Машинное обучение и анализ данных онлайн

	Кац Евгений

Курс оцениваю на "4,5". Курс очень понравился, очень обширная программа. Понравилась работа преподавателей, так как они преподавали с позиций того, как всё устроено в этой области в жизни. Особенно запомнился Андрей Потапов и его умение четко объяснять на практических примерах сложные, нетривиальные моменты, которые требуют подробного рассмотрения. Полученные при обучении знания помогли, так как я смог поступить в Школу Анализа Данных Яндекса (ШАД) и на магистерскую программу ННГУ "Когнитивные системы" по направлению "Фундаментальная информатика и информационные технологии". Кроме того, побывал на собеседовании, где мне задавали именно те вопросы, которые мы разбирали в ходе обучения на программе.

	Носов Максим

Я начинал с изучения Python, поэтому обучение на данной программе было для меня полезным. Преподаватели курса - молодцы, старались подробно объяснять весь материал. Если у слушателей появлялись вопросы, то преподаватели всегда были готовы вернуться к самим истокам и подробно ответить на все вопросы. С точки зрения возможных улучшений программы скажу, что в содержании курса можно увеличить количество часов для рассмотрения отдельных тем, например, для анализа нейронных сетей. Однако, это всё же краткосрочные курсы, поэтому, в целом, отмечу, что содержание курса оптимально. Полученные в ходе обучения навыки планирую внедрить в своей работе (работаю финансовым аналитиком одного из банков).

	Рыжкова Екатерина

Курс оцениваю на "5". Программа очень понравилась. Отмечу отличную работу преподавателей программы, они регулярно проверяли все наши домашние задания, оставляли свои комментарии, отвечали на все вопросы, старались сделать так, чтобы мы усвоили материал курса. Единственное, как мне кажется, домашних заданий для такого периода обучения было слишком много. Поэтому, может, имеет смысл сделать курс подлиннее. Полученные знания сейчас использую исключительно для себя, в частности, при подготовке и участии в различных тематических конкурсах.

	Козлов Никита

Курс оцениваю на "5". На программе мне всё понравилось, тем более, что данная сфера была для меня новой. Понравилась и работа преподавателей. К примеру, относительно Вадима Кадировича Вильданова могу сказать, что видно, что человек, действительно, увлечен своим предметом. Видно также, что, например, занятия по высшей математике проводит человек, который очень хорошо знает эту область.

Занятия по машинному обучению проводят специалисты-практики из IT-компаний, что, на мой взгляд, очень важно. Из минусов программы отмечу, что хотелось бы, чтобы видеозапись обучения в рамках программы велась бы на всех предметах (к сожалению, занятия по Python не записывались). Кроме того, как мне кажется, на программе нужно давать больше ссылок на литературу по изучаемому предмету. Это очень важно для освоения курса.

	Новиков Алексей

Работа преподавателей отличная. Понравилась актуальность и насыщенность курса в целом. Рассматривается много тем, есть много домашних заданий на разный уровень сложности. Но хотелось бы добавить несколько занятий по теме изучения базы данных и sql. На практике полученные на курсе знания пока не применяю. Недавно я проходил собеседование. Перед собеседованием проходил предварительный онлайн-тест, не хватило знаний по sql. В итоге, тест не прошёл, до очного собеседования дело не дошло. В основном, на тесте в разделах "Статистика", "Python" и "Машинное обучение" было именно то, что мы и проходили.

	Чернышев Дмитрий

Курс оцениваю на отлично. Преподаватели - молодцы, стараются всё объяснить и охотно отвечают на вопросы даже вне учебного времени. Курс очень насыщенный и для работающего человека остается очень мало времени на выполнение домашних заданий.

	Гладышева Анна

Плюсы: лекции читают непосредственно специалисты, план лекций хорошо составлен. Организовано всё в целом тоже хорошо. Минусы: очень большой курс вмещен в небольшой промежуток времени. Для моего уровня начальной подготовки было сложно выполнять домашние работы. Связано это, скорей всего, с написанием кода. Но в целом представление о машинном обучении базовое сформировано. Преподаватели все хорошие. У каждого свой стиль изложения материала. Для человека, который никак не связан с IT-сферой, более понятны были объяснения Дмитрия Антонова. И хотелось бы отметить доброту и готовность помочь каждого из преподавателей. Всем преподавателям спасибо за проведённые лекции!

	Манжос Геннадий

Курс оцениваю на "5" баллов. Работу преподавателей курс оценил бы на "4" балла (было бы 5, если бы организация работы в онлайн занятиях была лучше - понятно, что внезапно пропал зум и пришлось быстро что-то другое искать, телемост показался не лучшим выбором так как при лекциях возникли такие проблемы как: частые обрывы связи, невозможность замутить другого человека если он мешает остальным и вообще видимо слабая админка у этого сервиса, я так понял это. советую обратить внимание на дискорд например, там гораздо меньше таких проблем, вроде как, но думаю надо погуглить еще варианты, уверен есть еще альтернативы).

Второй момент еще был связанный с онлайн занятиями, это когда преподаватель писал на доске и в онлайне ничего не было видно ) для этих целей мне кажется отлично подошла бы аудитория (если такая есть в универе конечно) с интерактивной-доской, на которой можно писать рукой преподавателю, а участники конференции видят все это в full hd quality, а не камерой ноутбука с доски), ну это мое видение, я бы сделал так или, действительно, взять хорошую камеру и направлять ее на доску чтобы было видно всё) лично я не любитель онлайна, для меня удобнее и продуктивнее посещать лекции в офлайн, но просто как зритель онлайна я заметил такие моменты и про них сообщил здесь.

