Курс «Data science и нейронные сети на Python»

Курс по Data Science и нейронным сетям реально непростой - учусь меньше двух месяцев, и пару раз уже хотелось бросить. Спасает то, что деньги заплачены, это дисциплинирует. Преподаватели объясняют доступно, вопросов к ним нет. Сама тема такая, что требует много времени - мозг реально закипает, это надо понимать на старте.

Прошел курс по Data Science и нейронным сетям - в целом очень доволен. Уровни сложности выстроены грамотно: материал адаптирован под людей с разной базой, и кривая нарастания сложности действительно плавная, без резких провалов и скачков. Теория подана нормально, но главное - практика. Заданий реально много, и они разные: не одна и та же механика по кругу, а задачи из разных областей и сфер. Ощущение, что тебя прокачивают всесторонне, а не натаскивают на один узкий паттерн.

Живу в Апатитах, работаю в геофизическом институте - занимаюсь исследованием полярных сияний. Нейросетями интересовался с конца 90-х, но тогда это требовало такого объёма низкоуровневого программирования, что до практики дело не доходило. В последние годы всё сдвинулось, и я решил разобраться с тем, что сейчас доступно.

В 2022-2023 гг. прошёл в этой школе несколько курсов: по data science и нейронным сетям, Python для анализа данных, AutoML, интеграцию в production, курс по Android-приложению с нейросетью и экспресс-курс по обучению на фреймворках - плюс несколько вебинаров.

Экспресс-курс по фреймворкам в связке с AutoML - пожалуй, самое практичное из всего: дают конкретные рецепты, можно быстро проверять гипотезы и собирать рабочие приложения под свои данные. После базового курса по нейросетям трудностей не возникло. Лектор хороший, домашние задания не были перегружены, но материал через них действительно усваивается. Меня интересуют приложения к временным рядам - спутниковые и наземные данные, оптические наблюдения ночного неба - и курс оказался применим именно в этом направлении. Сейчас несколько статей в подготовке к публикации.

Учусь меньше двух месяцев на Data Science с нейронными сетями - иногда реально хочется всё бросить, тема реально мозг ломает и требует кучи времени. Но преподаватели объясняют нормально, вопросов не остаётся. Ну и деньги уплачены, так что продолжаю.

Курс по data science и нейронным сетям реально хорошо сделан. Уровни сложности подобраны грамотно - есть что делать и новичкам, и тем, кто уже что-то знает. Теория подается нормально, кривая сложности плавная, без резких провалов и скачков. Но особенно впечатлила практика: заданий много, они разные и главное - из самых разных областей. Не узко заточенная прокачка под один тип задач, а реально широкая подготовка. Это чувствуется.

Работаю главным научным сотрудником в геофизике, занимаюсь полярными сияниями. Применением нейросетей к геофизическим данным интересовался ещё с конца 90-х, но тогда это требовало огромного объёма низкоуровневого программирования и практически не подходило для реальных задач. Когда в последние годы область сдвинулась с места, решил наверстать.

В 2022-2023 прошёл здесь несколько курсов - по Data Science и машинному обучению, Python для анализа данных, AutoML, интеграции в production, разработке Android-приложения с нейросетью и экспресс-курс по обучению сетей на фреймворках, плюс ряд вебинаров.

Больше всего пригодился экспресс-курс по фреймворкам в связке с AutoML - вместе они дают рабочий инструментарий для быстрой проверки гипотез и разработки ИИ-приложений под конкретные данные. Курс сбалансированный, без лишней воды, с чёткими "рецептами". После базового курса по нейросетям никаких провалов в понимании не было. Лектор грамотный, домашние задания не перегружены, но своё дело делают - материал усваивается. Сейчас применяю всё это к временным рядам спутниковых и наземных данных, оптическим наблюдениям ночного неба - несколько статей уже в работе.

Окончила в Университете Искусственного Интеллекта курс «Data Science и нейронные сети на Python». После окончания курса сотрудники компании помогли с трудоустройством.
Курс очень насыщенный, были рассмотрены все основные задачи, решаемые при помощи нейронных сетей. В УИИ так же есть дополнительные курсы по углубленному изучению конкретных тем.
Очень отзывчивый отдел по организации обучения и поддержки студентов. Всегда очень оперативно решали все возникающие у меня во время обучения вопросы.
Не могу сказать от лица тех у кого нет высшего технического или математического образования и тех кто не знает английского, а также нет опыта в программировании, но одно могу сказать точно - в обучении всё вышеперечисленное мне сильно пригодилось.
Выполнение домашних заданий, курсовой и написание диплома занимают реально много времени, а если много времени не уделять - обучение бесполезно. Так что если вы работаете, то записываясь на курс можете забыть про личное время - будет только работа и учеба.
В целом обучением я осталась довольна. По поводу трудоустройства - оно вполне реально, но тут нужно учитывать один момент, если вы разработчик с опытом и привыкли к большой заплате, то тут ждет разочарование в виде зарплаты уровня junior... так как весь вас предыдущий опыт учитываться не будет и вы просто будете соискателем без опыта работы.
Если вы студент технического вуза или только начинаете карьеру в IT, то курс именно для вас! В остальных же случаях нужно подумать о том на что вы готовы ради смены профессии.

