За 8 месяцев обучения по 10 часов в неделю вы освоите востребованные навыки и соберёте портфолио. Вот какие проекты в него войдут:
Погружение в IT-профессию подразумевает постоянный контакт с изучаемыми технологиями, выполнение практических заданий и общение с наставником. Для этого мы создали собственную среду обучения.
С первого дня вы учитесь на практике. Мы даём знания небольшими частями, которые нужно сразу применить, написав собственный код в онлайн-тренажёре.
Тренажёр — это только часть обучения. Основные навыки вы приобретете по мере решения задач инструментами профессиональных разработчиков, а код-ревьюер даст вам обратную связь.
Команда наставников проверяет и комментирует ваши работы, помогает разобраться в сложностях и обучает собственным профессиональным приёмам. Поддержка в чате доступна 24/7.
Наставники — аналитики из Яндекса и других IT-компаний. Некоторые из них, как и вы, не сразу выбрали свою профессию и тоже осваивали её с нуля.
За 8 месяцев обучения
Познакомитесь с языком программирования Python, библиотекой Pandas, а также средой программирования Jupyter. Узнаете основные концепции анализа данных и поймёте, чем занимаются аналитики и специалисты по Data Science.
+ 1 проект в портфолио
Научитесь очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов, а также преобразовывать разные форматы данных.
+ 1 проект в портфолио
Научитесь анализировать взаимосвязи в данных методами статистики. Узнаете, что такое статистическая значимость, гипотезы и доверительные интервалы.
+ 2 проекта в портфолио
Освоите основные концепции машинного обучения. Познакомитесь с библиотекой Scikit-Learn и примените её для создания первого проекта с машинным обучением.
+ 1 проект в портфолио
Углубитесь в самую востребованную область машинного обучения — обучение с учителем. Узнаете, как обращаться с несбалансированными данными.
+ 1 проект в портфолио
Примените свои знания о машинном обучении к задачам бизнеса. Узнаете, что такое бизнес-метрики, KPI и A/B-тестирование.
+ 2 проекта в портфолио
Заглянете внутрь нескольких изученных ранее алгоритмов и лучше поймёте, как их применять. На практике освоите с нуля главные концепции линейной алгебры: линейные пространства, линейные операторы, евклидовы пространства.
+ 1 проект в портфолио
Разберёте ряд алгоритмов и приспособите их к решению практических задач с использованием численных методов. Приближённые вычисления, оценка сложности алгоритма, градиентный спуск.
+ 1 проект в портфолио
Узнаете, что такое feature engineering в целом. Примените его к текстам и временным рядам. Научитесь векторизировать тексты инструментами word2vec, GloVe, FastText.
+ 2 проекта в портфолио
Познакомитесь с основными системами хранения данных — реляционными базами и распределёнными хранилищами. Научитесь извлекать эти данные запросами на языке SQL и методами библиотеки PySpark.
+ 1 проект в портфолио
Научитесь решать простые задачи компьютерного зрения с привлечением готовых нейронных сетей и библиотеки Keras. Одним глазком заглянете в Deep learning.
+ 1 проект в портфолио
Узнаете, что такое рекомендательные системы, и построите свою. Познакомитесь с рядом задач обучения без учителя.
+ 2 проекта в портфолио
Недавно завершил первый модуль курса, решил написать отзыв. Меня зовут Игорь, мне 39 лет. По роду своей деятельности я сейчас курирую проектирование объектов газовой отрасли в службе заказчика. С IT отраслью никак не связан. Я пришел на курс DS, так как ощутил интерес к данному направлению и хочу дальнейшую профессиональную деятельность посвятить ему. Пока я завершил только первый модуль курса. На мой взгляд курс организован хорошо. Доступно для понимания изложена теория, регулярно проводятся онлайн-встречи с наставниками, проекты дают реализовать в какой-то мере творческий подход, опираясь на полученные знания. Благодаря наставникам узнаешь где и что надо дополнительно учесть, как посмотреть по другому на те или иные данные, что можно улучшить в своем коде. Какие-то темы и задания даются легче, какие-то тяжелее. Но в целом, считаю, что курс сбалансирован. Надеюсь, что по результатам обучения будет достаточно знаний для старта по специальности DS.
