Про качественные методы было, теперь будет лонгрид про количественные. Вернее про то, где им учиться (доучиваться), если вам не хватило занятий в университете, если вы хотите освоить их с нуля или обновить свои знания. Я не буду рассказывать об отдельных курсах, которые можно взять на куче онлайн-платформ бесплатно или за деньги. Речь пойдет о двух курсах - Datacamp и Яндекс-практикум, за которые придется платить.

На DataCamp я начала учиться в конце октября. Коллега сначала сформировал трек и подобрал курсы, которые, на его взгляд, крайне необходимы в нашей работе. Начало учебы показалось простым и, чтобы повысить собственную мотивацию, я записалась на трек Data Analysis in R - это 19 курсов по 4-5 уроков в каждом. Трек включает подготовку данных, анализ, визуализацию и подготовку отчетов с помощью Markdown. Большинство курсов в на треке очень высокого качества, хотя один мне совсем не понравился. Также стало ясно, какие курсы надо добирать помимо трека, чтобы освоить все необходимые компетенции. Чтобы полностью закончить трек, учиться придется довольно много. Мне потребовалось два с половиной месяца на получение сертификата, но, кажется, если базовых знаний нет, то потребуется больше времени. Основной недостаток DataCamp - это только тренажер. Его совершенно недостаточно, чтобы научиться самому анализировать данных, но это крайне подходящий инструмент, если уже есть данные для анализа и постоянная необходимость с ними работать. Очень удобно то, что обучение разбито на маленькие курсы и можно выбирать те, что необходимы в текущей работе. Круто, что есть мобильное приложение, в дороге в нем можно упражняться и повторять пройденный материал (да, пока это не очень актуально, но ведь когда-то мы вернемся в метро-автобусы-маршрутки). Если словить скидку, то можно купить годовую подписку за 150 долларов в год. Но удобнее скооперироваться и купить профессиональную подписку для команд за 300 долларов.

В конце декабря подруга зарекрутила меня для бета-тестирования новой учебной программы в Яндекс-практикуме. И началась моя борьба с Питоном. Впечатления от обучения на Яндекс-практикуме у меня очень полярные. Обучение включает освоение языка на тренажере и выполнение проектов. Учеба разбита на четыре семестра. Первый вводный - без дедлайнов, и потом три семестра по четыре спринта с дедлайнами, проектами и тьюторской поддержкой.

Учиться на тренажере трудно. По духу тренажер похож на тренажер на Datacamp. Но в отличие от Datacamp, где для прохождения курса нужно набрать определенное количество баллов, и при этом можно делать ошибки или вовсе пропустить задание которое совсем не получается и подсмотреть ответ, в Яндексе так делать нельзя. И тренажер оказывает гиперчувствительным к любым отклонениям от того, что в него закладывал разработчик. Программа может не принять решение, если где-то не стоят скобки или появился лишний пробел - при этом код может крутиться и выдавать правильный результат. Бывают ситуации, когда на одной задаче застреваешь на сутки. Поскольку нет возможности подсмотреть правильный ответ на нерешаемую задачу и двигаться дальше, приходится писать в техподдержку или на форум тьютору. Ответы приходят не мгновенно. У меня не получается кусочничать - я предпочитаю учиться заходом по 3-4 часа в день. И если в начале запланированной сессии все пошло не так и учеба встала, а ответ от техподдержки или тьютора надо ждать пару часов, то я ужасно стрессую.