Я сейчас прохожу курс в Практикуме по аналитике данных и хочу рассказать, как все устроено изнутри. Надеюсь, что это поможет самостоятельно оценить, насколько такой формат обучения подходит именно вам, сопоставить для себя критерий "цена/качество" и сделать выводы без эмоционального давления (то есть я постараюсь воздержаться от личных эмоций и описать больше фактов из полученного опыта).
О каком конкретно курсе здесь речь:
— Аналитик данных
Срок обучения: — 6 месяцев (я закончу свой курс в ноябре 2020)
Докажи, что ты не бот:
— чекайте в insta @ucy_lama
Скидки на курсы:
— 5% по подписке Яндекс. Плюс, — у действующих студентов для их друзей/знакомых есть реферальный промокод на 5% (суммируется с Плюсом)
Стоимость курса:
— я покупала с суммарной скидкой полный курс за 58500
— полная стоимость при единовременной оплате 65000
— есть рассрочка по 13000 в месяц (итого 78000)
Какие курсы еще есть: Дизайнер интерфейсов, Python-разработчик (два уровня), Алгоритмы для разработчиков, Веб-разработчик (два уровня), Инженер по тестированию, Интернет-маркетолог, Разработчик C++ и специалист по Data Science
С ЧЕГО НАЧАТЬУ каждого курса есть бесплатная вводная часть — сначала пройдите ее. Как минимум, это реальная часть образовательного трека и без пройденной вводной части вы не сможете приступить к платному курсу (знания каждой предыдущей части курса нужны для прохождения следующей), а еще
...... это позволит понять сразу несколько очень важных вещей:
1) Количество времени, необходимое для прохождения курса и есть ли оно у вас на самом деле. Ориентируйтесь на 2 часа ежедневно или даже больше (20 часов в неделю — да, это действительно много и это самый минимум, который в среднем тратит каждый студент Практикума) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2) Подходит ли вам обучение без видеолекций: у вас будет текстовая (+ картинки/схемы) теоретическая часть и тут же тренажер, в котором вы отрабатываете на практике теорию. Тренажер с чувством юмора и характером :) Любые проблемы с тренажером или пониманием задания на бесплатной части с готовностью помогают решить ребята из техподдержки (я проверяла)
3) Из каких частей состоит один блок-тема: теория и практика в тренажере, а потом самостоятельная работа над проектом
4) Какую выбрать профессию из нескольких вариантов и как убедиться, что хватит мотивации пройти курс до конца (я выбирала между аналитиком данных и Data Science, у этих курсов одинаковая вводная часть, но если вы выбираете между бэкендом и фронтендом, то увидите отличия уже на вводной части, а если пройдете вводную часть до конца — вы прошли фильтр мотивации, по моему субъективному мнению и опыту)
5) Подходит ли вам стиль подачи материала. Например, меня юмор в тренажере очень поддерживает, а короткие текстовые статьи с легкой подачей теоретического материала воспринимаются и запоминаются лучше материалов из видеолекций (по опыту с другими курсами).
КАК ПОСТРОЕНО ОБУЧЕНИЕ ДАЛЬШЕ
1) Структура обучения:— курсы "от простого к сложному" разделены на спринты и открываются последовательно по мере прохождения заданий (перепрыгивать с темы на тему не получится): 2 недели на спринт, куда входит теоретическая часть в тренажере (ниже скрин тренажера одной из тем бесплатной части) и работа над самостоятельным проектом (скрин показать не могу из-за авторских прав, но могу сказать, что в самостоятельном проекте пригодятся знания пройденных тем и они пишутся в Jupyter Notebook — классный инструмент для работы с данными и оформления проектов, в конце вводной части вас с ним познакомят подробно, подружитесь!)— после каждой темы в курсе дают полезные ссылки на статьи, а еще удобные шпоргалки и конспекты по пройденному материалу, которые можно сохранить или распечатать для себя— несколько спринтов составляют один модуль (в аналитике данных три модуля)— в конце каждого модуля — сборные проекты, а после последнего — дипломная работа.