Очень долго я «кружила» вокруг ИТ-сферы, делала робкие попытки, и наконец - о, чудо! все звезды сошлись и я нашла ту сферу, где, как мне кажется, пригодится и мое образование, и опыт продакт мененджера, и любовь к анализу и к цифрам.
Это профессия - аналитик данных. Решение не было простым, было реально страшно (вдруг не потяну?), ну и сейчас много кто предлагает он-лайн курсов, но очень важным фактором для меня была возможность попробовать тот курс, который я покупаю. Тем более, что это первое мое обучение в формате он-лайн.
Сам курс выстроен следующим образом: теория дается в виде небольших лекций на практических примерах, кодинг отрабатывается на тренажере. Затем наступает время показать чему научился: тебе дают реальную задачу, которую ты должен выполнить примерно за 1-1.5 недели и показать свои выводы.
Поддержка осуществляется через соц.сети и специальный чат. Несмотря на то, что обучение удаленное, ребятам удается создать теплую атмосферу, даже иногда чувствую себя вполне себе студентом (особенно когда проект на проверку отправляешь). Очень хочется дойти до конца и найти себя в профессии!!!
В данный момент работают Tech Support Engineer по поддержке крупных корпоративных клиентов (продукт в сфере OCR). Для новичка в IT, мне кажется, это отличная возможность развить софт-скиллы, подтянуть технические знания и познать мир IT “с другой стороны“. Пути дальнейшего развития ограничены (2 линия, поддержка новых продуктов, переход в смежное отделение) и по этому начал поиск вариантов для развития, где каким-либо образом можно было применить образование (медицинский физик). В процессе поиска и изучения Python наткнулся на курсы по DeepLearning от Andrew Ng. Прошёл курс и понял - надо изучать тему. Большинство подобных курсов ограничены лишь одной темой, в результате чего есть некоторое недопонимание по работе с данными, предобработкой и т.п. Было принято решение - надо комплексно подходить к решению этой проблемы и под руку попался сайт Практикума, на котором был только анонс специальности DataScience. Это было хорошо, так как было время для анализа схожих курсов на других площадках. После сравнения программ решил попробовать и не жалею) “практический” подход к обучению мне очень нравится, так как в практике очень хорошо запоминается информация.
Основные сложности вызывает совмещение работы и учебы, но тут больше влияние большого объёма задач на основной работе. Работа над проектами - отдушина) Благодаря такому тему было уместным изучение техник тайм-менеджмента)
Очень жду проектов по машинному обучению и глубокому обучению, так как это очень занимательно )
В июне я закончил вводный курс по Python и для закрепления теории написал скрипт, который собрал общие данные по заметкам из блога Ильи Бирмана
Сейчас на уроках в Яндекс.Практикум мы прошли инструменты визуализации данных и я опять решил, что нужна дополнительная практика. Смахнул пыль с июньского скрипта, перезапустил его, чтобы обновить данные до конца сентября; и применил изученные инструменты визуализации.
Получился общий анализ 17-летней писательской активности Ильи Бирмана.
Мне 26 лет, по образованию физик, экономист и переводчик. 6 лет владелец кондитерской, по совместительству кондитер-шоколатье. Пришла на курс абсолютно нулевая по программированию и аналитике, даже не знала о такой профессии. Освоилась быстро.
Курс подойдет тем, кто: любит наводить порядок; не впадает в спячку от цифр; готов много думать и поглощать знания.
Курс очень крутой, в среднем уходит по 2 часа в день, поэтому можно совмещать с другим обучением, информация доносится понятно и сразу можно практиковать на задачах и проектах. Конференция с наставником (действующим аналитиком) - вообще шикарная вещь, очень помогает и с проектами, и с пониманием, что ожидает потом в работе. Особенно нравятся шуточки в тренажере и небольшой азарт(:
Не подойдет тем, кто: ленивый; ждет, что все ему должны.
