Инженер по тестированию

Достойный курс. Только приготовьтесь выделить достаточно времени для обучения. Приветствую всех!С конца прошлого года начала активно искать буткемпы либо курсы по дата-аналитике или дата-сайенс. Образование экономическое, поэтому с аналитикой так или иначе сталкивалась. В какой-то момент решила сменить направление деятельности и перейти из академической области в IT. Выбор пал на анализ данных и науку о данных. Важный аспект – аналитика мне всегда нравилась. И этим я прежде всего руководствовалась. Я чувствовала, что не хватает технической сноровки, а именно навыка программирования для анализа данных. Конечно, в просторах интернета можно найти много бесплатного материала, а также платных и бесплатных курсов. Я начала самостоятельно изучать язык программирования Python, а также интересоваться SQL, что впоследствии сильно мне помогло на курсе практикума. Поэтому не будет лишним учиться самостоятельно, используя бесплатные ресурсы. Но я поняла лично для себя, что мне необходимы: СТРУКТУРА обучения, обратная связь, возможность работать над реальными проектами, и конечно же надежный поставщик образовательных услуг. Поиски были долгими, рассматривала разные варианты, в том числе и зарубежные буткемпы. Реклама Яндекс. практикума то и дело всплывала тут и там. Я периодически заглядывала и изучала их курсы. В итоге выбор пал на Яндекс, так как это, как по мне, серьезная и уважающая себя и свою репутацию организация. Да и цена относительно европейских буткемпов весьма доступная. Раздумывала между специальностями «Аналитик данных» и «Специалист по Data Science». Последняя требует гораздо больше математики, я бы сказала даже матричной алгебры, и длиться дольше. В итоге в январе 2021 выбрала Анализ данных и подала заявку. И вуаля! Я уже студент курса «Аналитик данных». Всю основную информацию о курсе можно узнать на официальном веб-сайте практикума. А здесь я поделюсь своими впечатлениями от курса на текущий моментПрохожу курс вот уже 2.5 месяца. Позади 1-ый модуль, впереди еще два. Ух, было нелегко! Сразу хочется отметить, что график обучения ОЧЕНЬ интенсивный – скучать не придется. Курс состоит из 2-х недельных спринтов, где в первую неделю проходишь теорию в тренажере практикума, а во вторую неделю выполняешь практический проект. Проект проверяется каждый раз новым ревьюером и дорабатывается при необходимости (зачастую вам в любом случае придется минимум один раз доработать проект). Очень классно, что ревьюер подробно объясняет, что не так и дает полезные рекомендации. Между модулями каникулы 1 неделя. Но зачастую это время, чтобы просто-напросто закрыть «хвосты» и разобрать дополнительные материалы, коих просто уйма. Совмещать с работой тяжеловато с непривычки, но возможно, при хорошем тайм-менеджменте.Меня порадовала отлаженная система коммуникации на курсе. Все общение происходит в slack, в разных тематических каналах. А также есть чат для студентов в телеге. Куратор потока действительно радеет за студентов и готов всегда прийти на помощь. Также потоку студентов назначается 5-6 наставников, которые помогают и дают обратную связь. Все наставники - профессионалы высокого уровня. Вот это мне и нужно было. На все вопросы команда практикума отвечает быстро, что приятно удивило. Также в тренажере есть отдельный чат тех. поддержки, который тоже (! на удивление) довольно быстро. Мои все проблемы и трудности, по крайней мере, решались всегда быстро. И стоить еще отметить, дружелюбное и непринужденное общение как между студентами, так и между студентами и наставниками.Помимо теории в тренажере и работы над проектами, каждые две недели, то бишь каждый спринт, проводятся крутые вебинары от всех наставников, где разбирается дополнительный материал, полезные фишки, проекты и. т. д. Мне это очень нравится. Всегда можно также просмотреть в записи на яндекс-диске, к которому вам тоже дают доступ. То есть, вы все время чем-то заняты. В каждом блоке также дается дополнительный материал для самостоятельного изучения, что тоже очень полезно. Все время уходит на учебу. Сразу скажу, что заявленных 15 часов в неделю вам, с большой вероятностью, не хватит, если вы новичок в этом деле. Нужно будет больше времени тратить.В какой- то момент было тяжело, честно признаюсь. Много новой информации и дедлайны. Но важно в этот момент не опускать руки. Можно всегда обратиться к куратору, который подскажет, как можно поступить в той или иной ситуации. Также есть возможность брать академ. отпуски. Но я рада, что преодолеваю трудности и продолжаю учиться и развиваться. И сегодня я уже более уверена в своих знаниях. Python и в частности, Jupyter Notebook, в котором выполняю проекты, стали родными. Еще один приятный бонус - это спринт по карьере в конце обучения, где вас понатаскают по резюме и собеседованиям. Это очень круто.Минусы, конечно, тоже есть, куда же без них. Это, в частности, очень поверхностное освещение блока по SQL, было бы хорошо, если бы его дополнили. Иногда не совсем понятно, что от тебя конкретно требуется в задании в тренажере. И бывает так, что тренажер принимает только какую-то одну версию правильного ответа, хотя на деле есть несколько способов решения. Было бы здорово, если бы в тренажере появлялся готовый ответ после нескольких неудачных попыток сдать задачу. Благо всегда можно спросить в slack, и тебе непременно ответят и помогут. Как я понимаю, курс все время дорабатывается и улучшается. И этому способствуем в том числе и мы, студенты практикума. Нас регулярно просят оставить отзывы о наставниках и о процессе обучения в целом. Это нормальная история с точки зрения бизнеса: продукт все время дорабатывается. В целом, могу сказать, что я довольна материалом и подачей. Курс определенно несет ценность для развития области Анализа данных. В общем, рада быть частью Яндекс. Практикума, и не пожалела о своем выборе.

