Курсы по data science
Эксперты tutortop составили рейтинг ТОП-32 курса обучения Data Science.
Эксперты tutortop составили рейтинг ТОП-32 курса обучения Data Science.

- Программирование на Python и работа с библиотеками для анализа данных.
- Применение SQL для управления и обработки данных.
- Разработка моделей машинного обучения и их внедрение.
- Визуализация данных и представление результатов анализа.
- Уверенное владение Python и его библиотеками для анализа данных.
- Опыт работы с SQL для управления базами данных.
- Способность разрабатывать и внедрять модели машинного обучения.
- Навыки визуализации данных и представления аналитических результатов.
Документ по завершении обучения:
Диплом о профессиональной переподготовке.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в поиске работы до 7 месяцев после выпуска.

- Изучение SQL и баз данных.
- Визуализация данных с использованием Metabase.
- Основы Python для анализа данных.
- Работа с системами контроля версий Git/Github.
- Уверенное владение SQL и базами данных.
- Навыки визуализации данных в Metabase.
- Базовые знания Python для анализа данных.
- Опыт работы с Git/Github.
Документ по завершении обучения:
Диплом об окончании курса.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в трудоустройстве.

- Основы программирования на Python.
- Анализ данных и статистика.
- Машинное обучение и нейронные сети.
- Работа с большими данными и их визуализация.
- Базовые навыки программирования на Python.
- Понимание методов анализа данных и статистики.
- Знание алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей.
- Умение визуализировать и интерпретировать большие данные.
Документ по завершении обучения:
Сертификат об окончании курса.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в трудоустройстве.

- Изучение Python и аналитических библиотек.
- Освоение SQL и математических основ анализа данных.
- Машинное обучение и основы нейросетей.
- Работа с большими данными и нейросетями.
- Уверенное владение Python и аналитическими библиотеками.
- Знание SQL и математических методов анализа данных.
- Опыт разработки моделей машинного обучения и работы с нейросетями.
- Способность обрабатывать и анализировать большие данные.
Документ по завершении обучения:
Диплом о профессиональной переподготовке.
Программа трудоустройства:
Предоставляется программа трудоустройства.

- Принятие решений на основе данных.
- Инструменты аналитики и визуализации.
- Автоматизация бизнес-процессов с использованием данных.
- Разработка и внедрение data-driven стратегий.
- Принятие обоснованных решений на основе данных.
- Использование аналитических инструментов.
- Автоматизация процессов с помощью данных.
- Разработка data-driven стратегий.
Документ по завершении обучения:
Сертификат об окончании курса.

- Программирование на Python.
- Работа с базами данных и SQL.
- Машинное обучение и алгоритмы.
- Анализ и визуализация данных.
- Уверенное владение Python.
- Создание и управление базами данных с использованием SQL.
- Разработка моделей машинного обучения.
- Анализ и визуализация данных.
Документ по завершении обучения:
Сертификат об окончании курса.

- Введение в программирование на Python.
- Изучение базовых конструкций языка: переменные, циклы, условия.
- Работа с функциями и модулями.
- Практические задания для закрепления материала.
- Понимание базовых концепций Data Science.
- Навыки предварительной обработки данных.
- Знание основных инструментов анализа данных.
- Начальные знания в области машинного обучения.
Документ по завершении обучения
Сертификат об окончании курса

- Введение в язык программирования Python и его применение в анализе данных.
- Основы работы с библиотеками для обработки и визуализации данных.
- Практические примеры использования Python в задачах Data Science.
- Базовые знания Python, применимые в анализе данных.
- Умение использовать библиотеки для обработки и визуализации данных.
- Понимание основных концепций Data Science и их реализация с помощью Python.

- Программирование на Python и работа с библиотеками для анализа данных.
- Применение SQL для управления и обработки данных.
- Разработка моделей машинного обучения и их внедрение.
- Визуализация данных и представление результатов анализа.
- Уверенное владение Python и его библиотеками для анализа данных.
- Опыт работы с SQL для управления базами данных.
- Способность разрабатывать и внедрять модели машинного обучения.
- Навыки визуализации данных и представления аналитических результатов.
Документ по завершении обучения:
Диплом о профессиональной переподготовке.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в поиске работы до 7 месяцев после выпуска.

