OTUS - Онлайн-образование
+7 499 938-92-02
Отзывы
Все
Федор Песяк
До обучения в OTUS я занимался в основном нативной разработкой на Python. Как таковой дата инженерией я не занимался. Курс привлек внимание тем, что он плавно вводит в тему. На презентации рассказали, что он больше подходит для новичков в Data Engineering, что мне подходило. В целом, курс добротный. Рассказывают и про теорию, и про практику. После прохождения у меня более-менее сложилась картинка, что из себя представляет профессия дата инженера. Понравилось, что достаточно подробно разбирали некоторые инструменты типа Spark или Airflow (лекции и презентации можно использовать в качестве базового туториала). Домашние работы были достаточно прикладными - научили, как запускать машины в облаке, как собирать докеры, как писать на Scala. Плюс проектная работа, тему к которой я выбрал самостоятельно, исходя из задач на текущей работе. Не понравились отдельные лекторы, не очень хорошо рассказывали об отдельных темах. Некоторые инструкции к домашним заданиям можно было бы оформить и получше. Очень хотелось бы добавить в курс обработку изображений и видео, разбор инструментов, которые позволяют быстро работать с картинками. В основном все разобранные решения касались только текстовых или бинарных данных. По окончании обучения мне удалось реализовать проект на текущем месте работы и получить должность дата инженера. Знания, полученные на курсе, пришлись к месту. Я доволен тем, что прошел курс до конца. Это был полезный опыт.
Андрей Гореликов
1 До обучения я работал веб разработчиком джава и до поступления на курс поступил на должность разработчика хранилища, но на работе была маленькая команда и чтоб лучше освоить профессию поступил на курсы дата инженера в Отус. 2 Выбрал курс Дата инженера так как интересна эта специализация 3 В обучении понравлся актуальный материал и как преподователи вели обучение- много рабочих кейсов, быстрая проверка домашних работ и рекомендации как улучшить и тд. У меня как и многих были сложности с докером. 4 Обучение мне дало более широкие и глубокие знания по специальности с которыми я нашел новую работу, на собеседованиях уже мог обсуждать детали специальности, используемые технологии и тд. Касаемо работы я получил несколько оферов и одним из них воспользовался, можно сказать в ведущий банк и офис мечты )) Понравился выпускной проект, было много консультаций и после во время защиты было много рекомендаций!!
Алексей Стариков
Хороший курс. Дает общее представление об инструментах и подходах, которые используются в работе с данными. Курс будет очень полезен начинающим инженерам данных и тем, кто хочет начать работать по данной специальности. Те, кто уже имеет некоторый опыт, смогут сконцентрироваться на интересных для них кейсах в рамках дз и финального проекта и получить более широкое представление о сфере деятельности. Что получилось хорошо: - отличные преподаватели - полезные интересные лекции Что можно улучшить: - лекции по devops получились слишком обзорными без конкретных кейсов и практики (стоит добавить конкретные примеры и дз) - долгий фидбек по домашкам и быстрая их приемка в конце курса (стоит ускорить проверку дз и делать, ревью более требовательным с учетом предоставление времени на исправление замечаний, конечно)
Владимир Крокодилов
Понравилось количество обозримых инструментов (может даже перебор). Сами преподаватели были прекрасны. Возможно Андрею стоит чуть больше показывать что-то руками (обычно на его лекциях были слайды с рассказами, без "тыкания" в приложения), но даже там всё, что было сказано, было по делу. Возможно стоит добавить блок по работе с докером (как делать docker-compose), т.к. это предлагается делать в проектной работе, но подразумевается, что мы умеем или научимся самостоятельно. В блоке devops тоже хотелось бы больше материала (там было больше обсуждения концепций, чем конкретных инструментов и как с ними работать). Проверка домашек была очень долгая. Нет, я не говорю о самих ответах (почти все комментарии были по делу). Но сроки, за которые делались проверки не лезут не в какие рамки. Люди платят деньги, а ответа можно ждать неделями. По-моему, это неуважительно по отношению к заказчику. Если говорить о самих домашках, то всё было довольно интересно. Часть сам тыкаешь, пересматриваешь лекции, часть в инструкциях. Прикольно Это не первый мой курс и я понимал, что меня ждёт качественный продукт. Ожидания оправдались. Спасибо!
