Data Engineer

DevOps инженер Ещё в процессе обучения, а именно на DevOps инженера. Мне 34 года из них 6 лет работал сисадмином и 4 года в техподдержке, где и продолжаю трудиться пока обучаюсь. В виду того что нормальных денег не заработать тут - решил пополнить багаж знаний, тем более есть желание развиваться. А курс это большой плюс и стимул обучаться. Что нравится так это что всё разложено по полочкам, структурировано, есть дедлайны, что подгоняет и не даёт расслабляться, конечно приходиться искать дополнительную информацию в интернете, т. к. технологии не стоят на месте. Пройдя 1/3 всего обучения могу сказать что знаний уже значительно прибавилось и появляется понимание, что и как работает, а не просто по инструкции скопировать вставить команды и всё... , понятно что даётся минимум информации - остальное надо искать самим, как и в любом обучении, но то что есть сроки сдачи работ и много практики - это радует.

Плюсы: В общем очень хорошая площадка, долго искал где проходить курсы, но выбрал Skill Factory т.к. тут самая обширная программа

Минусы: некоторые моменты неплохо бы обновить было, что бы актуальность была не более года.

Отзыв по курсу Аналитик данных от SkillFactory. Стоит выбрать Курс. У курса отличная структура. Каждый модуль начинается со вступительного видео, который погружает слушателя в тему. Затем в формате текста слушателю подробно и с примерами объясняют, как решать задачу. Море инфо за реальный срок обучения. Есть возможность смотреть доп. лекции. Некоторые преподаватели отличные, некоторые нормально. В любом случае, то что недодают в материалах курса заставляет задуматься искать, спрашивать. !!! Спрашивать можно у кураторов курса - в чате Slack (точнее у менторов-это именно кураторы. Кого курс называет куратором – кто его знает зачем нужен). ! и в этом отдельное восхищение курсу!!! Кураторы (которые менторы) оперативны, старательны; быстро дают ответы и подсказки, и очень внятно. Кто имеет базу работы со сложными формулами - просто проходит курс. Полагаю, им часов 15 в неделю хватает. Справитесь и те, кто с ноля (умеете вычитать\прибавлять и подобное в Excel), но им без Slack и кураторов, а также поиска в интернете никак. Будете тратить на понимание вопроса где-то часов 30-60 в неделю – и все доступно, нормально. То есть норм. для любого уровня. Английский знать ЖЕЛАТЕЛЬНО хорошо! если формулы дают и на русском. ТО задания по началу тоже, А потом... (((( В результате всего создается уютная атмосфера, где можно погрузиться в информационно-эмоциональное поле; при наличии времени заглядывать в доп.семинары и в соседние обсуждения... На информацию организаторы щедры. Пожелание Школе – сократить долю программирования и увеличить долю обучения по практическим аналит. инструментам, а именно не только Power BI, но и такими программами как: Tableau, Alteryx, Qlik Sense, Data Engeneering , Jupyter Notebook,– и тогда курсу вообще цены не будет