Курс-тренажер по SQL для анализа данных

Работающий курс "Аналитика данных" Работая экономистом уже много лет, решила расширить компетенции, познакомиться с современными методами работы с данными (ВУЗ был оочень давно). Сомневалась, надо ли мне оно за такие деньги.Решающим моментом выбора стало участие в 2-х дневном он-лайн Дне открытых дверей, где последовательно вкратце показали программы нескольких курсов, вживую можно было увидеть преподавателей, задать им вопросы в чат; еще момент - возможность возврата денег при отказе от учебы на любом этапе (на момент оплаты курса четко не понимала, смогу ли в текущей работе применить знания). Большим плюсом SF считаю комплексную поддержку студентов - по изучаемой программе курса, вопросы карьерной стратегии, предложения стажировок; подборки полезных ссылок на проф. каналы, ресурсы в сети. Возможно, кто-то и сам все находит, но мне в условиях ограниченного времени это помогает.В данный момент нахожусь на середине курса, отстаю от графика, бросать не собираюсь. Учеба оказалась несколько серьезнее и глубже, чем ожидала, курсовик стал целым испытанием...Мое мнение, что если у вас есть начальная подготовка (технич. образов.) и вы четко знаете, что темы курса вам нужны, применимы на практике сразу - учеба пойдет легко. Если пойдете с нуля (из гуманитариев) - то сложно, нужно будет явно больше 8 часов в неделю + делать задания сверх уроков, чтобы закрепить практику (с материалами и объяснениями конечно помогут).В целом курсом довольна, чувствую себя увереннее. Рассчитываю, что по завершению курса соединение моего профессионального опыта с новыми знаниями и навыками позволят мне выйти на новый карьерный уровень.

Плюсы: Понятная подача материала, много практических заданий, вебинары он-лайн и в записи, удобный интерфейс, всегда нахожу в Slack ответы, менторы и техподдержка на связи, полезные ссылки на дополнительные источники в сети

Минусы: Достаточно плотный график, “с нуля” в предложенном темпе большую часть тем не успеть. Иногда Иногда на самостоятельное ДЗ даются задания глубже, чем учебный материал, надо рыть самостоятельно...

Не стоит того Учусь на DataScience, осталось еще пара месяцев до окончания курса, поэтому доучусь, жалко бросать.Началось все с того, что когда курс стартовал, со мной никто не связался, организация очень плохая. Такое ощущение, что все координаторы сидят на удаленке и у них очень много дел, не связанных со студентами. Если вы не готовы проявлять собственную инициативу для связи с ними, то можете никогда не узнать об их существовании. Вообще обучение точно не для новичков, необходима подготовка компьютерная и математическая, желательно еще знать английский язык, так как основная масса документации только на английском.Все уроки в текстовом виде, есть уроки с видео. О дедлайнах никто не предупреждает. Вот есть у вас дедлайн, а вы должны сами за ним следить, почему то координаторы об этом не заботятся. Хотя на других курсах даже на телефон звонили в случае, если студент пропал. Однокурсников я своих не знаю совершенно. чат группы мертвый. Уроки идут по принципу рисования совы: все просто-просто, а потом БАЦ! проект. Часто на проект уходили недели. Очень не просто. Но я работаю попроектно. Когда курс только начался, удавалось делать проект и идти в сроки по курсу, но потом все пошло-поехало. Некоторые темы очень сложны, я не представляю, как успевают все это осваивать люди, у которых работа и семья. Возможно они просто стараются сдать проект. Но от того, что ты сдашь хоть как-то проект, твои знания не улучшаются, ну пожурят тебя за это, работу над ошибками делать уже некогда.

Плюсы: структура обучения

Минусы: нет поддержки