Ресурс на английском языке. Здесь собрано большое количество обучающих программ, задач, викторин, примеров, упражнений и других инструментов для изучения программирования. После обучения, вы сможете писать код на HTML CSS, JavaScript, SQL и PHP, Python и Java, C++ и C#. Имеет хорошую репутацию.
Особенности: Python, SQL, PostgreSQL, Git, Selenium, Pandas. Работа с API и автоматизация задач. Обучение на основе прикладных проектов
Для кого: Без опыта в программировании, цель — автоматизация поиска информации и первичная аналитика с помощью Python
Результат: Telegram-бот, автоматизированный парсер данных, аналитическая модель на Pandas, визуализация метрик в Matplotlib, SQL-скрипты для работы с БД
Важно знать: Наличие персонального компьютера с доступом в интернет для установки Python, PostgreSQL и сопутствующих библиотек
Плюсы: Применение библиотек автоматизации Selenium и BeautifulSoup для извлечения данных в сочетании с SQL-запросами
Что еще: Интеграция инструментов работы с базами данных и методов визуального представления информации
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах.
Занятий: 21 модуль, 62 практических задания
Объем практики: 75%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияБессрочный доступЧатДля начинающих
Особенности: Django, React, PostgreSQL, Docker. Full-cycle web development, REST API integration, containerized deployment
Для кого: Без опыта в IT, нужно научиться создавать веб-приложения от проектирования базы данных до развертывания на сервере
Результат: Маркетплейс с REST API и фронтендом на React; асинхронный функциональный Telegram-бот; спроектированная БД в PostgreSQL; CI/CD пайплайн в Docker
Важно знать: Интенсивный график с регулярным выполнением домашних заданий, требуется стабильный доступ к сети для работы с инструментами контейнеризации
Плюсы: Навык настройки связки Nginx, Docker и Celery для реализации асинхронного взаимодействия в веб-сервисах
Что еще: Связь серверной логики с клиентским интерфейсом через REST API
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи.
Объем практики: 80%
Свое портфолиоПрактикаПробный периодДля начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Особенности: Python, Django, FastAPI, PostgreSQL, Docker, Git. Разработка серверной логики веб-приложений с проектированием API и сопровождением баз данных
Для кого: Без опыта программирования, задача перейти в Backend для проектирования логики серверных приложений.
Результат: Telegram bot, REST API сервис, веб-приложение на Django c базой данных, модуль аналитической обработки данных через Pandas.
Важно знать: Требуется наличие ПК с ОС Windows, macOS или Linux и стабильным интернет-соединением для работы со средами разработки.
Плюсы: Применение FastAPI для разработки асинхронных высокопроизводительных сервисов.
Что еще: Системный подход к проектированию архитектуры API и работе с серверными инфраструктурными инструментами.
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
Сертификат
Диплом или сертификат установленного образца.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Особенности: Python, Django, PostgreSQL, Docker, Redis, CI/CD. Практическое проектирование API с деплоем на облачные серверы в рамках учебных модулей
Для кого: Новичок без опыта программирования, нацеленный на создание серверной логики, управление базами данных и автоматизацию доставки кода в облачную инфраструктуру
Результат: Агрегатор кулинарных рецептов, сервис отзывов с API, реализованная архитектура с использованием Docker-контейнеров, настроенные CI/CD процессы
Важно знать: Требуется готовность уделять обучению от 15–20 часов в неделю. Фронтенд-компоненты рассматриваются поверхностно, основная нагрузка сфокусирована на логике бэкенда
Плюсы: Опыт настройки CI/CD и контейнеризации в сочетании с развертыванием в облаке, что перекрывает требования младших специалистов по эксплуатации
Что еще: Интеграция серверных приложений с инфраструктурой Yandex Cloud и настройка автоматизированного конвейера тестирования и деплоя
Формат: Работа на тренажерах.
Занятий: от 20 часов в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаПробный периодДля начинающих
Для кого: Пользователи без опыта в программировании, планирующие создание серверной и клиентской части веб-проектов с нуля
Результат: Разработка многостраничного веб-приложения, проектирование REST API, настройка взаимодействия с базами данных PostgreSQL, развертывание проекта через Docker
Важно знать: Работа с командной строкой Linux, установка сред разработки, регулярное выполнение практических заданий в IDE
Плюсы: Применение контейнеризации Docker в рамках базового обучения, сокращающее путь от разработки к деплою
Что еще: Базовая инженерная подготовка по стеку Django с упором на серверную архитектуру
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах.
