О Data Science говорят много, ведь это одна из самых востребованных и перспективных сфер. Из каких профессий люди приходят в Data Science, как они выбрали обучение, чего стремятся достичь, где собираются работать и какую роль сыграла пандемия — об этом мы поговорили со студентами магистратуры «Наука о данных» НИТУ МИСиС, организованной совместно с Zavtra.Online, подразделением SkillFactory по работе с вузами.
38 лет. Врач-реаниматолог. Пришел в Data Science, потому что с детства мечтал обучать машины.
Я из Кыргызстана, сперва работал на «скорой», совмещая учёбу и работу, потом в больнице уже по специальности — анестезиологом-реаниматологом. Но из медицины ушёл, работа врача плохо оплачивается и к тому же большой стресс каждый день.
После этого я занимался разными вещами. Открыл свою компанию, возглавлял отдел маркетинга и рекламы в газете, занимался дизайном… А потом пришёл в dostek.kg, где руководил проектом СОЧИ — Системой Отчетности Через Интернет. У меня была команда программистов, и их работа меня заинтересовала. Я взял отпуск, ушел осваивать программирование и вернулся фронтенд-разработчиком.
Помимо рабочих у меня есть свои проекты; некоторые были связаны с наукой о данных. Например проект «Барад-Дур» — это web-сервис который сдаёт в аренду торговых роботов трейдерам. Торговые роботы занимаются классификацией бумаг на рынке по финансовым мультипликаторам, а также ранжируют их по привлекательности к покупке. В проекте имеется полный спектр работы дата-сайентиста, ведь мы собираем данные с финансовых площадок, собираем новости и скоро начнём собирать сообщения из групп в Телеграм, анализируем всё это дело, классифицируем. Надеюсь, нам удастся что-то ещё предсказывать, но это пока чересчур сложно.
Я решил, что хочу узнать об этой сфере больше. Пока искал информацию для своего проекта, втянулся и подумал, что хочу сменить сферу деятельности — с фронтенда на аналитику данных и машинное обучение.
Я хотел бы научиться обучать машины. На самом деле, поступив в медицинский вуз, я планировал перевестись в институт робототехники и бионики. Но на третьем курсе оказался в этом институте, увидел, как у них все печально — и остался в своём. Вообще я с самого детства хотел заниматься робототехникой и теперь иду к этой мечте.
Это очень удобно. Пандемия тут сыграла позитивную роль, ведь раньше ничего подобного доступно не было — если хочешь учиться, нужно ехать, решать вопрос с жильём, отрываться от семьи. То есть для меня это было совершенно невозможно. А сейчас это образование стало доступным. Последние лет десять я в любом случае сижу перед компьютером и работаю онлайн — для меня это привычный мир. Так какая разница, где я слушаю лекцию или читаю?
Ни высшее образование, ни диплом — не необходимость. Я решил пойти на программу Zavtra.Online и МИСиС, чтобы хоть что-то напрямую связывало меня с IT. Кроме качества обучения для меня решающим фактором была цена — другие достойные программы куда дороже, к тому же они англоязычные. Тут и на русском-то воспринимаешь математическую информацию с трудом, а на другом языке это ещё сложнее.
34 года. Работает программистом и видит своё будущее в сфере Data Science.
Я закончила школу в 2003 году — тогда считалось, что люди с техническим образованием не нужны, зато нужны экономисты. Поэтому я и пошла в СПБГЭУ. После 2-го курса, когда надо было выбирать специализацию, поняла: что-то серьёзное даётся только на предметах, связанных с математикой и статистикой. И пошла на кафедру статистики и эконометрики. А затем — в магистратуру на кафедру страхования и управления рисками. Программирование, Python и SQL я изучала сама — на онлайн-курсах. И сейчас работаю младшим программистом в компании BI Consult.
Думаю, что за Data Science будущее! Хоть сами по себе методы DS, т. е. математическая основа, не новы, но столь широкое распространение они получили только когда появились дешёвые инструменты для расчётов. Можете себе представить, чтобы 40 лет назад какая-нибудь сеть продуктовых магазинов анализировала сотни миллиардов строк в чеках? Нет. Можете себе представить, чтобы кто-то проанализировал миллионы анализов крови или рентгеновских снимков, а потом нашёл зависимости в результатах? Нет. Это технически было невозможно. А сейчас вполне реально. Так что причин, на мой взгляд, две: возможность анализировать те объёмы, которые раньше анализировать было невозможно, и то, что такой анализ куда более точен. Коммерческим компаниям точность несёт прибыль, социальным — эффективность. Поэтому за Data Science будущее.
