Математика и Machine Learning для Data Science

Выбрал курс QAP для начала работы в сфере IT. Решил сменить профиль работы и развиваться в новой и интересной для себя сфере. В период учебы некоторые темы вызывали затруднения (ООП на Python) и требовали больше времени на усвоение, однако, при должном усердии их можно освоить. Профессия потребует постоянного совершенствования и изучения новых методик и инструментов тестирования, поэтому, после обучения необходимо систематически изучать профильную литературу, доступные уроки и скринкасты, следить за развитием QA и своими навыками в этой специализации. В качестве пожелания хотелось бы увидеть на курсе более наглядные модули по ООП, примеры и специфику его использования в реальных проектах, подумать над созданием дополнительной тестовой платформы (программы, приложения) для отработки навыков в ООП. Её можно было бы использовать и на других курсах школы в рамках изучения Python. Планирую устроится работать по изученной специальности и приобрести опыт тестирования в реальных условиях.

Довольно неплохо Обучаюсь по направлению C# разработки. Нравится подача материала тем, что присутствуют видео, тесты, тренажеры, текстовый формат вместе с приложения\картинками с разъяснениями. Я думаю, если были бы только видео + дз, то я бы быстро забил от скуки, лично для меня учиться только по видео не очень. Менторы довольно быстро отвечают, тех поддержка тоже, куратор очень доброжелателен, это радует. Так же материал довольно неплохой, однако порой бывает сложно изъяснён или какие-то мелочи упускаются, их самому надо нагугливать. А так доволен)Ещё не хватает темной темы для сайта во время обучения, ибо белый напрягает глаза.

Плюсы: многогранная подача материала, хорошее реагирование куратора, тех под и менторов

Минусы: то, что модулю закрываются по истечению дедлайнов, нужно укладываться в сроки(что я не люблю). Порой материал довольно сложно описан. Платформа медленно грузится.