Обучение анализу больших данных и работе с хранилищами, 12 курсов

Думаю многие хоть раз задавались вопросом о прохождении каких-либо курсов. Кому-то они нужны для общего развития, а кому-то для дальнейшей работы, но главное понять что именно тебе интересно и будет полезно. В целом я тоже задался этим вопросом и начал смотреть курсы, которые были бы мне по душе. Выбор пал на курс Data Scientist от Нетологии. Почему я выбрал именно Нетологию? Об этой платформе я уже знал, друг проходил у них курсы Python-разработчика не так давно и в целом остался доволен. Да и видел рекламу у блогеров, поэтому и решился. Хочу отметить, что ввод в обучение происходил плавно. Не было такого, что резко выдали огромный поток информации и пришлось самостоятельно с ним разбираться, все подробно разбиралось и преподносилось в доступной форме, еще и отдельно можно было разобрать материалы, доступ к ним присутствовал. Самым подробным и легким для изучения мне был модуль статистики, другие были слегка сложноваты, но лишь от того, что я никогда не сталкивался с этим ранее. Не смотря на то, что это курс по аналитике, даже без спец образования мне было довольно интересно и максимально понятно, все это благодаря классным менторам, в частности Максиму Сахарову. Курс довольно длительный по времени, но это дает возможность подробно изучить каждый модуль и вникнуть в специфику, есть даже возможность пересмотреть конференции. Присутствовали дедлайны по дз, но не смотря на это возможность совмещать с работой осталась. Было много практических занятий на отдельные темы, которые пополнили мое портфолио для дальнейшего трудоустройства. Что касается итоговой работы в конце обучения, то тут у меня был немного ступор. Задания не были распределены по сложности, как часто это бывает, а были вперемешку. Например задание №4 оказалось гораздо сложнее №9, не буду говорить, что оно было невыполнимо, потому что весь материал был изучен, но времени на него я потратил много. В целом все преподаватели грамотные специалисты, ни один вопрос не остался без ответа.

Обучаюсь в Нетологии с 2023 года на Data scientist с нуля до middle. Долго выбирала платформу для получения образования в сфере IT, по специальности я экономист. Попробовала бесплатные курсы, сравнивала между Яндексом и skill box , больше понравилась подача материала в Нетологии. Удобное время обучения выбираешь сам, можно переносить дедлайны. Материал соответствует актуальным потребностям рынка, мониторила требования hh и сравнивала что преподают в разных школах, так же сравнивала с платформой Otus- мне они вообще не зашли. Очень хорошая поддержка в Нетологии в части трудоустройства, есть группы в discord по модулям которые проходишь, оперативная консультация и помощь преподавателей и аспирантов, много живых вебинаров, есть возможность получить стажировку, учиться мне еще год, всего курс занимает 20 месяцев, в целом впечатления о процессе и базе полученных знаний отличные. Рекомендую как доп. образование однозначно.

В данное время учусь на 1 курсе магистратуры Нетологии совместно с МФТИ, до этого в 2023г. окончил курс Data Science: Рекомендательные системы на базе университета Нетологии. Как курсом по Data Science, так и учебой в магистратуре вполне доволен. Программа качественно выстроена, за созданием и организацией учебного процесса видна огромная работа коллектива университета. Если возникают какие-либо отдельные вопросы организационно-методического характера, преподавательский состав и руководство активно работают со студентами и стараются максимально оперативно их разрешать. Активно ведется работа комьюнити Нетологии, имеется чат поддержки, проводятся неформальные встречи в рамках комьюнити, решаются вопросы общего характера. Преподаватели также находятся на связи, с ними можно решить любые вопросы учебного характера. Учебная нагрузка достаточно серьёзная, но – мы знали, на что мы шли

Привет, меня зовут – Елена, и я была студенткой курса Data Science в Нетологии. Могу с уверенностью сказать, что это был удивительный опыт обучения. Программа была информативной, хорошо структурированной и включала в себя как теоретические, так и практические аспекты работы с данными. Я особенно оценила акцент на реальных кейсах из индустрии, что помогло мне лучше понять, как применять полученные знания на практике После успешного завершения курса, я продолжила свое обучение в Нетологии, став аспирантом- модератором в направлении Data Science и аналитики. Это дает мне уникальную возможность углубить свои знания, обмениваться опытом с профессионалами в области и помогать другим студентам в их обучениию.Я безмерно благодарна Нетологии за предоставленные знания, опыт и возможность развития. Уверена, что это был лучший выбор, который позволил мне раскрыть свой потенциал в области Data Science.

