Профессия IT-рекрутер

DevOps инженер Ещё в процессе обучения, а именно на DevOps инженера. Мне 34 года из них 6 лет работал сисадмином и 4 года в техподдержке, где и продолжаю трудиться пока обучаюсь. В виду того что нормальных денег не заработать тут - решил пополнить багаж знаний, тем более есть желание развиваться. А курс это большой плюс и стимул обучаться. Что нравится так это что всё разложено по полочкам, структурировано, есть дедлайны, что подгоняет и не даёт расслабляться, конечно приходиться искать дополнительную информацию в интернете, т. к. технологии не стоят на месте. Пройдя 1/3 всего обучения могу сказать что знаний уже значительно прибавилось и появляется понимание, что и как работает, а не просто по инструкции скопировать вставить команды и всё... , понятно что даётся минимум информации - остальное надо искать самим, как и в любом обучении, но то что есть сроки сдачи работ и много практики - это радует.

Плюсы: В общем очень хорошая площадка, долго искал где проходить курсы, но выбрал Skill Factory т.к. тут самая обширная программа

Минусы: некоторые моменты неплохо бы обновить было, что бы актуальность была не более года.

Много практики и интенсивная прoграмма Я учусь в "SkillFactory" на 2-х годичном курсе data scientistа уже год и могу смело подвести промежуточные итоги.Я выбрала эту онлайн-школу, т. к. здесь много заданий для тренировки практических навыков. Именно это я искала в первую очередь: теория и много практики на одном ресурсе. Однако могу с уверенностью сказать, что курс хоть и с нуля, идти туда зная только как напечатать "Hello world!" рискованно. А помимо этого еще и умела присваивать переменные :))). Сначала я не успевала сдать первую промежуточную итоговую работу, а потом и вторую. В конце концов перевелась на бездедлайновую основу, и пожалела, что не сделала этого в самом начале. Сейчас я подступилась к блоку ML, а мои одногруппники уже ходят на собеседования. Грустно :((( Итак, как действующий студент я рекомендую: совсем неподготовленным на курс идти не стоит. Особенно если вы работаете 5 дней в неделю или сидите в декрете. Если бы можно было вернуть время назад, я бы прошла основы Python на любом бесплатном ресурсе. Также очень желательно изучить Pandas, Numpy. Способы визуализации ( библиотеки Matplotlib и Seaborn) не искала, не знаю есть ли в открытом доступе.Эксперты всегда на связи, но они все равно не могут инсталлировать в уставший мозг нужные знания.P.S.: c моими интеллектуальными способностями все в порядке.

Плюсы: Много практики, помощь наставников, хорошие вебинары.

Минусы: Интенсивность программы