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.

Сейчас прохожу программу по Data Science, нейронным сетям и машинному обучению в Университете Искусственного Интеллекта. Обучение нравится - всё выстроено от простого к сложному, без резких скачков. Благодаря курсу разобрался, как на самом деле работают нейронные сети, и освоил Python - чего до этого не мог сказать о себе. Структура каждого занятия такая: сначала теория, потом практика, потом домашнее задание или тест по теме, причём задания с разным уровнем сложности. Все 40 заданий уже прошёл, остался только диплом.

Перепробовал десять школ - эта понравилась больше всего. Материал реально полезный и, что важнее, актуальный. С пониманием тем проблем нет: преподаватели готовы помочь с любым вопросом. В целом всё устраивает, но хотелось бы больше тематических курсов, а не только Python и AI.

Хотел научиться кодить ещё со школы, и на курсе по Python это наконец случилось - причём гораздо быстрее, чем я ожидал. Думал, минимум три месяца будем сидеть в теории. Но уже в конце первого месяца дали задание написать нейросеть под конкретные параметры - и я справился, что само по себе было приятным шоком.

Прошел курс Python в рамках договоренности с работодателем - нужно было документальное подтверждение навыков. Но помимо сертификата от серьезного учебного заведения, главное, что вынес - реальные компетенции в этой области. Не жалею, что выбрал именно это место. Уже присмотрел несколько других курсов для дальнейшего обучения.

Учусь по направлению Data Science - нейронные сети, машинное обучение, ИИ. Заданий много, и они реально интересные, не для галочки. Практики достаточно, чтобы почувствовать, что разбираешься в теме. Поддержка работает хорошо: вопросы решают быстро, не отписками.

Сейчас я в процессе расторжения договора с университетом. По причине того, что рекламируется обучение с нуля, а по факту необходимо углубленное знание разделов математики: теория вероятности, статистики, математического анализа, линейной алгебры. Нужно знать язык программирования Python. Без этих необходимых знаний вы безнадежно отстанете в обучении и до диплома просто руки не дойдут.
Программа обучения по курсу "Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект" включает в себя 40 занятий.
12 занятий из 40 вводная часть. В вводной части изучаются основополагающие темы, которые необходимо знать углубленно.
Вводная часть включает:
Python, Numpy, Pandas, Matplotlib и Seaborn, а также множества, бинарная логика, комбинаторика, теория вероятностей и статистика, обработка сигналов.
Все это необходимо пройти за 12 занятий. Каждое занятие включает в себя(2-4 академических часа) видео лекции.
Поэтому теоретическая база дает только обзор темы, углубленное изучение не предполагается.
Практическая часть рассматривает простейшие задачки.
Чтобы решить домашнюю работу требуется перелопатить большой объем разнообразных решений задач на заданную тему.
Неделя дается на изучение одного занятия и решение домашней работы.
Через неделю автоматически открывается следующее занятие.
Поддержка куратора по дипломному проекту заканчивается с окончанием периода изучения учебной программы.
Соответственно параллельно с обучение необходимо заканчивать работу над дипломом. Дополнительного времени на диплом, по окончании учебной программы не отведено.
На курсе "Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект" есть три разновидности обучения:
начальный уровень , средний, профессиональный.
Я обучалась на среднем уровне( Light).
На прохождение одного занятия и добросовестного выполнения домашней работы у меня уходила неделя минимум. И одновременно я понимала что полученные знания очень поверхностны.
Все домашние задания я выполняла на высший был -10 баллов Но это отнимало неоправданно много времени.С учетом того что время деньги. И одно занятие стоит необоснованно дорого. С учетом такой скудной теоретической базы и столь короткого периода времени, отведенного на обучение
Университет рассчитал мне сумму к возврату, исходя из открытых занятий. Дополнительно удержал 5% от стоимости обучения (банковские расходы )+ проценты по кредиту в случае возврата за мой счет . Заявление отправила 06.12.2021. На сегодня 20.12.2021 жду возврат. Деньги по договору университет имеет право перечислить в течении 30 дней.
Ощущение, что меня нагло ввели в заблуждение не покидает меня.
Почитала отзывы и утвердилась в своем мнении, мамочка 13 летнего ребенка жалуется на университет в отзывах на яндексе. Продать курс "Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект" ребенку 13 лет, ничего святого....
Подаем коллективную жалобу в Роспотребнадзор. Приглашаю присоединиться пострадавших от этой сомнительной организации.
На днях получила от них письмо, в ответ на мое уточнение даты возврата мизерных остатков от моих расходов на обучение:
20.12.2021, 18:12, "Университет Искусственного Интеллекта" :
Юлия Александровна, здравствуйте! Университет подтверждает свою готовность осуществить возврат денежных средств по договору. Однако в настоящее время, происходит задержка в проведении платежей. Университет приносит Вам свои глубочайшие извинения. При всем нашем желании, обозначить точную дату на данный момент не сможем, возможно, срок возврата может затянуться до 4-х месяцев. Стараемся разрешить данный вопрос оперативно, предупреждаем об этом заранее. После того, как возврат будет осуществлен, отправим Вам платежное поручение. Ожидайте, пожалуйста, еще раз приносим Вам свои глубочайшие извинения. Желаем Вам хорошего вечера!

