Курсы Аналитики на Python со скидкой

Прошел курс "Аналитик данных". В целом приемлемо. Но без практики вс быстро забывается. Но сейчас я по крайней мере знаю что можно сделать и как и где мне это быстро посмотреть в своих конспектах. Рекомендую сохранять подробные конспекты и сканы решений всех домашних заданий и тренажеров.

Процесс обучения запомнился очень положительными моментами, например: 1. Домашнее задание на курсах Андрона - я получал удовольствие от каждого домашнего задания, суть домашек была не просто вставить пропущенное слово или еще что-то, что сильно упрощает задание, а прописать полностью код 2. Сильная база по программам SQL, Python. Power Bi, хороший курс по PP, Query. Pivot, 3. Прекрасная теоретическая часть по профессии Аналитике данных (инструменты, которые затрагивает, с кем/где работает, знакомство с unit экономикой, а/б тестирование) 4. Дополнительные материалы - HR-курс, как выступать с презентациями, работа по agile 5. Интересный дипломный проект, пришлось сильно повозиться 6. И один из самых главных плюсов - это конспект почти на каждом уроке, что очень круто Из минусов: 1. Не самый сильный курс по Excel, но это из-за специфике моей работы

Я на данный момент прохожу курс для повышения квалификации, аналитик данных. На работе столкнулась с некоторыми моментами, поняла, что этого до конца не понимаю. Курс реально выручил, нашла все ответы на свои вопросы, но еще обучаюсь. Программа выстроена интересно, от более легкого к сложному.

Процесс обучения запомнился очень положительными моментами, например: 1. Домашнее задание на курсах Андрона - я получал удовольствие от каждого домашнего задания, суть домашек была не просто вставить пропущенное слово или еще что-то, что сильно упрощает задание, а прописать полностью код 2. Сильная база по программам SQL, Py hon. Power Bi, хороший курс по PP, Query. Pivo , 3. Прекрасная теоретическая часть по профессии Аналитике данных (инструменты, которые затрагивает, с кем/где работает, знакомство с uni экономикой, а/б тестирование) 4. Дополнительные материалы - HR-курс, как выступать с презентациями, работа по agile 5. Интересный дипломный проект, пришлось сильно повозиться 6. И один из самых главных плюсов - это конспект почти на каждом уроке, что очень круто Из минусов: 1. Не самый сильный курс по Excel, но это из-за специфике моей работы

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.

Курс Аналитик данных с нуля Программа обширная, материал интересный, практические задания после теории дают возможность самостоятельно более детально изучить тему. Курс еще не завершен. Куратор отвечает быстро, работы проверяет оперативно и если что-то сделано не верно, то указывает конкретно, на что необходимо обратить внимание. После каждой проверки куратор присылает дополнительные материалы к теме. Спасибо за возможность учиться в таком формате! Платформа очень удобная в использовании, доступ к материалам бессрочный.

Сначала проходила обучение на вводном курсе, для выбора направления. Там было всего по не многу. Потом выбрала аналитик данных Рекомендовать курс никому не буду и школу тоже Ужасная поддержка. Наставники и координаторы могут отвечать по два/три дня или не отвечать вообще. Приходилось искать способы хоть с кем-то поговорить через почту и тд. Из плюсов хороший центр профориентации. Сотрудник все детально рассказал, сравнил Не плохая презентация материала. Правда версия для телефона не всегда запускается. Брала курс еще с индивидуальными консультациями. Не пользовалась Когда сказала, что не смогу с потоком приступить к обучению, посоветовали просто больше выделить время

Как говорится «От любви, до ненависти- один шаг». Буду ли я когда-нибудь советовать онлайн платформу SkillFactory- нет, нет и еще раз нет. Компания в которой слово «Лояльность» не знают и очень жаль, в наше время надо бы, когда так много конкурентов. В общем, в чем суть моего отзыва, который я оставлю с удовольствием везде. В августе 2020 я купила за деньги, мне компания его не дарила, курс «Аналитик данных», так случилось, что как только начала, так и закончила уделять время курсу, все бывает. В марте 2022 я решила к курсу вернуться и написала координатору, чтобы мне сделали рестарт. Его сделали-все ок. Один раз бесплатно можно. Пройдя 4%, курс стал мне неактуален, из-за работы. И я решила его пока не проходить. В мае 2023, я подумала, а почему бы мне мой оплаченный курс не передать своему мч, ему анализ данных был очень актуален. И тут вопрос, что сложно сделать одно действие? Просто мой курс, который даже на 10% не пройден, перевести на другого человека, которому он актуален. А оказывается, сложностей выявилось много. И все указывает на нелояльность компании, просто наверное время прошло, курс подорожал и им жалко его переводить. Общаются, как роботы. Придумывая разные отговорки, то перевод сделать нельзя, потому что мой первый поток закончился еще в марте 2022 года, я объясняю, что с марта 2022 у меня новый поток, но и здесь нашли к чему придраться, сказали, что мой второй поток заканчивается в конце мая 2023

