Специалист по Data Science от Яндекс Практикум

Решила сменить сферу деятельности и выбрала Data Science — тема казалась перспективной, хоть и пугающей. Остановилась на Яндекс Практикуме, потому что бренд внушал доверие, да и отзывы были неплохие. Прошла весь курс «Специалист по Data Science», так что расскажу, как это было на самом деле.

Качество обучения

Начну с главного — программа действительно затягивает. Первые недели было непривычно: я вообще не программировала раньше, а тут Python, переменные, функции. Но материал выстроен так, что не успеваешь запаниковать — каждый шаг маленький и понятный. Читаешь теорию прямо в браузере, тут же пишешь код, получаешь мгновенную обратную связь. Помню, как радовалась, когда первый раз правильно написала цикл и он заработал без ошибок — казалось, что совершила прорыв.

Через пару месяцев уже работала с реальными данными, строила графики, делала выводы. К середине курса понимала, что могу сама разобраться с документацией библиотеки и применить её — это был кайф. Конечно, бывали моменты, когда хотелось всё бросить, особенно когда застревала на каком-то проекте часов на пять. Но в целом программа логичная, без резких скачков сложности.

Рейтинг школы

Если честно, перед записью я перелопатила кучу отзывов и сравнивала школы. Яндекс Практикум выбрала, потому что это не просто курсы от неизвестных ребят, а продукт крупной компании с именем. Рейтинг 4,7 на разных площадках не может быть случайностью. Плюс читала, что они получили премию за трудоустройство — это меня убедило окончательно.

Цена

Заплатила за базовый тариф чуть больше 160 тысяч. Сначала сумма показалась космической, долго думала, стоит ли. В итоге взяла рассрочку на два года примерно по 7 тысяч в месяц — так психологически было легче. Когда начала учиться и увидела объём материала, поняла, что переплачивать не пришлось. Да, это дорого для меня, но дешевле, чем второе высшее, и гораздо быстрее. Ещё оформила налоговый вычет на 19 тысяч — приятный бонус.

Обратная связь

Вот это реально круто сделано. После каждого проекта ревьюер пишет подробный комментарий — не просто «молодец» или «переделай», а конкретно что не так, почему и как исправить. Один раз мне вернули проект на доработку три раза подряд — было обидно, но зато разобралась в теме до конца. Ревьюер каждый раз терпеливо объяснял, где логическая ошибка, почему модель работает плохо, какие метрики использовать.

В общем чате наставники отвечали быстро, обычно в течение часа. Куратор периодически писал в личку, спрашивал, как дела, напоминал о дедлайнах. Иногда это раздражало, но признаю — без этих пинков я бы точно расслабилась и растянула обучение на годы.

Преподаватели

Наставники — практики, которые работают в реальных компаниях, это чувствуется. На вебинарах они не читали по бумажке, а рассказывали про свой опыт, разбирали кейсы из работы. Помню вебинар про A/B-тесты — наставник показывал, как они в Яндексе тестируют фичи, какие грабли бывают на практике. Это было в сто раз полезнее, чем сухая теория из учебника.

Особенно зашёл модуль про нейросети и AI-инструменты. Научили работать с ChatGPT, Claude, показали, как правильно писать промпты, чтобы получать нормальные результаты. Это сейчас реально нужно — на собеседованиях прямо спрашивают, умеешь ли пользоваться ИИ в работе.

Домашние задания

Проектов было 17, и каждый — как маленький челлендж. Сначала задачи простые: посчитать средний чек, построить график продаж. Потом пошли посложнее — делала систему рекомендаций для интернет-магазина, проводила A/B-тест, строила модель машинного обучения для предсказания оттока клиентов.

Самый сложный проект был ближе к концу — комплексное ML-решение для бизнес-задачи. Сидела над ним две недели, переделывала несколько раз, но когда наконец сдала — почувствовала себя настоящим специалистом. Все проекты собрала в портфолио на GitHub, и это потом очень помогло на собеседованиях.

Теория

Честно говоря, я не любитель читать многостраничные лекции. Здесь всё устроено иначе — читаешь небольшой кусок, сразу делаешь упражнение, видишь результат. Если ошибся — система подсказывает, где косяк. Мне такой формат зашёл намного больше, чем классические видеолекции, которые хочется смотреть на ускорении.

Единственное, иногда хотелось больше примеров из жизни прямо в теории, а не только на вебинарах. Но в целом материал изложен понятно, без лишней воды.

Практика

Практики было много, и это главный плюс курса. Я реально писала код, ковырялась в данных, дебажила, гуглила ошибки, читала документацию. К концу обучения чувствовала себя уверенно — понимала, что могу взять датасет и сделать с ним всё, что нужно: почистить, проанализировать, построить модель, оценить её качество.

Ещё круто, что есть Мастерская — это типа агентства, где можно взять реальный заказ. Я участвовала в проекте для одной НКО, делала анализ данных опросов. Опыт бесценный — работала в команде, общалась с заказчиком, защищала результаты. На собеседованиях это был мой главный козырь.

Трудоустройство

После окончания курса я честно испугалась — куда идти, что говорить на собеседованиях, как вообще искать работу в новой сфере? Центр карьеры реально помог. Мне проверили резюме, указали на ошибки, научили правильно описывать проекты. Провели несколько mock-интервью — я тренировалась отвечать на технические вопросы и рассказывать о своём опыте.

Дали доступ к платформе с вакансиями от партнёров Практикума. Я откликнулась штук на 30, получила 8 приглашений на собеседования. Через три месяца получила оффер на позицию junior data scientist в небольшой IT-компании. Зарплата 120 тысяч — для первой работы в новой сфере я довольна.

В итоге — курс стоит своих денег, если вы готовы вкладывать время и силы. Мне дали структуру, инструменты и поддержку, остальное зависело от меня. Если просто проходить уроки для галочки — толку не будет. А если реально погружаться, задавать вопросы, делать проекты качественно — выйдете с навыками, которые нужны работодателям.