Тут дают хорошие знания и базу, но учиться за тебя никто не будет. Поддержка в чатах отличная, можно попросить помощи, совета или просто понять, что не ты один тупишь(: Факапы есть, НО они мелкие и о них предупреждали в самом начале, плюс курс постоянно улучшается. Аналогов Яндекс Практикуму - нет, ни по качеству, ни по цене.
Одной из прекрасных фишек в Яндекс Практикуме https://praktikum.yandex.ru/ (это онлайн школа, в которой хорошие люди получают крутые навыки по программированию, анализу данных и прочим современным профессиям) является живое коммьюнити.
Почему это важно для меня?
1. Ощущение что ты не один. Да, то чему учат это не rocket science (по крайне мере в начале). Но иногда темы довольно сложные для понимания. И осознание что ты не один сталкиваешься с проблемами помогают не опускать руки. Это не я тупой, просто тема не из легких.
2. Обучение друг друга. Иногда бывает что ты понял тему, а твой сокурсник ее не понял. И, чтобы объяснить ему что к чему надо погрузиться в тему еще глубже. Ибо негоже это, пороть дичь на серьезных щах.
3. И наоборот со вторым пунктом. Если ты что-то не понял, всегда есть студенты, которые готовы поделиться своим пониманием темы.
Кроме взаимопомощи и поддержки студентов есть еще «старшие братья и сестры», то есть наставники и помощники, которые... как сказать. Офигенные! Крутейшие специалисты, которые с легкостью препарируют данные, крутят их, вертят и делают много прикольных штук. В учебе они очень помогают, разжевывая на уровне атома каждую интересную тему. Для меня, самое крутое и ценное в общении с такими специалистами — их личный опыт, с какими задачами они встречались, какие ошибки совершали и как этого не допустить в своей практике.
Обучение в практикуме устроено таким образом, что за весь курс происходит несколько ротаций наставников. Таким образом ест возможность пообщаться с несколькими опытными специалистами и посмотреть на задачи через призму разного опыта.
На данный момент моими наставниками были: Алексей Макаров (у него есть крутейший блог по анализу данных http://datalytics.ru/) и потрясающая Эльвира Насирова (https://medium.com/@bjolko). Скоро будет еще одна ротация наставников. Это круто!
Короче, если кто еще не понял, я дико доволен своим обучением в Практикуме. И категорически его всем советую :)
P.S. Чуть не забыл про еще одну забавную и милую фишку. Знакомьтесь, это система «ути, бозецьки, как мило» которая подбадривает во время выполнения задач :)
Всем привет. Я инженер-энергетик, работаю в инфраструктурной компании, рассчитываю электрические режимы. На курс пошёл для того, чтобы «диверсифицировать» свои скиллы, и если не удастся с наскока, то в перспективе поменять род деятельности.
На 4 курсе универа я подрабатывал на фрилансе, вёрстка и прочее)) Но с программированием ничего не получалось. Как бы я ни пытался, дальше типов переменных не шло. На работе видя, как мучаются коллеги, смог составить из кусков других макросов пару VBA-макросов — это весь мой опыт. Так что, если резюмировать в части программирования, я пришёл нулевой.
После прохождения вводной части о программировании я в принципе стал что-то понимать и не только в питоне. Проще стало и c VBA, и для дома на ардуино кое-что сделал на C++. Перед началом платного курса приобрёл книгу о pandas. Думал, пока не начался курс, буду проходить, чтобы было легче, когда начнутся курсы — открыл книгу и закрыл:) Ничего не понятно. Позавчера был месяц, как мы учимся, я снова открыл книгу и понял, что я 80% из книги уже знаю, а книга на 600 листах.
Курс проходится на одном дыхании, местами сложно, местами легко, заданный темп мне подходит, от графика не отклоняюсь. Иногда даже злюсь, почему так не учили в универе, потому что здесь учиться очень интересно.
