Как стать дизайнером интерфейсов

Прохожу курс на Яндекс Практикум по направлению Data Science. Курс совмещает направления Анализа данных и Data Science, поэтому можно выбирать различные направления для дальнейшего развития. Кому из потока трудно дается Data Science и мат часть, планируют остановиться на специализации Аналитик данных. В целом курсом доволен, освещаются все основные области знаний в Data Science, практические инструменты. Еженедельно вебинары с наставниками, имеющие опыт в Data Science. Чтобы выдержать ритм прохождения курса, нужно укладываться в 2-х недельные спринты по каждой отдельной теме. 1 неделя обучение, 1 неделя на проект. Реально нужно 20-30 и более часов в неделю выделять на обучение. Если не получается сделать задание или есть вопросы к проекту, можно написать в чат поддержки. Наставники либо обучающиеся всегда помогут с решениями. На моей практике не было, чтобы у кого-то вопросы остались подвешенными. Несмотря на длительность и объемность даваемой информации в процессе обучения, уровень знаний будет минимальным для практического применения. К этому нудно быть готовым. Придется дополнительно самому набираться знаний за рамками курса и повышать свою экспертизу. Дело в том, что объем знаний в Data Science настолько масштабный, что его физически нельзя освоить за 8 мес на хорошем уровне. Что не понравилось. Не все темы в создании моделей обучения освещены на хорошем уровне. Приходится очень много копать самому, хотя правильнее было бы раскрыть тему так, чтобы любой обучающийся мог сделать проект на базе знаний ЯП, а не в зарослях интернета. Бывают проблемы с тренажером, может лежать часами, а ты вроде только сейчас выделил себе время, но не тут то было. Но к счастью проблема встречается не так часто. Но несмотря на это, из общения с ребятами из потока выяснилось, что некоторые тестили конкурентные платформы: гикбрэйнс, скилфактори и пр. перед тем как выбрать Яндекс. ЯП считают лучше остальных учебных центров по Data Science и по формату подачи материалов и самой организации курса. Поэтому, если вы стоите перед выбором, welcome! Могу гарантировать только одно - после курса вы будете уже другим человеком, в хорошем смысле заболеете Data Science, будете по-другому смотреть на свое будущее и вряд ли откажетесь от новой профессии)))

Классное и комфортное обучение Учусь уже как полгода на курсе "Дизайнер интерфейсов". За эти полгода я и вправду получил много интересного опыта в комфортном режиме.Для начала расскажу подробнее о плюсах:1. Информация преподносится комфортным и простым путём: бОльшая часть контента находится в учебнике, включая пояснения в видео и картинках; вебинары, о которых уведомляют в Пачке (о ней расскажу ниже). 2. Работа команды Яндекса (конкретно ментор и куратор). На любой ваш вопрос вам обязательно помогут и дадут конструктивный ответ, запишут полезные скринкасты и накидают полезных ссылок, которые могли бы вам помочь. Отдельно хочу упомянуть куратора моей когорты - Софию Клочкову. Благодаря ей ни один вопрос в нашей когорте не остался не решенным, она сохраняет дружелюбную атмосферу и уважительно относится к студентам, даже если студент не прав.3. Мобильное приложение, в котором вы можете проходить читать теорию независимо от того где вы находитесь (правда последнее время оно работает не всегда корректно, но надеюсь это вскоре пофиксят)А теперь к минусам:1. Связь ревьюеров и учебной программы (в том числе и брифов к финальным проектам). В течение моего обучения в Яндексе, не редко происходила ситуация, когда учебная программа немного менялась/корректировалась, а ревьюеры проверяли проекты по старой версии учебной программы. Соответственно это сказывалось на качестве ревью.2. Распределение нагрузки в каждом спринте. Первые несколько спринтов бОльшая часть моей когорты проходила за 1-2 недели, после чего приходилось ждать пока откроется следующий спринт ещё недели 2. А в седьмом спринте получилось наоборот: времени стало меньше, а проект в разы больше, в следствие чего большинство студентов еле-еле успевали к дедлайну, так и не доведя свои проекты до идеала. Если говорить кратко - в каких то спринтах даётся слишком много времени, но при этом меньший объем контента, а в каких то наоборот, сложная тема со сложным проектом, но при этом мало времени3. Пачка - собственное мобильное приложение Яндекса для обучения. В теории, это удобно когда весь твой образовательный процесс вынесен в отдельное приложение, но в самой пачке созданы 4 канала для одной когорты. Первое время меня это очень путало, я не понимал в какой канал писать если мне нужна помощь, где писать если я хочу просто пообщаться со студентами и тд. Сейчас я уже привык к этому, но всё же это немного ухудшило первое впечатление от платформы.

Плюсы: Удобная подача информации через учебник и вебинары, качественная помощь со стороны куратора и ментора

Минусы: Из-за корректирования программы в момент обучения может ухудшиться качество ревью, распределение нагрузки (ниже напишу подробнее)