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

Groovy Developer

30800 руб 40000 руб
Скидка 9200 руб   -23%
Вт 20:00, Пт 20:00, 4 ак. часа в нед.
4 мес
    https://otus.ru/lessons/groovy-developer
Steven Stifler
22.03.2022
   10

Полезный насыщенный курс для повышения квалификации по Spring Сразу скажу что курсом в принципе доволен. Очень сложно найти какие-то стоящие материалы в интернете для разработчиов с опытом. За это очень благодарен создателям курса. Теперь подробнее.Посещал в Otus курс "Разработчик на Spring Framework". Курс довольно сложный, интенсивный и непростой. Этим мне и нравится, это не те курсы где достаточно делать легкое поверхностное дз пару часов в неделю, а занятия идут по много часов в субботу и воскресенье подряд, и курс длится 1 месяц. Курс построен размеренно: у ребят в неделю проводится по две лекции и еще нужно затрачивать прилично времени на домашнее задание. Продолжительность курса 5 месцев. Но на самом деле если вы хотите результат, то оно только так и работает. Именно из-за графика обучения я изначально и выбрал данный курс. Понял что подход к обучению серьезный. Теперь о структуре курса. Курс построен с нуля, начинается с базовых принципов dependency injection, что может показаться довольно просто. Но главное не вводить себя в заблуждение, потом нагрузка сильно возрастает и даже тем, кто давно работает с данным фреймворком будет интересно. Курс дает довольно глубокие и обширные знания по Spring, самому это все изучать будет однозначно непросто. В целом курс соответственно подходит как для новичков так и для опытных разработчиков, пишущих на Spring. В зависмости от опыта соответственно кому-то будет проще, кому-то сложнее.Я считаю, что преподаватели проделали очень большую работу, систематизировав знания по Spring. Также на курсе предлагаются действительно отличные best practices, до которых самому будет очень непросто дойти. А те кто работал с данным фреймворком знают, как непросто найти исчерпывающую несправочную информацию по данному фреймворку. В интернете полно разных таториалов, но все они как правило довольно простые. Чтобы самому прийти к правильным подходам, нужно будет потратить не один год или попасть на проект с действительно сильным тим лидом, что бывает довольно не часто. И не факт что у него будет время вас столько обучать.Понравилось, что курс постоянно обновляется и лекции поддерживаются в up to date состоянии, так что проходя курс получаешь современную информацию, что очень важно с учетом того, как быстро все меняется в мире IT. Также понравилось, что на курсе можно писать не только используя Java, но и Kotlin, так как на своем проекте я пишу в основном на втором и мне было бы сложновато переключаться с одного языка на другой.Еще хочется выделить работу самих преподавателей, видно что они выполняют свою работу с душой. Подача материалов довольно увлекательна, за исключением может каких-то совсем сложных тем, там будет в любом случае трудновато слушать. Ну и сами преподаватели конечно тоже отличаются, но в целом все молодцы :) Также доставляет проверка домашних работ, ребята проделывают огромную работу, проверяют качественно, всегда готовы отвечать на вопросы пока вам не станет понятно. Здесь главное это ваше желание обучаться и наличие времени на это. Hard work beats talent! Еще на курсе всегда открыты к предложениям и фидбекам и все замечания стараются учитывать при своей работе.Понравилось также что можно в принципе обучаться в своем темпе, если отстали. Правда тогда исчезает смысл посещать лекции в реальном времени и теряется интерактивность. В остальном и при таком раскладе все-равно вы сможете обучаться до конца курса, ваши работы будут проверять, и преподаватели будут продолжать отвечать на вопросы. Так что польза от обучения останется на уровне.Сама платформа otus тоже удобна, есть группа курса в slack, где можно общаться с одногруппниками и получается своего рода такая активная community. Все материалы лекций доступны и по окончании курса вы их можете использовать к примеру при подготовке к собеседованиям или при ежедневной работе. Удобный сайт, где хранятся материалы, отличная поддержка администраторов курса.Про сам Otus кроме данного курса не могу много сказать, так как посещал только этот курс. Думаю много зависит от самих преподавателей. Но данный курс однозначно рекомендую тем, кто хочешь изучить огромный фреймворк Spring или углубить и систематизировать свои знания.

Плюсы: Курсы для разработчиков с опытом. Глубина и содержание курса. Подача материала. Организация процесса обучения.

