Глубокое обучение курсы

Проходил у них курс по машинному обучению, за 6 недель пришлось отдать 44 тысячи, и то, это еще со скидкой оплатил, потому что покупал заранее. А так он стоит 69 тысяч. Как мне кажется, ценник неслабо завышен. По окончанию обучения мнения не изменил. Не спорю, знания приобрел полезные, но красная цена этому курсу – тысяч 25, не больше. К преподам вопросов не имею, ребята толковые, практики, а не типичные вузовские педагоги. Поэтому обучение вели на понятно и доступном языке, все объясняли, на тонкостях, которые не нужны специалисту типа меня, не останавливались. Программа была обширная, начали с языка Питона, а закончили уже применением машинного обучения на практике. В целом изучались алгоритмы машинного обучения, учились их классифицировать, работать с данными, подбирать модели под конкретные задачи. Сложно, но, тем не менее, интересно. Уроки велись в оффлайне, я всегда был сторонником очного формата. Тут все стандартно: лекция с презентацией, практические задачи. Все делали на ноутах с Питоном (нужен свой, но Питон, если надо, поставят или покажут как это сделать). Параллельно практиковалась работа в группах. Для удаленки использовался мессенджер Слак. Дома делал домашку. В целом я научился решать конкретные бизнес-задачи и работать с данными с помощью машинного обучения. Так что обучение прошло не зря, хоть и влетело в копеечку.

Летом 2018 года проходил курс "Практический Machin Learning". На курсе сильное взаимодействие, как с преподавателями, так и с другими слушателями. Очень понравились групповые задания-соревнования и финальный хакатон. Было классно. Такой подход к подаче материала нравится. Т.к. в случае с Python'ом practice makes perfect. Касательно минусов лично для меня иногда было ну очень много теории. Конечно, без нее никак.Но теорию можно и дома почитать или посмотреть лекцию с "говорящей головой". Хотелось бы курсу пожелать побольше практических занятиях "в классе". Некоторые домашние задания как по мне были сложны и за один присест из было не сделать. Но опять же, это для кого-то минус, а для кого-то плюс. По сути Д/З мотивирует самому включаться и разбираться. И даже подключать других.

В третьем квартале 2018 года проходил курсы от SkillFactory "Введение в Machine Learning" / "Практический Machine Learning". Ощущение гонки не покидало меня всё время обучения, процесс обучения затягивает. За короткое время прошёл путь от пользователя до практика ML. Познание - это процесс, если вам каких-то математических знаний не хватает, то их всегда можно наверстать на Coursera. Курс помогает ускорить изучение машинного обучения минимизируя время на освоение рабочего инструментария. Вы получите лучшие практики ML от мастеров своего дела: ВШЭ; Сбербанка; Mail.ru Group. Получите общество таких же увлеченных людей как и Вы, карту развития по направлению, ответы на вопросы. P.S. На работу без хорошей мат. теории (статистика/тер.вер.) Вы не устроитесь, специалисты с профильным образованием из ВШЭ, Физтеха или ШАД имеют более глубокое понимание и подготовку. Однако освоить теорию после погружения в практику ML не составит труда выпускнику/учащемуся технического ВУЗа.

Я прошел курс "Практический Machine Learning" и просмотрел часть курса "python для анализа данных". Не смотря на то, что курсы вели разные люди заметил общую отличительную черту видимо большинства (хотя может мне так не повезло) курсов скилфэктори. Во-первых "упор на практику" на деле оказывается синонимом "крайне поверхностного обзора предмета". Лекторы как будто боятся рассказывать вещи, которые не дай бог не сможет понять среднестатистический слушатель. Объяснения методов и алгоритмов, которые нужны для выполнения задачи на уровне научно-популярного видео для школьников. Что касается практики- практические задания и там и там ужасны. Самая распространенная задача - подставить значение одной/двух переменных в код и запустить его, или как вам задание на написание одной строчки для импорта нужной функции из библиотеки? Нет никакой радости от решения задач, чувствуешь себя мартышкой, которая просто повторила за лектором. Исключением тут можно назвать "хакатоны" из курса по машинному обучению, хотя тоже с большой натяжкой. Не могу сказать что не было ни одного полезного задания, мне например пригодился навык подключения к API google sheet для онлайн-отчётности из курса по питону, но эти навыки могут быть легко добыты получасовым гуглением, от курса я все таки жду какого то более общего знания, а не маленького полезного how to. Главное оправдание представителей скиллфэктори сводятся к отговорке "это же курсы для новичков", но объясните тогда, почему бесплатные или гораздо более дешевые курсы на степике и курсерии "для новичков с нуля" предоставляют и гораздо более детальный разбор теории и интересные, с нарастающей сложности задачи на закрепление? Задачи после которых действительно кайфуешь, и чувствуешь, как усвоил что то новое. В общем я считаю, что курсы степика совершенно не стоят своих денег, если бы они были бесплатные или хотя бы раз в 10 дешевле (моя компания заплатила за это около 40 тысяч) я бы еще сказал "норм", но то что они дают за эти деньги - это мошенничество. Я прекрасно понимаю политику ценообразования - при таком качестве курсов конверсия в покупку второго курса стремится к нулю, так что нужно выжать максимальную прибыль из первой покупки. А первая покупка обеспечивается мощным маркетингом (вездесущей рекламой). Надеюсь мой отзыв не удалят и его увидят как можно больше людей, на всякий случай скопирую и оставлю где нибудь ещё.