._1kqogns:before{content:counter(item) ".";counter-increment:item}._10vmnem>._1kqogns:before{content:"";background:url(data:image/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMjAiIGhlaWdodD0iMjAiIHZpZXdCb3g9IjAgMCAyMCAyMCIgZmlsbD0ibm9uZSIgeG1sbnM9Imh0dHA6Ly93d3cudzMub3JnLzIwMDAvc3ZnIj4KPGNpcmNsZSBjeD0iMTAiIGN5PSIxMCIgcj0iMiIgZmlsbD0iIzE0MjQzOCIvPgo8L3N2Zz4K) no-repeat}._1kqogns{position:relative;margin:0 0 0 20px;padding:0 0 0 8px}._1kqogns:before{display:flex;position:absolute;top:0;left:-20px;align-items:center;justify-content:center;width:20px;height:20px}._1kqogns._uciswa:before{display:none}._6prxcy{position:absolute;top:0;left:-20px;margin-right:8px;width:20px;height:20px}
Svoboda | Graniru | BBC Russia | Golosameriki | Facebook
logo
Ещё
avatar
Алексей
29 апреля
Курс StartML
Хороший вводный курс в базовые концепции ML, его стоит рассматривать как стартовую точку для дальнейшего погружения в данную область. Из всех основных блоков (а их 4) — часть по ML разобрана максимально подробно. Вводный блок хотя и содержит информацию про основы работы в python и базовый SQL всё же будет сложноват для тех, кто вообще не знаком с этим. В начале всё максимально подробно, но применяемые принципы ООП в блоке ML потребуют определённых знаний по написанию классов, собственных методов. Основные концепции желательно уже знать. Блок по ML разобран настолько, насколько это возможно в рамках выделенного на него времени. Разобрана подкапотная жизнь основных алгоритмов, понимание на какой математической базе они построены будет. Блок по DL очень-очень вводный, к нему не стоит предъявлять завышенные требования. Такого глубокого и детального разбора как в ML не будет. Все же достаточно подробно рассмотрены такие базовые вещи как тензоры и операции над ними. Понимание как выстраивать архитектуру точно будет. Дальше уже копать в глубину самим. Блок по статистике и a/b тестам знакомит с основными статистическими критериями, вероятностью и их применением в a/b тестах. Здесь тоже без глубокого погружения в математику. Поддержка осуществляется через Discord, живого общения здесь нет. Можно ходить на вебинары, но прям задачи курса там детально не разбираются. Вот эту часть хотелось бы добавить — хотя бы 1–2 раза за курс живое общение с экспертом.
avatar
Karpov.Courses
Обучение
ПроверенМосква

Ещё никто не оставил комментарий, вы можете быть первым

чтобы оставить комментарий.

Другие отзывы

Оставьте отзыв

Расскажите о своём опыте использования образовательных услуг в Karpov.Courses
Как мы работаем с отзывами
Отзыв проходит модерацию
Представитель онлайн-школы отвечает на отзыв
Решение проблемы на сайте
avatar
Karpov.Courses
оценок
Кол-во курсов
17