Минусы: Довольно сложный курс, готовьтесь много работать. Высокий темп, лучше не расслабляться.

Источник: otzovik.com
bondaleksey
17.10.2022
   10

MLpro и MLops в Отус 2022 - полезные, дали знаний и указали путь развития С декабря 2021 по сентябрь 2022 я обучался в Отус на курсах:MLpro - "Machine Learning. Professional" (36 лекций)MLops - "Промышленный ML на больших данных" (50 лекций). Опишу свой опыт, не плюсами и минусами, а по темам.- Порог вхождения (необходимые знания) для курсов.В описании каждого курса есть требования им желательно соответсвовать.Лучше соответствовать требованиями курсов и иметь небольшой опыт работы с инструментами изучаемыми на курсе, тогда на обучение будет уходить около 3-5 часов в неделю, кроме 4 часов на 2 лекции.Если прийти с почти нулевыми знаниями, то можно лекции послушать, но на выполнение заданий будет уходить более 20 часов в неделю на самостоятельное изучение и дополнительные тренировки рассматриваемых инструментов. - Задачи для самостоятельной работы.Очень понравились задачи на обоих курсах.На курсе MLpro каждое задание, как мини проект со статичными данными по одной из тем курса (EDA + построить модели + провести небольшое сравнение между моделями).На курсе MLops все задания являются частями одного большого проекта. При решении всех этих заданий надо пройти полный цикл разработки ML проекта:- построение модели, - поступление новых данных по расписанию, - и регулярное переобучение модели, - все это с большими данными и в облаке.Иногда возникали задержки в проверке самостоятельных работ. Думаю Отус это поправит.- Общение в Отус.У меня общение проходило в Слаке, сейчас Отус развивается еще в Discord и telegram.По ходу обучения можно было писать вопросы в общий чат одногруппникам и тегать преподавателей. Преподаватели не сразу, но отвечали на вопросы.- Преподаватели.Один курс ведет несколько предподавателей.3-4 основных перподавателя, если нужна замена то иногда могут попросить преподавателей с других курсов. 1 лекцию курса MLops читал руководитель направления DS в Отус (что было очень приятно), а 14 февраля 2022 был был специальный семинар для влюбленных в NLP))).Все преподаватели, которые у меня вели имели большой опыт и высокий уровень знаний, кроме одного, который провел 2 слабых занятия, но после жалоб слушателей его заменили и предоставили дополнительные лекции в качестве компенсации.Я лично из 86 лекций, только этими 2-мя лекциями был не доволен, остальные лекции были очень полезными для меня.После каждой лекции в Отус собирают обратную связь от слушателей.- Материалы после лекций, остаются в лючном кабинете слушателя.---Код. В MLpro все лекции, в MLops большая часть лекций были с ноутбуками(ipynb) или с разбором кода, который остается доступным слушателям из личного кабинета. Оставшийся код, был одним из важных инструментов моего самообучения (разбирал его и модифицировал под себя).---Слайды и видео материалы. Пропускал некоторые лекции и смотрел их в записи, а некоторые были настолько важными, что смотрел по несколько раз.- Постоянное совершенствование Отус'а.Курсы = лекции и материалы изменяются и модифицируются. У меня знакомый проходил на поток раньше MLops, он по другому тогда назывался и там было больше scala. Сейчас в Отус появился отдельный курс Spark Developer.Отус как платформа связывающая выпускников не стоит, а развивается. В 2022 году был первый шахматный турнир на Lichess, так же проводятся дополнительные семинары по трудоустройству и выстраиванию коммуникаций между выпускниками.Итог.Кажется все супер. Подвох в том, что учиться очень тяжело (после 30), если недостаточно требуемых знаний для старта обучения, но оно того стоит (мое мнение).Для MLpro надо знать Python и математику для DataScience (линейную алгебру, теорию вероятности, статистику).Для MLops надо быть знакомым с Linux, Docker, Git, иметь опыт решения ML задач и построения веб-сервисов на python.Мне Отус:- дал базу знаний и некоторый опыт, - позволил понять мои силы, - показал мне направления дальнейшего развития.

Плюсы: Вусокий уровень преподавателей, интересные задания, материалы лекций доступны после занятий, общение в разных платформах

Минусы: проверка самостоятельных заданий хромала, высокий порог вхождения

Источник: otzovik.com