Занятий: 3-5 часов в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаКонсультация экспертовБессрочный доступЧатДля продвинутых
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
Помощь с трудоустройством
Помогут собрать резюме и научат писать сопроводительные письма, помогут в подборе вакансий.
Сертификат
Диплом о дополнительном образовании.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Особенности: AsyncIO, PostgreSQL, Docker, microservices, system architecture for scalable backend development and distributed computing in Python applications
Для кого: Базовые пользователи стека, которым необходимо научиться проектировать высоконагруженные системы и внедрять микросервисную архитектуру
Результат: Реализация сервиса с асинхронной обработкой запросов, настройка интеграции брокеров очередей для распределенных систем, полное покрытие функционала модульными тестами, оптимизация SQL-запросов и контейнеризация приложений через Docker
Важно знать: Требуется подтвержденный опыт написания кода на языке Python для успешного старта обучения
Плюсы: Экспертиза в построении распределенных микросервисных систем с использованием брокеров событий RabbitMQ и Kafka
Что еще: Переход от написания функциональных скриптов к проектированию промышленных масштабируемых систем через асинхронность и очереди
Формат: Работа на тренажерах.
Занятий: от 15-20 часов в неделю
Объем практики: 80%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля продвинутых
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Особенности: Python, Django, PostgreSQL, Docker. API разработка, работа с ORM, проектирование БД. Программная практика на реальных кейсах
Для кого: Базовое понимание логики программирования, нужно освоить серверную архитектуру для создания web-приложений
Результат: Реализация REST API, проектирование схемы данных через ORM, настройка взаимодействия с реляционными БД, контейнеризация приложений через Docker
Важно знать: Требуется установка IDE (PyCharm или VS Code) и наличие базовых навыков работы в терминале
Плюсы: Применение Docker для изоляции окружения на этапе подготовки бэкенд-решений начального уровня
Что еще: Интеграция серверной бизнес-логики с клиентскими интерфейсами через RESTful-протоколы
Формат: Видеоуроки в записи
Занятий: 12 блоков
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаКонсультация экспертовЧатДля продвинутых
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181495 от 19.04.2021
Помощь с трудоустройством
Помогают создать резюме, познакомят с представителями компаний-работодателей.
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца, сертификат SkillFactory.
Стажировка
Возможность стажировки в компаниях-партнерах.
Возврат средств
SkillFactory полностью возвращает деньги за курс, если вы еще не начали обучение. В обратном случае, возвращаются денежные средства за вычетом той части, которую вы уже прошли.
Особенности: Python, Django, PostgreSQL, REST API, Docker, Git. Практическая работа с базами данных и серверной частью веб-приложений
Для кого: Отсутствие опыта в программировании, потребность в систематизации навыков создания серверной логики для веб-сервисов
Результат: RESTful API для обработки данных, взаимодействие с базой данных через ORM, реализация системы авторизации пользователей, веб-приложение на Django
Важно знать: Ежедневная работа с кодом для усвоения синтаксиса и принципов ООП
Плюсы: Интеграция Django REST Framework с аутентификацией и управлением запросами
Что еще: Архитектурный подход к проектированию серверных приложений с использованием ORM
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, проверочные тесты
Занятий: 9 модулей, 187+ часов занятий практикой
Объем практики: 70%
Доп расходы: Отсутствуют
Свое портфолиоПрактикаКонсультация экспертовБессрочный доступПробный периодЧатДля начинающих
Особенности: Python, Django, PostgreSQL, Linux, Docker, Git. Фокус на промышленной разработке веб-сервисов, модульном тестировании через Pytest и архитектуре MVC
Для кого: Студент без опыта в программировании, стремящийся к работе над серверной частью приложений и системному пониманию архитектуры ПО
Результат: Реализация CLI-утилит для анализа файлов, API-сервисов на Django с интеграцией PostgreSQL, полноценное веб-приложение с системой авторизации и MVC-архитектурой
Важно знать: Требуется регулярная работа над кодом 1–2 часа в день для усвоения материала и выполнения упражнений в полноценной среде разработки
Плюсы: Сильные навыки в написании unit-тестов и отладке кода, что критично для командного взаимодействия и поддержки Enterprise-решений
Что еще: Фундаментальный подход к чистоте кода и автоматизированному тестированию, обязательное соблюдение стандартов оформления кода (PEP 8)
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах, проверочные тесты
Занятий: 330+ упражнений, 4 проекта в портфолио
Объем практики: 90%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияБессрочный доступПробный периодЧатДля начинающих
Особенности: Django 3, Python, PostgreSQL, HTML, Bootstrap. Реализация серверной логики, работа с объектно-реляционным отображением и верстка интерфейсов.