Думаю, что, имея базовое образование, с надстройкой в виде этой магистратуры я буду очень востребована на рынке.
В оффлайне хороших преподавателей на всех не хватает, и онлайн помогает получить к ним доступ. Например, на OpenEdu курс по комбинаторике, который я проходила, вел Райгородский Андрей Михайлович — он объяснял так, что его понял бы и десятилетний ребёнок. А в университете на занятиях по комбинаторике я не понимала ничего, просто заучивала наизусть. Второй момент — свободный график обучения. Минусов пока не заметила. Единственные проблемы, которые могу придумать, — ну, платформа может теоретически лагать.
Мой знакомый хотел эмигрировать в США. Он работал программистом больше 20 лет, его брали чуть ли не в Google и Microsoft. А в визе в США ему отказали — из-за отсутствия образования в IT. Ну и ключевое отличие высшего образования от курсов — оно даёт фундаментальные знания. На обычных курсах нет даже теории алгоритмов.
25 лет. Переехал в Москву специально, чтобы изучать Data Science — хочет попасть в компанию к Илону Маску.
Я закончил факультет инфокоммуникационных технологий и систем связи ИТМО в Петербурге. Чем хочу заниматься, я не совсем понимал, и в ИТМО подал документы потому, что там был высокий проходной балл — решил, раз туда все хотят, там классно. В итоге факультет оказался инженерным, а мне ближе IT. Да и обучение было скучным, старого формата. Так что доучивался я скорее для галочки. Закончив, уехал в Москву — здесь больше возможностей для учебы и работы в Data Science.
Я сел и спросил себя: что я хочу делать? И понял, что по-настоящему интересна мне биология. Я немного поресерчил и узнал о существовании биоинформатики — грубо говоря, это применение Data Science в биологии. Меня это сразу заинтересовало. Но я решил в целом изучить DS и потом уже сфокусироваться на конкретной сфере.
Пока больше всего мне интересны нейронауки. В исследованиях мозга довольно широко применяется инструментарий DS — нейронные сети, моделирование систем и другие подобные вещи.
Мечтаю попасть в Neuralink — это одна из компаний Илона Маска. Они делают чипы, которые встраиваются в голову и управляются силой мысли. Пока это всё в очень проектном виде — готового продукта ещё не существует, но разработки ведутся. За нейроинтерфейсами будущее!
Для меня в приоритете изначально было высшее образование. На рынке остается кластер компаний, которые обращают внимание на наличие диплома. К тому же я хочу пойти на PhD. Бакалавриат у меня уже есть, поэтому зачем мне тратить четыре года, если можно потратить всего два, исключив более общие предметы? Именно магистратура МИСиС и Zavtra.Online привлекла меня проектным обучением — так, уже в процессе учебы собирается портфолио, которое можно показать на собеседовании. И ещё здорово, что это онлайн-магистратура — удобно совмещать с работой.
40 лет. Живет в Барселоне. Однажды поняла, что хочет внести свой вклад в мировой прогресс — и заинтересовалась Data Science.
Университет — ТГТУ — я заканчивала в 90-х. Мне хотелось вырваться из мира, который меня окружал, в родном городе я перспектив не видела. Получив высшее экономическое у себя в городе, я переехала в Испанию. Мотором для меня было внутреннее желание перемен. Я работала аккаунт-менеджером онлайн-платформы, соединяющей руководителей компаний из разных отраслей и стран.
В 2016 году я оказалась на Global Mobile Congress в Барселоне. На этом конгрессе представлены все новейшие разработки: и Internet of things, и беспилотные машины, и технологии, основанные на сборе данных с сенсорами. Я увидела, куда движется мир, и я захотела быть причастной к прогрессу. Долго думала, что сделать для этого; толчком для меня стала пандемия: во время локдауна я начать изучать IT. А Data Science стала дверью к машинному обучению и ИИ.
В дальнейшем мне бы хотелось работать в здравоохранении или генетике. Потому что это связано не с потреблением, а с прогрессом в сфере здравоохранения и науки. Если там не получится, то я бы с удовольствием поработала бы в каком-нибудь банке или в сфере данных, которые помогают регулировать городской трафик.
