Как стать
специалистом по Data Science

Курс заинтересовал меня ещё в сентябре. Готовясь к защите диплома в направлении альтернативной энергетики, мне хотелось изучить что-то ещё новое. Не имея ни малейшего опыта в программировании, я начал заниматься одной из самых востребованных специальностей - Data Science (сыграл ещё фактор рекламы повсюду о Python и DS). После обучения у меня уже сносило крышу от потока информации, но перед защитой диплома решил полностью себя добить и поступил на поток 2 группы по Data Science. Здесь обучаются в основном ещё программисты со скиллом, и мне как новичку сначала было тяжело, но проект за проектом я шёл к поставленной цели - стать программистом и получить навыки в машинном обучении. Яндекс.Практикум - это хорошая площадка для тех, кто не имеет опыта, здесь в «песочнице» можно выполнять задания и проверять правильность кода сразу же. Ревью по проектам приходит в течение суток, что вполне радует, и вот на экваторе обучения претензий нет.

В то время, когда я только начала проходить курс от Яндекс.Практикума, я обучалась на экономическом факультете в ВШЭ. Именно в университете я познакомилась с анализом данных, а когда увидела рекламу курсов от Яндекса, решение приняла быстро, все-таки компания знает толк в IT образовании. Процесс обучения настолько меня увлек, что поначалу я занималась только данным курсом, могла весь день просидеть, делая проект. Сама профессия очень заинтересовала меня, и я оставила обучение в университете и решила перепоступить в другой ВУЗ, чтобы освоить профессию программиста, а в будущем полноценно заниматься анализом данных (так как все, что я изучала в университете, меркло по сравнению с тем, что я узнала на курсах). Через несколько месяцев мое обучение подойдет к концу, и за все время у меня ни разу не было мысли бросить курс, так как сам процесс построен увлекательно, помимо важной теории присутствует очень интересная с нотками юмора практика, которая не позволит заскучать.

Мне 47 лет, я успешный HR директор, по образованию математик, сейчас прохожу обучение в Яндекс.Практикум на Data Scientist. По роду своей деятельности смотрю на тренды рынка труда и могу с уверенностью сказать, что если ты еще не заскочил в digital, digital уже думает, как бы использовать твои скромные компетенции подешевле. Лучший способ не стать курьером, водителем такси в пенсионном возрасте -умело исследовать данные и писать программы, которые уже сейчас вовсю управляют курьерами и водителями такси.

Учиться непросто, ближайшие 8 месяцев придется перекроить свой распорядок дня, мне пришлось выбирать- или полноценные выходные, или ночные забавы с тренажером Яндекс.Практикума. К слову, этот тренажер очень удобный, именно благодаря ему ты мгновенно знания превращаешь в умения и навыки, а это дорогого стоит (напомню, я HR директор, в этом немного понимаю). Ну и круглосуточная техподдержка и общение студентов через Slack- все в живой и неформальной среде, очень ценный аспект обучения. Учиться никогда не поздно и всегда нужно!

Летом 2019 года я проходил вводный курс по анализу данных и машинному обучению на одной из западных веб-платформ, и в какой-то момент открыл дневничок и записал: «Дорогой дневник, сегодня я построил модель линейной регрессии и, я думаю, сделаю это снова». Думаю тогда же я сказал себе: «А знаешь, что было бы круто? Отправить себя на какие-нибудь курсы по датасайенсу».

Были очевидные вопросы - какие курсы выбрать, сколько я смогу уделять им времени, должны ли они быть очными или заочными, зачем мне это и почему именно сейчас. К счастью, ответить на большинство этих вопросов предстояло будущему мне (сорьки, будущий я), поэтому на тот момент главный вопрос состоял в том, какие курсы выбрать. Я точно знал, что пойду учиться только платно, чтобы порог входа не был слишком низким.

По совпадению, я стал замечать баннеры Яндекс.Практикума, которые призывали научиться чему-нибудь программистскому. Мне понравился подход - возможность протестировать и примериться к курсу с помощью вводного ознакомительного курса. Щелчок за щелчком мыши, и вот уже пройдены ознакомительные первые двадцать часов, оплачен курс, пройдено первое занятие, и сейчас, в феврале 2020 года, уже пройдены две трети курса «Специалиста по DS» на Яндекс.Практикуме.

Что можно сказать: это увлекательно, сравнительно недорого, умеренно сложно, требует времени - не видитесь на 10 часов в неделю, нужно больше - и желания, и это всерьез.

Каждый курс поделен на двухнедельные спринты, неделя на теорию и тренажер, неделя на проект. Теория тут же подкрепляется практикой. Разрозненные и бессистемные знания кода, статистики, вероятности и математики приобретают форму, модели строятся, предсказания делаются, проекты пилятся.

А еще тут классные наставники, которые внимательно проверят проект, вдохновляюще прокомментируют и подробно объяснят почему решение абсолютно неверно.)

Короче, рекомендую - десять из десяти.

Пока что программа производит крайне положительное впечатление. Она отлично построена, задания и проекты интересные и прекрасно иллюстрируют то, как теоретические знания применяются для решения практических задач, тренажер действительно хорошо помогает вырабатыванию навыков программирования, а главное, преподаватели, наставник, тех.поддержка и куратор никогда не бросят в беде, всегда помогут, сориентируют, ответят на самые, казалось бы, глупые или, наоборот, каверзные работы.