Для кого: Базовое понимание алгоритмов и синтаксиса Python, наличие задачи по созданию полнофункциональных веб-приложений с серверной логикой.
Результат: Функциональный веб-сайт с системой управления контентом (CMS), пользовательской авторизацией, интеграцией базы данных и панелью администратора.
Важно знать: Требуется установленный интерпретатор и базовое понимание работы командной строки. Используемая версия Django 3 может иметь отличия от актуальных LTS-релизов.
Плюсы: Методология настройки связки серверного обработчика с базой данных PostgreSQL для обеспечения целостности данных.
Что еще: Построение архитектуры серверной части с использованием ORM для взаимодействия с реляционными базами данных.
Формат: Видеоуроки в записи
Занятий: 75 уроков
Объем практики: 70%
Доп расходы: Расходы отсутствуют, используются инструменты с открытым исходным кодом.
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовДля начинающих
Особенности: Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch. Продуктовая аналитика, машинное обучение и построение прогнозных моделей. Практический интенсив
Для кого: Отсутствие опыта в аналитике, потребность в получении навыков работы с данными через регулярную практику и формирование прикладного портфолио
Результат: Прогнозные модели для бизнес-задач, отчеты по продуктовой аналитике, классификаторы изображений, системы обработки текстов, итоговый проект полного цикла
Важно знать: Интенсивный режим обучения с ежедневными задачами. Отбор на программу проходит через входной тест и обязательную подготовку
Плюсы: Владение стеком для интеграции прогнозных моделей в прикладные бизнес-процессы (End-to-End ML-пайплайны)
Что еще: Техническая подготовка по созданию полного цикла обработки данных от сбора до развертывания прогнозной модели
Формат: Лекции онлайн, воркшопы
Занятий: 600 часов работы с преподавателем
Объем практики: 90%
Свое портфолиоДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающихОбучение с ментором
Особенности: Python, Django, PostgreSQL, Docker, Git. Реализация серверной архитектуры и API
Для кого: Без опыта в программировании, цель перехода в серверную разработку через создание логики веб-приложений
Результат: Реализация архитектуры REST API, создание интерфейсов взаимодействия с базами данных, настройка асинхронной обработки задач через фоновые процессы
Важно знать: Наличие персонального компьютера с операционной системой Windows 10/11, macOS или Linux и стабильным интернет-соединением
Плюсы: Практический опыт внедрения Celery и паттернов асинхронной обработки задач в связке с Redis
Что еще: Архитектурная работа с серверной частью приложения и последовательная интеграция внешних сервисов
Особенности: Научитесь работать с файлами, модулями и стандартными библиотеками, овладеете основами объектно-ориентированного программирования и принципами проектирования кода
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
Помощь с трудоустройством
Помогут собрать резюме и научат писать сопроводительные письма, помогут в подборе вакансий.
Сертификат
Диплом установленного образца или сертификат.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Особенности: Python, Pytest, Selenium, Playwright, API testing. Модульная архитектура автотестов на основе паттерна Page Object. Проектная методология
Для кого: Пользователи с базовыми навыками работы в IT, желающие трансформировать ручные проверки в автоматизированные сценарии
Результат: Набор автоматизированных тестов для веб-интерфейсов, функциональный фреймворк для API-тестирования, интеграция тестовых отчетов через Allure
Важно знать: Требуется наличие персонального компьютера с возможностью запуска виртуальных сред и Docker-контейнеров
Плюсы: Переход от классического Selenium на Playwright в связке с API-тестированием создает преимущество при работе с одностраничными веб-приложениями
Что еще: Самостоятельное проектирование и сборка фреймворков для тестирования на основе паттерна Page Object
Формат: Работа на тренажерах, видеоуроки в записи.
Объем практики: 75%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля продвинутых
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Особенности: Python, SQL, PostgreSQL, Pandas, NumPy, анализ данных, регулярные проектные задачи, Git, работа с библиотеками визуализации
Для кого: Отсутствие опыта в IT, необходимость освоить методологию сбора и интерпретации данных для обоснования принимаемых решений
Результат: Четыре проекта в GitHub: анализатор логов, модель для прогнозирования оттока пользователей, анализ торговых показателей, интерактивный дашборд
Важно знать: Система обучения требует написания программного кода с первого дня, теория подается минимально необходимыми модулями для решения прикладных задач
Плюсы: Умение связывать написание SQL-запросов с дальнейшей программной обработкой результатов в Python, что выделяет специалиста на фоне пользователей BI-инструментов
Что еще: Инженерный подход к обработке данных через написание кода, исключающий зависимость от визуальных инструментов без программной базы
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах, проверочные тесты
Особенности: Python, Pandas, Matplotlib, SQL. Скрипты для обработки массивов, визуализация данных, проектирование запросов, отладка кода
Для кого: Нужна автоматизация рутинных задач, работа с массивами данных и построение отчетности, а также использование SQL для извлечения информации из баз данных
Результат: Аналитические скрипты для обработки данных, визуализации графиков, автоматизированные отчеты, структурированные запросы к реляционным базам данных
Важно знать: Требуется наличие персонального компьютера для установки среды разработки и интерпретатора
Плюсы: Навык интеграции Python-скриптов с SQL-запросами для реализации базовых процессов обработки данных (мини-ETL)
Что еще: Комбинирование основ программирования с библиотеками для первичного анализа и визуализации данных
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах.
