Прошла курс "Введение в Data Science". На данный момент впечатления очень хорошие на всех этапах, менеджеры, служба поддержки, кураторы - все вопросы решались быстро, доброжелательно, никаких нареканий. Про сам курс: у меня была цель пройти его за лето, я уложилась вместе с финальной работой, хотя местами пришлось поднапрячься. Курс мне определенно понравился, был полезен, новые знания и навыки я получила. Но я умею и люблю учиться, умею работать с информацией. Самое ценное в курсе, на мой взгляд, - дорожная карта (структура модулей) и практические задания. Дальше я просто уходила в свободный поиск. Рассчитывать на то, что посмотрите 10-минутный ролик и быстренько все сделаете, не стоит, придется хорошо покопаться в источниках. Для меня это не было проблемой совершенно, это привычный и комфортный для меня способ учебы. Понравились все задания, в которых надо было кодить. Они не были ни слишком простыми, ни слишком сложными. Очень полезными были задания с самопроверкой. Самыми мучительными были последние модули курса, которые уже стали притчей во языцех, и не потому, что там дается суперсложный материал, а потому, что авторы модулей, кажется, не вполне представляют свою целевую аудиторию и ее ресурсы. Прохождение этих модулей на стареньком лэптопе с windows 10 и 8 гб RAM превращается в странный преодоленческий квест с полосой препятствий, не имеющий практически ничего общего с содержанием модуля. Здесь, конечно, очень выручал чатик, в котором большинство способов обхода разнообразных граблей уже было описано, но модуль по airflow это просто индейский бряд инициации какой-то., бессмысленный и беспощадный. При этом достаточно было бы просто внятно написать пошаговую инструкцию по запуску отдельно для работающих в windows и отдельно для linux, но нет. Вообще есть ощущение, что к последним трем модулям составители как-то резко выдохлись. Чего мне лично не хватило: 1) списка дополнительной литературы к модулям. Некоторые кураторы давали, но не все и уже постфактум 2) четкости формулировок в ряде заданий 3) более глубокого погружения в среды разработки - anaconda, jupyter lab, pycharm. Это не тот инструментарий, с которым можно сходу интуитивно разобраться. Уж отладку в pycharm можно было бы затронуть. 4) нормальной адаптации материала ряда модулей под windows. 5) алгоритмов, совсем по верхам прошлись. Но, благо, алгоритмы есть возможность добавить. 6) в некоторых местах все-таки остались слепые пятна: делай так, и будет магия. Такого точно не должно быть Бонусные курсы по математике и гит тоже пришлись очень кстати. В общем, я довольна, финальную работу делала на кураже, залипала на несколько днкй, я такое люблю. Тем, кто любит покопаться, погуглить, решать задачи методом проб и ошибок, кому надо показать направление, а дальше он сам, наверное, курс зайдет, как и мне. Тем, кто ждет формата "все включено" - скорее нет.