Рівень навичок від 1 до 4: до курсу – 2, після курсу – 4

“Для мене раніше було таємницею, як поєднати Python та SQL, все що я могла зробити – це написати запит та вигрузити його у CSV, а потім працювати з тим файлом у jupiter. Тепер це можна роботи простіше, швидше та зручніше. Візуалізація завжди була слабким місцем, тепер відчуваю себе набагато впевненіше. Страшні налаштування графіків вже не такі вже й страшні, якщо поринати детальніше у документацію.”

Анна Гавриленко

Рівень навичок від 1 до 4: до курсу – 3, після курсу – 4

“На курсі отримала більше знань, чим очікувала, а також тепер є чіткий план на що потрібно звернути увагу та вдосконалити. Стало більш зрозуміло як використовувати Python саме для робочих завдань, бо раніше Python знала, але не могла зрозуміти як ним правильно користуватись для цілей бізнесу. Для мене відкрився світ дуже крутих бібліотек для аналізу і тепер є думка, що я шось таки знаю)) ”

Ірина Кінебас

Рівень навичок від 1 до 4:до курсу – 1, після курсу – 4

“На курсі я навчився впевнено працювати з jupyter notebook і проводити первинний аналіз наборів даних, розібрався з математичними основами різних методів прогнозування, склав пазл стосовно того, що таке DS, посилив навички написання коду на Питоні та добре засвоїв базу ML”

Володимир Мельник

Рівень навичок від 1 до 4:до курсу – 1, після курсу – 4

“Навчилась за курс: Pandas, numpy, візуалізація даних з допомогою бібліотек Python, тестування статистичних гіпотез. Стало легше, є перші практичні результати, навик шукати рішення, коли щось не виходить зразу.”

Hanna Patsiuk

Рівень навичок від 1 до 4:до курсу – 1, після курсу – 4

“На курсі я познайомився з чудовим інструментом Jupyter Notebook, з основними бібліотеками для начальних рівнів аналізу даних.”

Володимир Галайко