Курс-тренажер по SQL для анализа данных

Обучаюсь по программе Data Science с дополнительной программой Data Engenieer. Программа длится 2 года. Плюсы: Это очень интересно и чем дальше, тем интереснее. Материал создан очень качественно, есть и тексты, и скринкасты, и вебинары. Много практики, чем дальше, тем больше и больше. По организационным вопросам на связи всегда координатор. По учебным вопросам помогает ментор, достаточно быстро, ответы грамотные, за ответами чувствуется заинтересованный в твоем продвижении учитель. Есть программа трудоустройства, помогающая как минимум не выглядеть глупо на фоне других новичков, как максимум подготовить резюме и пройти интервью. Я ещё учусь, но уже взаимодействовал с ними. Постоянно публикуются приглашения на стажировки и хакатоны, организованные специально для платформы. Минусы: Comunity как я его себе представляю практически нет. Есть администрация и преподаватели, но спроси, с кем я учусь, и есть ли неформальное общение, я не отвечу утвердительно. Формально есть общий чат в Пачке и никто не прячется иии ну как бы можно сказать, что это возможность развить свои softskill-ы, и это правильная позиция. Однако, некоторые ритуалы принадлежности от имени школы можно было бы ввести.

Хорошо, но могло быть и лучше Материалы разжёвываются в блоках, но мне что-то часто было не понятно. Часто я искал 15й камень в саду камней, то есть воспринимал задачу сложнее чем она есть, искал лишние сложности или обращал внимание на предыдущие условия. Или наоборот - стоило бы указывать «тут задачи связаны между собой».Поддержка работает отлично, но ответ в slack может прийти как через 15 минут, так и на следующий день, хотя сейчас вроде как быстрее реагируют.И все же хотелось бы, чтоб в материалах курса объяснение шло более развёрнуто.

Плюсы: Онлайн, дружелюбное общение по теме

Минусы: Формулировки заданий не всегда однозначны