Математика и Machine Learning для Data Science

Курсы для тех кому нужна бумажка (сертификат). Все "обучение" построено на принципе: вот мы накидали текст (местами очень сырой), есть несколько видео на простейшие действия. Почти все домашние задания на самопроверку, доп. материалы тоже ищите самостоятельно, есть вопросы или что-то непонятно - объяснят сокурсники, а тут вас "жизни" учат, чтобы потом на работе было проще... Я уже и не говорю про откровенное враньё во всех рекламных материалах, что для обучения достаточно знания базового английского или частое повторение косяков типа "мы тут написали 2, но имеется ввиду 4". Кроме того мне пришлось прибегнуть к заморозке обучения, тк после обновления учебной платформы проходить обучение стало просто невозможно (и это компания, которая специализируется в сфере айти). Если все же выберете здесь обучение, готовьтесь сразу к тому, что если вам реально нужны знания и результат, то придется смотреть ролики на Ютубе, изучать материал из других источников, учить английский (если его нет), искать практикумы на других платформах.

Очень долго выбирала где обучаться прежде чем выбрать SkillFactory. Устроила цена курса, продолжительность обучение (у меня год, начала в декабре 2020) и порадовало общение с менеджером. Достоинства: 1. Платформа достаточно дружелюбная к пользователю, информация структурирована по разделам и подразделам. Сначала идёт теория в виде текста, иногда в виде роликов, далее сразу следуют практические задачки. 2. Все лекции сразу доступны в записи и не нужно ждать, отменять запланированные дела, чтобы в определённое время посмотреть, смотри когда хочешь. Так же лекции ведутся онлайн и если что-то не понятно, можно посетить и задать все вопросы. 3. Есть чаты в мессенджере Slack где можно в любое время задавать любые вопросы по теории, если не получается решить задачу или возникли иные проблемы, обязательно помогут. 4. Есть чаты в Telegram, где периодически выкладываются вакансии, стажировки, обсуждаются все подводные камни при устройстве на работу, на собеседовании, на фрилансе, как начать и с чего. 5. Проекты по окончанию определённого блока выполняются (заливаются) на GitHub, а в дальнейшем проходят на Kaggle, одной из главных онлайн-сообществ для Data Scientistов, где проводятся соревнования разной сложности и потом это включается в твое портфолио. 6. Так же, что не мало важно достойная поддержка менторов, тьюторов и тех. поддержки. Недостатки: 1. У SkillFactory нет лицензии на право выдачи дипломов гос. образца, но они работают над этим, может скоро что-то измениться. 2. Надо быть готовым к тому, что придётся очень много изучать информацию из дополнительных источников и иногда на английском языке. 3. Лично мне не всегда хватает информации, которую дают в самом курсе, часто приходиться гуглить и искать решения на форумах.