Data science и нейронные сети на Python

ДОСТОИНСТВА:
Современный подход. Широкий спектр задач. Сопровождение кураторов.
НЕДОСТАТКИ:
Высокая интенсивность обучения. Нужно много времени для проработки нового материала. Нужно рассчитать свое время для образования.Но это можно считать и плюсом.
Я закончила учебный курс Нейронные сети на Python в этой организации. Кроме того, параллельно изучила курс Машинное обучение и Python для анализа данных. В планах изучить курс Python-разработчик, слышала об этом курсе отличные отзывы.
Преимущество для участников курсов, что каждый последующий курс ты можешь приобрести с существенной скидкой. Обучение проходит через вебинары очно, потом их можно прослушать в записи - это очень удобно. Кроме того, поток курса разделяется на группы, для которых закрепляется куратор. Куратор всегда на связи через чат. Для группы проводятся дополнительные вебинары куратором. Вообщем погружение в обучение полное. Обучение интенсивное, порой непросто, потому что каждую неделю дается новая тема. Ее нужно отработать за неделю, выполнить домашнее задание. Кроме того, есть курсовая работа, диплом и устный экзамен. Все серьезно. Если действительно нужно стать специалистом по нейронным сетям или повысить свою квалификацию в этой области, то этот курс позволяет сделать быстрый старт как для новичков, так и получить актуальный опыт по этой тематике продвинутым специалистам.

В этой школе я окончила несколько курсов по:
нейронным сетям на Python;
Python для анализа данных;
машинному обучению;
Python-разработчик.
Почему так много? Потому что на каждый последующий курс дается хорошая скидка) Университет искусственного интеллекта выбирала по отзывам и не ошиблась. Обучение проходит в виде очных вебинаров. Причем позже можно скачать лекции в аудио формате, что удобно.
Весь поток разделен на группы, к каждой приставляется куратор. С ним можно связаться через чат и задать интересующие вопросы. Само обучение интенсивное. Каждую неделю разбирается новая тема, по которой необходимо выполнить дз. В конце курса ждет дипломная и курсовая работы, устный экзамен. Я считаю, что программа подойдет не только новичкам, но и тем, кто уже имеет определенные знания.

Окончил год назад в Университете Искусственного Интеллекта курс «Data Sсience и Нейронные Сети на Python». Было одновременно интересно и сложно. В сумме выполнил около 20 дз по питону, а в заключении успешно сделал курсовую работу и дипломную. Озвучу, что весь курс рассчитан именно на практическую часть, а не теоретическую. Что в итоге позволило освоить:
нейронные сети на базе библиотеки keras;
классические алгоритмы машинного обучения и подготовка данных;
основные понятия о scikit-learn, tensorflow и pytorch.
Приятным бонусом стало получение диплома, который в последствие помог устроиться на высокооплачиваемую работу. Учитывая все плюсы и минусы могу смело рекомендовать школу!

Закончил курс только недавно и могу с уверенностью его советовать. Правда, тем кто абсолютно не знаком с Python, рекомендую пройти базовый курс по этому языку программированию. Для новичков будет очень тяжело успевать и осилить в полной мере весь курс. Понравилось, что задачи в практических заданиях максимально приближенные к реальным. Если что-то не выходит, то можно обратиться за помощью к куратору. Кстати, он может помочь и с личным проектам. На потоке было много таких студентов.
Особый респект за возможность выбора уровня сложности по дз: легкий, средний, тяжелый. То есть каждый может выбрать для себя наиболее оптимальный. Слышал, что практики очень мало. Но я не соглашусь, ее предостаточно. После каждой лекции давали несколько заданий, которые необходимо сделать до следующего урока.