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.
Курс Golang Developer. Professional 2022
Учитывая специфику работы (в данный момент PHP-разработчик) захотелось повысить свои скиллы и соответствовать рыночным требованиям. Раньше уже щупал golang, поэтому выбор пал на этот курс. На работе уже появлялись микросервисы на данном языке, поэтому по факту убивал двух зайцев.По курсу лишь положительные отзывы. Если есть что подшлифовать, есть форма обратной связи по каждому занятию и связь в слаке
Плюсы: 1) Быстрая поддержка и помощь в решении вопросов 2) Высокая квалификация у большинства преподавателей 3) Интересные практические задачи
Минусы: 1) Некоторые темы имеют базовый характер, не хватает бест практис. Тот же докер 2) Были небольшие незапланированные сдвиги уроков, из-за чего порой за одну неделю было 3-4 темы, когда обычно 2
Источник: otzovik.com
Студент20231610
16.10.2023
10
Системный аналитик. Basic. Хороший курс для новичков.
При выборе курсов для меня было важно: - доступная подача материала;- помощь преподавателей/ наставников;- акцент на практику.Все это нашла на курсах для системных аналитиков в Отус (https://otus.ru/). Особенно ценно, что все преподаватели - это практики. Они все работают в разных компаниях аналитиками, тестировщиками, разработчиками и пр. и знают все нюансы работы аналитика.Курсы дают структуру знаний, которую можно в дальнейшем самим обогащать новыми знаниями. Очень довольна этими курсами. Сразу пошла на следующую ступень - Системный аналитик. Advanced.Что можно было бы улучшить:- бывает, что домашки долго проверяют (в течение 2-х недель); понимаю, что все это из-за загрузки самих наставников.- расписание занятий может меняться из-за разных форс-мажоров, поэтому на вечера лучше ничего не планировать или гибко планировать.- добавлять в материалы занятий ссылки на инструменты, которые используются на занятии или м. б. использованы.
Плюсы: доступная подача материалов, доступ к курсу остается навсегда, много практики, помощь преподавателей
Минусы: явных минусов не выявила, но есть некоторые моменты, которые можно улучшить - об этом есть информация в комментариях.
