SRE практики и инструменты

Очень плохая организация образовательного процесса Курс Java QA-engineer1. Менеджеры курса игнорируют отзывы и сообщения от Вас. Если вопрос сложный и/или неприятный, Вам не ответят ничего. 2. Часто просят отзыв о конкретных занятиях и о курсе в целом; замечания, указанные в отзывах, не обрабатываются. Минусы занятий повторяются на следующем занятии. 3. Огромная часть указанных тем не проходится на вебинарах. Если в теме заявлено "Dependency Injection. Google Guice, PicoContainer, Spring", то на вебинаре вам расскажут только о Spring.4. Указанные в плане темы могут не проходится вообще, но при этом вам будет выставлено домашнее задание. Все просьбы провести полноценное занятие будут игнорироваться.5. Для данного курса было нормой, что лектор приходит на занятие неподготовленный: был случай, когда преподаватель забыл тему занятия.6. Треть занятия могла уйти на дебаг кода. Препод молча дебажит свой код, а 10 человек его ждут. В итоге код так и не запустится, но время занятия уже закончится.7. После этого вам пообещают, что ответят на все вопросы, но на них не ответят. 8. Может быть такое, что преподаватель выйдет из занятия без предупреждения. Вся группа будет ждать его возвращения. Он появится только на следующий день, чтобы извиниться за свой нестабильный интернет. На следующем вебинаре ситуация повторится. 9. Вы заплатите за это 60 000 рублей.

Плюсы: Подходит для джунов, если дают большую скидку

Минусы: Постоянный перенос занятий,менеджеры и преподаватели игнорируют вопросы, на вебинарах отсутствует большая часть заявленных в содержании курса тем.

Курс показался полезным для меня Курс интересный, много практики. Хотя по ощущениям многовато домашних заданий, не успеваешь сконцентрироваться, тщательней обдумать выполнение заданий и заодно осмыслить теорию, почитать что-то сверх материала. Может быть имело бы смысл их уменьшить штук до 13-15. По мне идеально одно задание на неделю в среднем. Полезно, что проходили темы не на прямую связанные с машинным обучением, например - pipeline, парсинг. Нравится подача материала Дмитрием Сергеевым тем, что темы начинает объяснять с простого на пальцах, постепенно увеличивая сложность. Также очень хорошо, что Дмитрий Музалевский даёт обратную связь при проверке дз, подсказывает где можно что-то еще улучшить в будущем, задает направление. Ну либо подчеркивает, что сделано отлично)Может быть ещё бы добавил при прохождении каких-либо алгоритмов на занятиях объяснение где в каких моделях стоит на какие параметры обращать больше внимания, а на какие нет в конкретных часто используемых библиотеках. Что требует настройки, а что нет. Понятно, что в документации всё есть, но она не всегда понятна обычному не опытному человеку. Потому как в итоге работать придется с этими библиотеками, поэтому подробности не помешали бы.Было бы круто сделать интергацию резюме с hh или каким-нибудь моим кругом, поскольку очень не охото копи-пастить оттуда резюме, и при внесении изменений в hh, оно бы поменялось и у вас.Ну и надеюсь, что ваш сервис поможет найти работу связанную с машинным обучением)

Плюсы: Много практики, минимум теории. Изучили полезные темы по парсингу сайтов и pipeline.

Минусы: Присутствуют темы, которые не очень зашли, например - Vowpal Wabbit. Без базовых знаний машинного обучения будет сложно. Многовато домашних заданий. В некоторых темах очень быстро пробегаются по коду, что не позволяет разобраться в нем.