Machine Learning

Платформа для получения новых навыков Всех приветствую.Приобрел курс Специализация «Аналитик данных». Цель приобретения - получения новых навыков, которые включены в пакет данного курса, а это Google Sheets, SQL, Power BI и Python. Кроме того в курс включен статистический анализ и основы аналитики в маркетинге и продукте. Материал изложен структурировано с системой подсказок и закрепления знаний.В личном кабинете представлено полное расписание курса и график прогресса обучения.На любой вопрос связанный с изучением, сложностью в понимании программы или загвоздки при решении задачи ВСЕГДА будет отвечен компетентными практикующими менторами в прикладном комплексе Slack.Проводятся онлайн вэбинары, где менторы разжевывают информацию и отвечают на вопросы. Те, кто не смог поучаствовать, могут посмотреть в записи.Для тех кто решил ускорится в обучении применены программы перехода на более ранний поток.В ходе обучения также обеспечена поддержка куратора курса, который подскажет что сделать и поможет в сложных ситуациях в обучении, включая личные форс-мажоры.В общем подачей материала, структурой обучения и полученными знаниями полностью удовлетворен.Однако данная платформа не подойдет для тех, кто просто хочет отсидеть время и получить сертификат. На курсе необходимо учиться, разбираться в материале, развивать логику и оттачивать свои навыки.Всем, кто рассматривает и выбирает платформы для обучения новым инструментам рекомендую к рассмотрению SkillFactory.

Плюсы: Структурированная подача материала с системой закрепления знаний

Минусы: Минусы находят те, кто не хочет учиться

Много практики и интенсивная прoграмма Я учусь в "SkillFactory" на 2-х годичном курсе data scientistа уже год и могу смело подвести промежуточные итоги.Я выбрала эту онлайн-школу, т. к. здесь много заданий для тренировки практических навыков. Именно это я искала в первую очередь: теория и много практики на одном ресурсе. Однако могу с уверенностью сказать, что курс хоть и с нуля, идти туда зная только как напечатать "Hello world!" рискованно. А помимо этого еще и умела присваивать переменные :))). Сначала я не успевала сдать первую промежуточную итоговую работу, а потом и вторую. В конце концов перевелась на бездедлайновую основу, и пожалела, что не сделала этого в самом начале. Сейчас я подступилась к блоку ML, а мои одногруппники уже ходят на собеседования. Грустно :((( Итак, как действующий студент я рекомендую: совсем неподготовленным на курс идти не стоит. Особенно если вы работаете 5 дней в неделю или сидите в декрете. Если бы можно было вернуть время назад, я бы прошла основы Python на любом бесплатном ресурсе. Также очень желательно изучить Pandas, Numpy. Способы визуализации ( библиотеки Matplotlib и Seaborn) не искала, не знаю есть ли в открытом доступе.Эксперты всегда на связи, но они все равно не могут инсталлировать в уставший мозг нужные знания.P.S.: c моими интеллектуальными способностями все в порядке.

Плюсы: Много практики, помощь наставников, хорошие вебинары.

Минусы: Интенсивность программы