Отзыв о курсе «Аналитик данных» от Karpov Courses: требует серьезных временных затрат

Ожидания не оправдались. Курс бы советовал только для тех, у кого есть опыт, для этих людей он будет больше полезен. На счет аналогов не знаю. Работу не удалось найти (пока не пытался). Знания появились, планирую их развивать и самостоятельно завершить курс.

— Отзывчивость кураторов для решения любых задач;

— Сохраненные ответы экспертов на вопросы;

— Материалы (зависит от модуля);

— Хороший преподаватель по SQL;

— Возможность перехода на другие потоки.

Курс построен по принципу полугодового спринта, однако такой формат подходит далеко не всем, так как студенты имеют разный бэкграунд и уровень подготовки. Например, обучение начинается с блока «Основы Python», состоящего из трех уроков. Следующий блок также посвящен Python, но уже на более продвинутом уровне. Если человек ранее не сталкивался с программированием, освоение материала дается с трудом, а на изучение и выполнение домашних заданий уходит более 20 часов в неделю.

Дополнительную сложность создает подача материала: если преподаватель объясняет нечетко и неструктурировано, на его лекциях сложно сосредоточиться и вовлечься в процесс. Однако главная проблема — жесткие дедлайны. Уроки выходят каждый день, а срок выполнения заданий составляет всего две недели. Разница между базовым и продвинутым блоками по Python — всего три дня.

В результате, не успев толком разобраться в одном материале, студенты сталкиваются с нарастающим снежным комом невыполненных заданий. Открывая студенческий чат, можно обнаружить, что большинство уже на два урока вперед, что создает дополнительное психологическое давление.

При этом курс ориентирован на взрослых людей, у которых есть работа, семейные обязанности и другие дела. Такое обучение требует серьезных временных затрат, и если студент не успевает, ему приходится переводиться в следующую группу, чтобы нагнать материал. Однако даже после нескольких переводов сроки все равно остаются жесткими.

Положительным моментом является доступ к материалам после окончания курса, что позволяет продолжить обучение в удобное время.

Еще одна сложность — задания без четких примеров в конспектах. Хотя методика самостоятельного поиска решений полезна для развития навыков, при сжатых дедлайнах это становится дополнительной проблемой. В результате студенты оказываются перед выбором: пытаться разобраться в сложном материале в одиночку или терять шансы на получение сертификата.

Помимо программирования, в курсе есть уроки по статистике, которые требуют большого количества времени и внимания. Преподаватель Анатолий старается объяснять материал, но часто перепрыгивает с темы на тему, из-за чего суть урока теряется. Например, при разборе математических расчетов он начинает с одних вводных данных, а затем неожиданно появляются другие, которые никак не были записаны.

Кроме того, конспекты по статистике слабо дополнены, поэтому приходится тратить время на поиск дополнительной информации в интернете, чтобы лучше понять материал. Это увеличивает нагрузку и замедляет обучение.

Одним из решений могло бы стать разделение курса на различные форматы в зависимости от сроков обучения и опыта учеников. Например, быстрый трек (интенсив) для тех, у кого уже есть опыт и базовые знания, стандартный трек с умеренной нагрузкой для людей с минимальным опытом и базовый трек для тех, кто только начинает и нуждается в дополнительном времени и объяснениях. Такой подход позволил бы уменьшить стресс, повысить успеваемость и улучшить понимание материала у студентов без опыта.