Долго выбирал курс и площадку для онлайн обучения, в итоге выбрал DATA Analyst на SkillFactory. На данном этапе обучения очень доволен выбором, материал подается в доступной форме начиная с азов, что мне человеку из другой профессиональной сферы очень сильно помогает в освоении. Удобная система общения со специалистами в СЛАКе, где на любой интересующий вопрос по программе обучения или технические и пр. можно найти ответ

На данный момент (22.09.21) прохожу обучение на SkillFactory на курсе QAP. Обучением в целом доволен, главной причиной, по которой выбрал SkillFactory, стал формат обучения: очень удобно, когда ты не привязан к расписанию и педагогам. Помощь менторов и одногруппников также дают плюс этой платформе. По учебе: прошел два модуля пока, особол сильно не напрягался, для нытиков: да, есть дополнительная информация, которую нужно искать в интернете, но ее немного(все зависит от базового уровня подготовки, если читать-писать умеешь, то норм, остальным сложнее)

Я обучаюсь на курсе "Аналитик данных". Мне очень нравиться доступная подача материала и то, как много практики на закрепление материала! Помощь преподавателей 24/7 - все очень доступно разжевывают! Я могу только порекомендовать данное обучение! Вижу только плюсы!

Почти закончила курс по аналитике данных, курс очень насыщенный, очень много полезной информации, которая грамотно подается. Достаточно гибки сроки сдачи проектов. Помощь менторов и координаторов при любых трудностях.

Выбрала курс "Полный курс по анализу данных". Пока только на половине пути. С гугл таблицами проблем почти не было. SQL намного сложнее оказался для меня. Сейчас изучаю Python чуточку сложновато. А так можно попросить помощи менторов, в течении дня ответят даже в выходные. И так же периодически проходят вебинары на разные темы.

