онлайн обучение домашние задания наставничество практики видеолекции
NPS(?): 79

Онлайн-курс Java-разработчик

94900 руб
Рассрочка: 7908 руб на 12 месяцев
9 мес
    https://brunoyam.com/online-kursy/java-s-nulya

Чему вы научитесь

Java — один из самых популярных языков программирования
ООП (Object-oriented programming) — парадигма в разработке
Java Collections  — популярный фреймворк
Паттерны проектирования — архитектурная конструкция
JavaFX — работа с визуализацией
Spring — фреймворк
SQL — язык запросов, использующийся для работы с базой данных
Jackson — стандарт обмена данных через JSON
REST, SOAP — понимание архитектуры
Unit-тестирование — один из видов тестирования
TCP/IP, HTTP, HTTPS, FTP — сетевые технологии и протоколы 
Git — облачный сервис для работы над кодом в команде
iulli
26.09.2023
   10

Отличная школа Проходила курс по тестированию. И меня полностью он удовлетворил. До этого долго выбирала между разными школами и на мой взгляд, более известные школы имеют где-то даже менее полную программу, но растянутую на больше месяцев, ровно как и с ценой. В Бруноям все адекватно и емко и по доступной цене. Информация вполне свежая, а куртатор отвечает быстро, в течение суток. Также понравились задания, над которыми надо подумать и поразбираться самостоятельно. В общем, мне курс понравился и я конкретно его я могу рекомендовать.

Плюсы: Качество материала, цена, общение с куратором, удостоверение о повышении квалификации

Минусы: Для меня их нет

Источник: otzovik.com
Марина В.
09.01.2022
   10

курс Data Science, октябрь-ноябрь 2021 школа: находится буквально напротив метро Сенная/Садовая/Спасская, добираться удобно; на автомобиле - могут быть сложности с поиском места для парковки; помещения без лишнего шика, но вполне достойно: классы чистые, тёплые, светлые; приличные туалеты; есть зона отдыха с чаем/кофе; группы до десяти человек, у нас было 9. техническое оснащение: на стол (рассадка по двое) один системник, два монитора, клавиатуры, мышки + монитор, привязанный к компьютеру преподавателя; за время обучения была пара сбоев, которые довольно быстро устранялись администрацией, на процессе обучения не сказывались. работа администрации: исключительно вежливые, приветливые, отзывчивые сотрудники (и живое общение, и чат на сайте, и телефон, и контакт); единственный минус - если сотрудники сразу не могли дать ответ/решить вопрос (в случае "нестандартных" обращений) и обещали перезвонить/передать, этого не происходило; оптимальный вариант - общение через страницу вконтакте: отвечают быстро, по сути и, опять же, вежливо. работа преподавателя (Ковалёв Святослав): человек, безусловно, отлично знающий материал, к тому же работающий по этому направлению, готовый делиться не только теоретическими знаниями, но и реальным опытом; эксклюзивные обучающие материалы к каждому занятию с полезными ссылками для более глубокого самостоятельного изучения (при желании/потребности); домашние задания трёх уровней сложности; онлайн-поддержка в течение всего времени обучения; развёрнутая обратная связь по домашнему заданию (каждому ученику по каждому заданию), разбор наиболее частых ошибок из ДЗ на занятиях; по-моему, бесконечное терпение и готовность объяснять материал "до победного". подготовка: минимум (будет тяжело, но всё же возможно): понимание чисел, графиков, функций, умение хотя бы читать на английском, страница вконтакте; желательно (мозгу придётся работать интенсивно, но до кипения не доходить): знание основ Python, представления о высшей математике (матрицы, теория вероятности, статистика...), нормальный уровень английского; чтоб можно было наслаждаться процессом обучения непосредственно Data Science, без необходимости попутно восполнять пробелы в других областях: работа с Python, свежие или не утраченные знания по высшей математике, технический английский (знание математических и IT терминов). общие впечатления: курс очень интенсивный, насыщенный; почти каждое занятие новая тема, как правило, на основе пройденных; если нет существенного багажа в области или врождённой гениальности, придётся довольно много повторять/постигать/закреплять самостоятельно, в том числе в процессе выполнения ДЗ; на момент поступления у меня были хорошо забытые знания по вышей математике, среднее знание английского, почти нулевой уровень в программировании и желание пойти работать в область IT; после первого занятия хотелось сбежать, потом стало легче; на занятии если не всё, то большая часть понятна, но когда через день-два принимаешься за домашку, приходится всё повторять заново, часто (для лучшего понимания) копаться в материалах по математике или по Python; а так как большая часть актуальной информации на английском, ещё и держать словарь открытым; наверное, курс подойдёт новичкам (типа меня) для общего понимания Data Science, существующих направлений, получения базовых знаний; людям, ищущим пути решения для конкретной задачи; людям, относительно погружённым в материал, для систематизации знаний и восполнения пробелов.

Источник: Яндекс.Отзывы