Выбирала между несколькими онлайн-школами для того, чтобы проходить обучение на Аналитика данных, также был опыт прохождения курсов по этой специальности на других платформах, и Практикум однозначно одна из лучших из всех. Также многие рекомендовали ее в качестве старта, кто уже работает по специальности. Помимо онлайн-школ был вариант заниматься по видео в ютуб и другим открытым источникам, но я не системный человек, мне было сложно замотивировать себя. За полгода самостоятельно обучения по питону я изучила только типы данных, некоторые задачки по ним, а в практикуме удалось за неделю-две пройти весь нужный материал по питону, который понадобился потом на работе (пандас, основы языка, библиотеки для рисования графиков и пр.) Из плюсов: Кураторы всегда были на связи и поддерживали, если я начинала переживать, что не успею что-то. Были мягкие и жесткие дедлайны, что дополнительно мотивировало ускоряться, но при этом была возможность взять перерыв, что тоже было очень важно. Самый большой плюс в обучениии на Практикуме — формат подачи. Мне было гораздо удобнее читать и потом это все закреплять с помощью конспектов и шпаргалок в конце тем, которые были уже оформлены. Также даются только необходимые инструменты и они вводятся постепенно под конкретную задачу. Видно, что процесс обучения построен граммотно. Минусы были несуществеными: Иногда были неточные формулировки в задачах по SQL, что затрачивало время на дополнительные уточнения. Других особо не заметила. Для тех, кто раньше не изучал никакие языки программирования, стоит учитывать, что времени на обучение придется заложить гораздо дольше. Курс длился 6 месяцев. Для комфортной учебы без отставаний мне хватало 12-18ч в неделю, но если бы я не знала, как устроены языки программирования, не изучала ранее питон и sql, то мне потребовалось бы все-таки больше времени, чтобы все уложилось в голове. Несмотря на то, что я уже работала аналитиком, курс мне много раз помогал во время работы: когда мы вводили направление А/Б тестов, когда нужно было анализировать нововведение, но ты не понимаешь как это лучше сделать и с помощью каких инструментов помимо sql, как корректнее мыслить, чтобы разобраться в задаче, почему важно использовать мат. Стат. При анализе и пр.