Обзор курса «Data Scientist» от Брунояма
Содержание
Стоимость и формат обучения
Цены и условия могут меняться. Перед оплатой проверьте их на официальной странице курса.
Курс «Data Scientist» от Брунояма — самая большая программа школы: 8 месяцев, 18 модулей, больше 45 уроков и столько же практических задач, а на тарифах от «Оптимального» ещё и 65 с лишним задач в тренажёре. Формат обучения полностью дистанционный: видеоуроки на платформе, задания с проверкой, личный наставник, выпускные проекты. Преподают Эмиль Шакиров, специалист по Data Science в Сбере, Святослав Ковалёв, разработчик-аналитик в Яндексе, и Максим Эмбаухов, специалист по машинному обучению с восьмилетним опытом. Цена в каталоге — 108 900 ₽: это полная стоимость тарифа «Оптимальный», на который школа заявляет скидку 50%; базовый стоит 69 900 ₽, «Плюс» — 143 900 ₽.
Рассрочка до 12 месяцев: 9 075 ₽ в месяц на «Оптимальном» дают 108 900 ₽ — ровно полную цену тарифа, без переплаты за срок, но и без скидки. Самое весомое в программе — математическая часть: линейная алгебра, оптимизация и производные, математическая статистика занимают четыре модуля из восемнадцати. Курсы, которые обещают Data Science за три месяца, эту часть обычно пропускают, а без неё дальше классификации на готовых датасетах не уйти.
Программа обучения
Первые шесть модулей закладывают инструментальную базу: введение и подготовка (4 урока), основы синтаксиса Python (5 уроков), структуры данных и алгоритмы (5 уроков), линейная алгебра (3 урока), библиотеки NumPy, Pandas и Matplotlib (6 уроков), базы данных и SQL (3 урока). Седьмой модуль — оптимизация и производные (4 урока), восьмой и девятый — математическая статистика.
Затем идёт ядро специальности: машинное обучение (7 уроков в двух модулях), обучение без учителя (2 урока), временные ряды (3 урока), обработка текстов (2 урока), нейронные сети (4 урока). Шестнадцатый модуль посвящён воспроизводимости вычислений (4 урока) — теме, которую в учебных программах почти не встретишь, хотя на работе именно она отличает рабочий проект от ноутбука, который не запускается у коллеги. Семнадцатый модуль — Scrum и Agile (5 уроков), восемнадцатый — карьера и развитие. Программа честно закрывает путь от синтаксиса до нейросетей, с математикой и инженерной культурой в комплекте.
Преподаватели курса
Эмиль Шакиров работает в Data Science в Сбере, Святослав Ковалёв — разработчик-аналитик в Яндексе, Максим Эмбаухов занимается машинным обучением восемь лет. Для курса такой длительности три действующих практика из крупных компаний — это возможность увидеть, как задачи ставятся в реальных командах, а не только в учебных ноутбуках.
Опыт двух преподавателей указан как три и четыре года, и это стоит держать в голове: они ближе к позиции миддла, чем к экспертному уровню, зато хорошо помнят путь входа в профессию и актуальные требования на собеседованиях. Распределение модулей между преподавателями на странице не показано, и его логично спросить на консультации — математическая часть и нейросети требуют разной подготовки.
Как проходит обучение
Учёба идёт на платформе школы: видеоуроки, практические задания, тренажёр с задачами и поддержкой ИИ на старших тарифах. Базовый тариф даёт 45 с лишним задач без проверки и доступ на время курса. На «Оптимальном» подключается личный наставник без ограничений по числу ответов, 65 с лишним задач в тренажёре, две личные сессии с экспертом, выпускные проекты, помощь в трудоустройстве, чат с вакансиями от партнёров, консультация карьерного консультанта и проверка тестовых заданий, доступ становится бессрочным плюс год поддержки.
Тариф «Плюс» добавляет личные сессии после каждого модуля — восемнадцать встреч за курс — карьерную консультацию со специалистом и мок-интервью. Для Data Science мок-интервью особенно полезно: техническое собеседование здесь включает и математику, и код, и вопросы по метрикам, и прогон вживую экономит несколько неудачных попыток.
Сроки, нагрузка и поддержка
Восемь месяцев на 18 модулей — примерно по два модуля в месяц, около 5–6 уроков. Недельная нагрузка на странице не указана, но объём программы предполагает 8–10 часов в неделю: с математикой и практикой быстрее не получится.
