Python для анализа данных

Хорошая подача материала Проходила курс по Data Science. В профессию были включены разделы с нуля по математике, статистике, анализу данных, дата инженерии, базам данных. Каждый блок заканчивается работой, которую проверяет куратор и оставляет свои замечания, что можно сделать лучше, плюс пополняется портфолио. Поддержка в слаке, на вопросы достаточно оперативно отвечают в пределах одного дня. Активно работает карьерный специалист, помогает с резюме и ищет вакансии, договаривается с компаниями. Была возможность постажироваться в середине обучения и порешать реальные аналитические задачи. Понравились также регулярные вебинары, можно прийти со своими вопросами на вебинар по заданной теме, либо смотреть в записи. Я обычно смотрела в записи. В целом нравится подход, учат поэтапно и именно тому что нужно, чтобы стать успешным специалистом, а не дают уже кем-то написанный фреймворк, чтобы не понимая основ линейной алгебры лезли обучать нейросети, как в некоторых школах. Новичкам в IT будет тяжело. Сроки жесткие. Хоть и с нуля, но когда ты это уже проходил в универе и как-то хоть и по касательной задевал в работе все же легче. Дают конечно возможность перенеси дедлайн, но только 2 раза.

Плюсы: Задачи, подача материала

Минусы: ограничения по срокам обучения

Доступно и Интересно Довольна тем, как подан материал по теме "Типы данных". Вебинар в конце прекрасен. Там есть то, чего нет ни в курсе, ни в шпаргалке.Побольше бы задачек.Не понятно, надо ли принимать участие в вебинарах, на которые часто приглашают. Организаторы пишут для какого уровня этот вебинар, а этого уровня в программе нет и возникает вопрос, я прошёл указанный уровень или ещё нет?

Плюсы: Доступно, интересно, информативно

Минусы: Мало задач