Сначала я планировала пройти курсы, а уже затем думать о магистратуре. Смотрела программы от разных учебных заведений, в том числе в Барселоне. Интересного было много, но в MIT или Harvard — очень дорого. Зарубежное образование — вообще дорогое удовольствие. А потом мне начали попадаться материалы SkillFactory. Я узнала про магистратуру МИСиС и Zavtra.Online, посмотрела Youtube-канал, их интервью с экспертами, план обучения — мне всё понравилось. Другие программы я уже не искала.
Чтобы стать профессионалом в какой-то сфере, нужно определённое количество часов затратить на изучение и работу — десять тысяч. Высшее образование уже просто по своей длительности позволяет глубже проникнуть в сферу, которую изучаешь. Курс дает один-два инструмента, а высшее образование — чемодан. Плюс фундаментальные знания, которые потом тебе позволят развиваться.
Я проходила много курсов — я человек любознательный. А вот онлайн до SkillFactory не занималась. Такая онлайн-магистратура — мой первый опыт. Мне всё нравится. Можно идти в своём ритме: если что-то не усвоишь, можешь вернуться второй или третий раз. Да и живу я за границей — учиться на русском языке в московском университете могу только онлайн. Ну, а из минусов — пока в головах многих и учеников, и преподавателей законченный образ онлайн-обучения не сложился. Могут возникать недопонимания.
27 лет. Когда-то не пошел в IT, отдав предпочтение более «престижной» сфере, и теперь навёрстывает упущенное, исполняя школьную мечту.
Когда я заканчивал 11 класс, всех агитировали поступать в инженеры. Обещали, что за ними будущее. Я на эту историю купился, но это оказалось неправдой — по сей день инженеры невостребованы и получают мало. Закончил я в итоге физтех ЮУрГУ. Работал в “Сургутнефтегазе” на месторождении, потом занимался контрольно-измерительными приборами. Когда надоело летать вахтами на Север, решил строить карьеру в Челябинске. В плане работы в городе всё оказалось грустно, и я решил, пока не поздно, уйти в IT — после инженерного образования, думаю, будет не так уж сложно. Пока я не работаю, отдыхаю пока от Севера и посвящаю время учёбе.
Меня со школы тянуло к IT. Но я клюнул на пропаганду правительства и отучился на другую специальность. И вот когда решил менять профессию, вспомнил свою нереализованную мечту со школьных времен. Сейчас очень много разных разных направлений в IT, я всё изучил и увидел, что обороты набирает Data Science. Она сейчас во всех топах самых перспективных и актуальных сфер.
После обучения мне хочется занять в крупной компании, желательно международной, junior-позицию. Пока я только вникаю, смотрю, какие направления в Data Science есть, чтобы потом выбрать. На втором курсе будет понятно. Пока мне интересны банковское дело и работа с ИИ.
Курсы я никогда не посещал — не было необходимости. Свою профессию я хорошо знал, и, если встречал что-то новое, с лёгкостью находил всё в Google. Вообще к курсам я отношусь скептически. Сужу по отзывам на habr — слишком много нереалистичных обещаний. Если бы писали, что дадут основы, а всё остальное зависит от меня самого, было бы честнее. Я не говорю, что нет качественных курсов, после которых можно устроиться на работу. Просто для меня высшее образование — приоритет. Уверен, оно дает более глубокие и фундаментальные знания.
Большой плюс онлайн-образования — можно заниматься из дома в любое удобное время. Из минусов — нет живого общения и прямого контакта с преподавателем. Но это не критично. Это важно, когда личность формируется — среднюю школу полностью онлайн не представляю. А для взрослых не страшно.
Освоить сферу Data Science и получить перспективную профессию можно разными способами и с различным бэкграундом. Выбор за вами. Узнать больше про магистратуру можно на сайте data.misis.ru и в Telegram канале.
Евгений Бондаренко
38 лет. Врач-реаниматолог. Пришел в Data Science, потому что с детства мечтал обучать машины.
Я из Кыргызстана, сперва работал на «скорой», совмещая учёбу и работу, потом в больнице уже по специальности — анестезиологом-реаниматологом. Но из медицины ушёл, работа врача плохо оплачивается и к тому же большой стресс каждый день. После этого я занимался разными вещами. Открыл свою компанию, возглавлял отдел маркетинга и рекламы в газете, занимался дизайном… А потом пришёл в dostek.kg, где руководил проектом СОЧИ — Системой Отчетности Через Интернет. У меня была команда программистов, и их работа меня заинтересовала. Я взял отпуск, ушел осваивать программирование и вернулся фронтенд-разработчиком.
