
Павел
, клиент Сравни
АвторКурсом остался очень доволен
Всем привет!
Я работаю в ИТ с 2012 года. Около 10 лет работал как Full-Stack Oracle Developer. 3 Года отработал на позиции DE — занимался миграцией данных из Oracle в Snowflake (~10-20 петабайт).
На курсы я решил пойти, потому что у меня был отличный проект (подработка) по построению хранилища данных в БД Snowflake для крупного инвестиционного фонда, но понимания как строить DWH у меня не было, поэтому проект со мной не продлили. Это и сподвигло меня пойти на курсы DE — получить знания по DWH, более глубоко изучить Airflow, попробовать что такое Machine Learning и обучение моделей, что такое Spark, Hadoop и почему они чаще всего встречаются в вакансиях, визуализация данных с помощью Tableu и прочих инструментов. Ну и конечно же расширить свой кругозор в области DE.
Про Karpov/Courses я видел информацию в интернете + на сайте Linked In в новостной ленте увидел информацию о том, что кто-то закончил эти курсы.
Выбирал между 2 — Яндекс. Практикум и Karpov/Courses.
Выбрал K/C потому что:
1. Срок обучения 6 месяцев против 1.5 Года у Яндекса
2. Понравилась программа обучения (темы и стек) — DWH, MPP, ETL (Airflow), Big Data, Cloud, ML, Model & Data Management
3. На момент оплаты была скидка.
Курсы начались 18 января 2024 года. Так же в начале января 2024 года руководство компании предлагает мне 2 варианта на выбор: релокация на Кипр или увольнение с компенсацией. Тк почти год назад мы пробовали себя на Кипре и нам не понравилось, 2 вариант предполагался сам собой.
Начинается тяжелая пора поиска работы. При этом мне надо передавать дела новому коллеге на проекте, учиться на курсах и проходить собеседования. Искал я работу на должность Data Engineer.
Курс начинается с архитектуры DWH. И самое удивительное, когда начинаются мои собеседования — к тому времени курсы идут уже 2-3 недели — на собеседованиях меня спрашивают именно то, что мы только что изучили — слои данных, схемы построения хранилищ (Кимпбалл, Инмон), SCD. То есть знания приобретенные на курсах уже помогают мне. По итогу работу я нашел спустя 1.5 Месяца.
Очень удобно выдавали доступ к материалу — 3 раза в неделю после 19:00. Видео понятные, разборы материала тоже. К каждому уроку идут видео (теория/практика), которые можно всегда повторно посмотреть либо для освежения информации можно открыть лекцию в Notion / PDF. Я делал задания через 1-2 дня после того, как выдавали доступ к нему и на выходных.
Обучение проходило легко первую половину курса. Потом стало немного сложнее — началась работа — времени свободного поубавилось. Я старался делать все задания по блокам, но на некоторые и забил — не было желания делать и я их просто пропустил.
Из всех блоков меня зацепили следующие: проектирование DWH, реляционные и MPP СУБД, Big Data (частично) — я так и не заценил Hadoop (и всю его экосистему), но очень понравился Spark, облачное хранилище — это просто улет, Big ML, Управление моделями и управление данными.
Не зашёл модуль Визаулизация данных. Я понял значимость графического отображения данных, но у меня и с Front-разработкой всегда были проблемы — а визуализация данных для меня как Front-end разработка — не пошло как-то.
Но зато с утроенной силой прошло обучение по другим модулям — Big ML, Управление моделями и данными.
Бывали проблемы при выполнении практик — но был создан канал в дискорде и иногда было достаточно заглянуть в поток по теме как решение уже было доступно. Либо можно задать вопрос по заданию — поддержка оперативно отвечает и подсказывает решение.
Подводя итог обучения — я набрал 400 баллов из 480. Это 83%. Результатом я доволен. Мог бы наверное набрать 440/460 — если бы сдал задания, которые я пропустил. Но уже как есть.
Мои ожидания от курса полностью оправдались. Готов советовать курсы K/C своим знакомым или людям, которые хотят подучиться на DE.
Ещё никто не оставил комментарий, вы можете быть первым