Очень много практики и опыта, приближенного к реальным условиям работы: спринты, задачи, данные, дедлайны, коллеги и наставники. Сделанные проекты (а их у меня уже больше пяти, а я только в середине курса, например) легко оформить в портфолио и показывать при трудоустройстве — для меня это важный плюс, так как я планирую далее искать работу аналитиком.
ВАЖНО: есть дедлайны! Между спринтами — мягкие, между модулями — жесткие. Курс нельзя пройти быстрее/медленнее, дедлайны держат в тонусе и создают ощущение реальной работы. Это и хорошо, и плохо, потому что в совокупности с объемом многие (и я тоже) сталкиваются с ощущением нехватки времени и это определенный стресс (думаю, что более точного слова найти сложно), поэтому важно пройти вводную часть и оценить нагрузку заранее. НО если вы не успели сдать темы в жесткий дедлайн, вас не отчислят, вы сможете взять "академ" и немного выдохнуть — это отодвигает дату окончания курса, но позволяет взять паузу в нужный момент. У нас в потоке есть студенты, которые перевелись из старших когорт, я сама была одной ногой в "академе" в какой-то момент — ничего страшного в этом нет, такую опцию можно взять дважды за курс. Удобно, если нужно прервать учебу на время по личным обстоятельствам (всякое бывает).
2) Специальное образовательное пространство в Slack для вашей когорты (месседжер для компаний и проектных команд, специфичный, но привыкнуть легко, потому что там все очень хорошо структурировано и ты всегда знаешь, куда с каким вопросом пойти и кому писать). Это место, где всегда можно задать вопрос, найти поддержку, пообщаться с другими студентами, найти/поделиться статьями/книгами/ссылками на классные ресурсы по специальности.
3) Команда курса:
— куратор когорты (так принято называть новый поток в Практикуме, я из 13 когорты курса DA, например) помогает со всеми организационными вопросами, следит за тем, чтобы у студентов были все нужные материалы и ссылки на мероприятия, поддерживает в момент отчаяния
— преподаватели закреплены за когортой и отвечают на вопросы по тренажеру и самостоятельным проектам: если возникает сложность с заданием или пониманием какой-то темы, то с вопросом можно прийти в отдельный канал Slack и получить оперативный ответ/дополнительную информацию/обсудить альтернативное решение/уточнить вопросы по самостоятельному проекту
— наставники проводят вебинары, углубляют знания по вопросам студентов, делятся личным практическим опытом, могут ответить на общие вопросы по профессии и осветить темы, которые в курсе затронуты косвенно или пропущены, а вам очень хочется узнать это-то-еще-вот-это-и-еще-чуть-чуть :) по моему опыту экспириенс работы с наставниками зависит от вашей личной активности и заинтересованности в расширении кругозора (проще говоря — чем больше вопросов, тем лучше)
— код-ревьюверы проверяют самостоятельные проекты, дают развивающую обратную связь, могут помочь улучшить решения в коде и направить на новые идеи. Я не знаю сколько их, но пока ни один ревьювер в моих проектах не повторялся
— это интересный опыт, расширяющий взгляд на проделанную работу
— другие участники тоже часть команды: мы помогаем друг другу в поиске ответов на вопросы, делимся эмоциями, самоорганизовались в чатик в телеграмме
— комьюнити единомышленников и осознание, что не только тебе бывает сложно играет поддерживающую роль (по крайней мере для меня точно)
После каждого спринта собирается обратная связь от студентов (анонимная), где можно рассказать о сложностях, которые возникли, сказать спасибо и оценить работу команды курса. И это не для галочки, над обратной связью реально работают, недавно нам прислали небольшой отчет об изменениях, основанных на обратной связи от студентов — было приятно, что этому уделяют столько внимания.
4) Вебинары с наставниками, база знаний, конспекты/шпаргалки, рекомендованная литература/статьи — не успеешь оглянуться, как список "надо еще это изучить" станет внушительнее самого курса.