- Программирование на Python и работа с библиотеками для анализа данных.
- Применение SQL для управления и обработки данных.
- Разработка моделей машинного обучения и их внедрение.
- Визуализация данных и представление результатов анализа.
- Уверенное владение Python и его библиотеками для анализа данных.
- Опыт работы с SQL для управления базами данных.
- Способность разрабатывать и внедрять модели машинного обучения.
- Навыки визуализации данных и представления аналитических результатов.
Документ по завершении обучения:
Диплом о профессиональной переподготовке.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в поиске работы до 7 месяцев после выпуска.

- Изучение языка Python и аналитических библиотек.
- Освоение SQL и математических основ для анализа данных.
- Машинное обучение и основы нейросетей.
- Работа с большими данными и нейросетями.
- Уверенное владение Python и аналитическими библиотеками.
- Знание SQL и математических методов анализа данных.
- Опыт разработки моделей машинного обучения и работы с нейросетями.
- Способность обрабатывать и анализировать большие данные.
Документ по завершении обучения:
Диплом о профессиональной переподготовке.
Программа трудоустройства:
Предоставляется программа трудоустройства.

- Аналитика: понимание метрик, данных и их взаимосвязей; формулирование и проверка продуктовых гипотез; эффективное взаимодействие с аналитиками.
- Data Science: основы машинного обучения; формулирование и приоритизация задач; оценка финансового эффекта; сбор, разметка и анализ данных.
- Умение принимать обоснованные решения, опираясь на данные.
- Навыки взаимодействия с аналитическими и Data Science командами.
- Способность формулировать и проверять продуктовые гипотезы.
- Понимание основ машинного обучения и их применения в бизнесе.


- Пошаговый план вхождения в сферу анализа данных.
- Описание необходимых навыков и компетенций для аналитика данных.
- Рекомендации по составлению резюме и поиску работы в Data Science.
- Понимание структуры и требований профессии аналитика данных.
- Знание ключевых навыков и инструментов, необходимых для работы в Data Science.
- Умение составлять эффективное резюме и планировать карьерное развитие в сфере анализа данных.



- Обзор популярных профессий в интернет-маркетинге, программировании, аналитике, дизайне, бизнесе и управлении, онлайн-образовании.
- Разбор обязанностей специалистов в каждой из сфер.
- Рекомендации по выбору подходящей профессии и построению карьерного пути.
- Понимание современных IT-профессий и их особенностей.
- Способность оценивать свои интересы и навыки для выбора карьерного направления.
- Знание требований и перспектив различных digital-специальностей.


- Обзор профессий в сфере аналитики и Data Science.
- Необходимые навыки и инструменты для старта карьеры в данных областях.
- Рекомендации по выбору направления и построению карьерного пути.
- Понимание различных направлений в аналитике и Data Science.
- Знание базовых требований и навыков, необходимых для начала карьеры в этих сферах.
- Способность планировать и строить свой профессиональный путь в области анализа данных.

- Практические задания для различных IT-направлений.
- Реальные кейсы для начинающих специалистов.
- Возможность попробовать себя в разных ролях: разработчик, аналитик, дизайнер и другие.
- Базовое знакомство с различными IT-направлениями.
- Выполнение практических задач в выбранных областях.
- Понимание требований и обязанностей различных IT-специалистов.

- Обзор актуальных направлений в аналитике: BI-аналитик, аналитик данных, системный аналитик, маркетинговый аналитик, дата-инженер, Data Scientist.
- Необходимые навыки и инструменты для каждой профессии.
- Практические задания для ознакомления с каждой специальностью.
- Понимание различных направлений в аналитике и требований к ним.
- Базовые навыки работы с данными и аналитическими инструментами.
- Способность определить наиболее подходящую специализацию в аналитике.
Документ по завершении обучения:
Сертификат о прохождении программы.

- Изучение Python и его библиотек для анализа данных.
- Освоение SQL и работы с базами данных.
- Математические основы: статистика, теория вероятностей.
- Машинное обучение и нейронные сети.
- Уверенное владение Python и SQL.
- Понимание математических методов анализа данных.
- Опыт разработки и внедрения моделей машинного обучения.
- Навыки работы с большими данными и их обработкой.
Документ по завершении обучения:
Диплом о профессиональной переподготовке.
Программа трудоустройства:
Гарантируется трудоустройство или возврат денег; условия закреплены в оферте. Предоставляются стажировки в компаниях-партнерах.

