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.
Остался доволен!
Работаю на должности разработчика. Постоянно чему-то приходится учиться, технологии не стоят на месте, да и разбираться в существующих тоже необходимо. Увидел курс на Otus "C# ASP.NET Core разработчик", ознакомился с программой, впечатлило. Очень много полезного материала. Поступил. Понравилось, что очень хорошая обратная связь, работа в команде над курсовым проектом, живое общение. Много почерпнул от напарников по проекту. Структурировал знания, но больше всего узнал нового. Еще на пару раз хватит пересмотреть вебинары.
Плюсы: Очень много полезной информации. Отличная обратная связь.
Минусы: Не обнаружил.
Источник: otzovik.com
Аноним5640904
12.10.2023
10
Системный аналитик. Advanced. Отличный курс, чтобы улучшить свои знания
На данный момент прохожу курс "Системный аналитик. Advanced".Наверное один из немногих курсов по системному анализу на рынке рассчитанный не на новичков в профессии. Искал курс именно для повышения уровня своих знаний и очень доволен полученными знаниями, так как уже удалось получить повышение на работе. Структура курса построена следующим образом:- первый месяц идут основы сбора требований и ведения процесса разработки. Если вы не первый год в профессии и успели поработать в разных компаниях, то этот раздел может показаться скучным. Единственное спасают живые вебинары и интересные домашние задания.- дальше уже начинаются интересные темы. Как правильно писать use case и use story. Проектирование БД. Анализ данных с помощью Python. Проектирование микросервисной архитектуры приложения и многое другое.- в конце предлагается написать курсовую и тут есть 2 варианта. Первый это использовать ту тему, которую предложили в начале курса преподаватели и по которой у вас были все домашние работы (по факту можно собрать все домашние работы в один документ немного доработать и получится готовая курсовая). Или придумать свою тему и описать проектирование вашей системы с нуля. Тут если время позволяет конечно интересно написать что-то свое, чтобы получить обратную связь, но из-за завала на работе я выбрал первый - "легкий" вариант.Хочется ещё добавить, что все лекции проходят онлайн и в момент лекции есть возможность задавать вопросы, что намного удобнее нежели если бы предоставляли готовые записанные лекции. Доступ к материалам остаётся навсегда, что удобно если хочется вернуться и просмотреть конкретную тему повторно.P.S. В начале курса проходишь тестирование своих текущих знаний и тебе выставляют оценку. Этот же тест проходишь в конце курса и можешь сравнить насколько лучше ты стал владеть знаниями по систему анализу.
Плюсы: Охвачены все основные темы, которые использует системный аналитик в своей работе. Получилось новые знания сразу использовать на практике в работе.
Минусы: Иногда занятия переносятся, что не всегда удобно, но не критично