Об интересе к Data Science
Помимо рабочих у меня есть свои проекты; некоторые были связаны с наукой о данных. Например проект «Барад-Дур» — это web-сервис который сдаёт в аренду торговых роботов трейдерам. Торговые роботы занимаются классификацией бумаг на рынке по финансовым мультипликаторам, а также ранжируют их по привлекательности к покупке. В проекте имеется полный спектр работы дата-сайентиста, ведь мы собираем данные с финансовых площадок, собираем новости и скоро начнём собирать сообщения из групп в Телеграм, анализируем всё это дело, классифицируем. Надеюсь, нам удастся что-то ещё предсказывать, но это пока чересчур сложно.
Я решил, что хочу узнать об этой сфере больше. Пока искал информацию для своего проекта, втянулся и подумал, что хочу сменить сферу деятельности — с фронтенда на аналитику данных и машинное обучение.
О сфере, которая особенно интересует
Я хотел бы научиться обучать машины. На самом деле, поступив в медицинский вуз, я планировал перевестись в институт робототехники и бионики. Но на третьем курсе оказался в этом институте, увидел, как у них все печально — и остался в своём. Вообще я с самого детства хотел заниматься робототехникой и теперь иду к этой мечте.
Об особенностях онлайн-формата
Это очень удобно. Пандемия тут сыграла позитивную роль, ведь раньше ничего подобного доступно не было — если хочешь учиться, нужно ехать, решать вопрос с жильём, отрываться от семьи. То есть для меня это было совершенно невозможно. А сейчас это образование стало доступным. Последние лет десять я в любом случае сижу перед компьютером и работаю онлайн — для меня это привычный мир. Так какая разница, где я слушаю лекцию или читаю?
О выборе программы
Ни высшее образование, ни диплом — не необходимость. Я решил пойти на программу Zavtra.Online и МИСиС, чтобы хоть что-то напрямую связывало меня с IT. Кроме качества обучения для меня решающим фактором была цена — другие достойные программы куда дороже, к тому же они англоязычные. Тут и на русском-то воспринимаешь математическую информацию с трудом, а на другом языке это ещё сложнее.
Ксения Колесниченко
34 года. Работает программистом и видит своё будущее в сфере Data Science.
Я закончила школу в 2003 году — тогда считалось, что люди с техническим образованием не нужны, зато нужны экономисты. Поэтому я и пошла в СПБГЭУ. После 2-го курса, когда надо было выбирать специализацию, поняла: что-то серьёзное даётся только на предметах, связанных с математикой и статистикой. И пошла на кафедру статистики и эконометрики. А затем — в магистратуру на кафедру страхования и управления рисками. Программирование, Python и SQL я изучала сама — на онлайн-курсах. И сейчас работаю младшим программистом в компании BI Consult.Об интересе к Data Science
Думаю, что за Data Science будущее! Хоть сами по себе методы DS, т. е. математическая основа, не новы, но столь широкое распространение они получили только когда появились дешёвые инструменты для расчётов. Можете себе представить, чтобы 40 лет назад какая-нибудь сеть продуктовых магазинов анализировала сотни миллиардов строк в чеках? Нет. Можете себе представить, чтобы кто-то проанализировал миллионы анализов крови или рентгеновских снимков, а потом нашёл зависимости в результатах? Нет. Это технически было невозможно. А сейчас вполне реально. Так что причин, на мой взгляд, две: возможность анализировать те объёмы, которые раньше анализировать было невозможно, и то, что такой анализ куда более точен. Коммерческим компаниям точность несёт прибыль, социальным — эффективность. Поэтому за Data Science будущее.
Думаю, что, имея базовое образование, с надстройкой в виде этой магистратуры я буду очень востребована на рынке.
О плюсах и минусах онлайн-образования
В оффлайне хороших преподавателей на всех не хватает, и онлайн помогает получить к ним доступ. Например, на OpenEdu курс по комбинаторике, который я проходила, вел Райгородский Андрей Михайлович — он объяснял так, что его понял бы и десятилетний ребёнок. А в университете на занятиях по комбинаторике я не понимала ничего, просто заучивала наизусть. Второй момент — свободный график обучения. Минусов пока не заметила. Единственные проблемы, которые могу придумать, — ну, платформа может теоретически лагать.
