Data Engineer w GEЯ пошла на семинар, чтобы узнать и систематизировать то, что я знал о машинном обучении до сих пор. Самым важным для меня было познакомиться с Kaggle и получить практические навыки, например, как использовать Jupyter Notebooks и писать в них свои алгоритмы. Стоит отметить, что Владимир ведет мастерскую таким образом, что вы легко можете успевать, прежде чем у вас не будет специальной подготовки.
Благодаря четким инструкциям по подготовке к семинару я создала среду Anaconda и установила базовые пакеты Python для машинной обработки.
Во время семинара я узнала, какие библиотеки Python используются в Data Science и для чего они используются. Пока что я потратила много времени на создание среды, поддерживается выбор версии Python и библиотек. Мастер-классы (а также подготовка к мастер-классам) помогли мне справиться с этим за очень короткое время.
Мастер-классы проходят в классных помещениях, с приятной атмосферой и командной работой. Владимир бегает по хорошей школе :) Начинает с небольшого уровня сложности, постепенно разнообразит примеры и развивает основную задачу. Это поощряет вопросы и обсуждения.
Семинар убедил меня в том, что стоит изучить область науки о данных, заинтересоваться Kaggle и, что немаловажно, недостижимо, если вы посвятите этому свое время. Они мотивировали меня на дальнейшее развитие, а значит - на смену работы :) Сейчас я работаю инженером по данным в отделе бизнес-аналитики General Electric.
Я рекомендую его всем, кто интересуется наукой о данных и хочет практически поработать над проблемой. Если вам нравится задавать вопросы и искать ответы, я очень рекомендую это.