Отзыв о курсе «Машинное обучение для начинающих» от Karpov Courses: гибкая система обучения с экспертами

Наверно лучше дать впечатление прям по блокам. Мнение мое максимально субъективное, естественно:

— 1 блок «Прикладная разработка на Python» показался очень быстрым, за месяц от основ до SQLAlchemy, мне кажется, человеку, который не знает основ программирования или Python, вход может быть довольно тяжелым при таком темпе, порекомендовал бы перед обучением взяться самостоятельно за основы Python и библиотек для анализа данных. Но если усвоить нормально, без пробелов, то хороший экскурс выходит для дальнейшего обучения по курсу;

— 2 блок «Классическое машинное обучение» — отличный блок, самый проработанный (что логично). Преподаватель очень позитивно его представляет. Единственно, я бы добавил в курс еще больше материалов по анализу данных и на его основе feature engineering — о чем, кстати, автор постоянно повторял как о самом важном в работе;

— 3 блок «Основы Deap Learning» — хоть и основы, но хотелось бы более подробного экскурса в эту тему и хорошей актуальной практики, так как сейчас направление идет в диком тренде (но что есть, то есть, дает задаток для будущего самостоятельного изучения);

— 4 и 5 блоки в целом хорошие, дают дополнительные знания для применения в будущем.

Курс был окончен в конце ноября. Цель его для меня была не только получить знания по данной теме, но и поменять сферу деятельности. Поэтому логичнее будет отзыв дополнить еще после процесса поиска новой работы. И тогда в будущем сделать общий итог вместе с оценкой на практике тех знаний, которые были даны на этом курсе, а пока выходят впечатления именно от обучения.

— Гибкая система обучения;

— Хорошая система дедлайнов по задачам, при которой можно совмещать с работой;

— Отличная обратная связь от куратора и экспертов;

— Комьюнити для тех, кто любит общение;

— Лояльность от кураторов и помощь с подстройкой расписания при наличии трудностей со временем;

— Подача материала, качественная запись уроков, предоставление ПО;

— Отличная экспертность преподавателей.