Size: a a a

Machine learning

2020 December 16

AP

Alexander Petrenko in Machine learning
Liudmila
Александр, расскажите, пожалуйста, какие курсы и какие книги изучили, и какой у вас roаd map (можно в личку). Очень интересно! Я полгода изучаю ds, ощущения аналогичные, иногда хочется бросить все, тк официальная должность дает хороший доход, но мне инересно просто учить даже математику
Вспомнил о недавно обнаруженном канале в телеге с книгами. Пока ничего оттуда не скачивал. Но по первым впечатлениям стоит иметь ввиду. Надеюсь меня здесь не забанят за раздачу ссылок:)

https://t.me/maschinelearning
источник

L

Liudmila in Machine learning
Alexander Petrenko
Вспомнил о недавно обнаруженном канале в телеге с книгами. Пока ничего оттуда не скачивал. Но по первым впечатлениям стоит иметь ввиду. Надеюсь меня здесь не забанят за раздачу ссылок:)

https://t.me/maschinelearning
Спасибо! Я подписалась.
источник

SA

Shabkhatova Amina in Machine learning
источник

SA

Shabkhatova Amina in Machine learning
ребят помогите, пожалуйста, не могу понять, в чем проблема. Выбираю 2 и 3
источник

D

Dmitry in Machine learning
Alexander Petrenko
Могу по себе сказать. 1,5 года в пути покорения ds с самого нуля: python,линал, матан,комбинаторика,тервер,матстат,алгоритмы и до кучи английский язык :) В итоге, что заработанно: из минусов постоянное ощущение самозванца, отсутствие предложений даже пройти собеседование (возможно из-за возраста и большого но НЕ релевантного опыта). Но морально получаю удовольствие от процесса изучения, недавно попробовал себя в соревновании - в результате в 30-ке из 195.

Скажу еще, что скучать не придется, но сказки здесь не будет: со старта двери в каждую компанию не открываются, зарплаты которые обещают на многих курсах найти будет очень не просто, конкуренция высокая. Но если есть желание, ресурсы и терпение - вэлкам ту датасайнс :)
Звучит немного пессимистично) Заинтересовался серьезно Python в прошлом году, изучал по обучающим роликам на youtube, в этом году неплохо так подсел на stepic, нравится учиться, завершил 8 курсов - Python, статистика, сейчас еще 3 прохожу неспешно параллельно с этим курсом. Пока еще не особо задумываюсь о перспективах трудоустройства, так как очень многое еще надо узнать и выучить. Из минусов так же возраст, наверно, но надеюсь, что это особым препятствием не будет, и то, что не совсем уверен, что только одним самообучением получится добиться своей цели.
Но на данный момент пока настроен все-таки оптимистично)
источник

КА

Кира Адлер in Machine learning
Dmitry
Звучит немного пессимистично) Заинтересовался серьезно Python в прошлом году, изучал по обучающим роликам на youtube, в этом году неплохо так подсел на stepic, нравится учиться, завершил 8 курсов - Python, статистика, сейчас еще 3 прохожу неспешно параллельно с этим курсом. Пока еще не особо задумываюсь о перспективах трудоустройства, так как очень многое еще надо узнать и выучить. Из минусов так же возраст, наверно, но надеюсь, что это особым препятствием не будет, и то, что не совсем уверен, что только одним самообучением получится добиться своей цели.
Но на данный момент пока настроен все-таки оптимистично)
Вы так про возраст говорите.. Если не секрет, то сколько вам лет?
источник

D

Dmitry in Machine learning
Кира Адлер
Вы так про возраст говорите.. Если не секрет, то сколько вам лет?
Мне 31
источник

AR

Anton Rogozin in Machine learning
Liudmila
How much?
В митапе выиграл)
источник

КА

Кира Адлер in Machine learning
Dmitry
Мне 31
На мой взгляд, это не так много))
источник

D

Dmitry in Machine learning
Кира Адлер
На мой взгляд, это не так много))
Это не много, но зависеть будет, как от работодателя, так и от возможности конкурировать с программистами возраста 23+)
источник

КА

Кира Адлер in Machine learning
Возможность конкурировать зависит от ваших компетенций)
источник

D

Dmitry in Machine learning
Кира Адлер
Возможность конкурировать зависит от ваших компетенций)
Поэтому я их активно развиваю)
источник

КА

Кира Адлер in Machine learning
источник

AP

Alexander Petrenko in Machine learning
Dmitry
Звучит немного пессимистично) Заинтересовался серьезно Python в прошлом году, изучал по обучающим роликам на youtube, в этом году неплохо так подсел на stepic, нравится учиться, завершил 8 курсов - Python, статистика, сейчас еще 3 прохожу неспешно параллельно с этим курсом. Пока еще не особо задумываюсь о перспективах трудоустройства, так как очень многое еще надо узнать и выучить. Из минусов так же возраст, наверно, но надеюсь, что это особым препятствием не будет, и то, что не совсем уверен, что только одним самообучением получится добиться своей цели.
Но на данный момент пока настроен все-таки оптимистично)
Я оптимист на самом деле. К тому же вроде как есть люди, которые проходили всю специализацию за 1 месяц с неделей вроде даже без бэкграунда. Не знаю правда или нет и где они работают сейчас. У меня знакомый твоего возраста закончил курсы скиллфактори или гикбрэйнс 2-х годоваловые и сразу нашёл работу на мидла. У него правда образование инженерное. Так что возможно что работа найдётся быстро, а возможно придётся попотеть. Я только к тому, что нужно быть готовым к сложностям и не разочароваться потом:) успехов
источник