Теперь о тёмной стороне. Курс требует много времени, Яндекс говорит о 10 часах — это минимум. После начала курса мой распорядок жизни резко изменился: с 8 до 17 — работа, в 17:00-18:30 — дорога + ужин, а дальше до 23:00, а то и больше — курс, и так каждый день! Но хочу оговориться, в проектах я всегда стараюсь сделать чуть больше, чем просит задача. Проекты в курсе для закрепления материала очень хорошо прокачивают базу; если в тренажёре, то всегда есть подсказка или ещё что-то, то проект — это полностью твоя авторская работа с твоими теориями и выводами. Кстати, информационные блоки, которые Яндекс называет спринтами, по мне это не спринты, это МАРАФОН!:) Последний свой марафон я закончил в это воскресенье и пошёл его заигрывать в КИ (грешен).
Кому стоит идти на дата-аналитика — человеку, который знает, зачем ему этот курс, какой-то возбудитель, который будет постоянно напоминать о себе (например, ненависть к рабочей бюрократии). Важно понимать, что аналитик — это не программист, и потому, если хочется писать программы, это, наверное, больше в backend. Вторая составляющая — это время, оно должно быть.️
Курс классный! С нетерпением жду отбоя детей, чтобы позаниматься. До того, как ушла в декрет, три года работала аналитиком в директ-маркетинге (торговля по каталогам). Прохожу курс с целью структурировать знания в области анализа данных, узнать Python. Многое, что встречается в курсе, мне знакомо. Но с каждым новым спринтом появляется глубина и желание изучить тот или иной вопрос более детально, почитать различные статьи в интернете, задать вопросы наставнику. Думаю, что курс поможет с уверенностью ходить на собеседования и, как итог, найти работу мечтыТеоретический материал интересен, практика в тренажере помогает осмыслить теорию, здесь проблем не возникает. В тренажере есть отличные подсказки и забавные фидбэки, которые заставляют улыбнуться и шагать по курсу дальшеПро проекты. Есть объемные, есть не очень. Для меня интереснее первые. Нравится копаться в данных, искать закономерности, пробовать разные графики. Тут нужно быть готовым, что если есть основная работа (ну или дети 24/7), то придется сидеть ночами (не редко шла спать в 4 утра). Здесь главное - мотивация и удовольствие от процессаДля кого этот курс. Если ты уже работаешь начинающим аналитиком (или только собираешься им стать) и чувствуешь, что знаний не хватает, в курсе есть все, чтобы обрести уверенность и узнать основы основ. Думаю, что многим маркетологам, которые хотят развиваться и расти по карьерной лестнице, поможет данный курс двигаться дальше
Куда делся Стас?🙄
Всем привет, кто читает этот пост🤗. Здесь я расскажу о Яндексе и IT
КАК ОНИ СДЕЛАЮТ ТВОЮ ЖИЗНЬ КАЧЕСТВЕНЕЕ🧐
Хотел поделиться с вами впечатлением о том, как круто меняется жизнь, когда ты намерен ее поменять. Немного тофтология, но по-другому не могу сформулировать... Короче😆Год назад я решил для себя разобраться что такое сфера IT. Начало было положено, но не понятно: 1.С чего начинать? 2.Как пощупать? 3.Где попробовать? 4.Как научиться? Какую-то конкретную сферу я для себя не выбрать не мог, так как все мои знания начинались и заканчивались на слове 'Программист'. Просидев на Ютубе и Гугле, какое-то время понял, что универсальной программы по вхождению в IT НЕТ!🤬 И решил для себя начать хотя бы с чего-то... Это «что-то было» C#, Да-да, это только сейчас я понимаю, как это смешно, но все же😁😁 Я решил, что буду делать игры на мобилки, тем более ГАЙДОВ на Ютубе прилично. Тут я познакомился с VS(увидел интерфейс программы для программистов😆), PS(научился делать простенькие анимашки, рисовать👻).
НО⚡ Пришел момент понимания, что без знания(точнее онимания) языков Бэкенда (Python, Ruby,PHP, JavaScript и т.д) ни чего не получится...🤬 Значит, нужно выучить такой язык!💡 И какой выбрать?? На тот момент, когда перед мной встал этот вопрос, я уже полгода по-чучуть узнавал о фреймворках, языках, компиляторах и т.д. на вопрос я отвечал с перспективы языка, и просмотре графики и тенденции выбрал JavaScript. На обучающей программе Stepik прошел на отлично несколько курсов - был доволен собой😅 (а сейчас мое любимое междометие ) НО⚡ На этом и закончился мой Script, так как, не представлял как его использовать в жизни, проекты на фрилансе выглядели как заказы Илона Маска ...
