Не жаль потраченных ресурсов
Закончил только что годовую программу "Аналитика данных плюс". Видел раньше много негатива в отзывах и решил для баланса добавить свой взгляд в виде ответов на часто встречающиеся критические позиции. 1. Сжатый, поверхностный материал. Сжатый - да, потому что читать урок длиной в книгу вряд ли кто потянет (хотя у меня 4 исписанных тетради 90 л а4 конспектов осталось). В универе бы такой материал года три преподавали, но такой целостной практикоориентированной картины вряд ли бы из этого вышло. Сжатость компенсируется постоянными примерами, упражнениями на тренажере. Поверхностный материал - вряд ли. Конечно, многое разжевывается для людей "с нуля", но в каждом спринте сложность возрастает, иногда резко. Если ее не хватает, можно взять один из фолиантов издательства 'дмк пресс', понять которые уже проще с базой от яп. 2. Весь материал можно самому найти в интернете. Вроде бы оно и так, но тут есть несколько моментов. Во-первых, информации море, и сориентироваться в ней довольно сложно. Что конкретно для аналитика нужно в линале, где остановиться в изучении питона и т. д.? Блогеры в ютьюбе говорят часто, что вот изучите 10 тем - и вы аналитик. Но блин каждая из них - это отдельная наука (одна статистика чего стоит, и к ней подход нужен
). Во-вторых, ты платишь за возможность делать что-то сам руками (а не просто читать или смотреть) и возможность быть оцененным тренажером и ревьюером. А это ключевой момент обучения. В-третьих, если сам можешь организовать свою учебу, расставить дедлайны и главное соблюдать их - ты крут, но много ли таких людей?
3. Глючит тренажер, не принимает альтернативных ответов. Не согласен. Он не глючит, а требует применения даваемых в теоретической части методов, внимания ко всяким мелочам вроде формата данных, округления до нужного уровня и т. д. Бывали случаи когда я не мог решить задачу пару дней, но бился всегда сам, так ни разу и не обратившись в поддержку или к преподу (хоть чем-то надо же гордиться!). 4. Высокая цена. Нельзя не согласиться, но цена понятно откуда берется. ЯП - это целая команда сопровождения. Особенно радует, когда имеешь дело с практиками (например, у нас дипломный проект ревьюил крутой тимлид из втб). Плюс преподы в мессенджере и наставник, дающий вебинары раз в две недели (у нас был известный в широких кругах Глеб Михайлов). Им можно было задавать любые вопросы и получать адекватные ответы. Плюс круглосуточная поддержка по всем вопросам. Плюс практикориентированный контент, написанный специально для яп (не надерганными цитатами из учебников). Это все стоит денег. 5. Работу после курсов не найти. Частично согласен. Поначалу у яп была политика, что ты должен заливать на github все свои учебные проекты и вперед к работодателю. Но понятно, что так оно не работает. Поэтому сейчас стало честнее: вам говорят, что все зависит от пет-проектов под конкретного работодателя. Для пет-проектов сам находишь данные (просишь у друзей-предпринимателей, парсишь или еще как) и показываешь на реальных данных, как ты видишь задачи для этого бизнеса и как ты их решаешь. У нас в когорте у людей, кого я слышал, с работой в целом ок: люди, кто что-то делает, работу находят (у меня же изначально такой задачи не было, но мои первые мини-петпроекты на моей работе уже явно понравились коллегам). 6. После курса я ничего не умею. Согласен, сам тот еще специалист! Но я понял одно: специалистом можно стать только в реальном мире, решая конкретные проектные задачи. Много ли дел может выиграть вчерашний среднестатистический выпускник юрфака или как быстро вчерашний студент-медик может поставить правильный диагноз?
Итого: не жалею об учебе, организовал себе продолжение обучения в яп, начав с математики для DA.