, что Дмитрий Музалевский даёт обратную связь при проверке дз, подсказывает где можно что-то еще улучшить в будущем, задает направление. Ну либо подчеркивает, что сделано отлично)Может быть ещё бы добавил при прохождении каких-либо алгоритмов на занятиях объяснение где в каких моделях стоит на какие параметры обращать больше внимания, а на какие нет в конкретных часто используемых библиотеках. Что требует настройки, а что нет. Понятно, что в документации всё есть, но она не всегда понятна обычному не опытному человеку. Потому как в итоге работать придется с этими библиотеками, поэтому подробности не помешали бы.Было бы круто сделать интергацию резюме с hh или каким-нибудь моим кругом, поскольку очень не охото копи-пастить оттуда резюме, и при внесении изменений в hh, оно бы поменялось и у вас.Ну и надеюсь, что ваш сервис поможет найти работу связанную с машинным обучением)

Плюсы: Много практики, минимум теории. Изучили полезные темы по парсингу сайтов и pipeline.

Минусы: Присутствуют темы, которые не очень зашли, например - Vowpal Wabbit. Без базовых знаний машинного обучения будет сложно. Многовато домашних заданий. В некоторых темах очень быстро пробегаются по коду, что не позволяет разобраться в нем.

Источник: otzovik.com