В университете Обучаюсь с мая 2023 г. по настоящее время на курсе "Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект"
Изучаю язык программирования Python в рамках курса обучения, до этого был опыт программирования АСУТП, но с Python столкнулся в первый раз и как оказалось он хорошо приспособлен для работы с Нейронными сетями.
Основное внимание в курсе уделено навыкам создания и обучения нейронных сетей по разным популярным направлениям это машинное зрение, распознавание текстов, генерация текстов, переводчики с разных языков, работа с аудио, например распознавания команд для умного дома.
На вопросы студентов быстро отвечает нейрокуратор, а если что-то пошло не так на помощь придет персонал университета.
Кроме развития теоретических навыков с проверкой домашних заданий, университет помогает прокачать и практические навыки на стажировках, когда студенты участвуют в реальном проекте для решения задачи реального заказчика, для каждой такой задачи собирается группа студентов под управлением опытного тимлида
Таким образом за время обучения на курсе я прошел 4 стажировки:
- "Система Определения запрещенных предметов на рентгеновских снимках"
- "Разработка модели для обработки обращений В2В клиентов" ООО Корал Трэвэл
- "Разработка модели для классификации ударов КАРАТЭ и типовых ошибок при отработке серии ударов (като)" (Московская Федерация Кёкусинкай)
- "Создание ИИ-системы учета процессов по видеофиксации в автосервисе" (ООО «УралТехЦентр»)
За активное участие в стажировках студенты получают благодарственные письма от Университета и от предприятия Заказчика, для которого разрабатывался проект, что полезно для формирования портфолио.

Прошел курс по Python - остался доволен. Теория покрывает все нужное, практики достаточно, преподаватели и кураторы объясняют понятно. Но главным для меня оказалась стажировка: работал в настоящей компании над реальным проектом, и это дало куда больше понимания своего уровня, чем любые тесты. Плюс рекомендации от руководства - пригодятся, когда буду устраиваться на работу.

До поступления я никогда не программировал - вообще ни дня. Поэтому могу сказать: заходить сюда без технического бэкграунда реально. Сначала дают Python с нуля, потом переходят к нейронным сетям - всё последовательно, всё необходимое есть.

Из того, что прямо зацепило: система домашних заданий разбита на 4 уровня сложности (Ultra Lite, Lite, Pro, Ultra Pro), причём Ultra Pro - это уже полноценные проекты для портфолио. Плюс примерно с середины курса начинается работа над дипломным проектом - многие приходят с уже готовой идеей и доводят её в процессе учёбы.