Дмитрий Андреев
На курс Data Engineering пошёл уже после прохождения курса Data Science (тоже в ОТУСе) т.к. в момент прохождения DS поймал себя на мысли, что какие бы модели ты ни выбрал и как бы ни тюнил модель - очень многое зависит от правильного сбора и предобработки данных. Курс DE дал мне всю необходимую базу по современным программам и подходам, необходимым для сбора, обработки и хранения данных. В общем и целом курс оставил крайне положительные впечатления! Было интересно и слушать лекции, и выполнять ДЗ. Они были вполне по силам, но при этом не возникало частых мыслей, что всё дается слишком легко - на мой взгляд идеальный баланс. А благодаря выполненному последнему ДЗ так и вовсе получилось сменить работу на +40% к ЗП. Работа правда не связана напрямую с DE, но эта ситуация для меня в очередной раз доказала, что под лежачий камень водичка не течёт и учиться в нашей сфере необходимо всегда, хуже от этого ещё никому не становилось! Из минусов могу отметить периодические задержки с проверкой ДЗ и ответами в слаке. Не сказать, что эти моменты сильно помешали, просто это могло бы быть чуточку лучше ;) Коллеги писали или говорили, что по DevOps'у мало информации - не могу с эти согласиться т.к. DevOps - это отдельная песня, по ней даже курс на несколько месяцев имеется. А вот добавить в самое начало курса занятие по Docker, вокруг которого крутится половина ДЗ и примеров, было бы абсолютно не лишним. По итогу могу с полной уверенностью сказать, что курс стоит и своих денег, и затраченного времени!
Юрий Недилько
Этот курс уже второй который я проходил в Отусе. Первым был отличный курс "Разработчик на Spring Framework" и мне есть с чем сравнивать. В целом материала много, есть ДЗ которые помогают углубится в тему. Но конечно и недостатки присутствуют. Для начинающих самая большая проблема онлайн-курсов в том что когда Вы например впервые садитесь на велосипед максимум что Вы можете спросить это в какую сторону крутить педали. Вопросы которые появляются по ходу погружения в тему уже задавать некому потому-что никто не отвечает кроме самих студентов в чате. А там гляди и курс закончился. Преподаватели которые читают лекции очень квалифицированные, жаль что не отвечают на вопросы в слаке. По материалам курса также недостаточно раскрыта тема запуска spark приложения на кластере Hadoop. В целом конечно курс был полезен, следует признать - на сегодняшний день конкурентов у Отуса нет.
Мария Морозова
До обучения в Otus на курсе дата-инженер я более 10 лет работала разработчиком различных систем, в основном специализируясь на реляционных БД, анализе данных и обеспечении качества данных. Имея за плечами сданный экзамен по Big Data (openedu.ru), успешно законченный mlcourse, появилось осознание, что хочется расширить список инструментов для работы с данными, а также добиться некоей "структурированности" знаний в инженерии данных, т.к. инструментов появилось довольно много, и не всегда понятно, когда и какой лучше использовать. Посетив ознакомительный вебинар на OTUS, было принято решение поучаствовать в данном мероприятии. На курсе есть возможность на учебных примерах запустить стримминг данных через kafka, поюзать in-memory бд, написать какой-нибудь сервис, запустить RDD на Spark, сравнить инструменты мониторинга, выбирать тип DWH, рассмотреть реальные кейсы использования инструментов, получить дельные советы от преподавателей. В обучении на OTUS мне понравилось, что программа курса современная, преподаватели актуализируют программу, а также подстраиваются под пожелания учеников "на ходу". Например, в моем запуске было выражено пожелание, чтобы показали, как деплоить ML-модели в production "по-правильному" и это пожелание было удовлетворено. От этого курса я получила все, что хотела: практические навыки использования современных инструментов работы с данными, понимание, когда и какие инструменты лучше применять, как деплоить, оркестрировать, мониторить, а самое главное, наверное - это как разрабатывать архитектурные решения. Думаю, что спрос на дата-инженеров будет расти, т.к. данных становится все больше, также как и инструментов для работы с ними.
