Python для анализа данных

Курс "Администратор Linux". Понравилось лишь то, что есть структура получения новых знаний и домашние задания, где практикуешься. Минусы в том, что информация в модулях сильно устаревшая (года два как уже не актуальна информация), и по инструкциям, которые там предоставлены вы ничего не сможете установить и настроить, особенно в модулях, которые чуть дальше по обучению, во втором, третьем блоке. Если у вас нет основ сетей, нет опыта работы с командной строкой и вообще тяжело учиться новому (если ещё и с работой придётся совмещать обучение), то будет очень тяжело учиться, возможно даже, что не сможете дойти обучение до конца. Может быть что-то исправят, тогда можно будет оценить более высоко. Ну, и на помощь менторов особо не рассчитывайте, хотя есть форум, где студенты помогают друг-другу, там же есть и менторы, которые должны подсказывать, но их помощь обычно выглядит так: "Простите, что долго отвечал. Вы решили свой вопрос?" :D Пока так - зато честно.

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