В чем отличие курсов и высшего образования?
Мой знакомый хотел эмигрировать в США. Он работал программистом больше 20 лет, его брали чуть ли не в Google и Microsoft. А в визе в США ему отказали — из-за отсутствия образования в IT. Ну и ключевое отличие высшего образования от курсов — оно даёт фундаментальные знания. На обычных курсах нет даже теории алгоритмов.
Ярослав Шадрин
25 лет. Переехал в Москву специально, чтобы изучать Data Science — хочет попасть в компанию к Илону Маску.
Я закончил факультет инфокоммуникационных технологий и систем связи ИТМО в Петербурге. Чем хочу заниматься, я не совсем понимал, и в ИТМО подал документы потому, что там был высокий проходной балл — решил, раз туда все хотят, там классно. В итоге факультет оказался инженерным, а мне ближе IT. Да и обучение было скучным, старого формата. Так что доучивался я скорее для галочки. Закончив, уехал в Москву — здесь больше возможностей для учебы и работы в Data Science.Об интересе к Data Science
Я сел и спросил себя: что я хочу делать? И понял, что по-настоящему интересна мне биология. Я немного поресерчил и узнал о существовании биоинформатики — грубо говоря, это применение Data Science в биологии. Меня это сразу заинтересовало. Но я решил в целом изучить DS и потом уже сфокусироваться на конкретной сфере.
О применении Data Science в биологии мы подробно рассказывали в материале Данные внутри нас: Чем занимаются биоинформатики?
Пока больше всего мне интересны нейронауки. В исследованиях мозга довольно широко применяется инструментарий DS — нейронные сети, моделирование систем и другие подобные вещи.
О компании мечты
Мечтаю попасть в Neuralink — это одна из компаний Илона Маска. Они делают чипы, которые встраиваются в голову и управляются силой мысли. Пока это всё в очень проектном виде — готового продукта ещё не существует, но разработки ведутся. За нейроинтерфейсами будущее!
О выборе образования
Для меня в приоритете изначально было высшее образование. На рынке остается кластер компаний, которые обращают внимание на наличие диплома. К тому же я хочу пойти на PhD. Бакалавриат у меня уже есть, поэтому зачем мне тратить четыре года, если можно потратить всего два, исключив более общие предметы? Именно магистратура МИСиС и Zavtra.Online привлекла меня проектным обучением — так, уже в процессе учебы собирается портфолио, которое можно показать на собеседовании. И ещё здорово, что это онлайн-магистратура — удобно совмещать с работой.
Оксана Евсеева
40 лет. Живет в Барселоне. Однажды поняла, что хочет внести свой вклад в мировой прогресс — и заинтересовалась Data Science.
Университет — ТГТУ — я заканчивала в 90-х. Мне хотелось вырваться из мира, который меня окружал, в родном городе я перспектив не видела. Получив высшее экономическое у себя в городе, я переехала в Испанию. Мотором для меня было внутреннее желание перемен. Я работала аккаунт-менеджером онлайн-платформы, соединяющей руководителей компаний из разных отраслей и стран.Об интересе к Data Science
В 2016 году я оказалась на Global Mobile Congress в Барселоне. На этом конгрессе представлены все новейшие разработки: и Internet of things, и беспилотные машины, и технологии, основанные на сборе данных с сенсорами. Я увидела, куда движется мир, и я захотела быть причастной к прогрессу. Долго думала, что сделать для этого; толчком для меня стала пандемия: во время локдауна я начать изучать IT. А Data Science стала дверью к машинному обучению и ИИ.
В дальнейшем мне бы хотелось работать в здравоохранении или генетике. Потому что это связано не с потреблением, а с прогрессом в сфере здравоохранения и науки. Если там не получится, то я бы с удовольствием поработала бы в каком-нибудь банке или в сфере данных, которые помогают регулировать городской трафик.
О выборе образования
Сначала я планировала пройти курсы, а уже затем думать о магистратуре. Смотрела программы от разных учебных заведений, в том числе в Барселоне. Интересного было много, но в MIT или Harvard — очень дорого. Зарубежное образование — вообще дорогое удовольствие. А потом мне начали попадаться материалы SkillFactory. Я узнала про магистратуру МИСиС и Zavtra.Online, посмотрела Youtube-канал, их интервью с экспертами, план обучения — мне всё понравилось. Другие программы я уже не искала.
