Network Security

Хороший курс Python QA Engineer До начала курса было пару месяцев опыта в автоматизации тестирования на Python. Искал курс, где бы обучали не только писать сами тесты, но и настроить окружение, CI, хотя бы на базовом уровне, так как на своём рабочем месте я был на тот момент единственным full-time автоматизатором, и хотелось уметь работать с инфраструктурой самостоятельно. На момент поиска, осенью 2019 года, не нашёл других курсов, которые предлагали бы всё это. Понравилось, что программа курса постоянно актуализируется. На моём потоке за пару недель до лекции даже заменили одну тему в угоду более актуальной. Много практики. Курсовая работа тоже понравилась, так как если какие-то темы не сильно хорошо понял во время лекций и ДЗ, всё равно пришлось разобрать поподробнее для курсовой. После курса сложилось понимание, как вообще устроена сфера автоматизации веб-тестирования, какие есть подходы, можно самостоятельно организовать себе хотя бы базовую инфраструктуру и писать автотесты.Из минусов отмечу, что домашних заданий было много, успеть сделать все было не очень просто. Я всё-таки справился, но не у всех студентов в потоке получилось. Но в конце курса рассказывали, что у будущих потоков систему переделали, и теперь есть базовое задание, а есть расширенные, и на зачёт достаточно сделать только базовое, а остальные по желанию. Также кажется, что недостаточно внимания уделили Docker. При развёртывании тестового приложения (у нас использовался OpenCart) он упоминался, но как основной вариант развёртывания предлагали совсем другой. Мне кажется, что если бы хотя бы базово рассказали, как можно развёртывать контейнеры в начале курса, многим было бы проще настроить тестовое приложение.В целом курс понравился, рекомендую тем, кто хочет стать автоматизатором тестирования и имеет какие-то начальные знания Python. Для подготовки будет полезно пройти бесплатный курс по автоматизации с помощью Selenium и Pytest на Stepik.

Плюсы: Актуальная программа. Курс даёт хорошее понимание сферы. Много практики. Преподаватели - опытные автоматизаторы.

Минусы: Многовато домашних заданий. Стоит поработать над порядком тем в программе.

Курс «Математика для Data Science. Базовый курс» Я, обычное, редко пишу отзывы, но почитав некоторые, все-таки решил зарегистрироваться и написать свою историю с этой компанией.Кто-то пишет в отзывах, что отводится очень мало времени на уроки, отсутствуют практические примеры на лекциях, высокая стоимость обучения. Друзья, 1.5-2 часа длительность одного занятия (а их два в неделю) и целая неделя, чтобы сделать "домашку" это разве мало? А если вам преподаватель просто будет показывать, как сделать что-то или как решать типовые задачки, не объясняя глубины вопроса и не давая теории, то даю гарантию - вы станете очередным типовым копипастером без понимания как всё работает. Или вот про высокую стоимость - ради интереса зайдите на биржу и посмотрите сколько стоят услуги репетитора по высшей математике :). Прежде чем брать курс вы должны понимать, что учеба — это в первую очередь огромный труд (который в итоге потом будет неплохо оплачиваться), а также долгий процесс и еще надо делать ДЗ :) И не забываем про о реальность бытия - дом, семью, работу, лень... А то многие думают: «Я сейчас оплачу курс, отучусь и у меня будет большая зарплата, дом и мотоцикл». Наверное рассчитывают, что знания сами закачаются в голову как программа (хотя я сам был бы не против такой технологии :) )А теперь моя небольшая история. Последние несколько лет я все чаще стал сталкиваться с задачами, которые попадают в современную область Data Science. Несколько раз пытался начать обучение в данном направлении (даже брал курсы на Coursera, но так ни одного и не закончил) и, сталкиваясь с первыми сложностями в обучении, всегда успокаивал себя, что и всё это какая-то магия и объект поклонения настоящих математиков в очках с толстыми стеклами, которые свитеры в брюки заправляют, а моя участь – всю оставшуюся профессиональную жизнь автоматизировать бизнес-процессы с помощью 1С (возможно это и неплохо, но не моё). Но, делая очередной «подход к снаряду», я понял, что пропустил первый и самый важный шаг – необходимость восстановить свой математический аппарат, который уже «давно заплесневел и мхом покрылся со времен института». Проанализировав рынок обучения, остановился на компании OTUS и курсе «Математика для Data Science. Базовый курс», т. к. привлекла сильная команда преподавателей, хорошая программа обучения и онлайн-формат.В процессе обучения ожидания подтвердились: преподаватели понятно объясняют материал, а через Slack всегда можно уточнить нюансы или попросить объяснить моменты, которые остались непонятными. Также сам формат онлайн занятий тоже оказался удобным – всегда есть записи занятий, которые можно пересмотреть в любое время.А теперь немного критики. OTUS - компания молодая, поэтому иногда, совсем редко, в лекциях встречаются небольшие технические недочеты, а некоторые преподаватели могут использовать академическую подачу материала, что не вписывается в общую концепцию компании, но кураторы OTUS тщательно отслеживают такие моменты и быстро принимают правильные управленческие решения.Но самое главное, что я получил от курса не только знания, но и возможность опять начать учиться и это очень здорово. Это ни с чем не сравнимое чувство студенческой романтики. Появилось огромное желание писать код, решать сложные задачи, изучать новые и перспективные технологии. Понимать, что сделал первый шаг, чтобы стать востребованным специалистом в одной из самых популярных областей.Закончив курс «Математика для Data Science. Базовый курс», я сразу же записался на трек по Data Science, состоящий из курсов «Machine learning» и «Нейронные сети на Python» и в настоящий момент успешно учусь уже два месяца.

Плюсы: Возможность прояснять вопросы через Slack в любое время, есть записи занятий, которые можно пересмотреть в любое время

Минусы: встречаются небольшие технические недочеты, а некоторые преподаватели могут использовать академическую подачу материала