Я пришла в Нетологию без базы знаний в Data Science с целью получить профессию и трудоустройство в IT. Обучалась с мая 2022 до июня 2023 года. Темп обучения комфортный. Материала достаточно для того, чтобы сдать все работы в срок.Формат подачи материала - лекции, вебинары. В конце изучения каждой темы необходимо выполнить практическую часть, которая проверяется преподавателем. Также если возникают вопросы в ходе выполнения практических заданий, у нас был чат с преподавателями и кураторами, которые помогали понять, в чем затруднение. В Нетологии есть Центр развития карьеры. После окончания обучения центразвития карьеры предложил неоплачиваемую стажировку у компании-партнера. По настоящее время стажируюсь. Иллюзий по трудоустройству не питала, и, как оказалось, правильно. Сейчас, спустя 9 месяцев, не удалось устроится на работу. Полученных знаний достаточно, чтобы участвовать в хакатонах и продолжать самообразование, но для трудоустройтва этого мало.

Я завершила обучение в Центральной академии профессиональной переподготовки и повышения квалификации кадров по программе Практическая психология с дополнительной специализацией в групповой (тренинговой) работе с присвоением квалификации Психолог-консультант. Психолог-тренер (2110 часов). Хочу выразить благодарность Академии за высокий уровень образовательной программы и профессионализм преподавателей. Учебный процесс был организован на высшем уровне, сочетая теоретические знания с практическими навыками, что позволило получить глубокие и полезные знания в области психологии и тренинговой деятельности. Особо хочу отметить следующие моменты: Качество преподавания. Педагоги обладали богатым опытом и знаниями, проводили занятия доступно и интересно, подробно разбирая сложные темы и отвечая на все интересующие вопросы. Организация учебного процесса. Академия позаботилась о качественной подаче материала, современной учебной платформе и удобных материалах, что облегчило процесс дистанционного обучения. Практическая направленность. Большое внимание уделялось практике, что позволило закрепить полученные знания и развить необходимые навыки для работы психологом-консультантом и психологом-тренером. Поддержка и сопровождение. Благодарю за оперативные ответы на вопросы и оказание содействия в решении возникающих технических и организационных вопросов. Обучение в Академии подарило мне новые знания, навыки и вдохновение для дальнейшей профессиональной деятельности. Рекомендую Центральную академию профессиональной переподготовки и повышения квалификации кадров всем, кто серьезно намерен повысить квалификацию и обрести специальность психолога-консультанта и психолога-тренера.

