Успешно закончил курс "Инженер данных". Набрал 470 баллов из 480 🎉
"Успешно" ставят всем, кто набрал больше половины, но это тоже нелегко)) Забавно, что 6 баллов срезали на блоке "визуализация", но ДЗ я делал в Superset, который только изучаю, да и расслабился под конец 🙄
Нагрузка и доходимость
По моим личным наблюдениям от общей группы до конца дошло примерно 20-25%. Большинство отвалилось после Airflow и Greenplum когда уже пошли Hadoop и Big Data.
После биг даты кстати стало полегче и в конце уже было совсем лайтово. Правда финальный проект курса пока сломался, поэтому окончание курса уже было простым😊 Ребята обещали починить, так что возможно мы еще к нему вернёмся.
Как оценить время на выполнение ДЗ? Смотрите на кол-во баллов за него. Если там 1 балл - скорее всего это займёт 5 минут, если 20 баллов - вероятно целый день 🥹
Немного итогов:
1. Как уже писал, вам понадобится время, как минимум первые 3 месяца хотя бы часа по 3-4 в день, так что освободите себя от работы. У курса есть базовые требования по знаниям, если чего-то из этого не знаете, заложите доп время и на них. Концовка курса (после большого блока биг даты) более лайтовая, но дойти до конца всё равно непросто.
2. Курс хардовый и преподы сильные. Это и хорошо и плохо - с одной стороны есть чему учиться, с другой - иногда сидишь ничего не понимаешь, общаешься с ChatGPT. Но это тоже уже писал:)
3. В конце интересные блоки по машинному обучению, оказывается ML не так сложно применять и даже не погружаясь в матстат можно делать очень многое.
4. Курс 100% придётся пересматривать, но думаю его за этим и берут - чтобы потом повторять и внедрять разные инструменты. Спикеры сами пересматривают уроки других спикеров, чтобы освежить знания.
5. Курс не даст вас понимание всех деталей без реальной практики, но даст хорошую базу, которую можно дополнить книгами, общением с ChatGPT и собственным опытом.
6. К концу уже устаёшь от количества потребляемой теории, так что наверное 5 месяцев - оптимальное время для меня, учиться год я бы не выдержал))
Стоит ли идти на такой курс?
Если у вас есть время, желание и база - думаю курс стоит потраченных денег🔥
Круто, что есть подобные курсы где собраны такие разные преподаватели, каждый из которых делится своим уникальным опытом в конкретной сфере. Всё же один человек такого разнообразия не даст.
Впрочем, проблемы с обновлением материала всё же есть, но пока это не критично, так как общие принципы обычно остаются неизменными.
"Успешно" ставят всем, кто набрал больше половины, но это тоже нелегко)) Забавно, что 6 баллов срезали на блоке "визуализация", но ДЗ я делал в Superset, который только изучаю, да и расслабился под конец 🙄
Нагрузка и доходимость
По моим личным наблюдениям от общей группы до конца дошло примерно 20-25%. Большинство отвалилось после Airflow и Greenplum когда уже пошли Hadoop и Big Data.
После биг даты кстати стало полегче и в конце уже было совсем лайтово. Правда финальный проект курса пока сломался, поэтому окончание курса уже было простым😊 Ребята обещали починить, так что возможно мы еще к нему вернёмся.
Как оценить время на выполнение ДЗ? Смотрите на кол-во баллов за него. Если там 1 балл - скорее всего это займёт 5 минут, если 20 баллов - вероятно целый день 🥹
Немного итогов:
1. Как уже писал, вам понадобится время, как минимум первые 3 месяца хотя бы часа по 3-4 в день, так что освободите себя от работы. У курса есть базовые требования по знаниям, если чего-то из этого не знаете, заложите доп время и на них. Концовка курса (после большого блока биг даты) более лайтовая, но дойти до конца всё равно непросто.
2. Курс хардовый и преподы сильные. Это и хорошо и плохо - с одной стороны есть чему учиться, с другой - иногда сидишь ничего не понимаешь, общаешься с ChatGPT. Но это тоже уже писал:)
3. В конце интересные блоки по машинному обучению, оказывается ML не так сложно применять и даже не погружаясь в матстат можно делать очень многое.
4. Курс 100% придётся пересматривать, но думаю его за этим и берут - чтобы потом повторять и внедрять разные инструменты. Спикеры сами пересматривают уроки других спикеров, чтобы освежить знания.
5. Курс не даст вас понимание всех деталей без реальной практики, но даст хорошую базу, которую можно дополнить книгами, общением с ChatGPT и собственным опытом.
6. К концу уже устаёшь от количества потребляемой теории, так что наверное 5 месяцев - оптимальное время для меня, учиться год я бы не выдержал))
Стоит ли идти на такой курс?
Если у вас есть время, желание и база - думаю курс стоит потраченных денег🔥
Круто, что есть подобные курсы где собраны такие разные преподаватели, каждый из которых делится своим уникальным опытом в конкретной сфере. Всё же один человек такого разнообразия не даст.
Впрочем, проблемы с обновлением материала всё же есть, но пока это не критично, так как общие принципы обычно остаются неизменными.