В целом я довольна выбранным курсом и с радостью советую его друзьям. Хотя трудно передать словами эмоции от верно написанной с первого раза программы.

Достоинства:
Это действительно полный курс по Data Science. Начиная с азов Python и заканчивая математическим анализом. Здесь много практики, даже есть отдельные модули, которые посвящены только решению задач. Это дает возможность набить руку и перестроить мышление.

Понравилось, что после каждого модуля есть конспект. Если свой писать лень, можно скачать этот перед прохождением модуля и дополнять по мере обучения. Отзывчивые кураторы и менторы. Они действительно стараются все разжевать, хотя и так весь материал разжеван до «каши», уж простите за сравнение.


Недостатки:
Самый большой недостаток — работа учебной платформы. Она загружает весь юнит сразу. Как только вы приступаете к работе, будьте готовы несколько десятков секунд просто смотреть на пустой экран, зато переключение между разделами проходит практически молниеносно.

Курс оправдывает ожидания. Вопрос поиска работы не стоял, так как занимаю хорошую должность в достойной компании.

Достоинства:
 — подробное руководство по каждому шагу интерактивного курса;
 — все описано четко и понятно, каждый раздел подкрепляется практическими занятиями и контрольными вопросами;
 — поддержка работает хорошо, дает оперативные ответы на вопросы;
 — чат с другими студентами и менторами.

Недостатки:
— Программа напряженная, но вполне посильная. Других недостатков не заметил.

Обучаюсь на курсе по Data Science, с нуля. Интересно, но сразу скажу, что для новичка темп обучения довольно высок.
Если сможете выделять по 3 часа на учебу ежедневно и обладаете достаточной усидчивостью и силой воли, то справитесь. У меня время есть не всегда, поэтому из плана выбиваюсь. Материала много, упор на решение практических задач. Направление далеко не самое простое, должен быть хоть какой-то интерес к математике, иначе быстро выгорите.
Учебная платформа удобная, есть возможность быстро найти пройденный материал, по темам дают краткие конспекты для повторения. Но бывают лаги. Иногда не отправлялся написанный код, приходилось отправлять заново.
Есть обратная связь. Кураторы и менторы отвечают в «Пачке» достаточно оперативно.

Уже около года прохожу обучение на курсе по Data Sciense. И могу с уверенностью сказать, что это очень достойный курс. Много практики, тестов, аттестаций и проектов, вебинаров — как со специалистами по Python, анализу данных, математике и машинному обучению, так и мотивационные, карьерные встречи. Это действительно полезный опыт и хорошие знания. Время от времени проводятся хакатоны, которые дают реальный опыт в решении задач. Но и без минусов не бывает. Есть грамматические ошибки в тексте материала, что не критично, но немного несерьезно.
Хорошая поддержка в «Пачке», много мероприятий, активностей.

Прохожу курс по Data Science. 20 лет назад проходил сертификацию MCSD (VC ++, SQL). Работал PM по промышленной автоматизации и инфраструктурной по строительству. Этот рынок труда существенно деградировал. Полученные ранее знания даже без практического опыта и после 20-летней паузы пригодились. Курс от Skillfactory как-то их активировал. Построение курса — от простого к сложному, график гибкий. С перерывами надо быть аккуратнее, иначе потребуется дополнительное время, чтобы вспомнить уже пройденное. Задания и тестовые скрипты написаны практиками, читать и проверять свои результаты надо внимательно (несовпадение формата результата с заданным — тоже ошибка).Теоретические же тесты, напротив, гуманные, количество попыток неограниченно. В целом все дружественно и доступно. Есть рекомендации, на чем сфокусироваться при прохождении интервью.