Отзыв о курсе «Аналитик данных» от Нетологии: приобрела, структурировала и укрепила базу по важным аналитическим скиллам

Недавно завершила обучение на программе по профессии Аналитик данных от Нетологии. Если сопоставить уровень знаний и навыков на старте этого пути и на его финише, то могу сделать основной вывод о том, что программа была очень полезна и помогла многое приобрести, структурировать и укрепить базу по важным аналитическим скиллам, наметить направления для дальнейшего роста. Совсем новичком в рассматриваемой сфере к началу обучения я не была: в каких-то темах уже было базовое понимание, что-то было относительно новым. И тем не менее, почерпнула большой объем новых знаний и, что самое главное и ценное, получила возможность отрабатывать практические навыки, получая при этом обратную связь. Уже внедряю новые навыки в жизнь.

Курс можно советовать для прохождения в том числе и тем, кто начинает с основ (однако в таком случае потребуется внутренняя готовность к погружению в процесс и усвоению большого объема материала по разным направлениям).

Самая значимая содержательная сторона программы и ее несомненный плюс — сильные курсы-модули по SQL и по Python (вся программа профессии составлена из модульных курсов как конструктор).

Курс по SQL отличный: продуманный, наполненный и отточенный, с большим объемом онлайн-занятий. Очень компетентный, опытный преподаватель, который помимо основной части проводил факультативные практические занятия-созвоны. При этом курс задает векторы для развития на будущее, т.е. в курсе есть содержательная глубина.

Также очень хороший курс по Python, в котором можно выделить три части/направления: основы Python, библиотеки Python, статистика в Python. Курс достаточно подробный: от самых азов до более специфических тематик — таких как регулярные выражения, парсинг, начало ООП и др. На курсе периодически проходили онлайн-занятия с опытными преподавателями-практиками, что позволяло сохранять динамику обучения и вовлеченность.

И в курсе по SQL, и в курсе по Python было довольно много домашний заданий с обратной связью от ревьюеров, в том числе более объемные итоговые работы по курсам.

Были и такие курсы-модули как:

— Основы аналитики и аналитическое мышление (была возможность структурировать знания по основным понятиям аналитики и развивать навыки работы в Google Sheets и Looker Studio);

— Метрики, гипотезы, точки роста (большой структурированный объем информации по различным метрикам и подходам к построению систем метрик);

— Аналитика больших данных (рассмотрены основные инструменты и технологии для работы с большими данными, в практике — упор на PySpark).

По данным курсам больше ориентация на самостоятельную работу. В то же время была предоставлена возможность участия в сессии вопросов и ответов с экспертом по курсу. Были и практические домашние задания с обратной связью, и расширенные итоговые работы.

Обратная связь по всем перечисленным модулям была реализована через учебные чаты. Там дежурили аспиранты — ребята с опытом, ранее успешно окончившие курс. В каких-то случаях присоединялись преподаватели. Также ревьюеры оставляли обратную связь на практические домашние задания и итоговые работы. Объем и глубина обратной связи очень сильно зависели от конкретного преподавателя. Были очень подробные ревью: с большим вниманием к деталям, с советами, как можно улучшить решение, с рекомендациями ресурсов для совершенствования в теме. Были и очень лаконичные ревью без деталей.

Было еще два бонусных модуля для самостоятельного изучения: по Power BI и английскому языку для аналитиков.

После большинства модулей можно было написать итоговую работу, получив на нее обратную связь, — это давало отправную точку для формирования и улучшения своего портфолио. При должном погружении и дополнении самостоятельным поиском, это давало возможность работать над своими проектами и развивать их.

В качестве большого плюса в организации обучения можно отметить то, что процесс построен так, что можно гибко регулировать учебную нагрузку. Во многих случаях домашние задания подразделялись на обязательную и дополнительную (необязательную) часть. Придерживалась того, что всегда делала полностью обе части — это давало возможность более глубокого погружения в тему. Однако отметим, здесь есть пространство для выбора в зависимости от обстоятельств.

Определена обязательная граница в плане объема выполнения практических заданий (например, заходя на страницу курса, видишь, что «Для завершения модуля нужно выполнить ... заданий из ...»). То есть сам студент здесь волен определить для себя объем нагрузки в границах от минимально необходимой до максимальной, выполнив все предложенные работы и получив на них отзыв.

Также есть гибкость в процессе и с точки зрения управления временем. Начало отсчета дедлайна по заданиям инициирует сам студент. При этом важно уложиться в сроки закрытия всего модуля.

Несомненный и очень значимый плюс обучения заключался в работе координаторов и сотрудников команды сопровождения, которым очень благодарна. Поддержка была доступна на всех этапах обучения и по всем вопросам. Специалисты сопровождения всегда старались решить организационные вопросы, исходя из интересов студента, были доброжелательны и относились к обращениям с пониманием. В ходе обучения у меня сформировалось стойкое ощущение, что все вопросы организационного свойства решаемы. Это очень ценно, когда обучение длительное, и проходишь немалый путь до своей цели.

Плюсом является и то, что на программе есть возможность получения диплома о профессиональной переподготовке. При написании диплома предоставляется поддержка ментора, организуется коммуникация с ним. Отмечу, что ментор был неизменно открыт к общению, предоставлял обратную связь оперативно и был при этом доброжелательно настроен, максимально содействовал во всех организационных вопросах. Это было очень важно в процессе написания объемного исследования и способствовало конструктивной работе.

Резюмируя сказанное выше, могу сказать, что программа была для меня важной вехой в обучении: сформировалось структурированное понимание базовых аналитических скиллов, обозначились векторы для развития. Это был полезный и важный опыт. Благодарна команде программы за возможность его получить!

Можно отметить, что для изучения основ статистики и A/B-тестирования потребуются дополнительные материалы и источники. Сложно будет сформировать понимание только на основе материалов, предложенных в курсе. В учебном чате было немало отзывов ребят-однокурсников, которые испытывали сложности с этими темами. Необходимо будет проявить самостоятельность, чтобы действительно разобраться.

Хотелось большего погружения в тему BI-технологий. Было бы здорово, если бы был более широкий обзор спектра BI-систем, а также возможность выполнения практических работ с обратной связью.

Функционал тренажеров с автоматической проверкой пока проработан не в полной мере. Некоторые задания нуждаются в более точном описании форматов ответов, ожидаемых от студента.