Занятий: 5–6 часов в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаКонсультация экспертовБессрочный доступЧатДля продвинутых
Особенности: Python, SQL, Power BI, Tableau, A/B-тестирование в рамках анализа бизнес-метрик
Для кого: Нулевой опыт в программировании, потребность в инструменте для принятия бизнес-решений на основе количественных показателей
Результат: Дашборды в Power BI/Tableau, SQL-запросы для агрегации данных, скрипты на Python для анализа воронки продаж, кейс по A/B-тестированию
Важно знать: Требуется владение табличными процессорами на базовом уровне. Программа сфокусирована на прикладных задачах без глубокого изучения математической теории
Плюсы: Умение соединять разрозненные источники данных через SQL для подготовки инфраструктуры отчетов
Что еще: Систематизация процесса обработки данных: от выгрузки БД до визуализации отчетов
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, воркшопы.
Занятий: 2-3 занятия в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающих
Особенности: Освойте Excel, SQL, Python, Power BI и нейросети для анализа данных. Практикуйтесь на 91 задании и 6 проектах. Актуальная программа 2026 года.
Для кого: Специалистам, работающим с данными, желающим расти в карьере, новичкам в аналитике, руководителям и тимлидам.
Результат: 6 проектов
Важно знать: Лицензия на осуществление образовательной деятельности выдана Департаментом образования и науки города Москвы.
Плюсы: Применение нейросетей (ChatGPT) для автоматизации рутинных задач в Excel и Google Таблицах, а также для работы с кодом.
Что еще: Актуальная программа, обновленная под требования работодателей в 2026 году, с фокусом на практические навыки и реальные бизнес-задачи.
Особенности: SQL, Python (Pandas/Scikit-learn), BI-инструменты. Интерактивная визуализация, статистический анализ и моделирование продуктовых метрик
Для кого: Без опыта в аналитической среде, нужно научиться обрабатывать массивы данных, визуализировать отчетность и проверять продуктовые гипотезы статистическими методами
Результат: BI-дашборд с системой визуализации, SQL-скрипты для автоматизации выгрузок, прогнозные модели оттока пользователей на Python, отчет с анализом результатов A/B-тестирования
Важно знать: Для обучения требуется установленное ПО, включая актуальные версии MS Excel и интерпретатор Python (рекомендуется Anaconda или аналогичные среды)
Плюсы: Прикладное использование Window functions в SQL совместно с методами Data Storytelling для презентации результатов стейкхолдерам
Что еще: Алгоритмический подход к очистке и подготовке данных для формирования управленческой отчетности
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, воркшопы.
Занятий: 2-3 занятия в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающих
Для старта потребуется персональный компьютер с ОС Windows, macOS или Linux и стабильное интернет-соединение. Заранее установите интерпретатор Python и среду разработки (IDE), например PyCharm или VS Code. В процессе обучения вам понадобятся PostgreSQL для работы с базами данных и Docker для контейнеризации. Некоторые задания требуют лицензионного Excel — проверьте это в описании конкретной программы.
Минимальная нагрузка составляет 5–10 часов в неделю — этого достаточно для своевременной сдачи практических модулей на базовых программах. Интенсивные курсы для профессии разработчика требуют 15–20 часов еженедельно: лекции, домашние задания, работа с командной строкой Linux и инструментами контейнеризации. Оцените свой график заранее, чтобы не отставать от когорты.
Бэкенд-программы фокусируются на серверной логике: проектирование REST API через Django или FastAPI, работа с базами данных через SQLAlchemy и PostgreSQL, настройка Redis и Celery для фоновых задач, деплой через Docker и Nginx. Fullstack-направления дополнительно покрывают клиентскую часть — HTML, CSS, JavaScript, но фронтенд-компоненты обычно рассматриваются поверхностно. Если вам нужна только серверная разработка, выбирайте бэкенд-программу — она глубже.