курс Data Science, октябрь-ноябрь 2021 школа: находится буквально напротив метро Сенная/Садовая/Спасская, добираться удобно; на автомобиле - могут быть сложности с поиском места для парковки; помещения без лишнего шика, но вполне достойно: классы чистые, тёплые, светлые; приличные туалеты; есть зона отдыха с чаем/кофе; группы до десяти человек, у нас было 9. техническое оснащение: на стол (рассадка по двое) один системник, два монитора, клавиатуры, мышки + монитор, привязанный к компьютеру преподавателя; за время обучения была пара сбоев, которые довольно быстро устранялись администрацией, на процессе обучения не сказывались. работа администрации: исключительно вежливые, приветливые, отзывчивые сотрудники (и живое общение, и чат на сайте, и телефон, и контакт); единственный минус - если сотрудники сразу не могли дать ответ/решить вопрос (в случае "нестандартных" обращений) и обещали перезвонить/передать, этого не происходило; оптимальный вариант - общение через страницу вконтакте: отвечают быстро, по сути и, опять же, вежливо. работа преподавателя (Ковалёв Святослав): человек, безусловно, отлично знающий материал, к тому же работающий по этому направлению, готовый делиться не только теоретическими знаниями, но и реальным опытом; эксклюзивные обучающие материалы к каждому занятию с полезными ссылками для более глубокого самостоятельного изучения (при желании/потребности); домашние задания трёх уровней сложности; онлайн-поддержка в течение всего времени обучения; развёрнутая обратная связь по домашнему заданию (каждому ученику по каждому заданию), разбор наиболее частых ошибок из ДЗ на занятиях; по-моему, бесконечное терпение и готовность объяснять материал "до победного". подготовка: минимум (будет тяжело, но всё же возможно): понимание чисел, графиков, функций, умение хотя бы читать на английском, страница вконтакте; желательно (мозгу придётся работать интенсивно, но до кипения не доходить): знание основ Python, представления о высшей математике (матрицы, теория вероятности, статистика...), нормальный уровень английского; чтоб можно было наслаждаться процессом обучения непосредственно Data Science, без необходимости попутно восполнять пробелы в других областях: работа с Python, свежие или не утраченные знания по высшей математике, технический английский (знание математических и IT терминов). общие впечатления: курс очень интенсивный, насыщенный; почти каждое занятие новая тема, как правило, на основе пройденных; если нет существенного багажа в области или врождённой гениальности, придётся довольно много повторять/постигать/закреплять самостоятельно, в том числе в процессе выполнения ДЗ; на момент поступления у меня были хорошо забытые знания по вышей математике, среднее знание английского, почти нулевой уровень в программировании и желание пойти работать в область IT; после первого занятия хотелось сбежать, потом стало легче; на занятии если не всё, то большая часть понятна, но когда через день-два принимаешься за домашку, приходится всё повторять заново, часто (для лучшего понимания) копаться в материалах по математике или по Python; а так как большая часть актуальной информации на английском, ещё и держать словарь открытым; наверное, курс подойдёт новичкам (типа меня) для общего понимания Data Science, существующих направлений, получения базовых знаний; людям, ищущим пути решения для конкретной задачи; людям, относительно погружённым в материал, для систематизации знаний и восполнения пробелов.

курс Data Science, октябрь-ноябрь 2021
школа:
находится буквально напротив метро Сенная/Садовая/Спасская, добираться удобно; на автомобиле - могут быть сложности с поиском места для парковки; помещения без лишнего шика, но вполне достойно: классы чистые, тплые, светлые; приличные туалеты; есть зона отдыха с чаем/кофе; группы до десяти человек, у нас было 9.

техническое оснащение:
на стол (рассадка по двое) один системник, два монитора, клавиатуры, мышки + монитор, привязанный к компьютеру преподавателя; за время обучения была пара сбоев, которые довольно быстро устранялись администрацией, на процессе обучения не сказывались.

работа администрации:
исключительно вежливые, приветливые, отзывчивые сотрудники (и живое общение, и чат на сайте, и телефон, и контакт); единственный минус - если сотрудники сразу не могли дать ответ/решить вопрос (в случае 'нестандартных' обращений) и обещали перезвонить/передать, этого не происходило; оптимальный вариант - общение через страницу вконтакте: отвечают быстро, по сути и, опять же, вежливо.

работа преподавателя (Ковалв Святослав):
человек, безусловно, отлично знающий материал, к тому же работающий по этому направлению, готовый делиться не только теоретическими знаниями, но и реальным опытом; эксклюзивные обучающие материалы к каждому занятию с полезными ссылками для более глубокого самостоятельного изучения (при желании/потребности); домашние задания трх уровней сложности; онлайн-поддержка в течение всего времени обучения; разврнутая обратная связь по домашнему заданию (каждому ученику по каждому заданию), разбор наиболее частых ошибок из ДЗ на занятиях; по-моему, бесконечное терпение и готовность объяснять материал 'до победного'.

подготовка:
минимум (будет тяжело, но вс же возможно): понимание чисел, графиков, функций, умение хотя бы читать на английском, страница вконтакте;
желательно (мозгу придтся работать интенсивно, но до кипения не доходить): знание основ Python, представления о высшей математике (матрицы, теория вероятности, статистика...), нормальный уровень английского;
чтоб можно было наслаждаться процессом обучения непосредственно Data Science, без необходимости попутно восполнять пробелы в других областях: работа с Python, свежие или не утраченные знания по высшей математике, технический английский (знание математических и IT терминов).