Оплата — разово или беспроцентной рассрочкой до 12 месяцев через Сбербанк, Т-Банк или Яндекс Сплит, проценты берёт школа. Возврат — 30 дней на «Оптимальном» и «Плюс», 3 дня на базовом. Налоговый вычет 13% при полной цене 108 900 ₽ возвращает около 14 160 ₽. Школа заявляет гарантию: «трудоустроим или вернём деньги», и её условия прописаны в оферте — возврат привязан к тарифу «Плюс» и к выполнению требований: пройти курс почти полностью, сдать все задания, получить зачёт по двум проектам и отправлять не менее тридцати откликов на вакансии в неделю в течение года после получения документа. Это выполнимо, но требует дисциплины, и прочитать пункт стоит до оплаты.
Практика и результат обучения
Практики в курсе много: 45 с лишним задач в основной программе, 65 с лишним в тренажёре на старших тарифах и выпускные проекты. Тренажёр с поддержкой ИИ — полезный формат для Data Science, где навык набирается объёмом решённых задач, а не количеством просмотренных уроков.
Результат школа выражает через трудоустройство: по её данным, больше 9 000 учеников нашли работу — цифра приводится по школе в целом, а не по этому направлению, и это стоит учитывать. Карьерный блок включает мини-курс по трудоустройству, проверку резюме и портфолио, чат с вакансиями и оценку тестовых заданий. Выпускные проекты для Data Science ценнее диплома: на собеседовании просят показать код и объяснить выбор метрик.
Какой документ выдают
Выдаются сертификат школы и удостоверение о повышении квалификации по государственной образовательной лицензии — последнее на тарифах «Оптимальный» и «Плюс». Для удостоверения нужны среднее профессиональное или высшее образование и пройденная итоговая аттестация. Документ даёт право на налоговый вычет 13%, а в найме на позицию Data Scientist решают проекты и техническое интервью.
Сведения о лицензии школы
Обучение проводит ООО «Бруноям», ИНН 7840502496, КПП 783801001, ОГРН 1147847057071, юридический адрес: 190031, Санкт-Петербург, Спасский переулок, дом 14/35, литера А, помещение 64-Н, офис 21; директор — Пузиков Сергей Александрович. Образовательная деятельность ведётся по лицензии № Л035-01271-78/00177906, выданной 4 августа 2017 года. Номер лицензии школа публикует на страницах курсов, а полные реквизиты, условия возврата и требования к гарантии трудоустройства — в публичной оферте.
Плюсы и минусы
Плюсы
- Математика занимает четыре модуля из восемнадцати: линейная алгебра, оптимизация, производные, статистика
- Отдельный модуль про воспроизводимость вычислений — тема, которой почти нет в учебных программах
- 65+ задач в тренажёре с поддержкой ИИ на старших тарифах плюс 45+ задач в основной программе
- Преподаватели из Сбера и Яндекса, восьмилетний практик по машинному обучению
- На тарифе «Плюс» — мок-интервью и сессия после каждого из 18 модулей
Минусы
- Гарантия «трудоустроим или вернём деньги» в оферте привязана к тарифу «Плюс» и требует 30 откликов на вакансии в неделю, двух зачтённых проектов и почти полного прохождения курса
- Недельная нагрузка не указана, а объём программы предполагает 8–10 часов
- Цифра «больше 9 000 трудоустроенных» приводится по школе в целом, а не по направлению
- В каталоге стоит полная цена тарифа «Оптимальный» (108 900 ₽), на странице заявлена скидка 50%
- Рассрочка считается от полной цены: 9 075 ₽ × 12 = 108 900 ₽, скидка при ней не применяется
Кому подойдёт курс
Курс подходит тому, кто меняет профессию основательно и готов учиться восемь месяцев. Математическая часть и модуль воспроизводимости показывают, что программа рассчитана на работу в команде, а не на сборку моделей по туториалам.
Подойдёт он и аналитику, который работает в SQL и Excel и хочет перейти к машинному обучению: первые модули пройдут быстро, а ценность сосредоточена в блоках про статистику, ML и нейросети.
Полезен курс и разработчику, который хочет сменить специализацию: Python и алгоритмы уже знакомы, а математика и метрики — именно то, чего обычно не хватает для перехода в Data Science.
Меньше подойдёт курс тому, кто ищет быстрый вход в профессию за три месяца или хочет ограничиться визуализацией данных. Для второй задачи у школы есть отдельные курсы по Power BI, SQL и аналитике данных, которые дешевле и короче.
Вывод: стоит ли учиться?
Это полноценная восьмимесячная программа с математикой, машинным обучением, нейросетями и инженерной культурой, с тренажёром на 65 задач, преподавателями из Сбера и Яндекса и карьерной поддержкой. Для смены профессии в Data Science набор закрывает и теорию, и практику.
До оплаты стоит прочитать в оферте условия гарантии трудоустройства, уточнить недельную нагрузку и решить, платить сразу или в рассрочку: при рассрочке скидка не применяется, и разница получается заметной. Это вопросы к условиям сделки, а не к содержанию курса.