Мне очень понравился первый блок по изучению python с Вадимом Кадировичем, отличный преподаватель, отличное чувство юмора и донесение материала, лекции было посещать одно удовольствие и жаль что он дальше не ведет материала на курсе) остальные все преподаватели тоже хорошо рассказывали, я всем доволен. Что не понравилось - не знаю, наверное, все понравилось) возможно тут добавлю от себя, что хотелось бы больше фидбека на начальные домашки по пайтону, мб - хоть они и простые, но, чтобы понять, верно я сделал или нет, приходилось скачивать домашки других и сравнивать со своей) если что-то совпадало я гуглил потом и пытался понять верно сделано или нет); по мл - домашки преподаватели проверяют я так понял именно сейчас или в скором времени, хотелось бы во время обучения получать фидбек об оценке - в данный момент мы уже сдали 4 домашки,

Полученные в ходе обучения знания я уже применяю. Я начал проект своего собственного телеграм бота, уже написано более 300 строк кода в нескольких файлах, бот выполняют автоматизированную функцию онлайн - регистрации на различные городские мероприятия, конкурсы, розыгрыши, заменяя традиционные способы - репосты в инстаграмме, коммента под постом и отметкой друга и т.д.,и т.п. Основная идея: автоматизация регистрации и регистрация без использования впн и инсты, которая попала под блокировку и многим стало неудобно его юзать, многие действительно открыли для себя телеграм.

Могу также прислать пример кода по запросу) но сейчас нет времени доделывать его (осталось доделать админку и загрузить на сервер 24/7 по сути, для этого параллельно сейчас изучаю активно PostgreesSQL и django), стараюсь уделять внимание домашкам МЛ, по которым не все получается, тема сложная, программа сжатая, приходится много гуглить (это нормально), даже не все работы еще доделал, потому что сложно, несмотря на мой технический бекраунд первого высшего - инженера-конструктора кораблестроительного факультета политеха.

Я, наверное, был бы рад, если преподаватели также оценили бы мои познания в разработке ботов на фреймворке aiogram (который я уже неплохо изучил), и добавили бы мне баллов к домашкам за этот неподдельный интерес к разработке).

Обучение на курсе однозначно поможет в будущем с трудоустройством, я уверен) но для этого необходимо еще некоторое самостоятельное обучение. Например, если смотреть вакансии по дата саентистам (по совету Вадима Кадировича я провел такой анализ уже по данным hh и выделил следующие требования). Также я хотел сделать данный анализ именно с использованием api хедхантера и пандаса, но пока не дошли руки, чтобы еще таблицу составить такого рода и проанализировать и понять (написал сам себе ТЗ):

ТЗ: Проанализировать данные с hh.ru по вакансиям и выделить следующие данные:

1. Создать таблицу под названием python разработчик со следующими колонками: фреймворки, база данных, зарплата, компания.
2. Построить графики с исследованием фреймворков, какие самые популярные фреймворки в вакансиях подобного рода?
3. Построить графики с исследованием используемых баз данных, какие самые популярные бд в вакансиях подобного рода?
4. Какие фреймворки и базы данных встречаются чаще всего в вакансиях с наибольшими зарплатами? Привести примеры с 10 вакансиями.
5. Составить такие же таблицы для вакансий data scientist, data analyst, data enigneer. ) - вообще мне кажется неплохой проект для домашней работы был бы для обучающихся) взять свежие данные и проанализировать рынок - ну чем не анализ данных, серьезный кейс который поможет и студентам соориентироваться что лучше изучать)

Помимо изученных нами библиотек numpy, sklearn, pandas, например еще seaborn нужно знать, scala например, Spark, нужно знать SQL, нужен опыт работы хотя бы с любой базой данных, этого на курсе нам не обьясняли, это я уже сам изучил в рамках программирования бота (сейчас с Mysql перевожу его на более популярный postgrees). Иными словами, я думаю еще месяц-два уйдет на изучение остальных вещей, и уже можно не бояться искать оффер. На данный момент я получаю одни отказы, откликов 20 уже делал, но, думаю, ситуация изменится когда я укажу эти новые знания в своем резюме.

А так - спасибо вообще) эти курсы для меня находка по сравнению с другими вроде яндекса гикбрейнсов и т.д. и т.п.. Это мой первый опыт с программированием вообще, никогда не изучал ничего подобного, и кайфую от того, что этим занялся, это прям мое. Рад что попал именно сюда и в этот поток. Нам всем есть над чем работать, и я надеюсь, мой отзыв также поможет улучшить работу в целом) Спасибо!

	Новиков Андрей

Обучение в целом понравилось, преподаватель объяснял доходчиво и весь материал был представлен в полной мере. Основное образование - ГМУ в Университете Лобачевского, базовых знаний по языкам программирования не было. В связи с этим есть пожелание по курсу - добавить вводную часть для тех, кто начинает с нуля тем самым создать некую базу, основу для дальнейшего обучения.

	Бакина Татьяна

Курс оцениваю на "4+". На программе мне всё понравилось. Понравилась работа преподавателей, приятно, что занятия проводят именно носители данной профессии, которые работают именно по блоку машинного обучения. На мой взгляд, содержание курса необходимо дополнить парой занятий по теме изучения SQL. Использовать полученные знания на практике пока, к сожалению, не представилось возможности, но мне бы этого очень хотелось.

	Савинов Александр

Преподавателей на курсе можно оценить только с хорошей стороны, т.к. материал представлялся в достаточном объеме и весьма доступно. Я имел базовые знания по программированию, поэтому обучение не показалось сложным. На данный момент, полученные знания используются в работе.