Надёжный старт в IT

Достойное введение в тему. Дальше - сам. В апреле 2020 записался на курс Data Science.За почти 1 год и 3 месяца курс закончил. Если бы постарался, можно было бы быстрее (год или быстрее).Курс познакомил с Python (+tensorflow) и актуальными инструментами/средами (Linux, Pycharm, VS Code, slack, Colab, Kaggle, Git + GitHub).Многое хорошо и доступно разъяснено, ментор отличный (Анна Аникина). Много материалов для самостоятельного изучения.Если понадобится, можно вернуться к проработанным материалам и актуализировать знания.На выходе не считаю себя готовым data scientist или data analyst, но база заложена + много доп. материалов дано + хорошо, что познакомился с Kaggle (при желании можно достойно прокачаться в ML и DL) + есть, где вакансии посмотреть (группа в телеграм) => если бы больше прикладывал личных усилий, получил бы больше от курса.Считаю, что деньги и время не потеряны.

Плюсы: Python, Знакомство с инструментами, Хорошее знакомство с областью

Минусы: местами теория дается одного уровня, задания - заметно сложнее

Это был мой первый опыт полноценного, не беглого обучения в формате онлайн. В целом курс (Data-driven) сформирован вполне сносно, есть замечания и шероховатости. Может быть где-то не хватает практической базы, всё-таки большинство людей кто идёт за обучением, это не студенты теоретики, а действующие специалисты, желающие поднять свой профессиональный уровень и освоить новые знания. Но больше всего конечно мне понравился ментор, не знаю, один ли я ему писал в 12 часу ночу (раньше просто физически не мог дзаниматься учёбой), но он мне старался обязательно помочь, связывался со мной по скайп и мы решали возникшие у меня вопросы. Конечно не хватает интерактивности. Может быт ьв будущем это решит ИИ, который заменит преподавателя, посмотрим. В принципе и будущий курс по machine Learning я планирую осуществить онлайн. Здесь или нет, это не важно. Но в целом такой формат мне понравился. 4 звезды для того, чтобы школа улучшала функционал.