Совет по поводу пути Data Scientist
Сейчас в рамках "Университет 2035" предлагается покрыть 50% стоимости обучения по некотрым онлайн курсам.
Давно облизываюсь по поводу DS - уж очень медленно самообразование идет и не помешала бы систематизация процесса с контролем деятельности "кураторами, наставниками, кодревьерами и прочей живностью", равно как и не хватает единомышленников в данной сфере - не с кем делиться наблюдениями, кодом, проблемами и достижениями.
Из предложенного - присмотрелся к курсам Data Scientist от Яндекс.Практикум и от СберУниверситета. Первый 8 месяцев, второй - 4.
К Яндекс.Практикуму у меня лично весьма скептическое отношение (примерно как ко всяким инфоцыганам типа БреинГикс и БоксКиллам) и отзывы там смешаные, а о ДС от СберУниверситета отзывов вообще не нашел.
Попробовал бесплатную версию Яндекс.Практикум тренажера и вводной части по питону - мне кажется, если бы я не знал питон, было бы непонятно. Ясное дело там не будут сильно углубляться в структуры данных, но как-то уж слишком все поверхностно показалось.
По СберУниверситету пишут:
первое очень похоже на стандартную проблему распознования раковых опухолей, второе, без уточнений - вообще будто постройте регрессию. Не хотелось бы за немалую сумму листики iris распределять,распознавать циферки, виды одежды и высчитывать кто выживет на Титанике. Точнее я готов очередной раз через это пройти без подключения библиотек, но не как выпускной проект, обидно было бы.
С другой стороны для подачи заявки в Школу Анализа Данных в апреле я не обладаю достаточной базой знаний и опытом.
Если кто-нибудь и присутствующих проходил курс по ДС у Яндекс.Практикум и СберУниверситета, какие ваши ощущения и отзывы?
Искусственный интеллект
5.8K поста11.9K подписчиков
Правила сообщества
ВНИМАНИЕ! В сообществе запрещена публикация генеративного контента без детального описания промтов и процесса получения публикуемого результата.
Разрешено:
- Делиться вопросами, мыслями, гипотезами, юмором на эту тему.
- Делиться статьями, понятными большинству аудитории Пикабу.
- Делиться опытом создания моделей машинного обучения.
- Рассказывать, как работает та или иная фиговина в анализе данных.
- Век жить, век учиться.
Запрещено:
I) Невостребованный контент
I.1) Создавать контент, сложный для понимания. Такие посты уйдут в минуса лишь потому, что большинству неинтересно пробрасывать градиенты в каждом тензоре реккурентной сетки с AdaGrad оптимизатором.
I.2) Создавать контент на "олбанском языке" / нарочно игнорируя правила РЯ даже в шутку. Это ведет к нечитаемости контента.
I.3) Добавлять посты, которые содержат лишь генеративный контент или нейросетевой Арт без какой-то дополнительной полезной или интересной информации по теме, без промтов или описания методик создания и т.д.
II) Нетематический контент
II.1) Создавать контент, несвязанный с Data Science, математикой, программированием.
II.2) Создавать контент, входящий в противоречие существующей базе теорем математики. Например, "Земля плоская" или "Любое действительное число представимо в виде дроби двух целых".
II.3) Создавать контент, входящий в противоречие с правилами Пикабу.
III) Непотребный контент
III.1) Эротика, порнография (даже с NSFW).
III.2) Жесть.
За нарушение I - предупреждение
За нарушение II - предупреждение и перемещение поста в общую ленту
За нарушение III - бан