общие впечатления:
курс очень интенсивный, насыщенный; почти каждое занятие новая тема, как правило, на основе пройденных; если нет существенного багажа в области или врожднной гениальности, придтся довольно много повторять/постигать/закреплять самостоятельно, в том числе в процессе выполнения ДЗ;
на момент поступления у меня были хорошо забытые знания по вышей математике, среднее знание английского, почти нулевой уровень в программировании и желание пойти работать в область IT; после первого занятия хотелось сбежать, потом стало легче; на занятии если не вс, то большая часть понятна, но когда через день-два принимаешься за домашку, приходится вс повторять заново, часто (для лучшего понимания) копаться в материалах по математике или по Python; а так как большая часть актуальной информации на английском, ещ и держать словарь открытым;
наверное, курс подойдт
новичкам (типа меня) для общего понимания Data Science, существующих направлений, получения базовых знаний;
людям, ищущим пути решения для конкретной задачи;
людям, относительно погружнным в материал, для систематизации знаний и восполнения пробелов.

Прошла курс Python для анализа данных. Почему именно Нетология? Здесь максимум плюшек и бонусов, помимо, конечно же, качественных знаний. Мобильное приложение, проверка дз преподавателями, советы как улучшить код, по окончании курса диплом и удостоверение о повышении квалификации, можно получить налоговый высет в следующем году. Теперь часто использую Питон для различных задач не только по аналитике, но и, например, для конвертации видео с определенными параметрами. Блок базовых знаний довольно объемный и интересный, что становится понятно, где еще можно применить новые знания. Рекомендую данный курс для тех, кто хочет использовать Python в аналитике.

Долго выбирала школу, предложений было несколько. Остановилась на Skillbox и не пожалела! Постепенно осваивала SQL для анализа данных, со всеми трудностями мне помогали справляться кураторы. Поддержка и обратная связь на высшем уровне! Образование придает силы и уверенность, я не останавливаюсь.

На прошлой неделе защитил итоговый проект по курсу "SQL для анализа данных". На курс пришел с 0 знаниями SQL. Что могу сказать: 1. Курс начинается с самых простых заданий, постепенно набирач обороты, что позволило комфортно войти в изучаемую тему 2. Уроки предзаписаны, поэтому можно проходить их в любое комфортное время 3. Каждое задание проверяет куратор. Проверяют быстро и дают качественную и тактичную обратную связь 4. После завершения курса вас будет ожидать итоговый проект с защитой по видео связи 5. Полученных знаний на 100% хватило,чтобы выполнить и защитить итоговый проект и выполнять рабочие задачи

Понравился курс 'SQL для анализа данных'. Материал очень структурный - от подключения к базам данных до оконных функций. Тестовая среда удобная - работали в трех версиях SQL. Наставник на связи, направляет и подсказывает фишечки. Много практики, изучаешь и сразу делаешь. Были сложные моменты, но всегда можно вернуться к уроку и найти ответы. С кураторами комфортно работать. Рекомендую !

В последнее время я начал замечать, что одним из ключевых требований к специалистам является знание SQL для работы с данными. Именно поэтому я решил пройти курс SQL для анализа данных от Skillbox. С самого начала мне понравился подход платформы к обучению: все материалы были доступны в онлайн-формате, что позволяло мне заниматься в удобное для меня время. Курс состоял из нескольких модулей, каждый из которых включал в себя видеоуроки, практические задания и тесты для проверки понимания материала. Одним из главных преимуществ курса было то, что он был разработан профессионалами в области анализа данных, и я мог быть уверен в качестве получаемых знаний. Кроме того, я смог задавать вопросы кураторам и получать обратную связь по своим проектам. За время прохождения курса я освоил основы работы с SQL, научился работать с базами данных, строить сложные запросы и анализировать результаты. Также я получил навыки работы с различными инструментами для визуализации данных, что позволяет мне более эффективно представлять результаты своей работы.

Прошел курс "SQL для анализа данных" Курс хороший, информативный, жду, когда по SQL сделают углублённое погружение, с решением кейсов компаний, которые можно добавить в портфолио.