Отзывы о «МФТИ»

На курсе «Математика для анализа данных» сильной стороной считаю сочетание дискретной математики, математического анализа и линейной алгебры. Курс ориентирован именно на применение математической базы в анализе данных и машинном обучении. Мне понравилось, что формулы постепенно связываются с задачами, ради которых они вообще нужны специалисту по данным.

Если школьная и вузовская математика давно забыта, первые недели могут быть довольно болезненными. Иногда я понимала идею лекции, но самостоятельное решение задачи показывало совершенно обратное. Мне бы пригодилось больше разогревающих упражнений перед сложными заданиями и коротких памяток по необходимой базе.

Этот курс помог закрыть мой главный пробел в Data Science. Раньше я могла использовать библиотеку и получить результат, но плохо понимала математику под капотом. Теперь многие методы выглядят менее магическими, а документацию и статьи читать заметно легче. Именно ради этого я и шла учиться.

На программе «Количественный финансовый аналитик» понравилось соединение математики, статистики, программирования и финансовых задач. В структуре программы ФПМИ указаны статистические методы и анализ данных, вычислительные методы и вычислительные финансы. Благодаря этому финансовые модели рассматриваются не как готовые формулы, а как инструменты, ограничения которых тоже нужно понимать.

Финансовая математика быстро показала, что одной любви к цифрам недостаточно 🙂 Некоторые темы приходилось перечитывать и отдельно разбирать на простых примерах. Особенно непросто было одновременно следить за математической корректностью модели и экономическим смыслом результата. Хотелось бы больше кейсов с реальными рыночными данными.

После программы я стала намного осторожнее относиться к красивым прогнозам и сложным моделям. Теперь первым делом смотрю на исходные предположения и качество данных. Мне понравилось, что направление находится на пересечении нескольких областей и действительно требует думать, а не просто подставлять числа в формулу.

На программе Data Analyst Pro понравилось, что аналитика рассматривается достаточно глубоко: в программу входят математика для анализа данных, Python и машинное обучение, визуализация, SQL, анализ изображений и NLP. Для меня особенно ценным было то, что разные инструменты постепенно начинают складываться в единый процесс работы с данными.

Программа рассчитана более чем на год, и нагрузка ощущается серьёзно. Особенно тяжело мне дались математические блоки: если просто посмотреть лекцию и не прорешать материал самостоятельно, следующая тема быстро становится непонятной. Хотелось бы больше коротких повторительных заданий между крупными модулями.

Обучение сильно поменяло моё отношение к аналитике. Раньше я воспринимала её в основном как SQL и красивые дашборды, теперь гораздо больше думаю о качестве данных, корректности метода и интерпретации результата. Программа требует времени, зато знания ощущаются не поверхностными.

В профессии «Разработчик C++» понравилось, что кроме самого языка изучаются алгоритмы и структуры данных, Linux, Git, Docker и CI/CD. Программа профессиональной переподготовки рассчитана примерно на 10–12 месяцев. Для меня такой набор оказался полезнее курса, который ограничивается только синтаксисом C++.

Сам язык оказался довольно требовательным. Ошибки с памятью, указателями и типами иногда занимали больше времени, чем написание основной логики. Кроме того, параллельно приходится осваивать ещё и инструменты разработки. Хотелось бы больше заданий на чтение и отладку чужого кода, а не только создание своего проекта.

После обучения я стал значительно лучше понимать, что происходит с программой на более низком уровне. C++ точно не назову лёгким первым языком, но он хорошо дисциплинирует. Особенно ценным считаю знакомство с алгоритмами и рабочими инструментами вокруг разработки, а не только с командами самого языка.

В программе Machine Learning Engineer мне понравился технический уровень и сочетание машинного обучения с вычислительными и статистическими методами. В актуальном каталоге ФПМИ среди составляющих программы указаны машинное обучение на больших объёмах данных, статистические методы и анализ данных, вычислительные методы.

Порог входа довольно высокий. Иногда больше времени уходило не на сам алгоритм ML, а на математику под ним. Можно запустить готовую модель довольно быстро, но объяснить, почему она работает и почему один подход лучше другого, уже значительно сложнее. Мне не хватало большего количества промежуточных мини-проектов.

Курс хорошо отбивает желание воспринимать машинное обучение как набор готовых библиотек. После него я стал внимательнее относиться к выбору признаков, данным и оценке модели. Учиться местами тяжело, но именно фундаментальная часть для меня оказалась главным преимуществом.

