Data Engineer

От простого к сложному понятно и доступно Онлайн образование в целом в моем случае всегда вызывает кучу вопросов в его эффективности. Мне всегда нравилось именно человеческое общение в процессе познания. В общем сомнений было много, стоит ли оно того. Я прошла более 50 различных курсов теюренингов как онлайн так и оффлайн в разных странах мира. могу сказать, что платформа сильно отличается от всего что я видела. И от подобных курсере и по построению самой модели обучения. Всё сделано с умом и ориентацией на учащихся, с различным бэкграундом. Воспитывает приверженность к графику, возможность отследить свой прогресс, всегда есть задачки и практика. А ещё есть возможность влиться в профессию. Это как менторство + основы профессии. Часто из обычного вуза люди выходят без навыков "как вообще работать?" как построен процесс, и что ожидается. В общем, рекомендую. В основной работе я управляю проектом по созданию новых технологий в нефтегазе. И это всегда работа с данными. Даже если я не стану дата саенсером в будущем, я точно уже использую навыки полученные на скилл фактори. Да, надо иногда читать доп материалы. Или поискать в интернете. Или почитать слак канал. Но ответы на частые вопросы уже есть и всегда можно спросить.

Плюсы: Удаленно, есть у кого спросить и получить внятный ответ, или найти ответ в материалах, все понятно и весело. С повторениями, реальными задачами, есть вебинары.

Минусы: Стоимость кусается. Когда я покупала курс в октябре 2020 он стоил около 136000 на два года.

Реальный классный ресурс для подготовки себя к специальности DS До того как я решил записаться на курс, я узнал мнение своего друга, который уже учился на курсе, я прочитал все отзывы, причем выбирал я среди я. практикума и skillbox, но выбор свой остановил на skillfactory и ни чуть не пожалел. Классные ментор, тьютор, отличное отзывчивое сообщество с поддержкой в slack. Оглядываясь на себя год назад, я бы никогда не поверил, что смог бы добиться таких же высот и получить такого качества знаний, опираясь просто на открытые источники. Столько проектов, столько часов видео, столько соревнований на kaggle. Особенно стоит отметить: приглашенных квалифицированных специалистов из различных передовых областей machine learning.

Плюсы: качественная мат. часть, хороший уровень подготовки по python, забота в обучении и квалифицированные специалисты

Минусы: бесплатная версия slack(сообщения из истории удаляются), доступ к курсу не остается после окончания