Прошел год... Что я имел : 1. Самое базовое понимаю сферы, с куче пробелов, 2. Базовый синтаксис С#, JavaScript, (HTMl, CSS)- это отдельная история, знание пары фреймворков и фото/видео редакторов, 3. КАША в голове🥴
Но самое главное, я понял что мне это нравится, а именно, что-то тянуло...
Подведя итоги, я понял, что не справиться мне в одиночку. Нужно искать готовое обучение👨🏫 Их вы можете сами найти в интернете ...
Тут главный вопрос стоял в деньгах и качестве, не где я не мог оценить качество, так как мне предлагали бесплатные вебинары, которые я посмотрел около 100 и рассрочку😁, а так же список того, чему ХОТЯТ научить. Почему-то не вызывало у меня это доверие, НО⚡
Одна площадка зацепила меня,👩🎓Яндекс.Практикум👨🏫
Выбрал я профессию Аналитика Данных, так как много слышал про Python и хотел приручить змею🐍
Здесь был БЕСПЛАТНЫЙ блок, который ты выполняешь, а в конце РЕАЛЬНЫЙ проект!!! Это пушка 🔫 друзья! Посмотрел описание полного курса, а там по итогу ты за полгода делаешь 14 проектов и изучаешь тонну ништяков! На такое я и не рассчитывал.
Сейчас уже 3 месяц учусь на Аналитика Данных на руках имею 6 готовых проекта на самые разные темы, изучаем Python и SQL и свой чат, где мы скидываем друг другу множество интересных ресурсов для обучения и развития.
Впечатления на данный момент положительные. Благодаря примерам из курса «Статистический анализ данных», да и из курса «Исследовательский анализ данных», я наконец понял всю ценность математической статистики, что преподавали в университете. Как-то её бездушно преподают, в качестве примеров — детали А на заводе Z… А здесь реальные примеры из жизни. Побудило меня найти конспекты и освежить знания.
В своей работе, анализируя массив данных химической лаборатории за полгода, например, начинаю применять формирующиеся при обучении навыки. Пока в Excel, но это не так важно, главное по-новому посмотрел на сами данные. И, конечно, python&pandas — это мощь в сравнении с Excel.
Эта программа не для тех, кому не интересен анализ сам по себе, кого никогда не затягивали цифры в свой особый мирок, у кого нет желания просто из массива данных выявить стройные зависимости. Остальные наверняка оценят новый инструмент, если ещё не знакомы. Живое общение и постоянную поддержку от коллег, наставников и преподавателей. Да и всё же 2 часа в день — мало. Надо выделять 4-5 часов.
Отличная программа, я на русском языке ничего похожего по охвату не встречала. Сложность вполне ожидаемая, хотя я была уверена, что кроме питона у меня сложностей ничто не вызовет: я работаю веб-аналитиком почти два года, многое из курса делаю в своей работе, только другими инструментами (пока). При этом от расписания спринтов я отстаю ровно на неделю 😁 Моя цель — стать аналитиком на уровень выше, чем сейчас, и приносить крутые инсайты с помощью анализа разнородных данных, не ограничиваясь теми, что дают сервисы веб-аналитики. Мне кажется, то, что я работаю аналитиком, очень помогает держать мотивацию на высоком уровне, потому что после каждого курса я вижу, как понемногу меняется моя работа и какие у этого перспективы.
Резюмирую: очень интересно, умеренно сложно, совмещать с работой на полный день тяжело, но возможно, учитывая что дедлайны мягкие, проекты — отдельный весомый плюс. После сдачи проекта появляется ощущение, что тема курса наконец уложилась в голове. Спасибо команде Практикума за отличный курс. 🔥
Я — бывший маркетолог-аналитик, для меня собрать данные, анализировать их и делать выводы — как бальзам на душу. Маркетинговые исследования — моя самая большая любовь❤️, но сейчас в силу обстоятельств работаю с процессами в банке.