Кураторская поддержка - реально быстрая. У меня дольше 7-10 минут ждать не приходилось, объясняют подробно, не бросают. Организационные вопросы - отдельная учебная часть, там тоже помогут. Сама платформа удобная: рейтинг студентов по баллам за задания, доп. материалы, вебинары, онлайн-разборы домашних заданий с возможностью задать вопрос куратору. Ну и студенческий чат в Telegram - живой, там реально помогают.

Лёгким курс не назову, но это честно. Ещё бонус, который не очевидно: можно скооперироваться с однокурсниками и участвовать в хакатонах - некоторые даже призовые места берут.

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.

Начал обучение в сентябре 2022-го. Первый месяц - так называемая "песочница", где под руководством тимлида разбирал основы Python и принципы работы нейронных сетей. После этого стартовала стажировка: уже на практике проектировал архитектуры нейронов и гонял эксперименты по улучшению точности моделей.

Программа выстроена так, что человек без опыта в программировании реально может её потянуть - при условии, что готов уделять учёбе хотя бы четыре часа в день. Домашки сопровождаются видеоразборами, что здорово помогает не застревать.

Из плюсов - курс следит за трендами: есть фреймворки для работы с востребованными на рынке архитектурами, добавили блоки по ChatGPT и его дообучению. В целом для старта в ИИ с нуля - вполне рабочий вариант.

Пожалуй, сильнейшая школа по AI-направлению из тех, что я знаю на сегодня. Прошел большой курс по Data Science, нейронным сетям и машинному обучению, сейчас параллельно учусь на курсе по работе с GPT. Таких программ в России реально больше нигде нет. Формат удаленный, домашние задания в Google Colab, проверка круглосуточная - через нейрокуратора. Отдельно хочу сказать про стажировки: это не для галочки, а настоящий рабочий опыт, который реально пригодится.

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.

Учусь уже больше года, в целом всё устраивает.

По контенту - материалов хватает с запасом. Есть обязательный минимум заданий для диплома, но сверх того доступно много дополнительных исходников в Colab. В курсе разбирают устройство нейросетей и подходы к их реальному применению под разные задачи, есть видеолекции.

Поддержка работает нормально, хотя всё зависит от конкретного человека, который берётся за твой вопрос. При наплыве вопросов бывают задержки, но без ответа не оставляют.

Учебная часть идёт навстречу - перерыв или дополнительное время на задание дают без проблем.

По цене: на мой взгляд, соответствует тому, что получаешь.

Один важный момент для тех, кто собирается поступать: без опыта в Python и понимания ООП будет тяжело. Высшая математика там присутствует всерьёз, а применение методов ИИ к прикладным задачам требует хорошего знания предметной области. И английский нужен - вся документация на нём.

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.

Всем привет! Мне 44 года, последние несколько лет активно менял квалификацию. Параллельно с учебой в вузе выбрал курсы по Data Science, нейронным сетям, машинному обучению и ИИ. В итоге защитился на красный диплом - тема была про практическое применение нейронных сетей в агропромышленном комплексе. Уже нашел подходящую работу по этому направлению. Всем удачи и карьерного роста!

Мечтал научиться программировать еще со школы, и курс по Python эту мечту реализовал - причем быстрее, чем я рассчитывал. Был уверен, что первые три месяца уйдут на теорию. Но уже к концу первого месяца мне дали задание написать нейросеть под конкретные параметры - и я с ним справился. До сих пор не верится.

Для работы потребовалось изучить Python. На свои силы и самоорганизацию не стал надеяться, купил курс в УИИ. Причем ни интереса, ни склонности к программированию у себя никогда не отмечал (в институте фоново проходили Яву, но мало что отложилось в памяти). А здесь стало интересно. Все, что рекомендует куратор к дополнительному чтению, стараюсь найти и изучить. Одним словом, втянулся в учебу с головой, и с каждым реазизуемым таском азарт только умножается. Теперь я твердо нацелен пройти обучение до конца.