- Извлечение данных из файлов, API и баз данных.
- Работа с большими данными (Big Data).
- Разведывательный анализ данных.
- Формулирование и проверка гипотез.
- Умение извлекать данные из различных источников.
- Навыки работы с большими объемами данных.
- Проведение разведывательного анализа данных.
- Формулирование и проверка аналитических гипотез.
Документ по завершении обучения:
Сертификат об окончании курса.

- Основы программирования на Python.
- Математический анализ и статистика.
- Машинное обучение и нейронные сети.
- Работа с большими данными и их визуализация.
- Программирование на Python.
- Применение математического анализа и статистики в анализе данных.
- Разработка моделей машинного обучения и нейронных сетей.
- Обработка и визуализация больших данных.
Документ по завершении обучения:
Диплом о профессиональной переподготовке.
Программа трудоустройства:
Содействие в трудоустройстве.

- Сбор и обработка данных.
- Анализ и оценка данных.
- Программирование и прогнозирование.
- Визуализация и презентация данных.
- Извлечение данных из различных источников.
- Очистка и подготовка данных.
- Построение моделей машинного обучения.
- Визуализация результатов анализа.
Документ по завершении обучения:
Сертификат об окончании курса.
Программа трудоустройства:
Помощь в трудоустройстве; при отсутствии результата возможен возврат средств за обучение.

- Введение в Data Science: Основы науки о данных, ключевые концепции и инструменты.
- Математические основы: Статистика, теория вероятностей и другие математические методы, необходимые для анализа данных.
- Программирование на Python: Изучение языка Python и его библиотек, применяемых в Data Science.
- Машинное обучение и искусственный интеллект: Разработка и обучение моделей машинного обучения, включая нейронные сети.
- Уверенное владение Python и его специализированными библиотеками для анализа данных.
- Знание SQL и опыт работы с реляционными базами данных.
- Понимание математических и статистических методов анализа данных.
- Навыки разработки и обучения моделей машинного обучения и нейронных сетей.
Документ по завершении обучения:
Сертификат, подтверждающий успешное освоение программы.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в трудоустройстве.

- Основы программирования на Python.
- Введение в анализ данных и статистику.
- Базовые концепции машинного обучения.
- Работа с библиотеками для анализа данных.
- Базовые навыки программирования на Python.
- Понимание основ анализа данных и статистики.
- Знание базовых алгоритмов машинного обучения.
- Опыт работы с библиотеками для анализа данных.
Документ по завершении обучения:
Сертификат об окончании курса.

- Основы Python и анализа данных.
- Машинное обучение и нейронные сети.
- Работа с большими данными и SQL.
- Визуализация данных и презентация результатов.
- Программирование на Python.
- Построение моделей машинного обучения.
- Анализ и обработка больших данных.
- Работа с базами данных (SQL).
Документ по завершении обучения:
Сертификат об окончании курса.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в трудоустройстве.

- Базовые математические объекты и функции.
- Методы математической статистики и теории вероятностей.
- Математические основы машинного обучения.
- Применение Python для решения математических задач.
- Понимание математических терминов и концепций.
- Работа с формулами и функциями для решения практических задач.
- Применение методов статистики и теории вероятностей в анализе данных.
- Использование Python для автоматизации математических расчетов.
Документ по завершении обучения:
Сертификат.

- Основы программирования на Python.
- Введение в машинное обучение и его ключевые инструменты.
- Работа с рекомендательными системами.
- Использование Hadoop и подхода MapReduce.
- Базовые навыки программирования на Python.
- Понимание принципов машинного обучения и умение применять их на практике.
- Опыт работы с рекомендательными системами.
- Знание основ работы с Hadoop и MapReduce.
Документ по завершении обучения:
Сертификат об окончании курса.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в трудоустройстве.

