Machine Learning

Обучался по специальности Web разработчик на Python программе цифровые профессии. Качество материала низкое, объясняется непонятно. Кому-то может и понятно но мне, как человеку в первые столкнувшимся с программированием не понятно. Многие примеры кода из уроков не работают, практических задач нет после каждого урока. Есть вроде контрольных работ в конце модуля, но не каждого, где нужно написать целую программу, но учитывая тот факт что до этого предшествующий материал абы как преподнесен, написать целую программу сложно. Модуль по HTML, CSS не вызвал сложностей преподнесён понятно (да в прочем HTML, CSS сами по себе не сложны). Java scrlipt понятен. А Python и Джанго отвратительно преподнесен. Как будь то материал составлен из несвязанных между собой кусков текста. А Докер на Линукс совсем не понятно. На каждом шаге выходят ошибки, ментор отвечает раз в сутки, и в итоге ошибки устранить не удалось. Пробовал работать на разных версиях Линукса и даже сервер на убунту арендовал. Так линукс и не освоил и в итоге не успел сделать финальную работу. В итоге диплом не получил, деньги потрачены зря. Сейчас приходится восполнять пробелы в обучении самостоятельно. Купил пару книг по Питону и Джанго, и о ЧУДО в них все понятно и подробно объяснено. Оказывается есть бесплатные понятные курсы в инете с кучей задач которые помогают практиковаться.

Много практики и интенсивная прoграмма Я учусь в "SkillFactory" на 2-х годичном курсе data scientistа уже год и могу смело подвести промежуточные итоги.Я выбрала эту онлайн-школу, т. к. здесь много заданий для тренировки практических навыков. Именно это я искала в первую очередь: теория и много практики на одном ресурсе. Однако могу с уверенностью сказать, что курс хоть и с нуля, идти туда зная только как напечатать "Hello world!" рискованно. А помимо этого еще и умела присваивать переменные :))). Сначала я не успевала сдать первую промежуточную итоговую работу, а потом и вторую. В конце концов перевелась на бездедлайновую основу, и пожалела, что не сделала этого в самом начале. Сейчас я подступилась к блоку ML, а мои одногруппники уже ходят на собеседования. Грустно :((( Итак, как действующий студент я рекомендую: совсем неподготовленным на курс идти не стоит. Особенно если вы работаете 5 дней в неделю или сидите в декрете. Если бы можно было вернуть время назад, я бы прошла основы Python на любом бесплатном ресурсе. Также очень желательно изучить Pandas, Numpy. Способы визуализации ( библиотеки Matplotlib и Seaborn) не искала, не знаю есть ли в открытом доступе.Эксперты всегда на связи, но они все равно не могут инсталлировать в уставший мозг нужные знания.P.S.: c моими интеллектуальными способностями все в порядке.

Плюсы: Много практики, помощь наставников, хорошие вебинары.

Минусы: Интенсивность программы