Время не стоит на месте, чтобы повысить свою востребованность на рынке труда пришла сюда. Будем честными, здесь будет сложно тем, у кого нет никакого опыта и знаний в языке python, пара-тройка курсов с других площадок точно не помешает, и да, ленивым 😎 здесь тоже будет очень тяжело 🤔. Если ты умеешь логически рассуждать, строить причинно-следственные связи📚 и делать выводы🤓 — добро пожаловать на Яндекс. Практикум.🤟
Это самый полезный, понятный, очень прикладной курс (да ещё и на русском языке). Спасибо разработчикам, наставникам, преподавателям и кураторам!
Пиу-пиу🐍 Вот и закончились каникулы после первой трети обучения на специальности «Аналитик данных». 💬Да-да, это там где магические цифры7️⃣7️⃣7️⃣, оформленные в стройные ряды таблиц 📑 и обалденная инфографика📊📈.
🤔Учиться, учиться и еще раз учиться, – подумал я и пошел в Яндекс.Практикум. Выбрал специализацию «Аналитик данных» - всегда притягивали данные, неявные связи между ними и конечно графики, а разбираться в этом, ммм🤘. Учиться пошел, скорее не для получения новых знаний, а для: 🔸обобщения имеющихся знаний, 🔸структуризации, 🔸работы с реальными кейсами. 🔸для большой практики кода ,🔸для общения с наставниками (реальные аналитики😋) - от этого пункта в восторге🤘.
💡Очень удобный формат обучения - необходимый объем теории с множеством примеров и программирование + каждый раздел теории дополнен ссылками на материалы, позволяющие глубже понять материал🤚. 💡После трети обучения выполнены 4 проекта (3 отдельных и 1 сборный). Проекты охватывали темы: ✔️продажи квартир, ✔️ популярность игр, ✔️ эффективность тарифов мобильного оператора, ✔️ музыкальные предпочтения пользователей, ✔️ кредитование 💡. Отдельно стоит отметить общий чат в Slack между студентами, преподавателями/наставниками/кураторами/поддержкой. Всегда можно обсудить текущее задание, спросить помощи да и просто поболтать😄 . 💡Учитывая факт, что мы первый поток обучения, команде Яндекс.Практикума тоже приходиься многому учиться и много работать, да есть недочеты и порой jupyterhub ведет себя как девчонка, но ребята 🔥 - исправляют/обновляют/помогают.
💡От проекта к проекту крепнет сила в строках кода и в анализе, чувствуется, что плечи расправляются и из 🐛 превращаешься в 🐍, к концу, уверен, буду 🐉. По окончании сборного проекта собрал свой первый пакет для python и выложил - автоматический первичный обзор данных, сокращает время ⏰ - прогресс/профит есть ps: в общем только положительное впечатление складывается и очень рад, что появилась такая платформа для обучения📚 to be continued...
Главное в обучении — не теория, а практика. «Практикум» основан на том, что тебе дают обратную связь, задания и поддержку. Это стоит гораздо дороже, чем те деньги, которые нужно отдать за курс, поэтому смело рекомендую.
Качественное обучение аналитике – это не просто вывалить на студента набор навыков и научить пользоваться Python. Настоящий аналитик - этот тот кто умеет «думать как аналитик». Это прежде умение задавать себе и другим правильные вопросы, уметь интерпретировать результаты анализа, видеть где может пригодится тот или иной инструмент, а также какие ограничения нужно учитывать при его применении.
Программа Яндекс.Практикума разработана так, чтобы привить студентам этот образ мышления, вдобавок снабдив навыками применения инструментов анализа данных для решения практических задач из разных отраслей: тут и веб-аналитика, и продуктовая аналитика, и анализ мобильных приложений. Получается крутой микс софт- и хард-скиллов, который упакован в отличный образовательный продукт.
Когда в разработке вы учите только теорию, то выходите на рынок труда бесполезным кадром, которого никогда не возьмёт ни один работодатель. Поэтому абсолютно искренне советую учиться у ребят из Яндекс.Практикум на живых кейсах. Не успеете закончить обучение, как вас с руками оторвут в лучшие стартапы страны.