Оцените подборку курсов
Вы оценили подборку курсов
-
Яндекс Практикум5632Отзыв о курсе и платформе в целомПриобретал курс в январе 2024 - на 8 месяцев. Пришел по рекомендации знакомых. Хотел получить новую профессию и начать карьеру в IT, пройдя <a href="https://tutortop.ru/courses_selection/data-science/">обучение по Дата Сайнс</a>. Практикум позволяет изучить нюансы профессий в IT и решить, к чему больше душа лежит. Именно так я и сделал свой выбор.<br /> <br /> Что понравилось:<br /> 1. Теории много, особенно по началу (продолжение будет в недостатках). Даются примеры, в некоторых случаях ссылки на сторонние ресурсы, в конце - дополнительные материалы (полезные, как мне кажется, но возможно более квалифицированным специалистам так не кажется).<br /> 2. Наставник. Моей когорте очень повезло с наставником, и он реально очень помогал. Встречи в зуме каждые 2 недели, с подробными примерами, где-то лайфхаками, объяснением на простом языке.<br /> 3. Ревью. Из 15 проектов могу сказать точно, что минимум в 4 у меня были нереально "полезные" ревьюеры: ребята давали подробные комментарии, когда делали какие-то замечания, приводили примеры, давали много ссылок. Еще порядка 7 ревью ревьюеры также были хороши (моя личная оценка), но на контрасте воспринимались не так, как те 4, о которых написано выше. Проверяли всегда четко по таймингу, всего 2 раза проверка занимала 23-23,5 часа. В остальных случаях - не больше 15.<br /> 4. Четко сформулированные задания на проектах. Всегда понятно, о чем речь, при этом не размазано на 4 страницы, а коротко и по делу<br /> <br /> <br /> Что не понравилось:<br /> 1. Тренажер. В некоторых случаях он принимает только одно решение, хотя на деле их может быть 2-3-5 и тд<br /> 2. Теория (продолжение из преимуществ). После блока по временным рядом информации стало как будто меньше, подаваться стала сжато и без особых объяснений. В некоторых материалах встречались ссылки, на которые можно зайти только с VPN. Понимаю, что сейчас наверное у каждого он есть (или должен быть), но считаю, что это не совсем корректно.<br /> 3. Перенос карьерного трека. Ближе к концу обучения, примерно за 2 месяца до конца должно был стартовать карьерный трек, но объявили, что он "в процессе пересборки" и что "откроется после завершения основного курса". Вроде и нестрашно, а вроде и "осадочек остался" :)<br /> <br /> Общее впечатление:<br /> Позитивное. Времени на теорию и выполнение проектов хватало, хотя иногда в ущерб личному времени на выходных.<br /> Важно настроить себя, что это будет занимать еще 3-5 часов в день, особенно если мало знаний в математике и/или написании кода (мой случай).<br /> Среди недостатков, пожалуй, самый важный - 2, сжатая теория ближе к концу. Но все это легко добирается с открытых источников.<br /> Важно, что материал структурирован и направляет в нужное русло
-
Бруноям5124Обучение Data Science очень понравилосьРешила пройти курс с целью расширить свои знания и возможности в программировании и машинном обучении для анализа медико-биологических данных. Опыт оказался не простым, учитывая отсутствие опыта в программировании на Python и отдаленные воспоминания о математике. Однако структурированный подход, использование конкретных примеров и практика позволили мне быстро освоить новые знания. Курс не только предоставил профессиональные навыки, но и значительно расширил мой общий кругозор.
-
Нетология5427То, что нужно.Я выбрал курс "Data Scientist: с нуля до middle" с целью углубленного изучения нейросетей, и могу с уверенностью сказать, что это был отличный выбор.<br> <br> Темп обучения на курсе оказался идеальным для меня. Мне удалось легко совместить его с работой и личной жизнью, что является большим плюсом. Учебная программа была структурированной и материалы были представлены доступно, что сделало процесс обучения увлекательным.<br> <br> Особенно мне понравилась платформа. Они были удобными в использовании, что облегчало доступ к материалам в любое время и в любом месте. К тому же, им было очень удобно пользоваться, по сравнению с платформами на других платформах (например GeekBrains).<br> <br> В целом, курс "Data Scientist: с нуля до middle" оставил у меня только положительные впечатления. Большое спасибо команде за отличную работу и ценные знания!
-
Stepik596Очень крутой курс!Очень крутой курс! Большое количество полезной информации, закрепленной интересными практическими заданиями. Узнала для себя много нового и систематизировала старые знания. В будущем точно буду возвращаться к данному курсу в качестве хендбука.