Атмосфера помогает получить больше знаний тем, кто заинтересован в углубленном изучении профессии, потому что с каждым новым спринтом начинаешь осознавать, что это только начало и на полученном фундаменте предстоит изучить еще много всего самостоятельно — я начала ориентироваться в требованиях к профессии и понимаю, как выстраивать дальше самостоятельный образовательный трек (у меня в планах пройти курс статистики, углубиться в SQL и вообще уже целый список, который пополняется :)
ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ТРЕК ПО ТРУДОУСТРОЙСТВУ
Это специальный курс (бесплатный для студентов) от HR-специалистов Яндекса. Пока не могу сказать подробнее про внутреннюю кухню, так как начну свое обучение с сентября, но на повестке все самое актуальное:
— как обстоят дела на IT-рынке/где и как искать работу,
— как составить резюме,
— как оформить портфолио проектов,
— как писать сопроводительные письма,
— что ждать на собеседованиях и тд.
Программа состоит из 5 спринтов. Каждый спринт длится 1-2 недели, длительность программы — 2 месяца. Обещает быть полезно и интересно, проверим. Наверное, про это можно будет написать отдельно, когда пройду курс.
Обращу внимание на очень важный момент, который в Практикуме подчеркивается отдельно (никаких иллюзий, все по-честному): во-первых, это не программа подготовки кадров в Яндекс, во-вторых, никакого "гарантированного" трудоустройства, которое так любят продавать образовательные проекты сейчас — вы получите все необходимые знания и инструменты, но успех будет зависеть от ваших целей и готовности приложить усилия. Мне такой честный подход и открытость пришлись по душе, я учусь в продуманной и комфортной среде, забираю максимум от курса и чувствую полную собственную ответственность за процесс и прогресс.
КОМЬЮНИТИ
После того, как меня подключили к образовательному треку от HR, я попала в комьюнити выпускников (до этого я про него совсем не знала и почему-то в отзывах про него не говорят, странно, потому что для меня это стало открытием и новым витком мотивации). Все организовано также в Slack, выпускники всех курсов в одном пространстве, тематические каналы для разных специальностей, большая библиотека ресурсов и статей от ребят разных курсов и когорт, вебинары и оффлайн встречи (сегодня я впервые пойду на такую большую встречу в Москве, например). Мне кажется, что комьюнити — очень важная часть перехода в новую профессию, а также возможность задать вопрос и посоветоваться с более опытными участниками. Поэтому я решила дополнительно про это тоже рассказать. Атмосфера дружелюбная.
МОЙ ОПЫТ
Я меняю профессию с "нуля" и до курса не была знакома ни с одним из инструментов, которыми пользуются аналитики (работа с данными с помощью языка программирования Python, язык запросов SQL, статистическая оценка гипотез для бизнес задач и тд). Сейчас я ориентируюсь в Phython и могу писать не только код, но и автоматизировать некоторые процессы анализа, понимаю что такое SQL и как он устроен, как спарсить открытую информацию с сайта для последующего анализа, зачем нужно проводить статистические проверки гипотез и как это делать, строить простые визуализации данных для отчетов и тд. Впереди еще половина курса и поиск работы. Самое главное, что мне дает обучение в Практикуме — уверенность в полученных навыках и прикладные знания, которые помогут мне найти работу junior-аналитиком в дальнейшем.
Логично спросить меня о минусах, но мне формат обучения подошел идеально, поэтому все минусы в виде местами строптивого "тренажера" для меня не критичны (его постоянно улучшают и есть поддержка команды, так что у меня нет проблем с этим, хоть я тоже попадаю иногда в историю "решение верное, но тренажер хочет что-то еще" — я либо уточняла, что именно нужно сделать, либо просто писала альтернативный вариант кода решения и оно проходило), единственное, что очень хотелось бы — больше задач по SQL, это очень важная тема для аналитика и я объективно понимаю, что знаний спринта для технического интервью будет недостаточно, я получила основы и общее представление, которые помогут углубиться в тему самостоятельно, но, надеюсь, со временем этот блок станет глубже для других специалистов.
Я готова рекомендовать этот курс друзьям и две мои знакомые пошли учиться на этот курс после моих рассказов. Штука ответственная, поэтому я очень рада, что им нравится (одна моя знакомая проходит первый модуль и пока решает будет дальше идти в аналитики или сайентисты, а вторая уже приблизилась к первому сборному проекту на курсе DS)._-
Надеюсь, что этот лонгрид кому-нибудь поможет составить объективное представление о курсе, синхронизировать "ожидания/реальность" и принять обдуманное решение.
Приятного обучения! (где бы вы не решили учиться)