Курс-тренажер по SQL для анализа данных

Не советую тратить свои нервы и время. К сожалению, менеджеры из скиллфэктори никак не идут на помощь к клиенты. оплатив курс, понял, что учиться там не собираюсь, материал подан сыро, личный кабинет выглядит не юзабельно. К слову, я не учился там вообще, просмотрел всего один материал, и то инструкция как правильно учиться… Решил вернуть деньги, связался с менеджером, как же долго она меня уговаривала остаться, вы не представляете, 10 минут уговоров, меня направили к другому специалисту, который занимается возвратом денежных средств. Вечером со мной связались, на почту пришло письмо о том что я посмотрел 12% материала! Что блин? Вы серьезно? Я не учавствовать в выполнении домашних заданий, никакие видеоролики не смотрел, я не понимаю откуда взялась такая цифра…Читаю дальше, что из 51 тыс мне могут вернуть только 15 тыс руб, 70% они возьмут себе с той суммы, с которой была произведена оплата, ссылаясь на свой договор в публичном доступе.Не долго думая решил связаться с юристом, теперь буду доводить дело до конца. Закон о защите прав потребителей вы не знаете, как я понял. Буду писать жалобу в роспотребнадзор, и возмещать моральный вред.

Плюсы: Их нет

Минусы: Менеджеры не помогают. Личный кабинет не доработан. Сырой материал

Обучение идет полным ходом, информации много, разбираться интересно )) В данный момент прохожу обучение на курсе Профессия Data Science и уже могу объективно судить о курсе.Материала много, он хорошо структурирован, это приятно и очень удобно.Интересный момент, который может сбивать с толку - с самого начала, темп обучения бешенный, то есть главы, блоки проходятся очень быстро, всё достаточно просто и понятно. Идет хорошее опережение графика обучения, но дальше, по ходу курса темп замедляется, так как материал становится сложнее, требуется больше времени на освоение и понимание. Так же лучше выделить время на чтение доп. литературы, статей. В рамках курса не всегда в полной мере раскрывают материал. Нравится большое количество практики, тестов, аттестаций и проектов. Это достаточно сильно мотивирует изучать материал и разбираться в вопросе. Так же есть проекты на Kaggle, тренировочные конечно, но для знакомства с площадкой, то, что надо.В целом, могу сказать что курс хороший, не отличный, не идеальный - хороший. Временами сильно скачет сложность материала, от легкого до сразу сложного, не во всех модулях есть плавное увеличение сложности. Так же не могу перестать обращать внимания на грамматические ошибки в материале! Это никак не мешает обучению, но как то, непрофессионально что-ли.Если цель - изучить профессию, влиться в сообщество Data Science, приобрести множество новых навыков и найти хорошую работу, это хороший курс.

Плюсы: Удобный формат обучения, хорошо структурированный материал, помощь кураторов и менторов в Slack

Минусы: Грамматические ошибки