Отзыв о курсе «Data Scientist» от Skillbox: необходимо регулярно заниматься и идти вперед шаг за шагом

Изначально поступал на курс по Java-разработке. Прошел несколько начальных модулей. Параллельно время от времени участвовал в интенсивах по новым профессиям. Один из них по профессии Data Scientist так зацепил, что все три дня интенсива я был полностью погружен в новое для себя направление и понял, что хочу развиваться в нем. Связался с техподдержкой с просьбой поменять курс. По итогу у меня остался прежний курс, а новый я получил в подарок.
Сначала все шло хорошо, сказывался азарт и вдохновение от покупки. Питон, начальные модули по аналитике прошел нормально, так как преподавательница очень неплохо объясняет. Но далее что-то поломалось и начались трудности: казалось, что тот материал излагался в объеме, недостаточном для выполнения заданий, приходилось много гуглить. Непростой модуль по EDA, который дался мне с большим трудом. Да, я его выполнил, но потерял много времени. Я бы этот модуль преобразовал и разбил видеоуроки на более короткие.
В целом за время учебы структура и содержание курса менялись. Некоторые модули Скиллбокс перезаписал, каких-то вообще уже нет. Очень классный курс по математике. Прошел с удовольствием. Вообще сам курс в целом, несмотря на те моменты, на которые я обратил внимание, хороший. Как и в любом курсе, необходимо приложить определенные усилия по его прохождению и взять за привычку регулярно заниматься и идти вперед шаг за шагом.
Я уверен, что курс сможет пройти любой. Надо радоваться каждой сданной домашке и не стремиться сделать ее идеально, этого не требуется. И не распыляться на что-то еще. Есть курс, он должен быть в приоритете. Регулярно заниматься и каждую неделю надо стараться закрыть хотя бы один модуль. Несмотря на определенные болячки, курс отличный и дает хорошую базу для дальнейшего профессионального и карьерного раста.
Достоинства
Понравилась программа курса, прохождение которой обещало дать возможность стать специалистом сразу в двух направлениях: машинное обучение и анализ данных. Занятия можно проходить в удобное время и в удобном ритме, жестких временных рамок нет, хотя это может быть недостатком для некоторых. Материал подается последовательно.
Преподаватели достаточно оперативно проверяют домашние работы: по моему опыту на проверку уходит не более дня—двух. При этом часто даются рекомендации по тому, как данное задание можно было бы сделать иначе, предлагается пройти дополнительные материалы по теме. Из лекторов могу выделить преподавательницу, с которой я на одном дыхании прошел курс по аналитике, изучил библиотеки pandas и numpy.
Если говорить об подходе в целом, понравилось то, что платформа прислушивается к мнению студентов и перезаписывает те модули, которые вызывают по какой-то причине трудности, либо добавляет новые, стараясь поддерживать актуальность курса.