-
Яндекс Практикум1632Ужасный отдел сопровожденияПишу отзыв как сотрудник частной компании Bi Innovations <br> Пол года бегали за договором, до сих пор подписывают договора на обучения на бумажках. У нас есть корпоративная система где можно онлайн но НЕТ хотят подписывать на бумажках. Ладно согласились подписали отправили им подписанный документ и месяц тишина.... <br> Евгений тот кто сопровождал отказался мне отвечать на сообщения. Говорит "Не пишите мне по глупым вопросам и тем более не звоните, Анастасия выслала вам все на почту и подписанные договора и счета на оплату" <br> <br> Очень грубо и долго.
-
Нетология5427Курс Data ScientistПривет, меня зовут – Елена, и я была студенткой курса Data Science в Нетологии. Могу с уверенностью сказать, что это был удивительный опыт обучения. Программа была информативной, хорошо структурированной и включала в себя как теоретические, так и практические аспекты работы с данными. Я особенно оценила акцент на реальных кейсах из индустрии, что помогло мне лучше понять, как применять полученные знания на практике После успешного завершения курса, я продолжила свое обучение в Нетологии, став аспирантом- модератором в направлении Data Science и аналитики. Это дает мне уникальную возможность углубить свои знания, обмениваться опытом с профессионалами в области и помогать другим студентам в их обучениию.Я безмерно благодарна Нетологии за предоставленные знания, опыт и возможность развития. Уверена, что это был лучший выбор, который позволил мне раскрыть свой потенциал в области Data Science
-
Skillbox51731Хороший выбор для смены профессииРешил сменить сферу на data science. Этот курс помог разобраться в основах. Много практических заданий, лекции понятные. Блок по машинному обучению особенно понравился. Правда, материал иногда идёт слишком быстро. Уже получил первые отклики от работодателей. Курс стоящий.
-
ProductStar5186Для людей с опытом не подойдетПрошла курс по “Data Science”, потому что хотела расширить скиллы на работе. Курс выбрала по рекомендации друзей и коллег. Плюсы: Ментор и спикеры из крупных компаний, много практики. Интересные ДЗ. Карьерный центр - крутой, хоть у меня и не стояло цели сменить профессию, но смогли красиво обновить мое резюме для зарубежных вакансий. Минусы: курс был прям с нуля, поэтому пропустила первые блоки. Все остальное на прекрасном уровне. Отдельно спасибо за коммьюнити, познакомилась с большим количеством классных специалистов! Курсом довольна!
-
ProductStar1186Перевел им деньги за полный курсПеревел им деньги за полный курс, начал заниматься и понял, что не мое. Дело вкуса, но... После написания заявления о возврате денег мне объявили, что возвратят через месяц. В итоге в обещанную дату ничего не прислали. Никому не советую с ними связываться и тем более переводить туда всю сумму. Учитесь на ошибках других!!!
-
Яндекс Практикум2632Оно того не стоилоКогда в далеком 2020 году я работала на должности дата-инженерки (название формальное, по факту я даже не умела питонить), то тогда еще была возможность вкатиться в айти. И, если честно, лучше бы я в тот момент нашла бы бесплатную/условно бесплатную стажировку и начала бы получать рабочий опыт. Но в голове сидела мысль, что без образования же никуда, и поэтому я начала подыскивать школу для прохождения обучения. Все скиллбоксы и иже с ними отпугивали меня своей агрессивной рекламой, и я выбрала яндекс, мне казалось, что уж там-то мне дадут полезные знания.<br /> <br /> По факту знания там есть, но никто не предупреждает о том, что сложность каждого спринта повышается в бесконечные разы. Я трижды брала академический отпуск, потому что не вывозила жить жизнь, работать на двух работах (а как еще оплачивать курс) и учиться. В итоге я прошла курс на 84 процента, но курс по SQL меня окончательно добил: за две недели тебе нужно освоить полностью новый язык программирования, сделать бесконечное количество задач (и это не тридцать часов, как заявляет Яндекс, а много больше), и при этом еще и ухитряться жить.<br /> Платформа устроена удобно, это факт. У меня ничего не подвисало. С технической точки зрения все хорошо. С человеческой - ужасно. У меня в когорте некоторые люди сидели на таблетках, потому что иначе сдать невозможно. Обидно, конечно, оставить это дело практически на конце, но иначе бы я просто не справилась, особенно с учетом того, что финальный проект приходился на новый год.<br /> <br /> Финальное ощущение: я не рекомендую. Я зря потратила время и деньги, и сфера оказалась перенасыщена специалистами, пока я зарабатывала на курс и пыталась учиться. Серьезно, лучше пойти на любую стажировку, даже бесплатную: по крайней мере вы ничего не потеряете.
