Вот и почти закончилось моё обучение на курсе Яндекс. Практикуме по направлению Специалист по Data Science. На это потрачено было 8 месяцев жизни, в целом, я остался доволен. Мне показалось, что они попытались вместить максимальное количество информации за такой срок. Какие-то спринты откровенно проседают по качеству, причем самое удивительное, что они находят в середине учебы (привет тема по Численные методы, самая слабая за весь курс), но дальше после полного разочарования за 1 спринт они пытаются запихнуть максимум возможного для знакомства с направлениями NLP, CV, спринт по SQL великолепен, тонна задач, от него хочется просто удавиться, но отрабатываешь ты на нём задачки великолепно для первого знакомства с данным языком.
Но давайте обо всем по порядку:
Яндекс. П прогнозирует нагрузку в 20 часов в неделю в среднем. В целом это близко к правде, правда в идеале бы выделять больше, так как ДС то направление, где придется учиться дополнительно поверх курса.
Начнем больше с плюсов
Учеба делится на спринты, каждый спринт 2 недели, в конце спринта проект, основная масса проектов с проверкой от действующих ML специалистов. Наверное, это одно из самых ценных моментов в курсе, как дополнительно очень много материалов они присылают при проверке, указывают как обычно это происходит на практике, указывают на ошибки, причем не дают готовых решений, а "принуждают" всё-таки сделать самому.
Ревьеры не любят общаться напрямую, поэтому с ними взаимодействие только в рамках переписки.
Есть ещё наставники, они стараются помогать в рамках инструментов по взаимодействию со стедунтами. Каждую неделю проводят вебинары по различным темам, мы с ребятами после вебинаров в живую ещё обсуждали вопросы по спринтам.
Так же несколько раз проводили вебинаре в формате вопрос/ответ, так как вопросов много накапливалось.
Это плюс яндексу, живые люди, а не в записи, у которых можно что-то спрашивать.
Следующий уровень поддержки, это преподователи по задачам/проекту. Им можно задавать вопрос в процессе выполнения задач/проекта. Они так же что-то объясняют/подсказывают. Тут немного лотерея начинается. Есть кто великолепно выполняет свою работу (Денис, Иван, спасибо вам огромное) отвечают в течение пары часов, а есть кто может раз в пару дней отвечать, тут начинается беда
Есть куратор, у нас Оля Позднякова, всегда на движе, позитиве и в любой ситуации поможет, хотя некоторые пытались сесть ей на шею, но не прокатывало =) Оле отдельное спасибо за эти совместные 8 месяцев =)
Основное взаимодействие с платформой идет через Пачку. Мы попали на момент перехода с Сларка к Пачке. Пачка очень сырая и недоделанная, но тут уже вопрос не к яндексу, в условиях санкций выбирать не приходится. Мы быстро когортой организовали чат в телеграмме. Вопросы в рамках учебы стали решаться в разы быстрее, не надо ждать уже пару часов от преподователя, 5 минут и у тебя ответ. В когорте нас под 400 человек было на старте, на выпускной проект вышло где-то около 220 человек с учетом всех понижающихся студентов в процессе учебы.
Вот тут наверное, как я сделал для себя, один из главных плюсов яндекса, из этого курса можно вылететь. Звучит странно, ты заплатил и тебя отчислили, но это позволяет хоть как-то держать планку качества, так же мотивирует не растягивать курс на года, а укладываться в рамках дедлайна.
Плюс яндексу за дедлайны
Все задачи решаются в тренажере, т. е. можно делать проекты на своем компьютере (а можно на сервере яндекса, как хочешь), но именно обучение проходит в тренажере, там вся теория в текстовом формате, задачи с автоматической проверкой. Было пару недель, когда тренажер болел и тупил, но не могу сказать, что вызывает негатив, больше "о, тренажер упал, пойду чай попью"
Сам тренажер и информация текстом, а не видео - плюс
А теперь немного про недостатки, некоторые не критичные, а больше варианты для улучшения, как можно сделать ещё лучше (хотя уже идет 60+ поток, вряд ли кому-то эти рекомендации нужны =)):
1. Неравномерная нагрузка. Некоторые спринты откровенно проседают по нагрузке, вместо 2 недель их можно сделать за 1.5 дня отвлекаясь на работу и свои дела. А в конце наоборот, загруженное NLP, CV и SQL. Всё-таки как отзыв студента, подумать, как можно тот же SQL засунуть куда-нибудь в середину, а линейную алгебру и численные методы перенести в конец, например.
2. В целом материала много, он разнообразный, в рамках тех же 8 месяцев сложно представить, как можно дать ещё больше, но некоторые спринты всё-таки откровенно слабые на фоне других. Вижу, что сейчас доработали спринт по статистике, но вот спринт по числовым методам это провал, "это фиаско братан". У всех ребят с потока просто масса негатива была по нему.
3. Направление для улучшения: добавить материал по продакшен, отдельным спринтом, хоть как-нибудь, так как после учебы ты можешь построить модель, а вот что делать с ней дальше... В этом моменте курс отстает от требований работодателя
4. Возможно, спринт по питону сделать на 3 недели и добавить в него материала, уровень с точки зрения программирования можно попробовать давать сильнее.
5. Как-то всё-таки подтянуть либо популязацию среди студентов тот же карьерный трек, либо как-то с самим материнским яндексам подумать, как дать преимущество своим студентам при выходе на рынок, больше пет проектов в купе с яндексом, например. Скажу про себя, я готов и бесплатно поработать 3 месяца, ради пет-проекта с отсылкой на яндекс, но пока предложено в районе ничего такого. (информация актуальная на момент написания дипломного проекта)
Ачто вызвало негатив:
Карьерный трек. В нём есть как позитив, неплохое ревью резюме, объясняют как настроить гитхаб с проектами. Но как-то именно какая-то помощь с трудоустройство, пока я не понял, как это работает. Проверка от ревьера 72 часа, проверяют сопроводительное письмо к резюме, 3й раз по 70 часов, с одной стороны, это в рамках заявленного, с другой, возникает впечатление, что специально ждут, что выжидают 70 часов и только после этого проверяют. Это только впечатление.
Есть "Мастерская", что это такое и как работает, я пока не узнал, возможно, изменю свое мнение.
Куратор по карьерному треку писал, что их основная работа начинается после выпуска, но какая работа, есть ли какие-то партнерские вакансии и так далее, пока всё это непонятно и информации об этом никакой.
Если вы хотите после курсов ЯП устроиться в Яндекс, то крайне вряд ли, только если вы и учитесь по направлению в универе и гуру математики
Отдельно хотел бы добавить. Ранее я указывал, что из ЯП можно вылететь, если не уложился в жесткий дедлайн, но можно и если тебя поймали на списывании. Вот тут есть ревьюеры, которые доброкачественно выполняют свою работу и если студент списал, то отправляю переделывать, а дальше можно и вылететь. Но есть которые не занимаются проверкой плагиата. Это ведет к тому, что очень слабые студенты но с ловким поисковиком по гитхабу в итоге доходят до диплома. На выходе "тупит он, а стыдно мне". Чем плохо - уровень курса падает в глазах работодателя.
Итог: честная 4ка, в целом, реальных конкурентов у Яндекс. П очень мало, тем более их ещё поискать надо...
Знания дадут и много, но так же и много самим надо будет искать и учить, вам задудт направление, а дальше всё зависит уже от вас.
Есть ребята, которые после курса ещё до диплома нашли работу, кто попал на собеседования, говорят многое с курса пригодилось на вопросах.