Комментарии 8
На мой взгляд это единственный правильный путь в ML. Обучение через курсы/через лекции — всё пусто. ML про «научится бороться с незнакомыми проблемами», а это постигается только через боль и практику.
Чуть более подробно на эту тему видео даже как-то делал, ибо осмысленности для статьи на Хабр мало, а для своего блога долго и влом на эту тему писать было:


Ещё полезное, о чём я там рассказываю, а тут нет — это всякие kaggle, пробовать участвовать там. Читать адекватные сообщества/адекватные подборки, чтобы во времени оставаться привязанным. А остальное да- всё норм написано.
Ну разве что наставников на мой взгляд не на какой-то платформе искать, а в ODS-е чатиться и общаться)
Мне кажется, Вы излишне категоричны. Например, лауреат премии Тьюринга Ян ЛеКун учился у знаменитого логика Аврима Блюма. Иначе мы могли бы и не узнать ничего о замечательных сверточных нейросетях.
Я бы посоветовал обратиться к лекторам, которые поощряют у своих студентов соревновательный дух (и сами участвовали в них), при этом снабжают своих студентов достаточными теоретическими знаниями.
Наиболее яркий пример — д.ф.-м.н. проф. А.Г.Дьяконов (ВМК МГУ).
В следующем семестре почти наверняка можно будет смотреть его видеолекции (положительная сторона карантина). А сейчас я предлагаю найти и оценить его блог «Анализ малых данных». Своих студентов я к нему отправляю…
Чем вам coursaria не угодила? Как без понимания строить модели, если задача не типичная?
Хорошая статья, тоже так учусь. Добавлю немного:
1. Учите английский. Вам откроются колоссальные образовательные ресурсы со всего мира.
2. Немного подтянув python, обязательно зайдите и посмотрите kaggle. Там готовые кернелы с подробнейшим описанием решений. Просто клад.
3. Не пренебрегайте платными (я больше про недорогие) курсами. Люди стараются, душу вкладывают в свои курсы. В итоге курсы получаются очень интересными, их хочется смотреть как крутой сериал от HBO. Не пожалев немного денег (например распродажи на udemy ~800р за курс, пару раз в месяц) вы получите хороший курс, настоящие проекты, ответы преподавателей на вопросы. Супер тема. Ни копейки не жалко.
Вот хороший python курс «all inclusive» www.udemy.com/course/complete-python-bootcamp
Я у него прошел несколько ML + DS курсов. Отличный инструктор. Этот курс можно начинать вообще с 0. Не зная ничего. Не понравится — можно в течении 30 дней вернуть деньги без вопросов. То есть как бы можно купить, пройти и потребовать рефанд и вам должны все вернуть. Я возвращал курсы, которые мне не нравились после пары уроков. Но не портите себе карму. Будте человеком.
4. начинайте кодить простенькие проекты как можно раньше. Сначала страшно, но написав какой-нибудь простой скрейпер погоды или курсов валют + телеграмм бота который все это вам отправляет в чат, вы почувствуете необыкновенный прилив мотивации.

ps. Оглядываясь в самое начало обучения, можно было бы более оптимально подойти к обучению, но во многой я благодарен именно курсу по python, самому первому материалу имеющиму хоть какое-то отношение к Data Science и инструктору который так все круто обяснил, что мне захотелось учиться дальше.

Удачи!
Сначала страшно, но написав какой-нибудь простой скрейпер погоды или курсов валют
вы, имеете ввиду именно скрейпер без предсказания иначе одно из двух: или программа будет совсем не простой или мне пора на свалку. (Задолбался определять курсы валют на завтра по предыдущим и предыдущей цене на нефть, в итоге бросил — не достиг прогнозов с точностью сколь-нибудь значимо отличающейся от 50%)

Я добавлю, что неплохо участвовать в хакатонах по датасайнс. Я сам буквально месяц назад впервые наткнулся на книжку про Data Science, буквально на этой неделе поучаствовал в хакатоне, и даже вышел со своей командой в финал. Хакатон, конечно, был не ахти какой, уровень организации — на самом дне, но зато я получил опыт использования новых инструментов, посмотрел, как другие люди используют data science. Описал свой опыт на пикабу, если кому интересно.

Спасибо за статью.
Насчет наставника, все верно. На первых порах масса довольно легких вопросов, которы проще просянить с наставником.
Зарегистрировался на Notitia AI. Что-то туплю.
Вопрос — вы работали с наставником из Notitia AI?

Отличная статья! Спасибо. Посоветуйте, пожалуйста, подробную статью по анализу данных для самоучек/начинающих.

Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.
Информация
Дата основания

27 июля 2015 г.

Местоположение

Россия

Сайт

ruvds.com

Численность

11–30 человек

Дата регистрации

18 марта 2016

Блог на Хабре