Итоги курса «Машинное обучение»

25 декабря 2018 года — знаменательная дата для ЭкоАкадемии. В этот день первые выпускники курса «Машинное обучение» получили удостоверение о повышении квалификации. В течение сорока часов интенсивных занятий обучающиеся успешно овладели множеством полезных навыков, которые в дальнейшем будут способствовать их профессиональному развитию. Мы попросили первых выпускников ЭкоАкадемии рассказать об их достижениях и впечатлениях после прохождения курса:

«В современном мире анализа данных наиболее популярными и востребованными являются методы машинного обучения. Классическая статистика, которая является основой — это хорошо, но это маленький пласт в анализе данных. Я искала курс, который мог бы дать мне быстрый старт в ML. Я хотела понять основные идеи машинного обучения и научиться программировать на Python. На меня обрушилась лавина знаний, которую курировали профессионалы своего дела, кругозор расширен до невероятных масштабов. Я обрела стремление и мотивацию заниматься ML более углублённо», — делится с нами доцент ТГУ Кабанова Татьяна Валерьевна.

«Я хотел пополнить свою теоретическую базу, в первую очередь определиться для себя, в каких направлениях в машинном обучении двигаться дальше. Курс максимально охватил всё. Тут и тексты, и изображения, и звук. Во мне курс подогрел интерес к ML, появилась мотивация развиваться дальше. Теперь, когда я смотрю на какие-то вещи, они уже не кажутся мне такими страшными или непонятными, какими были до этого», — рассказал аспирант Томского политехнического университета по направлению «Информатика и вычислительная техника» Иван Надин.

«Моя будущая диссертация связана с машинным обучением. У меня есть база, что-то из машинного обучения я уже применял. Ранее я интересовался и изучал только нейронные сети и разбирался только в этой области, вся моя работа сводилась к ним. У данного курса я увидел в программе большой обзор различных тематик. Курс дал мне понимание того, что не только нейронными сетями можно решать поставленные задачи. До этого, используя Python, я ограничивался тем, что читал сокращённый курс школьникам, сам не зная, что есть столько всего готового. Мне приходилось самому писать что-то на Fortran, распараллеливать, чтобы это быстро читалось. Результаты были отвратительными», — рассказал выпускник курса, аспирант ТГУ Семёнов Евгений. — «Здесь мне показали мои возможности. Теоретическая часть курса позволила мне структурировать знания, полученные ранее. Практические же занятия, в свою очередь, помогли применить теоретические знания, а также изучить существующие технологии анализа данных и узнать о возможностях современных алгоритмов машинного обучения».

«Курс «Машинное обучение» достаточно объёмный. Разрабатывая его, мы старались по максимуму показать обучающимся существующие направления и возможности современных алгоритмов машинного обучения. Мы понимаем, что это огромный блок информации, который необходимо освоить и понять, а также начать использовать, иначе без практического применения не будет должного эффекта и хоть какой-то пользы. В процессе разработки курса мы поняли, что уложить в курс все наши задумки будет не так реально, как изначально мы себе это представляли. Действительно, требуется огромная самостоятельная работа. Именно обучение в комплексе даст тот самый необходимый эффект», — пояснил один из преподавателей курса Роман Чугунов. — «В нашем курсе каждый сам для себя находил интересующие его направления, методы, библиотеки, задачи и многое другое. Каждый определял и строил свой вектор, а мы в этом помогали».

Многие обучающиеся отметили, что выстроенное взаимодействие с преподавателями и другими участниками курса дало реальную возможность обмениваться идеями, обсуждать кейсы, а также быстро решать и обсуждать возникающие вопросы.

«Обратная связь для нас очень важна и нам очень приятно получать положительные отзывы. Кроме этого, мы получили несколько очень ценных предложений по улучшению курса от обучающихся — специалистов смежных областей, — что позволит нам трансформировать наш курс, сделать его содержание ещё более качественным, а условия для обучения максимально комфортными», — заключает директор ЭкоАкадемии Ольга Брагина.

ЭкоАкадемия продолжает развиваться и готовит для обучающихся массу новых возможностей для обучения. Следите за новостями ЭкоАкадемии!

Подробности можно уточнить у директора ЭкоАкадемии Ольги Брагиной.

Электронная почта: olga.bragina@econophysica.com

Телефон: +7 (3822) 90-06-01, доб. 1002



Другие новости

ЭкоАкадемия запускает курс «Big Data»

ЭкоАкадемия запускает новый курс – Big Data. Курс даёт возможность сделать первые шаги в новой области. Удобный, гибкий формат обучения поможет слушателям быстро овладеть необходимыми навыками и стать настоящей звездой Big Data.

25 июля, 2019