Взял отдельный курс по системному дизайну, когда меня стали звать на собеседования уровнем выше и я на них сыпался.
Разбирают то, о чём обычно рассказывают шёпотом на кухне: как выбирать хранилище, где узкое место, чем платить за консистентность.
Собеседования пошли совсем иначе. Предложение получил через два месяца.
Оставить свой ответ
Учат тут сильно, и рекомендовать школу я буду. Материал подан прикладно, задачи живые, к преподавателям вопросов нет.
Организационная часть просела. Проверка домашних заявлена в районе двух недель, а по факту у меня несколько раз выходило дольше. К моменту, когда приходил разбор, я уже сидел в следующем модуле и половину контекста забыл.
Обратная связь при этом короткая. Хотелось бы развёрнутого разбора, а не пометки «принято»: когда учишься с нуля, именно чужой взгляд на твой код и двигает вперёд.
Понимаю, что при таком числе студентов это упирается в людей. Но ждать приходилось прилично, и на оценку это повлияло.
Курс закончил, работу нашёл. О покупке не жалею.
Оставить свой ответ
Образование у меня филологическое, в данные я пришла через маркетинг и таблицы. К программированию подступалась впервые.
Блок по Python меня почти сломал. Первые две недели я не понимала вообще ничего, а времени разбираться спокойно не было: сроки идут, следующая тема не ждёт.
Это честное предупреждение, а не претензия к школе: совсем без опыта программирования тут будет тяжело, и лучше подойти к старту, уже написав хоть что-то своими руками.
Вытащил чат потока. Люди объясняли друг другу по ночам, и я не единственная, кто там сидел с горящими глазами и паникой.
Дальше стало легче. Статистика мне, гуманитарию, неожиданно легла: там логика рассуждения, а не синтаксис, и вот тут филологическое образование сработало в плюс. Продуктовая аналитика тоже пошла хорошо, потому что это про людей и про то, зачем они что-то делают.
Дошла, работаю аналитиком второй год. Вход просто оказался куда круче, чем я к нему готовилась.
Четыре года я строил отчётность в банке и упёрся в потолок: дальше начинался ML, а я про него знал ровно на уровне слов.
Что здесь сильно: инструмент не подают как кнопку. Разбирают, что у него внутри и почему он себя так ведёт, и после этого ты выбираешь модель осознанно, а не по популярности.
Задачи взяты из настоящей работы. Половину я потом узнал в собственных тикетах.
Перешёл в команду ML внутри банка.
Оставить свой ответ