Для любого, кто работает с запуском продуктов, от сети кофеен до маркетплейсов навык аналитики станет не просто важным, а ключевым и незаменимым. В Яндекс.практиуме можно получить этот навык в удобной и понятной форме. Я с огромным удовольствием учусь писать на Питоне и понимать как работает современный аналитик.
По образованию и складу характера я экспериментатор. Поэтому Практикум я изучал не только изнутри Яндекса, но и как его студент под никому не известным аккаунтом. И мне очень понравилось. В случае аналитика данных, например, там не только учат Питону, но с первых же простеньких заданий показывают, как даже из куцых данных получать новое знание. Чувствуется рука профессиональных аналитиков, и методистов. А дальше – круче! Но лучше попробовать самому :)
Когда я готовился к своему первому собеседованию будучи еще студентом я проходил различные онлайн курсы. Тогда они давали неплохую возможность поднатаскаться по решению типовых задач, овладеть инструментом. Но они не давали понимания, как решать большие сложные задачи, как сделать целиком проект (пусть и небольшой), в них не было ни слова о технике прохождения собеседования и дальнейшего карьерного развития. Практикум не только дает ответы на эти вопросы, но и предоставляет возможность один на один пообщаться с людьми из профессии, перенять их опыт, задать любые вопросы.
«Каждый может стать» — наконец-то кто-то это сказал и сделал образовательные курсы, которые действительно помогают сориентироваться обычному человеку в таких профессиях как дизайнер, программист, data scientist. И, как выясняется, все не так сложно и страшно. Спасибо команде Яндекс Практикума за это ❤
У Яндекса все козыри: все возможные технологии, лучшие специалисты и налаженные рабочие процессы, успешные образовательные проекты, Школа анализа данных и Яндекс-Лицей, опыт работы с самой широкой аудиторией, множество реальных данных и проектов для наглядного обучения.
Так что я совсем не удивлюсь, когда Практикум станет стандартом базового онлайн-обучения.
Наставничество в яндекс.практикуме – такой род деятельности, который приносит пользу не только обучаемым, но и самим наставникам. И это не только потому, что оттачиваются навыки преподавания и общения. Будучи наставником, я повстречал интересных людей, как уже имеющих не связанную с разработкой профессию, так и тех, кто только начинает свой путь во взрослую жизнь и ищет себя, а так же тех, кто уже работает в IT, но решил сменить специализацию. У некоторых из них я даже смог чему-то научиться. Каждый, пусть даже небольшой, успех моих наставляемых радует меня и вызывает гордость за них.
Мне нравится осознавать, что благодаря мне они смогли узнать что-то новое и полезное для них. Зная, что они могут брать с меня пример, я становлюсь лучше: в написании кода, в работе в команде, во взаимодействии с людьми. Свою первую работу я получил пройдя специализированные курсы при моем универстите. Они давали навыки решения стандартных задач, помогли овладеть несколькими полезными для работы инструментами. Но оказалось, что этого недостаточно: знаний о том, как собрать проект воедино у меня не было. Не в последнюю очередь благодаря помощи старших коллег я смог это осилить. И теперь, став наставником, я так же помогаю своими наставляемым стать хорошими разработчиками.
Безусловно, все знать и предугадать развитие всех событий невозможно. Несмотря на свой опыт, почти всегда нахожу для себя что то полезное в лекциях и заданиях, а какие то вопросы студентов приходится гуглить и погружаться в спецификации. Помимо этого мы постоянно работаем над улучшением процесса самого обучения. Разумеется, Практикум не даст ответы на все вопросы, но студент получит все необходимое для «старта» в выбранной области, и конечно многое зависит от усердия и желания студента!
Я попробовал Практикум почти сразу после старта. Я много работаю с отчетами и цифрами по работе. Давно хотел разобраться с пайтоном, но было скучно и времени мало. В Практикуме быстро прошел весь бесплатный тренажер и кайфанул. Как будто в interactive fiction залип на пару недель. Добавил себе в задачки «найти время на полный курс и обязательно пройти». Такая вот история.