Михаил Сеткин
На момент начала курса я уже в течение примерно трех лет развивал решение Data Lake в своей компании в качестве владельца платформы. О курсе я узнал из контекстной рекламы, наверное это не случайно, т. к. в поисковых движках я часто ищу информацию, пересекающуюся с тематикой курса. Обычно я сохраняю понравившиеся аналогичные ссылки, чтобы в будущем рекомендовать их коллегам, но в этом случае тема курса настолько тесно пересекалась с тем, чем я занимаюсь, что мне захотелось, во-первых, прежде чем рекомендовать это кому-то, составить личное мнение о курсе, во-вторых, почерпнуть новые идеи для развития нашей платформы, и в третьих, расширить личный кругозор по отдельным инструментам. По итогам курса могу сказать, что мне понравилась практическая направленность занятий, т. к. после большинства тем даются домашние задания, которые имеют множество возможных решений, и чтобы успешно их сдать, надо включать голову и вспоминать, что проходили на уроках, что способствует запоминанию материала. Сдача «домашек» также реализует канал быстрой обратной связи, благодаря которой улучшается кругозор по пройденной теме. Также хочу отметить преподавательский состав, приглашенные эксперты выложились в моем понимании на отлично. По итогам обучения я получил подтверждение о правильности некоторых гипотез по используемому в компании стеку технологий, а также углубил знания по отдельным инструментам обработки данных. Отдельные презентации разобрал на слайды и обсуждал их с коллегами, конвертируя полученные знания в бэклог команды. С уверенностью могу сказать, что мои ожидания относительно курса оправдались, за что хочу сказать авторам курса большое спасибо.
Сергей Грибков
Целью моего обучения на курсе было освоить технологии Big Data в целом и экосистему Hadoop в частности, и с уверенностью могу сказать что мне это удалось. Курс очень разнообразный, разбирается множество используемых в Big Data инструментов и технологий, а также вопросы архитектуры, дается комплексное представление о предметной области. Конечно, отдельные темы освещаются довольно бегло, но это мотивирует разобраться самому. Для обучения желателен определенный опыт, но понимая принципы работы БД, ООП и общие требования к обработке данных, можно в довольно сжатые сроки освоить технологии Big Data и применять их на практике. Также хочу отметить, что занятия проводятся в "прямом эфире", что сейчас встречается все реже. Это способствует более быстрому усвоению материала и обеспечивает планомерное его изучение. По самой структуре курса могу предложить заменить отдельные "проходные" темы, например, Jupyter Notebook на Docker.
Алексей Чуб
Безусловно, полезный курс. Надо, однако, понимать, что это не курс общего назначения, как я думал до его прохождения. Это курс именно по этой специальности - инженер данных. В старой терминологии это близко к разработчикам баз данных, так называемым "ораклистам" и т.п. Для бэкенд-разработчиков (java и др.) он может быть полезен для общего развития, но это в общем-то другая специальность. Что понравилось - ширина охвата, крутые преподаватели, особенно Егор Матешук. Что не понравилось - некоторое отсутствие общей идеи, общего плана курса. Каждый преподаватель ведет свои темы как бы независимо от других. От этого общий результат, думаю, получается хуже, чем он мог бы быть, если бы изначально лекции и домашние задания как бы продолжали друг друга в разных темах. Например, все домашки были бы в однородном окружении. Полезно также было бы больше времени на лекциях уделять объяснению того, что надо сделать в д/з. Еще не особенно понравилось качество проверки домашек, сложилось впечатление, что преподаватель засчитывает их, почти не глядя.
Федор Песяк
До обучения в OTUS я занимался в основном нативной разработкой на Python. Как таковой дата инженерией я не занимался. Курс привлек внимание тем, что он плавно вводит в тему. На презентации рассказали, что он больше подходит для новичков в Data Engineering, что мне подходило. В целом, курс добротный. Рассказывают и про теорию, и про практику. После прохождения у меня более-менее сложилась картинка, что из себя представляет профессия дата инженера. Понравилось, что достаточно подробно разбирали некоторые инструменты типа Spark или Airflow (лекции и презентации можно использовать в качестве базового туториала). Домашние работы были достаточно прикладными - научили, как запускать машины в облаке, как собирать докеры, как писать на Scala. Плюс проектная работа, тему к которой я выбрал самостоятельно, исходя из задач на текущей работе. Не понравились отдельные лекторы, не очень хорошо рассказывали об отдельных темах. Некоторые инструкции к домашним заданиям можно было бы оформить и получше. Очень хотелось бы добавить в курс обработку изображений и видео, разбор инструментов, которые позволяют быстро работать с картинками. В основном все разобранные решения касались только текстовых или бинарных данных. По окончании обучения мне удалось реализовать проект на текущем месте работы и получить должность дата инженера. Знания, полученные на курсе, пришлись к месту. Я доволен тем, что прошел курс до конца. Это был полезный опыт.