Методы анализа данных
и машинного обучения

Меня зовут Кузнецова Анна. Мой профессиональный опыт включает позиции финансового бизнес-партнера и бизнес-контролера в ряде брендовых зарубежных и некоторых российских компаниях. Мое образование – бакалавриат, магистратура и аспирантура экономического факультета МГУ им. М.В.Ломоносова, на данный момент обучаюсь в магистратуре МФТИ по машинному обучению.

В прошлом году проходила курс Ильи Тихонова по машинному обучению и анализу данных. Могу сказать, что это потрясающе интересный, многогранный и комплексный курс основными достоинствами которого, безусловно, являются структура с большим охватом различных алгоритмов, и сам преподаватель.

Курс состоит из 10 занятий по классическим моделям и 13 занятий по нейросетям и в принципе, я так понимаю, дает представление о всем спектре современных алгоритмов, включая то, что были изобретено в том году, когда читался курс. В курсе 7 домашек: 5 по первой части, 2 по второй. Плюс сдача дипломного проекта.

Мне понравилось, что у Ильи есть и хороший опыт преподавания, и практические знания из бизнеса. Поэтому в курсе оптимальное на мой взгляд сочетание теории и практики. Видно, что он горит своим делом, много знает и читает, у него широкий кругозор и сразу чувствуется, что это открытый и увлеченный человек. Поэтому легко вдохновиться и легко учиться. А вообще – очень приятно, что за моим поколением идут такие редкие передовые, интеллектуальные, динамичные и живые люди с абсолютно здоровым эмоциональным интеллектом, как Илья.


ПЛЮСЫ КУРСА:

- в итоге вы выйдете с 7 полноценными исследованиями разного типа данных (числовые, текстовые, фото) и сможете показать их на собеседовании или текущему работодателю;

- Илья мониторит, какие вопросы задаются на собеседованиях и на курсе в принципе все они прорабатываются;

- представлены все основные современные алгоритмы машинного обучения – и теория и практика;

- в лекциях есть достаточно хорошие визуализации, что лично мне было полезно для простого и доступного объяснения работы алгоритмов заказчикам финального проекта и в принципе людям из бизнеса;

- очень удобно, что можно сделать индивидуальный чат с преподавателем и задавать любые вопросы, включая вопросы по Питону. Мне это было удобно, так как я не программист и периодически были проблемы с кодом;

- на курсе очень комфортно учиться; группы разумного размера; в группе люди немного разного профиля, поэтому получаются разносторонние вопросы; достаточно времени на д/з; хорошо построенный личный кабинет;

- по всем урокам есть видео и расшифровка голоса, конспекты можно не делать;

- мне понравилось, что администраторы курса довольно быстро прислушиваются к обратной связи и устраняют недостатки, если что-то некомфортно. Довольно клиентоориентированная команда.


ПОЛЕЗНЫЕ СОВЕТЫ тем, кто собирается проходить курс:

- рассчитывайте свои силы: вторая часть курса, посвященная нейросетям, сложнее для понимания, чем первая. Качественное изучение первой части значительно облегчает понимание второй;

- не пренебрегайте советом преподавателя учить пайторч, пока идет первая часть, делать д/з во второй части будет легче;

- не бросайте, если д/з по нейросетям покажутся вам слишком сложными. Я когда увидела первую нейросеть, думала сбежать)))) но в конце концов вполне справилась со всеми заданиями несмотря на то, что я не программист;

- позаботьтесь заранее о реальных данных из бизнеса для финального проекта, их, наверное, даже можно заранее предобработать, и тогда будет больше времени на смысловую часть;

- заранее подумайте на каком оборудовании будете делать просчет нейросетей или посоветуйтесь с преподавателем, где можно взять аренду;

- не стесняйтесь задавать вопросы, Илья очень грамотный и деликатный человек.


Удачи и успехов всем тем, кто возьмет этот курс. Учитесь с интересом!!!