С работодателем договорились пройти курс Python именно в УИИ - в первую очередь из-за документального подтверждения. Но помимо сертификата от приличного учебного заведения, главное, что в итоге получил - это реальные компетенции. Не жалею, что выбрал именно это место. УИИ заслуживает высокой оценки, и несколько других курсов уже присмотрел для себя на будущее.

обучение по data science полностью оправдало мои ожидания. Мозги начали вставать на место уже при прохождении базового модуля за счет того, что материал четко структурирован и доступен, но информации много и усваивать ее необходимо быстро, чтоб не выбиваться из графика. Но при правильном планировании своего времени это абсолютно реально.

Я начинаю учиться python самостоятельно. Курс за 80к - для тебя шутка что ли? На самом деле, если хочется всеми силами сэконосить деньги во что бы то не стало, то есть варианты учиться бесплатно. Мой знакомый так и сделал, и через каких то 3 года ежедневного зарачивания гайдов попал на мидла. Я так не хочу, поэтому курс и приобрел.

Изучаю здесь Python, совершенно новую для себя область знаний. Хочу в будущем кардинально поменять род своей профессиональной деятельности. Хочу похвалить занятия, этого курса, они действительно продуманные и понятные даже новичкам, которые только начинают изучать Python. Я сам из таких. И, приступая к обучению, ожидал, что по крайней мере на первых порах придется побуксовать. Потом пообщался с народом в чате, понял, что таких на курсе много. Может, это придало уверенности, либо действительно обучение так рассчитано, чтоб с полного нуля можно было во все въехать. Но только пока я еще ни на одном из 5 занятий особо серьезно не затупил.

Поступил на курс "Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект" в сентябре 2021-го - для меня это попытка сменить направление и найти новую работу. Обучение ещё продолжается, поэтому итоговый результат оценить сложно.

По структуре: около 40 уроков плюс аттестация и дипломная работа. Каждый урок - одна тема, 1-2 видеолекции с разбором кода в Google Colab и четыре варианта домашних заданий разной сложности (от совсем лёгкого до UltraPro). На самом бюджетном тарифе для аттестации достаточно сдать Light, но если подходить всерьёз - я бы советовал делать все четыре. Я именно так и делаю, из-за чего в отведённую неделю на тему не укладываюсь. С работой и семьёй некоторые блоки растягиваются на месяц. Вот здесь и вылезает неприятный момент: поддержка сверх оговоренных сроков - это уже за отдельные деньги.

Что по знаниям - они реально идут. Я могу писать код на Python (пусть и с заглядыванием в справочники), понимаю, как строятся нейронные сети, самостоятельно готовил данные для них в ДЗ. Уровень материала, на мой взгляд, достаточно продвинутый - в курсе используются теория вероятностей, матрицы, дифференцирование, так что без базы в математике будет тяжело. Куратора отвечают быстро, рабочие вопросы решаются оперативно.

Один момент, который меня немного напрягает: проверка домашних заданий местами хромает. Я просматривал работы других студентов - такая возможность есть - и встречал откровенные косяки, которые кураторы пропустили. Может, я придираюсь, но всё же.

В целом обучение рекомендую - особенно тем, кто понимает, что технологии AI никуда не денутся, и хочет разобраться, как это работает изнутри. Просто рассчитывайте время с запасом, если совмещаете с работой.

