Source
HANNA PYLIEVA ПРО ІТ 🚀 | Скільки часу потрібно навчатися, щоб отримати результат? 🤔15-20 годин ...
362 Views/Reach
2026-10-26 15:04
Message №1384
Скільки часу потрібно навчатися, щоб отримати результат?
🤔
15-20 годин на тиждень – ваш орієнтир для навчання. У середньому наші студенти приділяють навчанню близько 15 годин і паралельно працюють або навчаються в університеті.
В ці години входить і час на практику: писати SQL-запити, працювати з даними, будувати дашборди й закріплювати нові навички.
Всі уроки можна проходити у зручний час, тому навчання абсолютно реально вписати у свій графік. Наприклад, займатися ввечері після роботи, а на вихідних залишати трохи часу на практику.
Звісно, у всіх різний темп. Комусь SQL дається швидше, а комусь потрібно більше часу, щоб розібратися з темою. And that's fine: прогрес не вимірюється тим, наскільки швидко ви проходите матеріал.
У Data Loves Academy програму побудовано так, щоб навчання можна було поєднувати з роботою та особистим життям. А якщо якась тема не дається з першого разу, можна звернутися до ментора і кураторів.
А більш детально це та інші питання розберемо на повторі нашого безкоштовного вебінару «Аналітик даних у 2027: професія, яку не замінить AI»
Коли ❓ 29 жовтня о 19:30 за київським часом
Формат ❓
Онлайн
Реєструйтеся на вебінар за посиланням 💛
🤔
15-20 годин на тиждень – ваш орієнтир для навчання. У середньому наші студенти приділяють навчанню близько 15 годин і паралельно працюють або навчаються в університеті.
В ці години входить і час на практику: писати SQL-запити, працювати з даними, будувати дашборди й закріплювати нові навички.
Всі уроки можна проходити у зручний час, тому навчання абсолютно реально вписати у свій графік. Наприклад, займатися ввечері після роботи, а на вихідних залишати трохи часу на практику.
Звісно, у всіх різний темп. Комусь SQL дається швидше, а комусь потрібно більше часу, щоб розібратися з темою. And that's fine: прогрес не вимірюється тим, наскільки швидко ви проходите матеріал.
У Data Loves Academy програму побудовано так, щоб навчання можна було поєднувати з роботою та особистим життям. А якщо якась тема не дається з першого разу, можна звернутися до ментора і кураторів.
А більш детально це та інші питання розберемо на повторі нашого безкоштовного вебінару «Аналітик даних у 2027: професія, яку не замінить AI»
Коли ❓ 29 жовтня о 19:30 за київським часом
Формат ❓
Онлайн
Реєструйтеся на вебінар за посиланням 💛