[SkillFac ory, Da a Science] Добрый день, всем читателям! I. Предисловие: В конце 2020 года решился на смелый шаг - купить курс "Профессия Da a Science" на платформе SkillFac ory. До этого пытался учиться самостоятельно, чтобы понять нравится вообще мне эта профессия "Da a Science" или нет. Как только понял, что это мое, взвесил все "за" и "против" и решил, что курс стоит того и цена адекватная за 2 (!!!) года обучения. II. Общие впечатления - обо всем поподробнее: 1. "Программа курса". Самое первое, что бросается в глаза - это длительность обучения в 2 года. Данный отзыв я пишу, пройдя примерно 1 год и 2 месяца обучения. За это время я получил достаточно высокий уровень знаний (на уровне специалиста Junior+) и возможность попрактиковаться на около-реальных задачках на площадке Kaggle. Что значит около-реальных? Об этом поподробнее в пункте 2 данного отзыва. За первый год обучения дается вся необходимая база для освоения Py hon и SQL (основные инструменты любого Da a Scien is'та) на достаточно высоком уровне (сильно выше среднего). Помимо объяснения, как пользоваться теми или иными инструментами, методисты SkillFac ory постарались выстроить программу так, чтобы она включала не только команды "нажми то-то, чтобы появилось то-то", но и пояснили как работает тот или иной метод машинного обучения, почему он лучше/хуже остальных и так далее. Помимо лекций по языкам программирования и методам Machine Learning'а, есть программы посвященные высшей математике, необходимой Da a Science'ту для анализа и решения практических задач. Также небольшая часть времени посвящена проблеме трудоустройства, советам и помощи студентам по данному вопросу. 2. "Учебный процесс". Образовательная программа похожа на очную учебу в университете - есть лекции, есть семинары. На лекциях рассказывается материал, на семинарах он закрепляется с помощью практики. Лекции представлены в виде онлайн-презентаций с фото, текстом и видео пояснениями. Также есть возможность пообщаться лично с преподавателями в рамках вебинара (онлайн-лекции вживую). Практика вся заочная - есть задача, есть данные, нужно решение. Если что-то не получается, всегда есть возможность спросить у других студентов или преподавателя (среднее время ожидания ответа в дневное время, по моим замерам, 5-10 минут). Учебный процесс разбит на юниты и модули: вся программа разбита на 10-20 юнитов, каждый из которых содержит 10-20 модулей, по которым и проходит весь основной учебный процесс. В конце каждого юнита Вас ожидает большая практическая задача для закрепления знаний на площадке Kaggle. Особенностью данной площадки, упомянутой в пункте 1 данного отзыва, является то, что она также является центром скопления значительной части сообщества Da a Science со всего мира, где Вы можете решать задачи на реальных (!!!) данных от малых до крупных (Google, Microsof и т. д.) фирм (иногда получая за это $ призы). Почему это важно? Потому что наличие решенных задач на данной площадке является важным пунктом/плюсом при приеме на работу (не только в РФ). И это большой плюс SkillFac ory, что они используют именно эту платформу, тем самым приобщая своих студентов к мировому сообществу Da a Science. 3. "Поддержка студентов". Во время обучения всю группу студентов сопровождают кураторы, которые помогают решать технические вопросы. Отмечу важный момент - вопросы наверняка будут возникать у всех и все будут сталкиваться с проблемами в процессе обучения, и, что меня лично поразило, так это степень помощи (реальной и психологической) со стороны данных кураторов. Спасибо им огромное за оказанную помощь! 4. "Техническая поддержка учебной программы". Другой момент - это поддержка самого курса. В процессе обучения я (и не только) часто натыкался на орфографические ошибки или неточные формулировки определений. Конечно, любому это может не понравится, так как первое, что бросается в голову - это сырость курса. Но, хочу отметить, что между студентами и службой технической поддержки есть обратная связь и все замечания по материалам курса (если они адекватные, конечно) были скорректированы. То есть сама программа и команда SkillFac ory не стоит на месте и старается быть лучше. 5. "Практика". Важный процесс почти любой профессии - это практика, закрепление теории. Как я отметил выше, практика тут - это Kaggle. Я хочу еще раз подчеркнуть, что объем информации - огромен, но как он подан и как шлифуют навыки пользования этими знаниями с помощью реальных задач - вызывает уважение и чувство благодарности авторам курса. 6. "Устройство на работу". SkillFac ory не гарантирует Вам устройство на работу. Но данная площадка старается сделать все возможное, чтобы подготовить Вас ко всем ожидающим Вас трудностям и проблемам при трудоустройстве (а их не мало). Вас ознакомят с рынком труда, расскажут про различные направления, компании. Вам помогут быть лучше и привлекательнее на рынке труда, тем самым повысив вашу конкурентоспособность. 7. "Дополнительные вебинары". Также хочу отметить, что иногда, помимо рядовых преподавателей SkillFac ory, на вебинары заглядывали и представители/руководители крупных компаний на рынке труда РФ, проводя свои лекции и погружая студентов в трудности работы Da a Science'ов на реальных данных. III. Подводя итог: 1. "Плюсы". Великолепная поддержка студентов в процессе учебы - еще раз спасибо кураторам. Методисты прекрасно поработали над формой подачи материала и выстроили в максимально удобной форме для освоения с нуля. Качество материала на высоком уровне, который только растет, благодаря технической поддержке SkillFac ory и активным студентам. Помощь при трудоустройстве. И главный плюс: огромная куча полезного материала по данной профессии с великолепным практическими задачками (я бы даже сказал ЗАДАЧАМИ, потому что некоторые проекты по объему огромны)! 2. "Минусы". Конечно не хочется говорить что-то плохое, но я попробую, может получится. Наверно главный минус - это собственно сам процесс обучения - он дистанционный. Поэтому для человека, которому сложно себя организовать - это будет существенной помехой для достижения цели. НО (!!!) есть психологическая поддержка со стороны кураторов, которые могут помочь Вам советов в организации труда и решить ряд технических трудностей с платформой, если такие возникли. Другой минус, это некоторая дырявость и сухость материала в паре-тройке модулей. НО (!!!) опять же, прошу заметить, что я оставил отзыв об этом технической поддержке, и уже вернувшись к тому же модулю через пару месяцев, я к своему удовольствию увидел, что данные пробелы в образовательной дыре были залатаны. Так что решайте сами, что для вас эти примеры - минусы или плюсы... Подводя итог, я для себя решил, что ни разу не пожалел о своем выборе! Я сюда шел, чтобы сменить профессию и найти новую работу по данному направлению. Как раз в данный момент, благодаря SkillFac ory, уже прохожу этап собеседований в компанию своей мечты! Спасибо за потраченное время!)