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.
Подход к делу понравился!
Курс Laravel, проходил в 2020 году.Что понравилось в целом - курс глубокий, очень много фишек. Препод проверяет домашнее задание, делает замечания, просит что-то исправить, объясняет, почему нужно писать так или этак.Конкретно у otus есть фишка - можно перенести курс на следующий поток. Так у меня и получилось - из-за текущей возросшей нагрузки по проекту обучение выпало из обоймы. Не успевал с домашкой и новые темы пролетали мимо. Попросил саппорт перенести меня на июль - совершенно бесплатно перевели =) Очень крутая фишка!Конкретно otus работает для профи. Они берут людей на определенном уровне (чаще всего на уровне junior, но не новичек) и качают им скилл до нужной отметки. Это мне нравится, учебники чаще всего дают общее понимание. И само собой ни учебники, ни видеокурсы не дают обратной связи.
Плюсы: Глубокий курс, домашнее задание не для галочки, есть вариант перевода на другой курс
Минусы: один препод был зеленоват, запинался, но второй четкий
Источник: otzovik.com
mr-gremlin
05.06.2022
10
Microservice Architecture. Курс для углубления знаний
Я работаю в продуктовой компании на позиции фронтенд-разработчика, правда в последние 3-4 года пришлось сильно уйти в сторону бекенда. В связи с этим возникла необходимость восполнить недостающие знания в этой области. Этой мой 3-й курс, который я приобрел в Отусе и в целом вполне доволен. Меня вгоняют в уныние пересмотр видео в ютубе и набор кода за автором видео. Именно поэтому я выбрал Отус, как платформу с курсами для опытных разработчиков.Мне понравился обзор Kubernetes - на курсе этому уделяется 4 занятия(что в целом немало в рамках курса, чтобы получить некоторую базу), паттерны работы с очередями и переход от монолита к микросервисам. Личнымнедосмотром я считаю - участие в курсе без четко поставленной цели. У меня не было проекта, который бы я в процессе курса переделал на микросервисы.К сожалению во время курса по личным обстоятельствам отстал от программы, поэтому запустил домашки, учитывая тот факт, что каждая последующая домашка завязана на предыдущую. Планирую пересмотреть видео курса, освежить знания, чтобы закрепить полученную информацию.
Плюсы: неплохо освещены заявленные темы, преподаватели делятся собственным опытом
