Что такое Natural Language Processing?Natural Language Processing (NLP, обработка естественного языка) – это направление, которое объединяет в себе лингвистику, компьютерные науки и искусственный интеллект. NLP применяет алгоритмы машинного обучения для анализа естественных языков.Что даст вам этот курс?Знаний, которые дают ML/DL курсы, часто оказывается недостаточно, чтобы стать специалистом в области NLP. Data Scientist'ам, которые решили заняться методами, связанными с автоматической обработкой текстов, необходимы дополнительные знания из этой области.Данный курс представляет собой уникальное сочетание глубоких знаний из области NLP и "повседневных" практических навыков. С одной стороны, программа курса по наполненности и изучаемым темам ничуть не уступает аналогичным вузовскими курсам. С другой стороны, в курсе, помимо теоретичечских знаний, особое внимание уделяется практическим навыкам, таким как работа с текстами на основе регулярных выражений, парсинг данных, создание телеграм-ботов. Эти темы практически не освещаются в большинстве NLP-курсов, так как считаются рутинными и техническами. При этом эти навыки необходимы всем специалистам в области NLP.Также на курсе изучаются современные подходы и модели, которые на данный момент являются стандартом в области, но еще не успели войти в большинство программ, так как были предложены совсем недавно. Стоит отметить, что на курсе делается акцент на особенностях работы с русскоязычными моделями и данными на русском языке.Для кого этот курс?Курс предназначен для DS/ML-специалистов, которые, либо уже какое-то время находятся в профессии, либо недавно закончили ML/DS/DL курсы и хотят углубить знания в области NLP.После завершения курса вы сможете:
работать с текстовыми данными;
парсить, собирать данные с сайтов из интернета;
создавать телеграм-ботов;
применять методы классического NLP для решения ML задач, связанных с текстами;
работать с нейросетевыми моделями архитектуры трансформер;
применять модели архитектуры трансформер для широкого спектра NLP задач;
решать задачу распознавания именованных сущностей;
создавать вопросно-ответные системы.
QA Lead - отличный курс
Искала в интернете курс для повышения квалификации до QA LEAD и нашла данный курс на OTUS. Мне он подошел идеально, т. к. рассматривались довольно актуальные темы.Очень понравилась подача материала. Преподаватели обменивались своим опытом, что очень важно. Грамотно и профессионально отвечали на вопросы. Рассматривались рабочие кейсы.ДЗ объемные и сложные, но не все. Это позволило получить ценные знания и опыт. Наибольший интерес вызывали задания на коммуникацию, автотесты, планирование. Но все ДЗ довольно интересны. На практике хотелось бы применить часть выполненных ДЗ, которые еще не внедрены: в части планирования. коммуникаций.
Плюсы: Действующие head, lead, auto QA преподаватели. Хорошая подача материала и отличные ДЗ. Можно сразу применять знания на практике и получать результаты, накапливая опыт.
Минусы: ДЗ возможно можно как-то уменьшить по объему, т.к. приходилось очень много времени уделять ДЗ, но, с другой стороны, это положительные моменты)
Источник: otzovik.com
dgtalalex
13.10.2022
10
Курс JavaScript QA Engineer - было полезно, понравилось
Обучение прошло хорошо, как по мне, узнал много новых инструментов, и самое главное - опробовал их на практике) Преподаватели и лекции все понравились, где-то были некоторые нюансы, но для меня ничего критичного. На первых лекциях было больше теории и мало практики, но преподаватели быстро отреагировали на обратную связь от студентов и почти на каждой онлайн-лекции добавлись практические задачи, где мы вместе с преподавателем писали и разбирали код. Вот это как раз очень порадовало - на нашем курсе преподаватели активно собирали отзывы и в процессе старались улучшать лекции и материал, чтобы донести максимум полезного по нашим запросам.Разбирали проблемы и вопросы по дз в общем чате, опять же преподаватели всегда отзывались, не было такого, чтобы кому-то не ответили, не помогли с решением проблемы.Реализовать получилось почти всё, осталось парочку домашек сделать и закрыть хвосты, но главное - проект удалось выполнить в срок и защитить, чему я очень рад!) Теперь буду обязательно продолжать набираться опыта в автоматизации на JavaScript, и материал мне ещё не раз пригодится, уверен)
Плюсы: Достаточно практики, активность преподавателей, быстрая реакция на обратную связь от студентов, полезные материалы
Минусы: Может быть сложно для понимания новичкам в программировании, где-то было даже больше кода, чем его объяснений
