Data science и нейронные сети на Python

В один момент принял решение развиваться в теме нейронных сетей. Было несколько вариантов учебных программ и в итоге выбрал Нейронные сети на Python в Университете Искусственного Интеллекта. Понравилось то, что нет необходимости в математической базе. Хоть я и не новичок и уже работал в C++ и Python, но вспомнить линейную алгебру и статистику не помешало бы. Что и советую тем, кто только хочется записаться на этот курс.
Сама школа новая, но программа построена грамотно, структурировано. Преподавательский состав молодой, но действующие практики, у них есть чему поучиться. Рассказывают не скучно, не так как университетские преподы. Лекции проходят в виде вебинаров, поэтому в ходе занятия можно задавать вопросы. А если все же что-то непонятно, то можно обратиться к наставнику. В целом, поставленной цели я достиг)))

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!

ДОСТОИНСТВА:
Формат преподавания Упор на практику Доступность материала Профессионализм преподавателей
НЕДОСТАТКИ:
нет
Курс нейронные сети на Python является основным в Университете искусственного интеллекта. Курс базовый, поэтому если есть пробелы в математике или программировании, их легко закрыть во время обучения. Преодолевать возникающие трудности помогают кураторы, терпеливо и методично отвечают на все вопросы. Учиться нелегко, так как нужно успевать выполнять домашние задания, изучать дополнительные материалы, если хочешь на самом деле разобраться в нейронках. Огромным плюсом является то, что преподаватели являются практикующими разработчиками, и упор делается не на сухую теорию из учебников, а на применение полученных знаний в проектах. В конце курса нужно сдать курсовой и дипломный проект, сдать экзамен, так что это не диплом за деньги - это серьезное обучение.

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.