О плюсах и минусах онлайн-образования
Чтобы стать профессионалом в какой-то сфере, нужно определённое количество часов затратить на изучение и работу — десять тысяч. Высшее образование уже просто по своей длительности позволяет глубже проникнуть в сферу, которую изучаешь. Курс дает один-два инструмента, а высшее образование — чемодан. Плюс фундаментальные знания, которые потом тебе позволят развиваться.
Я проходила много курсов — я человек любознательный. А вот онлайн до SkillFactory не занималась. Такая онлайн-магистратура — мой первый опыт. Мне всё нравится. Можно идти в своём ритме: если что-то не усвоишь, можешь вернуться второй или третий раз. Да и живу я за границей — учиться на русском языке в московском университете могу только онлайн. Ну, а из минусов — пока в головах многих и учеников, и преподавателей законченный образ онлайн-обучения не сложился. Могут возникать недопонимания.
Александр Максименко
27 лет. Когда-то не пошел в IT, отдав предпочтение более «престижной» сфере, и теперь навёрстывает упущенное, исполняя школьную мечту.
Когда я заканчивал 11 класс, всех агитировали поступать в инженеры. Обещали, что за ними будущее. Я на эту историю купился, но это оказалось неправдой — по сей день инженеры невостребованы и получают мало. Закончил я в итоге физтех ЮУрГУ. Работал в “Сургутнефтегазе” на месторождении, потом занимался контрольно-измерительными приборами. Когда надоело летать вахтами на Север, решил строить карьеру в Челябинске. В плане работы в городе всё оказалось грустно, и я решил, пока не поздно, уйти в IT — после инженерного образования, думаю, будет не так уж сложно. Пока я не работаю, отдыхаю пока от Севера и посвящаю время учёбе. Об интересе к Data Science
Меня со школы тянуло к IT. Но я клюнул на пропаганду правительства и отучился на другую специальность. И вот когда решил менять профессию, вспомнил свою нереализованную мечту со школьных времен. Сейчас очень много разных разных направлений в IT, я всё изучил и увидел, что обороты набирает Data Science. Она сейчас во всех топах самых перспективных и актуальных сфер.
После обучения мне хочется занять в крупной компании, желательно международной, junior-позицию. Пока я только вникаю, смотрю, какие направления в Data Science есть, чтобы потом выбрать. На втором курсе будет понятно. Пока мне интересны банковское дело и работа с ИИ.
О выборе образования
Курсы я никогда не посещал — не было необходимости. Свою профессию я хорошо знал, и, если встречал что-то новое, с лёгкостью находил всё в Google. Вообще к курсам я отношусь скептически. Сужу по отзывам на habr — слишком много нереалистичных обещаний. Если бы писали, что дадут основы, а всё остальное зависит от меня самого, было бы честнее. Я не говорю, что нет качественных курсов, после которых можно устроиться на работу. Просто для меня высшее образование — приоритет. Уверен, оно дает более глубокие и фундаментальные знания.
О плюсах и минусах онлайн-образования
Большой плюс онлайн-образования — можно заниматься из дома в любое удобное время. Из минусов — нет живого общения и прямого контакта с преподавателем. Но это не критично. Это важно, когда личность формируется — среднюю школу полностью онлайн не представляю. А для взрослых не страшно.
Освоить сферу Data Science и получить перспективную профессию можно разными способами и с различным бэкграундом. Выбор за вами. Узнать больше про магистратуру можно на сайте data.misis.ru и в Telegram канале.
- Обучение профессии Data Science
- Обучение профессии Data Analyst
- Онлайн-буткемп по Data Analytics
- Курс «Python для веб-разработки»
Eще курсы
- Продвинутый курс «Machine Learning Pro + Deep Learning»
- Курс «Математика и Machine Learning для Data Science»
- Курс по Machine Learning
- Разработчик игр на Unity
- Курс по JavaScript
- Профессия Веб-разработчик
- Профессия Java-разработчик
- C++ разработчик
- Курс по аналитике данных
- Курс по DevOps
- Профессия iOS-разработчик с нуля
- Профессия Android-разработчик с нуля