Профессия: Аналитик данных от Product Star

Привет всем, кто раздумывает над сменой профессии! Около года назад я решилась на большие перемены — бросила стабильную, но надоевшую работу в маркетинге и записалась на курс "Профессия: Аналитик данных" от ProductStar. Хочу поделиться своим настоящим опытом, а не просто пересказать рекламный лендинг.

Сразу скажу — нагрузка оказалась серьезной. Обещанные 8-10 часов в неделю на деле вылились в 15+ часов, особенно когда дошли до Python и статистики. Многие в нашей группе не справлялись со сроками. Формат обучения — видеолекции и практические задания. Большинство материалов хорошо структурированы, но некоторые темы (особенно математическая статистика) объясняются слишком поверхностно — приходилось искать дополнительную информацию.

До курса я общалась с выпускниками разных школ, и ProductStar многие рекомендовали, особенно за практический подход. Мой опыт подтверждает — они действительно стараются готовить не теоретиков, а практиков. Образовательная лицензия у них есть, но, если честно, для работодателей это не главный критерий.

Я выбрала продвинутый тариф (6 187 ₽/месяц в рассрочку) и считаю, что за эти деньги получила адекватное обучение. Хотя изначально привлекла объявленная скидка 56%, которая постоянно "вот-вот закончится" (спойлер: она никогда не заканчивается). С возвратом налогового вычета проблем не возникло, школа предоставила все необходимые документы.

Здесь все неоднозначно. Ответы на простые вопросы получала оперативно, но глубокие технические проблемы часто оставались без внятного решения. ИИ-помощник "Ева" на деле оказался очень ограниченным чат-ботом, который не помогал с реальными сложностями. Куратор группы больше занимался организационными вопросами, чем поддержкой в учебе.

Вот тут по-настоящему сильная сторона курса! Лекции от специалистов из крупных компаний были наполнены реальными примерами и инсайтами. Особенно запомнились занятия с Анной Атласовой из Amazon и Денисом Соболевым из Skyeng — они делились тем, что не прочитаешь в учебниках. Однако некоторые лекторы явно читали по заготовленному тексту без глубокого погружения в тему.

Большая часть домашних заданий — рабочие кейсы. Я потратила много ночей на проект по прогнозированию оттока клиентов, но именно он стал главным пунктом моего портфолио. Были и откровенно скучные задания по базовым темам. Проверка часто затягивалась, особенно в конце курса, когда многие преподаватели, кажется, уже потеряли интерес.

Теория подается сжато, иногда слишком. По SQL и аналитике все было отлично, но по Python явно не хватало глубины. Блок по математической статистике многие в группе назвали "кошмаром" — слишком сложные концепции объяснялись слишком быстро. На выбор специализации дается слишком мало времени, я металась между Data Scientist и бизнес-аналитиком — в итоге выбрала второе.

Реальные инструменты — главное достоинство курса. Я научилась использовать SQL, Tableau, Python для аналитики, и это действительно востребованные навыки. Разочаровало отсутствие реальной стажировки — нам просто дали проект и назвали это "стажировкой", хотя никакого взаимодействия с компанией-партнером не было.

Вот здесь главное разочарование. "Гарантия трудоустройства" оказалась набором рекомендаций по составлению резюме и нескольких вебинаров по прохождению собеседований. Карьерный центр присылал вакансии, но большинство из них требовали опыта работы. Я нашла работу через 4,5 месяца после окончания курса, причем по рекомендации одногруппника, а не благодаря школе.

Сейчас, спустя несколько месяцев работы аналитиком, могу сказать: курс дал мне базу, но не готовые решения. На реальной работе пришлось многому учиться с нуля. Если вы готовы вкладывать много своего времени, искать дополнительные материалы и не ждать, что школа за вас найдет работу — курс может стать хорошей отправной точкой. В противном случае, результат может разочаровать.