Плюсы: подача материала, отлаженная коммуникация, опытные наставники, дружелюбная атмосфера

Минусы: поверхностный SQL, иногда возникают проблемы с тренажером

Я получил то, что хотел В книге Бориса Акунина "Нефритовые четки" один из персонажей - бойкая английская старушка с не по годам острым умом - заявила Эрасту Фандорину, что вся ее жизнь ушла на то, чтобы убедиться в правоте банальных истин, тех самых пословиц, которым мы слышим с детства, но по-настоящему понимаем лишь позже.Ровно точно так же сложились и мои отношения с Яндекс. Практикумом. В ходе обучения (к моменту написания отзыва я прошел примерно 75% курса "Data Science") я подтвердил для себя следующие пословицы:1. Глаза боятся, а руки делают2. У страха глаза велики3. Не боги горшки обжигаютПлюсом к тому, я в очередной раз убедился в незыблемости принципа Парето 80%/20%.Теперь обо всем этом по порядку. Я занимаюсь риск-менеджментом в финансовой сфере. Эта сфера оплачивается хорошо, так что острой необходимости сменить род деятельности я не испытываю. Но, как нетрудно заметить, в последние годы наш мир стремительно меняется, и такие виды бизнеса, как ритейл, банкинг, страховой бизнес (список можно продолжать) стремительно эволюционируют в сторону IT-компаний, конкурентоспособность которых, фактически, определятся лишь количеством и качеством доступных источников информации. Не нужно быть супер-гением, чтобы заметить этот тренд, тем более, что сейчас об этом много говорится. Так что передо мною встала проблема не оказаться совсем чужим в новой реальности. Вводные были следующие: 1) неплохие когда-то математические способности, имевшиеся в школе, по после этого, увы, не реализованные 2) крайне слабое первое высшее образование в провинциальном вузе по невнятной специальности "прикладная информатика в экономике" 3) неплохие навыки абстрактного мышления, логики и работы с информацией, сформировавшиеся в силу специфики моей работы 4) врожденное любопытство.Цели были, примерно, следующие1) реанимировать, а лучше - прокачать математический аппарат2) получить понимание области Data Science в части а) основных концепций и понятийного аппарата б) базовых прикладных навыков3) определить новый вектор для профессионального развития4) расширить свое понимание современных тенденций в финансовом бизнесе за счет новой точки обзораХочу обратить внимание - я не ставил перед собой задачу стать гуру DS и по завершении курсов сразу устроиться на работу в яндекс или гугл. Если коротко, то моих целей Практикум позволяет достичь вполне. Если же курс приобретается исходя из желания сразу работать в этой сфере, то только этого курса (спойлер!) будет недостаточно. Впрочем, любого другого курса (опять спойлер!!) будет недостаточно тоже.Обучение на курсе построено таким образом, чтобы дать и закрепить основы теории и минимум необходимых знаний Python, в объеме, достаточном для того, чтобы, спотыкаясь и подсматривая периодически куски кода у одногруппников, сдать самостоятельный проект по итогам каждого двухнедельного спринта. Естественно, я описываю только своей опыт, исходя из своей схемы обучения. Я не занимался дополнительно питоном, так как знал, что не буду в ближайшее время применять навыки в повседневной работе, и, следовательно, не