-
Бруноям5124Курс Data Science октябрь-ноябрь 2021Ни один вопрос не оставался без внимания, и каждый студент, насколько я могу судить по моим наблюдениям, получал должное внимание. Конечно, стать квалифицированным специалистом по Data Science за всего 72 часа с нулевым уровнем знаний является невозможным. Однако главной ценностью этого курса является формирование устойчивого понимания предмета, что предоставляет студентам возможность самостоятельно углублять свои знания в дальнейшем. <br> Что касается условий в школе, как в аудиториях, так и за их пределами, они заслуживают похвалы. Даже если какой-то компьютер выходит из строя во время занятий (что случилось один раз), администрация оперативно реагирует, направляя специально обученного человека. В общем, организация обучающего процесса находится на высоком уровне. Однако стоит отметить, что заявленные 72 академических часа, учитывая перерывы, фактически оказываются несколько меньше. Для внимательных студентов, подобных мне, это может вызвать некоторое недоверие на этапе выбора школы. Тем не менее, это замечание делается лишь в связи с устранением подобных деталей, и в целом курс оставил положительное впечатление.
-
Нетология2427Не рекомендую курс Нетологии по Data ScienceДобрый день!<br /> <br /> Не могу сказать что-то про другие курсы от Нетологии, поэтому мой отзыв не нужно воспринимать как отзыв про он-лайн школу, а только про конкретный курс этой школы, а именно: Data Scientist: с нуля до middle, на котором я сейчас обучаюсь.<br /> Так как я прошел уже больше 70% курса, то вполне могу дать о нем свою объективную оценку.<br /> Что есть хорошего - это живые преподаватели, которым можно задать вопросы отдельно в чате через дискорд. Но преподаватели бывают разные, тут как повезет: были такие, которые очень хорошо и доступно объясняют материал, а были и такие, которым преподавание дается с трудом, повествование очень скомканное в стиле: "ну здесь и так все понятно, а это не очень важно, поэтому пойдем дальше". И таких где-то половина.<br /> Сам материал курса - зачастую копипаста с википедии, которую делали люди, которые не понимали, что они вообще копипастят, поэтому это нормальная ситуация, когда на слайде не хватает половины формулы, или какие-то ошибки в формулах. А учитывая предыдущий абзац про преподавателей, которые, бывает, не запариваются над донесением материала, то на выходе получаешь абсолютно неудобоваримую кашу из каких-то обрывочных терминов. А когда начинаешь гуглить пройденную тему, первым же делом в поисковике натыкаешься на те же самые иллюстрации, которые только что тебе показывали на лекции (составители курса особо не утруждали себя поиском материалов для лекций).<br /> При продаже курса менеджер вам будет рассказывать про огромное количество часов практики, что именно на практику здесь идет большой упор, и что ваше портфолио на выходе будет огого!!! Но это все сказки. Я бы не сказал, что на этом курсе очень много практики, а в большинстве домашних заданий нужно просто скопировать код из лекций и добавить пару строк. НИЧЕГО абсолютно из того, что здесь называется "практикой" вы не добавите в свое портфолию.<br /> Карьерная консультация и помощь с составлением резюме - я уже обращался за консультацией, так как такая возможность появляется после прохждения боловины курса. Что из себя представляла эта консультация - звонок на час, на котором мне рассказали, что будет трудно, но я не должен сдаваться, скинули спсиок компаний, за вакансиями которых я должен сделить, скинули шаблон резюме, сказали, что примерно так должно выглядеть резюме - заполняй и дали адрег телеграмм канала, гед публикуют вакансии. За месяц пребывания на этом канале я увидел лишь пару стоящих вакансий, но не по моей спекциальности (чат общий для всех специальностей Нетологии), а в основном это были объявления лозхотроны типа "заработок на .... (подставь имя любого маркетплейса)".<br /> Итог: мой совет - не покупайте этот курс, тольоко зря выкинете деньги. Те же самые материалы можно легко самому найти на любый бесплатных курсах на YouTube, так как Нетология никаких своих материлов для лекций не готовит, а использует копипасту из интернета (при чем, иногда с ошибками).

