Профессия Data Scientist - Skillfactory

Более 6 месяцев я изучаю курс Data scientist. Всего нужно будет учиться 2 года. Программа курса довольно насыщенная. Информации очень много, но она без воды. Ранее я работал в сфере энергетики. Поэтому многое в IT мне еще непонятно. Но менторы помогают разобраться в тех или иных вопросах. Здесь много практики, поэтому материал усваивается хорошо. Есть и карьерный центр. В нем помогают студентам подготовиться к собеседованиям, а также грамотно написать резюме. Уже на данном этапе я начал понемногу брать проекты на фриланс-биржах.

Обучаюсь по курсу «Data Science» в SkillFactory. Сразу отмечу, что получил приятный бонус. Это доступ к тренажеру по Google Таблицам. Времени потратил относительно немного, зато сумел актуализировать знания. А еще ощутил, какова разница между Таблицами от Google и Excel от Word. Также смог узнать несколько полезных фишек по работе с табличными инструментами.

Всем, кто получит такой же бонус, рекомендую использовать тренажер на все 100%. Это очень пригодится тем людям, которые по роду деятельности так или иначе вынуждены работать с таблицами. Освойте инструмент, не жалейте времени, потому что потом вы сможете сэкономить его в разы больше, чем потратите.

Курс Data Science я прошел за 15 месяцев. Хотя можно было, наверное, и гораздо быстрее. Я выучил язык программирования Python, а также научился работать с рядом полезных инструментов, в том числе Pycharm, GitHub, Kaggle и многими другими.

Ментор Анна Аникина отлично все объясняла, поэтому особых проблем с усвоением материала у меня не возникло. Хотя часто приходилось самостоятельно искать нужный материал. Зато теперь я всегда могу снова посмотреть эти материалы, чтобы освежить свои знания. Пока что я не считаю себя хорошим специалистом в области Data Science, но перспективы отличные. У меня имеется отличная база для дальнейшего развития по данному направлению.

Я изучаю курс «Data Science». Учиться здесь очень интересно. Причем учащимся оказывается серьезная поддержка. Любой вопрос без ответа не останется. Всегда есть обратная связь с менторами. Я уже узнал, что такое Data Science, какие инструменты и навыки необходимы специалистам данного направления. Из плюсов хочу отметить то, что здесь много практики. Понятно, что отличным специалистом после курсов не станешь, но для начала работы знаний будет вполне достаточно. Преподаватели молодые, поэтому дают актуальный, а не устаревший материал, который изучали 30 лет назад.

Уже в процессе учебы я осознала, что данная специальность не для меня. Мне больше нравится разработка, а не анализ данных. Но в любом случае полученные знания мне не помешают. Данный курс я советую всем тем, кто интересуется работой с данными.

В данной школе я изучала курс по Data Science. Здесь я с нуля изучала такие предметы, как математику, базы данных, статистику и другие научные направления. После каждого блока нужно выполнять работу. Она проверяется куратором, который вносит при необходимости замечания.

Понравилось, что уже в ходе обучения я могла наполнять свое портфолио реальными проектами. Хочу отметить поддержку в Slack. Благодаря этому я быстро получала ответы на свои вопросы. Также мне понравилась работа карьерного специалиста, который помог составить грамотное резюме и найти вакансии. Также в ходе обучения у меня была стажировка, благодаря которой я смогла проверить свои способности в решении аналитических задач. Осталась довольна вебинарами, благодаря которым можно лучше усвоить материал. Их можно смотреть и в записи.

Из плюсов можно выделить и хорошо проработанную структуру курса. Все изучается последовательно. Но новичкам некоторые темы могут показаться довольно сложными. А тем, кто уже имеет представление об информационных технологиях, обучаться намного проще. Дедлайны здесь жесткие. Разрешается их перенести только два раза.