Пользователи каталога чаще всего переходят к следующим программам — это реальные данные о востребованности, а не редакторская подборка. Список обновляется автоматически на основе статистики переходов за последние 90 дней, поэтому отражает актуальный интерес людей, которые сравнивают курсы и принимают решение об обучении:
Автоматизированное тестирование на Python — Merion Academy
Базовые навыки работы с командной строкой Linux существенно ускоряют освоение модулей по контейнеризации (Docker) и деплою приложений. Большинство серверов работают на Linux, поэтому умение перемещаться по файловой системе, управлять процессами и настраивать окружение через терминал — обязательный навык бэкенд-разработчика. Если вы никогда не работали с Linux, выделите время на базовый курс параллельно с основной программой.
Вот список школ направления, отсортированный по реальному интересу пользователей каталога. Рейтинг формируется автоматически на основе количества переходов к программам каждой школы за последние 90 дней — это показывает, где люди фактически изучают Python, а не просто где больше курсов:
Первая ошибка — пропускать практику ради теории. Python осваивается через написание кода: парсинг данных, автоматизация рутины, создание API. Вторая ошибка — игнорировать Git с самого начала. Система контроля версий нужна с первого проекта, а не «потом». Третья — пытаться выучить всё сразу. Сначала освойте базу языка, SQL и работу с REST API, затем переходите к фреймворкам Django или FastAPI и инструментам вроде Pytest для тестирования.
Python активно используется в обоих направлениях, но стек инструментов различается. Для веб-разработки вы изучите Django, FastAPI, Flask, SQLAlchemy, Docker и Nginx. Для аналитики данных потребуются Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и Power BI для визуализации метрик. Некоторые программы совмещают оба трека, но чаще это отдельные курсы. Определитесь с направлением до выбора программы — наборы инструментов почти не пересекаются.
Учебу на фронтенде совмещаю с основной работой, поэтому свободного времени в обрез. Сначала переживал из-за фиксированных модулей и жестких дедлайнов, о которых говорили при поступлении. Но на практике система оказалась очень дисциплинирующей - если бы не эти рамки, я бы растянул учебу на три года и...
Учусь в Skypro уже некоторое время и могу сказать, что это был правильный выбор. Обучение построено понятно и последовательно: даже если раньше не было опыта в IT, материал объясняют доступным языком. Особенно нравится, что много практических заданий — благодаря им теория сразу закрепляется на практ...
Как я начал осваивать Python: отзыв о курсе с нуля
Прохожу курс “Python‑разработчик с нуля” — идеально для тех, кто начинает без базы. Теория объясняется просто, а главное — сразу много практики. Прямо по моим задачам: отрабатываю циклы for и while, работу со списками, разные подсчёты (вроде баланса счёта или очков в дартсе). Наставники не просто го...
Хороший интерфейс сайта, материал последовательный пробелов не заметил все задания с правильно повышенной планкой сложности, куратор всегда на связи можно написать в рабочее время (будни) ответят помогут, заданий много они все приближены к реальным которые встречаются на собеседовании. В конце курса...
Учусь на курсе Python-разработчик в Skypro, всем доволен: удобная платформа, много практических заданий, наставники и техническая поддержка быстро отвечают. Вся теория объясняется простым языком.
Оставляю положительный отзыв о взаимодействии с куратором во время изучения курса "Python Advanced", на протяжении всего курса не возникло недопонимания, все вопросы решались в кратчайшие сроки, все практические работы проверялись оперативно.
Прошел курс it-специалист, удобный, сначала смотришь, что тебе ближе в IT, потом углубляешься. Я совмещал с основной занятостью. Практика реальная, нейросети полезны уже сейчас. Для меня сыграл роль тот важный момент, что можно сменить направление и не переплачивать за это, попробовать себя в разных...
Брал курс по инструментам анализтики данных. Программа очень насыщенная - Excel, SQL, Power BI, Python. Сделал кучу домашек, 23 кейса решил, некоторые задания реально сложные, особенно по DAX и Python. Зато теперь понимаю, как работать с базами данных и строить дашборды. Преподаватели толковые, объя...
Долго сомневалась, стоит ли вообще связываться с онлайн-курсами - слишком много вокруг разговоров, что это развод и реально ничему не научишься. Но мой друг отучился на Аналитика данных в SkyPro и остался очень доволен, а я тогда как раз находилась в поиске своего дела. Понимала, что меня всегда тян...
Вы можете оценить пользу всей страницы в целом, отметив необходимое количество звездочек. Это поможет нам отслеживать актуальную информацию и улучшать взаимодействие с вами.