На курсе "Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект" есть три разновидности обучения:
начальный уровень , средний, профессиональный.
Я обучалась на среднем уровне( Light).
На прохождение одного занятия и добросовестного выполнения домашней работы у меня уходила неделя минимум. И одновременно я понимала что полученные знания очень поверхностны. Я безнадежно отстала по времени отведенного программой.
Все домашние задания я выполняла на высший был -10 баллов Но это отнимало неоправданно много времени. С учетом такой скудной теоретической базы и столь короткого периода времени, отведенного на обучение.
Университет рассчитал мне сумму к возврату, исходя из открытых занятий. Дополнительно удержал 5% от стоимости обучения (банковские расходы )+ проценты по кредиту в случае возврата за мой счет . Заявление отправила 06.12.2021. На сегодня 20.12.2021 жду возврат. Деньги по договору университет имеет право перечислить в течении 30 дней.
Ощущение, что меня нагло ввели в заблуждение не покидает меня.
Почитала отзывы и утвердилась в своем мнении, мамочка 13 летнего ребенка жалуется на университет в отзывах на Яндексе. Продать курс "Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект" ребенку 13 лет, ничего святого....
На днях получила от них письмо, в ответ на мое уточнение даты возврата мизерных остатков от моих расходов на обучение. Вот ответ этой сомнительной организации:
20.12.2021, 18:12, "Университет Искусственного Интеллекта" :
Юлия Александровна, здравствуйте! Университет подтверждает свою готовность осуществить возврат денежных средств по договору. Однако в настоящее время, происходит задержка в проведении платежей. Университет приносит Вам свои глубочайшие извинения. При всем нашем желании, обозначить точную дату на данный момент не сможем, возможно, срок возврата может затянуться до 4-х месяцев. Стараемся разрешить данный вопрос оперативно, предупреждаем об этом заранее. После того, как возврат будет осуществлен, отправим Вам платежное поручение. Ожидайте, пожалуйста, еще раз приносим Вам свои глубочайшие извинения. Желаем Вам хорошего вечера!

Подаем коллективную жалобу в Роспотребнадзор и иск в суд. Приглашаю присоединиться пострадавших от этой сомнительной организации.

Обучались языку python одновременно с товарищем, но только я в Терре, а он в по сливам сразу нескольких онлайн школ. Попутно сравнивали свои впечатления в созвонах и решениях задачек. tbh, в Терре лучше. Да, я в отличие от друга заплатил денег. Но получил и материал насыщеннее, и поддержку по разным вопросам. Этого у сливов не будет никогда. И пока он искал инфу на формумах, я общался с поддержкой и быстро выяснял желаемое. Поэтому обучением доволен.

В математике и программировании я не сильна, а бесплатные курсы это либо вода, либо есть требования к знанию python. Долго не решалась на покупку курса, все таки не самое дешевое обучение, и переживала что будет непонятно. Но не могу сказать, что испытывала какие-то сложности в процессе обучения. Материал хорошо скомпанован, кураторы своевременно реагируют на вопросы, а практические занятие так вообще красота. Этот курс по нейросетям я бы однозначно рекомендовала для начинающих.

Я завершаю обучение на курсе «Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект». Осталось буквально пара занятий и диплом. Думаю, уже можно поделиться не только впечатлениями, но и определенными выводами. Прежде всего, УИИ прекрасно удается донести ценность изучения искусственного интеллекта. Преподаватели не теоретизируют, приводят примеры своих, конкретных разработок. Сначала, конечно, кажется, что объем информации невозможно освоить за 3—4 часа в неделю, но примерно в середине курса становится легче. Ты начинаешь замечать общие принципы, подходы, алгоритм эффективных действий. А дальше происходит самое удивительное. Ты начинаешь ловить себя на мысли, что пытаешься представить решение любой задачи с помощью нейронных сетей. Нужно оперативно проанализировать большой объём обновляемой информации из десятка источников, визуализировать статистику, автоматизировать рутину? Достаточен ли датасет, смогу ли научить нейронку и как много людей пытаются решить такую же задачу, чтобы в дальнейшем монетизировать свой проект? Главное достоинство курса, на мой взгляд, именно в расширении кругозора. Станете ли вы разработчиком, конечно, зависит только от вас и от количества времени, которое вы готовы посвятить обучению. Но в университете дают не только необходимую базу (направления развития), но и помогают не «выгорать» в процессе.