Разработчик программных роботов

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

Системный аналитик. Basic. отличный старт для входа в профессию аналитика Я прошла курс от платформы Отус (https://otus.ru/) по системному анализу уровня Basic и хочу поделиться своими впечатлениями.С самого начала меня поразило глубокое и всестороннее освещение тем. Процесс разработки ПО, его значение в современном мире, детальное изучение ролей в Agile и Scrum командах — всё это дало мне понимание того, как устроен мир IT изнутри. Особенно хочется выделить блоки про требования и стейкхолдеров. Благодаря практикумам, я научилась выявлять и классифицировать требования, а также эффективно работать со стейкхолдерами, что невероятно важно в работе системного аналитика.Секции по моделированию, будь то BPMN, VAD, eEPC или Activity Diagram, предоставили набор инструментов для визуализации и структурирования информации. Я была приятно удивлена качеством материалов по темам проектирования интерфейсов, ООП, баз данных и API. Всё было представлено ясно, доступно и на высоком профессиональном уровне.Самым ценным для меня оказалась обратная связь от преподавателей. Все вопросы и замечания рассматривались оперативно, а комментарии и рекомендации были обширными.Курс длился 7 месяцев во время которых я cмогла структурировать все свои знания и поднять качество своей работы в организации. В целом, я безмерно благодарна организаторам курса за такой объём и качество предоставленных материалов, а также за возможность погрузиться в профессию системного аналитика с нуля и получить сразу такую структурированную и полезную информацию. Рекомендую данный курс всем, кто хочет разобраться в нюансах этой профессии и войти в мир IT с нуля.

Плюсы: детальный подход к каждой теме, обширный объем информации, обратная связь

Минусы: не заметила