Information

Founded
Location
Россия
Website
team.mail.ru
Employees
5,001–10,000 employees
Registered

Habr blog

Pull to refresh
Comments 18
1. Рекомендую добавить в шапку момент
(в графе «Откуда вы узнали об OpenDataScience?» ответьте «mlcourse_open»

из дальнейшего текста, т.к. я, например, сначала зарегился, а потом дочитал до этого момента. А ответ-то уже заслал.

2. А как, собственно, курс будет проходить? Вот заслал я ответ на две гугл-формы. А дальше? Даже на мыло ничего не пришло. За месяц забуду дату начала и всё пропущу.
  1. Это необязательно, для нашего удобства.
  2. Ближе к делу будет рассылка
А почему нет комментариев?

Возьмете к себе неопытного в математике, но опытного в Python? к 17 сентября обещаю подготовиться))

Конечно! Курс открытый — мы сразу берем всех

Сразу вопрос…
Курс очный. Возможно ли заочное прохождение?

Конечно! Курс прежде всего заочный — для широкой публики. В первом запуске география была обширная — со всего мира участники.
Просто некоторые (топ-30 текущего рейтинга) смогут прийти послушать лекцию вживую. Для остальных — трансляция.

Спасибо… Выслал в личку специфические вопросы по курсу.

Нет, в личку не надо :) они не настолько специфичны.

Вопрос был очень общий: что из математики нужно знать, чтобы понимать, о чем идет речь в курсе. Об этом мы пишем в первой статье серии. Плюс можно забежать вперед, посмотреть, скажем, 4-ю статью и отмечать, что непонятно. Например, метод максимального правдоподобия. И читаем про него.
Но конечно, ничто не заменит фундаментальный подход. Эта тема часто обсуждается у нас в сообществе ODS, в каналах #edu_courses и #math можно много полезного найти.
Мой личный совет, как быстро повторить математику (не учить с нуля, а именно повторить) — взять программу МФТИ и из нее только задачники. Они с теорией идут, как раз ее немного, зато много задач.

Ок! Возвращаю вопросы на ленту

Сразу хотел бы обговорить возможность сотрудничества.
Мы — один из региональных «Кванториум»ов. Т.е. учащиеся у нас не 1-2 курса, а 9 — 10 класса.
Я отвечаю за IT — квантум.

Курс иследования данных нам насущно необходим… Олимпиада НТИ и др. подотчетные олимпиады.

ВОПРОСЫ:
Стоит ли записывать детей индивидуально или сделать общий доступ на нашу группу?
Знакомы ли вы с позитивным опытом прохождения ваших курсов учащимися школ?
И стоит ли заключить некий договор о сотрудничестве с вами (мы заинтересованы!)?

А вот это как раз можно в личке оставить :) Тонкая грань. Что может быть интересно широкому кругу, лучше здесь спрашивать (как вопрос про математику), а то в личке на десятки идентичных вопросов, конечно, не хочется отвечать. Еще можно в ODS Slack канале #mlcourse_open конкретно про курс спрашивать.
А предложение о сотрудничестве — в личку. Хотя отвечу, конечно: курс не для школьников. Вся математика высшая, вузовская. И я не знаю, чтобы кто-то из школьников проходил наш курс.

Я думаю, что 11 классники с физмат школ по уровню математики потянут. За все школы не скажу, но то, что нам давали в ФМЛ 239 должно хватить и на курс и на то, чтобы в топ Kaggle уйти.

Да, кто-то из школьников осилит, но скорее это будет исключением. Anokas как мотивация.

Аа… простите, перепутал с вопросом по математике (немало сообщений просто посыпалось), да, ваш вопрос действительно специфичный, и он для лички.

Новый запуск курса – 5 февраля 2018 г. Регистрация не требуется, но чтобы мы о вас знали, заполните форму. Главные новости будут в группе ВКонтакте, а жизнь во время курса будет теплиться в Slack OpenDataScience (вступить) в канале #mlcourse_open.

Новый запуск – 1 октября 2018 г., на английском. Подробности – тут.

Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.

Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.