видел смысла вкладывать в это больше ресурсов. Параллельно с прохождением основной образовательной программы, раз в неделю, наставники практикума (состоявшиеся профессионалы ds) будут дополнительно рассказывать Вам о пройденной теме, больше углубляясь в теории и практику, предоставляя огромное количество ссылок на сторонних ресурсах (в основном, англоязычных) для желающих получше разобраться в предмете. Плюс те же наставники будут настоятельно рекомендовать дополнительно ежедневно заниматься на онлайн-тренажерах Python (их куча в сети), чтобы лучше прокачать навыки кодинга.Лично мне такая схема учебы кажется оптимальной. Причины следующие:1. Успешному профессионалу в современном мире нужно постоянно учиться. Если вы надеетесь выучить что-то и счастливо этим заниматься до старости, то опоздали на 20-30-40 лет. Особенно это актуально для DS - супер-конкурентной и быстро развивающейся сферы. 2. Ни одни курсы никогда не дадут весь скоуп навыков и знаний, необходимых для работы в какой-либо высокооплачиваемой области. Они могут стать только ядром, вокруг которого вы будете выстраивать систему софт- и хард-скиллс.3. Если бы все было так просто, то специалисты DS не получали бы столько, сколько они получают.Но, если вы будете уделять учебе на Практикуме часов 10 в неделю и еще (минимум!) столько же вкладывать в прокачивание навыков кодинга, чтение статей на профильных ресурсах (в большинстве - англоязычных), общение в профессиональной тусовке и т. д., то вполне сможете с нуля прокачаться до уровня, достаточного для трудоустройства на позицию джуна или миддла. Возвращаясь к своему опыту, хочу сказать, что больше всего я боялся того, что математика DS будет просто мне недоступна для понимания. Опасения оказались ложными. В принципе, 80% (спасибо, Парето!) или даже 90% всего мат аппарата курса вполне укладываются в рамки если не школьного, то 1-2 курса университета. При этом дополнительной плюшкой является то, что учить математику намного проще тогда, когда ты понимаешь, как эти знания используются на практике. Из абстрактного, неизвестного, окутанного аурой таинственности и элитарности понятия DS для меня стал чем-то неплохо знакомым. Конечно, я не стал крутым профи в этой области, да и не стремился к этому. Но зато теперь я понимаю, что находится "под капотом" у многих, до этого абсолютно непонятных мне вещей: рекомендательных систем, нейронных сетей, алгоритмов анализа текста, пресловутого градиентного бустинга и т. д. Полученные знания позволяют мне понять, какие процессы в моей компании можно улучшить с помощь DS и как это сделать, а также со знанием дела вести дискуссию со специалистами DS, к чему они явно не привыкли :)Собственно, что хотел, то и получилP.S. Подумываю, кстати, записаться на курс Яндекс по критическому мышлению. Очень важный, как мне кажется, скилл.P.P.S. Прикладываю фотку чека, чтобы доказать, что отзыв не фейк (требование сайта)

Плюсы: Системность подхода к обучению- необходимый минимум теории и практики в тренажере дополняется еженедельными консультациями наставников для приближения всего изученного к жизни.

Минусы: Ревьюеры кода используют стандартные формулировки при комментировании проектов - ощущение, будто разговариваешь с NPC из плохой РПГ