Хорошие лекции и доступная подача материала. Преподаватели всегда на связи и способны разъяснить сложные темы. Кураторы Снежанна и Ирина поддерживали на всём протяжении обучения, подсказывали, шли навстречу по срокам сдачи работ и мотивировали продолжать.

Нет.

Завершил курс переквалификации по специальности «Разработчик C#» и остался доволен обучением. Программа подойдёт тем, кому важно получать понятные объяснения и поддержку в процессе.

Современные технологии и материалы, сильные преподаватели и вовлечённые кураторы. Было много практических проектов, которые помогали сразу применять знания. Особенно понравились курсы по Python и SQL. Руководство и кураторы шли навстречу, позволяли учиться в своём темпе и спокойно закрывать дедлайны. На работе навыки и записи лекций до сих пор помогают. Понравилось сочетание актуальных технологий и фундаментальной базы.

Нужно заранее оценивать свои силы и количество свободного времени, потому что материал очень плотный и сложный.

Прошла курс Data Analyst и осталась в полном восторге от обучения. Материал оказался очень актуальным и глубоким, а атмосфера — поддерживающей и человеческой. Горжусь, что смогла получить знания такого уровня.

Содержательная и хорошо структурированная программа, новые знания и свежий взгляд на построение презентаций. Подробное раскрытие важных элементов — от анализа аудитории и логики повествования до визуальной точности. Большое количество полезных фишек, референсов и дополнительных материалов. Преподаватель Анна Белокрылова — настоящий профессионал, даёт индивидуальный подход и устраивает дополнительные встречи с детальным разбором.

Отсутствуют

Курс PowerPoint произвёл очень сильное впечатление: материал оказался гораздо глубже и полезнее, чем я ожидала, даже с учётом многолетнего опыта работы в программе. Подход полностью переосмыслил моё отношение к созданию презентаций.

Отличные преподаватели и хорошо подобранные дисциплины.

Отсутствуют

Учёба оставила положительное впечатление: вуз произвёл впечатление сильного и современного учебного заведения.

Понравилась работа преподавателей и кураторов. Обучение прошло комфортно и качественно.

Не указаны

Закончил курс переквалификации по специальности «Разработка» и остался очень доволен обучением.

Отличные лекции и преподаватели, которые всегда были на связи и подробно объясняли материал. Очень помогали кураторы курса, поддерживали, подсказывали и мотивировали.

Не указаны

Закончил курс переквалификации по специальности «Разработчик C#» и остался доволен обучением. Было комфортно учиться даже в сложных ситуациях с дедлайнами.

Лекции проводились в соответствии с расписанием.

Курс показался слишком дорогим. Практики почти не было, в основном стандартные задачи без реальной прикладной пользы. Считаю программу малоактуальной в текущих условиях. Также не понравился стиль общения со стороны руководства.

Проходил курс «Python-разработчик» и остался недоволен обучением. Не рекомендую связываться с программой.

Все занятия проходят онлайн и без старых записей. Есть квалифицированные преподаватели. Особенно понравилась работа преподавателя Гайка, который понятно объяснял материал и отвечал на вопросы. Удобна возможность оплаты в рассрочку.

Обучение показалось дорогим и растянутым по времени. Между модулями приходилось долго ждать следующий курс. Домашние задания проверялись медленно, а часть заданий бралась с бесплатных ресурсов. Темы раскрывались поверхностно, приходилось дополнительно изучать литературу самостоятельно. За стоимость курса ожидал больше информации и практики.

Проходил курс Data Scientist. Впечатления смешанные: есть сильные преподаватели и удобный онлайн-формат, но за такую стоимость ожидал более глубокую программу и лучшую организацию. В итоге решил расторгнуть договор и не продолжать обучение.

Иногда занятия проходили в полном объёме.

Навыки показались неприменимыми на рынке труда. Обучение очень дорогое, а качество преподавания слабое. Возникло ощущение халтурного отношения к работе.

Проходил обучение по UIX и остался крайне недоволен. Считаю курс бесполезным и переоценённым.

Нет.

Не понравилось качество преподавания и слабая применимость знаний на рынке труда. Возникло ощущение инфобизнеса под брендом государственного вуза.

Проходил курс «Python-разработчик» и остался крайне недоволен обучением. Считаю, что это была пустая трата денег.