Курсы по датамайнингу

Достоинства: разжовывает каждую мелочь и плюс в том что если что то непонятно то скорее всего нужно зацти в пояснение и там тебе дословно скажут что делать

Недостатки: мневсе в нем понравилось даже нету как таковых минусов очень клевый

Комментарий: старайтесь и запоминайте асю информацию тк. там шаги даже с первого раздела понадобятся во втором

Достоинства: Я смог определиться с темами для самостоятельного изучения

Недостатки: Курс модульный, слеплен из большого количества мелких курсов. Мне раза 3 рассказывали про структуру LSTM (которой практически никто не пользуется) разные люди.По моим ощущениям программа отставала года на 3, нам даже про модели градиентного бустинга (XGBoost, LightGBM, CatBoost) не рассказывали. Поддержка очень долго отвечала: я мог в начале блока задать вопрос, а ответ получить когда его закончу

Комментарий: Проверьте насколько актуальна их программа. Может они ее переделали, но я сильно сомневаюсь

Комментарий: Весь последний год я постоянно учусь. Недавно закончила программу по генеративному ИИ в Сколково. Мне она понравилась, но я поняла, что мне не хватает практики с моими, а не учебными задачами. У меня уже был собственный рабочий проект, который хотелось не просто обдумывать, а постепенно доводить до результата. А такой возможности в рамках учебной программы не было. Именно поэтому меня так зацепил формат акселератора с коворкингами. Я пришла не за очередной теорией. Мне хотелось получить пространство, где можно регулярно работать именно над своим проектом, получать обратную связь и постепенно превращать идею в рабочий инструмент. Сейчас я разрабатываю решение, которое должно заменить несколько регулярных отчетов и упростить работу сразу нескольких подразделений компании. Моя цель — полностью перейти на новый инструмент, чтобы сэкономить время и себе, и заказчикам. При этом мой проект не будет жить внутри нейросети. Я не передаю корпоративные данные в облачные модели и не заменяю сотрудников ИИ. Самое интересное, что за последнее время освоения новых иинструментов, я стала совершенно иначе смотреть на любые рабочие процессы. Теперь практически каждая новая задача начинается с вопросов: «Можно ли сделать это проще?» «Можно ли вообще убрать этот шаг?» «А может быть, процесс нужно не автоматизировать, а полностью переосмыслить?» Для меня это стало самым большим результатом обучения за этот год. А, главный инсайт последних месяцев для меня такой: Очень часто нас ограничивают не технологии. Нас ограничивает собственное представление о том, что вообще возможно сделать. Стоит посмотреть на задачу чуть шире - и оказывается, что решений намного больше, чем казалось вначале.

Комментарий: Еще год назад мне казалось, что нейросети — это хороший способ получить преимущество. Сегодня я думаю совсем иначе. Сейчас это уже не преимущество. Это базовая профессиональная гигиена. Я работаю руководителем направления цифровизации электронного документооборота, и очень хорошо вижу, как меняются требования к специалистам. Если раньше говорили: «Работу десяти человек должны выполнять трое», то сейчас постепенно становится нормой, что тот же объем работы должны выполнять уже двое. И этот процесс уже не остановить. Именно поэтому я пришел учиться. Не за новой должностью и не за красивой строчкой в резюме. Мне важно было научиться работать быстрее и строить такие инструменты, которые действительно экономят время. Самое большое открытие для меня в акселераторе — это коворкинги. Когда работаешь один, постоянно откладываешь собственные проекты. Всегда находятся срочные задачи. А здесь ты буквально вырываешься из операционки и каждую неделю двигаешь свой проект вперед. Именно благодаря этому у меня начали появляться собственные сервисы. Сначала это были презентации. Потом — автоматизация служебных записок, писем, протоколов, регламентов. Сейчас я создаю интерфейсы, через которые можно за минуты получать документы, которые раньше готовились часами. Руководство не видит мои внутренние инструменты. Оно видит только результат. Документы появляются значительно быстрее, полностью соответствуют корпоративным требованиям, а производительность моей работы выросла в несколько раз. По моим ощущениям — примерно в пять раз по сравнению с тем, как я работал вручную. И это только начало. Самое ценное в обучении — не конкретный инструмент. Через несколько месяцев появятся новые модели, новые агенты, новые возможности. Ценность в другом. Здесь учат понимать логику работы с нейросетями, быстро осваивать новые технологии и постоянно адаптироваться к изменениям. Мне кажется, именно это сегодня становится главным профессиональным навыком.