Поступающим стоит учесть (и это не минус программы, а данность освоения нового навыка): некоторым полутора часов в день может не хватить, причем значительно. Самостоятельной работы, несмотря на всю помощь, будет очень много, некоторые темы настолько большие, что разбираться с ними придется параллельно с курсом (привет, matplotlib). Преподаватели и наставник отвечают на любые вопросы по ним, однако чтобы сформулировать вопрос, вы потратите много времени в поисковике и на тематических ресурсах.

Если вы ранее не программировали, готовьтесь заниматься много и самостоятельно. С другой стороны, лучшего подспорья для структурированного изучения новой области вкупе с самостоятельным освоением, чем Практикум, сложно придумать.

В 2007 году получил высшее образование на радиотехническом факультете по специальности инженер (средства связи с подвижными объектами).

Сразу после университета начал работать по специальности в сфере телекоммуникаций, занимался радиорелейными линиями, базовыми станциями, волокно-оптическими линиями связи, в общем с полным погружением в сферу во всех ее проявлениях и технологиях.

Достиг в своей профессии определенных успехов: успел поработать от рядового инженера до начальника отдела эксплуатации. На данный момент работаю в технической дирекции одной из ведущих телекоммуникационных компаний нашей страны.И вот проведя 12 лет в сфере, начал понимать, что работа не приносит мне должного удовольствия: началось профессиональное выгорание, я понимаю что не хочу заниматься тем, чем занимаюсь, до самой пенсии. Дело не в компании (очень комфортное место), не в коллегах (самые замечательные коллеги за всю карьеру), а именно в деятельности, которую приходится выполнять.

Не буду описывать как и почему - это долго и не интересно, но я решил попробовать себя в Data Science и меня затянуло... Огромное количество новой информации: интересной, увлекающей!

Всегда доверял сервисам Яндекса и тут появился Практикум, бесплатный тренажер очень понравился, было решено пойти на основной курс, о чем я ни капли не пожалел.

Проекты, которые мы реализовываем - интересные, в них так погружаешься, что порой не спишь пол ночи, так как увлекаешься, как квесты!

Конечно, параллельно необходимо и самому из сторонних источников черпать знания, чтобы прогресс в обучении был быстрее и качественней, но уровня Яндекса достаточно.

Крутая фишка - это комьюнити, которое организовано, мы с другими студентами много общаемся, вместе совместно решаем учебные моменты, а так же еженедельное общение с наставником тоже помогает.

Работу в новой сфере не нашел, ну и не искал еще, так как объективно оцениваю свои знания на данный момент.

В планах выйти на рынок труда в мае-июне 2020 года, очень надеюсь что полученных знаний к тому времени, будет достаточно, чтобы найти свою первую работу в сфере

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.

Привет! Я по первому образованию звукорежиссер кино и телевидения. Уже 11 лет работаю на телевидении по профессии в должности «Начальник отдела». Я решил пойти учиться на анализ данных по двум основным причинам: во-первых, профессия звукорежиссер медленно умирает и не дает хороших перспектив по самореализации и зарплате, а во-вторых любовь к математике, информатике и бизнес-процессам, это тот маленький зверек, который был заброшен мной по окончанию школы, и долгое время не мог подрасти. Но теперь, у меня наконец-то появилась возможность исполнить свою мечту и вырастить этого малыша в крепкого, уверенного в себе зверя. В этом мне помогает Яндекс-Практикум: живая, очень практически ориентированная платформа. Шикарная мотивация, отличное чувство юмора - эти вещи сочетаются со сложными, интересными задачами. Все это позволяет поверить в себя. Друзья, первое высшее образование - это не крест на всю жизнь, это маленький этап. Благодаря Практикуму я решил параллельно получать второе высшее образование по менеджменту, которое, как мне кажется позволит мне еще лучше развиться в сфере бизнеса и анализа данных в бизнес процессах, позволит на одном языке говорить с бизнесом. Я бесконечно счастлив что учусь в Практикуме, серьезно мотивирован, чтобы стать хорошим специалистом и мечтаю найти интересную работу, которая позволит мне развитваться и ни в чем не нуждаться!

В настоящее время я инженер-конструктор (механик). Некоторое время назад узнал об относительно новой профессии - аналитик данных. Тема исследования, анализа и обработки данных мне всегда нравилась. Не было возможности. Появилась возможность попробовать - поучиться в Яндекс.Практикуме. Прошёл бесплатную часть курса. Понравилось. Продолжил на платной. Уже почти закончил, осталось сделать выпускной проект. Обучение серьёзное, иногда трудно. Но учиться интересно. Материал подаётся грамотно. Порой кратко, но самая суть, плюс ссылки на дополнительные материалы. Ну и поисковик Яндекс всегда к Вашим услугам. Кроме того, всегда можно задать вопрос преподавателю. В большинстве уроков, после прочтения надо выполнить задание в тренажёре. Рассказывать про тренажёр долго, лучше зарегистрируйтесь на бесплатную часть и сами попробуйте. После изучения каждой темы - проект. При выполнении проекта закрепляются и расширяются полученные знания. Проект проверяют наставники - люди реально работающие аналитиками в разных компаниях. Они же на вебинарах-консультациях отвечают на возникающие вопросы, делятся своим опытом. В целом: мной получен огромный объём знаний, закреплённых практическим применением. Очень многих «вещей» я не только не знал, но и вообще не догадывался об их существовании.

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...