AP

Alexander Petrenko in Machine learning
Anton Rogozin
В митапе выиграл)
источник

А

Артем in Machine learning
Евгений
Ставил ютф8 не проходит
Файл с неправильной кодировкой. Вы не первый с этой проблемой.  Скорее всего это кодировка cp1251, соответственно в параметре encoding её и нужно указать
источник

D

Dmitry in Machine learning
Alexander Petrenko
Я оптимист на самом деле. К тому же вроде как есть люди, которые проходили всю специализацию за 1 месяц с неделей вроде даже без бэкграунда. Не знаю правда или нет и где они работают сейчас. У меня знакомый твоего возраста закончил курсы скиллфактори или гикбрэйнс 2-х годоваловые и сразу нашёл работу на мидла. У него правда образование инженерное. Так что возможно что работа найдётся быстро, а возможно придётся попотеть. Я только к тому, что нужно быть готовым к сложностям и не разочароваться потом:) успехов
Чтобы пройти специализацию за месяц - это по сколько часов в день надо на учебу выделять, интересно?)
У меня тоже образование инженерное, но так как информатика преподавалась, что в школе, что в универе на уровне знакомства с Windows и пакетом MS Office, то это не особо помогает.
К сложностям готов)
источник

SK

Sergey Kozlov in Machine learning
ну пока что получается 8 часов - неделя. Питона отродясь не видывал, образование профильное, но 20 лет назад.
источник

AR

Anton Rogozin in Machine learning
Alexander Petrenko
Я оптимист на самом деле. К тому же вроде как есть люди, которые проходили всю специализацию за 1 месяц с неделей вроде даже без бэкграунда. Не знаю правда или нет и где они работают сейчас. У меня знакомый твоего возраста закончил курсы скиллфактори или гикбрэйнс 2-х годоваловые и сразу нашёл работу на мидла. У него правда образование инженерное. Так что возможно что работа найдётся быстро, а возможно придётся попотеть. Я только к тому, что нужно быть готовым к сложностям и не разочароваться потом:) успехов
Учитывая, что в некоторые задания с бубном не решишь (так как они устарели, библиотеки стали работать иначе и т.п.), очень сомневаюсь, что за месяц можно решить всю специализацию. Может вы путаете с этим курсом - https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie
Coursera
Введение в машинное обучение
Offered by National Research University Higher School of Economics. Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации. Наука о больших данных ещё только оформляется, но уже сейчас она очень востребована — и в будущем будет востребована только больше. С её помощью можно решать невероятные задачи: оценивать состояние печени по кардиограмме, предсказывать зарплату по описанию вакансии, предлагать пользователю музыку на основании его анкеты в интернете.  Большими данными может оказаться что угодно: результаты научных экспериментов, логи банковских транзакций, метеорологические наблюдения, профили в социальных сетях — словом, всё, что может быть полезно проанализировать. Самым перспективным подходом к анализу больших данных считается применение машинного обучения — набора методов, благодаря которым компьютер может находить в массивах изначально неизвестные взаимосвязи и закономерности.…
источник

AP

Alexander Petrenko in Machine learning
Anton Rogozin
Учитывая, что в некоторые задания с бубном не решишь (так как они устарели, библиотеки стали работать иначе и т.п.), очень сомневаюсь, что за месяц можно решить всю специализацию. Может вы путаете с этим курсом - https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie
Coursera
Введение в машинное обучение
Offered by National Research University Higher School of Economics. Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации. Наука о больших данных ещё только оформляется, но уже сейчас она очень востребована — и в будущем будет востребована только больше. С её помощью можно решать невероятные задачи: оценивать состояние печени по кардиограмме, предсказывать зарплату по описанию вакансии, предлагать пользователю музыку на основании его анкеты в интернете.  Большими данными может оказаться что угодно: результаты научных экспериментов, логи банковских транзакций, метеорологические наблюдения, профили в социальных сетях — словом, всё, что может быть полезно проанализировать. Самым перспективным подходом к анализу больших данных считается применение машинного обучения — набора методов, благодаря которым компьютер может находить в массивах изначально неизвестные взаимосвязи и закономерности.…
На Хабре статья. Чувак описывал свой опыт. За месяц и неделю именно эту специализацию в 2017 году. Возможно танцев с бубнами над версиями библиотек у него не было

https://m.habr.com/ru/post/335214/
источник