DevOps 1C

Системный аналитик. Advanced. Отличный курс, чтобы улучшить свои знания На данный момент прохожу курс "Системный аналитик. Advanced".Наверное один из немногих курсов по системному анализу на рынке рассчитанный не на новичков в профессии. Искал курс именно для повышения уровня своих знаний и очень доволен полученными знаниями, так как уже удалось получить повышение на работе. Структура курса построена следующим образом:- первый месяц идут основы сбора требований и ведения процесса разработки. Если вы не первый год в профессии и успели поработать в разных компаниях, то этот раздел может показаться скучным. Единственное спасают живые вебинары и интересные домашние задания.- дальше уже начинаются интересные темы. Как правильно писать use case и use story. Проектирование БД. Анализ данных с помощью Python. Проектирование микросервисной архитектуры приложения и многое другое.- в конце предлагается написать курсовую и тут есть 2 варианта. Первый это использовать ту тему, которую предложили в начале курса преподаватели и по которой у вас были все домашние работы (по факту можно собрать все домашние работы в один документ немного доработать и получится готовая курсовая). Или придумать свою тему и описать проектирование вашей системы с нуля. Тут если время позволяет конечно интересно написать что-то свое, чтобы получить обратную связь, но из-за завала на работе я выбрал первый - "легкий" вариант.Хочется ещё добавить, что все лекции проходят онлайн и в момент лекции есть возможность задавать вопросы, что намного удобнее нежели если бы предоставляли готовые записанные лекции. Доступ к материалам остаётся навсегда, что удобно если хочется вернуться и просмотреть конкретную тему повторно.P.S. В начале курса проходишь тестирование своих текущих знаний и тебе выставляют оценку. Этот же тест проходишь в конце курса и можешь сравнить насколько лучше ты стал владеть знаниями по систему анализу.

Плюсы: Охвачены все основные темы, которые использует системный аналитик в своей работе. Получилось новые знания сразу использовать на практике в работе.

Минусы: Иногда занятия переносятся, что не всегда удобно, но не критично

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.