Был на трехдневном интенсиве по Data Science и нейронным сетям в Университете искусственного интеллекта (22-24 декабря). Шел с расчетом на плотное программирование, а оказалось, что курс в большей степени про концепции и логику - думать пришлось реально много. Участники справлялись с довольно широким кругом задач, это впечатлило. В целом понял, что тема серьезная и без учебы тут не обойтись.

Закончила курс по нейронным сетям на Python, параллельно прошла машинное обучение и Python для анализа данных. Подход современный, задачи разнообразные. Поток делится на группы, к каждой прикреплен куратор - он всегда доступен в чате, плюс проводит отдельные вебинары для группы. Погружение реально полное.

По формату: вебинары в прямом эфире, потом можно пересмотреть запись - удобно. Есть курсовая, диплом и устный экзамен, так что все серьезно. Каждый следующий курс можно купить со скидкой, что приятно - планирую взять Python-разработчика.

Но нужно понимать: темп высокий. Каждую неделю новая тема, которую надо отработать и сдать домашнее задание. Времени уходит много, и это надо заранее просчитывать. Хотя с другой стороны - именно за счет этой интенсивности и получается быстрый старт, для новичков в том числе.

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.

Проходил курс по нейронным сетям на Python в Университете искусственного интеллекта. Это базовый курс, и если есть пробелы в математике или программировании - не страшно, их можно закрыть по ходу. Кураторы помогают разбираться с трудностями: терпеливо, без спешки, на вопросы отвечают по существу. Легким обучение не назову - нужно успевать и с домашками, и с дополнительными материалами, если хочешь действительно понять нейронки, а не просто прослушать. Хорошо, что преподаватели - практикующие разработчики, поэтому упор не на теорию из учебников, а на то, как это реально применяется в проектах. В конце - курсовой, дипломный проект и экзамен. Диплом за деньги тут не купишь, надо работать.

В какой-то момент решил развиваться в теме нейронных сетей - выбирал из нескольких программ и в итоге остановился на курсе "Нейронные сети на Python" в Университете Искусственного Интеллекта. Подкупило то, что жёсткой математической базы не требуется. Я сам не новичок, работал с C++ и Python, но освежить линейную алгебру и статистику всё равно было бы не лишним - советую тем, кто только собирается записываться, заранее это учесть. Школа молодая, но программа выстроена структурно и по делу. Преподаватели тоже молодые, зато действующие практики - есть что перенять. Объясняют живо, без той унылости, которая бывает у университетских лекторов. Занятия идут в формате вебинаров, так что вопросы можно задавать прямо в ходе урока, ну а если что-то осталось непонятным - можно обратиться к наставнику. В целом цели своей я достиг)

Прошел курс по основам нейронных сетей - и остался очень доволен. Программа реально плотная: сети прямого распространения, свёрточные, рекуррентные, автокодировщики, deep learning, классификация, обработка изображений и видео, NLP, временные ряды. Причем всё это на практике, а не в теории ради теории. Работали в Google Colaboratory - удобно тем, что не нужно тратить время на настройку окружения и можно сразу писать код. Через Keras познакомился с Theano и TensorFlow, плюс разобрался с визуализацией данных средствами Python.

Отдельно понравилось, что курс ориентирован на трудоустройство: создавали профиль на kaggle.com и участвовали в соревнованиях - это реальный сигнал для работодателей в ML и Data Science. Сертификат и письменный отзыв об участнике тоже добавляют конкретики при поиске работы.

Андрей Созыкин вёл вебинары очень компактно, без воды - презентации были хорошо подготовлены, задачи демонстрировал прямо в ноутбуках Colaboratory. Куратор группы Анатолий Бобе проверял задания оперативно, давал конкретные рекомендации по улучшению решений и помогал разобраться со сложностями. На занятиях группы всегда добавлял что-то сверх вебинара. Организационные вопросы тоже решались быстро - Елена Яковлева, Антонина Белоусова и Александра Сувалкина всегда отвечали исчерпывающе.

Курс «Основы нейронных сетей на Питон» оказалcя на редкость полезным. Главное его преимущество – низкий порог вхождения. Освоить курс способен новичок. Не нужны глубокие знания языка программирования «Питон» и математики. Рассматриваемые задачи требуют большой объем вычислений, тяжелый для домашнего компьютера. Однако на курсах показано, как бесплатно арендовать на 12 часов виртуальную машину Google и в десятки раз сократить время счета.
На курсе каждый может выбрать задачу по душе: распознавание, обработка изображений, текста и т. д. С каждым годом время человека дорожает, а машинное время дешевеет. Все больше профессий осваивает компьютер, например профессию водителя автомобиля. Этот курс – первый шаг в будущее.