Практическое введение в
Python для Data Science

Идеальный курс для разработчиков, которые хотят войти в мир машинного обучения. Я очень боялся огромного количества шаблонов, правил, которые меня обескураживают. Оказалось, что курс показал более простое лицо машинного обучения, было много аналогов в реальном мире, что облегчило понимание многих вопросов. Рекомендую всем, кто хочет развиваться в этом направлении или узнать, хорошее ли это направление на будущее.

Это курс, в котором знания остаются в памяти надолго. Участники покидают курс со знаниями, материалами и навыками, которые позволяют им начать свой собственный проект.

Курс содержит множество практических примеров, готовых сценариев, теоретических объяснений и ссылок на самораспространяющиеся материалы. Я рекомендую курс людям, которые хотят начать свое приключение с машинного обучения и ищут место, где они могут приобрести практические навыки.

Курс оправдал мои ожидания на 200% !!! Его самым большим преимуществом является тот факт, что вся наука основана на решении реальных проблем с использованием реальных данных! Во время обучения вы сразу можете увидеть практическое применение алгоритмов, что является отличной мотивацией для обучения, а также открывает вам глаза на возможности машинного обучения.

Организация курса в целом (видео, вебинар, резервное копирование) также является большим, большим плюсом! Вы действительно видите, что Владимир стремится к наилучшей передаче знаний! Рекомендую всем, кто с нетерпением ждет!

Трудно найти материалы, которые в основном основаны на практике и содержат структурированные темы в этой области. Курс позволил мне систематизировать свои знания и указать, куда я могу двигаться дальше. После прохождения курса я могу применять ML на практике, но я знаю, что это только верхушка айсберга.

К тому же мне очень понравился подход в виде рассказов, анекдотов с такими отсылками к реальному миру. Это позволило нам лучше понять данную проблему.

Курс - идеальное введение в мир машинного обучения и глубокого обучения для всех. Это позволило мне не только лучше понять, что такое оба домена, какие алгоритмы следует использовать и почему, но, прежде всего, дало мне прочную основу для дальнейшей работы. Владимир всегда рядом, чтобы помочь и пытается дать помощь каждому. Сообщество курсов в Slack также предложит хорошие советы и протянет руку помощи. В нем однозначно стоит принять участие, а если у кого-то будет чуть больше денег, купите пакет повыше.

Чрезвычайно обширное и содержательно насыщенное обучение, основанное на практических задачах.

Прекрасно подготовленная среда и материалы позволяют сосредоточиться на изучении материала, кроме того, участники создают полезное сообщество.

Рекомендую всем, а не только программистам.

Огромная доза практических знаний в доступной форме. Бесконечное количество примеров и аналогий из повседневной жизни означает, что понимание материала не вызывает никаких проблем.

Эти 8 недель курса позволили мне понять, что такое машинное обучение на самом деле и как решение бизнес-задач будет выглядеть на практике. Этот курс нельзя сравнивать ни с одним учебником или курсом по Coursera.

Что делает этот курс несравненно лучшим выбором, так это его интерактивный характер (вебинары, обсуждения в Slack) и полное участие Владимира. Могу сказать со всей ответственностью, что не жалею об этом.

Я рекомендую курс людям, которые хотят увидеть, как машинное обучение и передовые практики, связанные с решением проблем с его использованием, выглядят на практике. Кроме того, они хотят изучить основы Python и довольно большой выбор библиотек машинного обучения, которые в настоящее время находятся «на вершине».

Чем отличается курс машинного обучения Владимира? Курс подготовлен очень надежно и продуманно. В ходе курса, помимо доступного объяснения различных моделей классификации и регрессии, внимание также было сосредоточено на деталях, важных для применения ML на практике.

Если вы хотите встретить интересного человека, который имеет опыт использования машинного обучения в продакшене и в то же время обладает отличными способностями объяснять часто сложные методы в ясной форме, я очень рекомендую курс машинного обучения под руководством Владимира.

Он обещал 100% удовлетворение этим курсом и дал гораздо больше. У меня сложилось впечатление, что Владимир вкладывает в свою работу всю душу и, что немаловажно, не оставляет вопросов участникам курса, тратя много времени на разговоры с ними и прояснение сомнений.

Дополнительным преимуществом этого курса является возможность обмена опытом и мнениями по темам, связанным с машинным обучением, как с Владимиром, так и с другими участниками курса.

Я настоятельно рекомендую этот курс всем программистам, но не обязательно программистам на Python, но также всем, кто интересуется анализом данных.

В каждом модуле после короткого теоретического введения все концепции «перерабатывались» под интересные задачи, благодаря чему я получал новые знания на практике, постепенно осваивая новые темы.

После первого модуля я смогла использовать полученные знания для работы над собственным проектом, чем я очень довольна. Моя лучшая инвестиция в 2017 году :)

Отличный ход в форме. Направлено на использование машинного обучения как средства создания добавленной стоимости для бизнеса. Знания передаются очень доступным способом.

Отличные вводные видео для каждого этапа курса. Курс дал мне отличную «удочку», которая позволяет мне разрабатывать собственные проекты на основе машинного обучения и нейронных сетей.

Я рекомендую курс программистам, которые хотят быстро изучить новейшие методы, связанные с машинным обучением и нейронными сетями.

Я также рекомендую его людям, ответственным за внедрение технологий в небольших стартапах и крупных компаниях. Вы обязательно узнаете, как это сделать и каковы передовые практики в производстве. Если вы хотите разработать стартап, реализующий идею с помощью ML, то после этого курса вы сможете это сделать, а может быть, даже частично реализовать в ходе курса!

Отличный курс по машинному обучению, он охватывает широкий круг тем - от основ до более сложных тем. Не сомневаюсь, что обработанный в этом курсе материал - это только верхушка айсберга, при этом каждая из тем представлена ​​настолько четко (с помощью практических упражнений), что дальнейшего развития в выбранном сюжете не должно быть проблем.

Я рекомендую курс всем, кто интересуется машинным обучением, а не только программистам, хотя прочная основа Python кажется решающей для эффективной обработки отдельных модулей.

Семинары помогли мне систематизировать свои знания и попробовать реализовать на практике хорошо подготовленные типовые задания.

Благодаря семинарам я познакомился с другими людьми, интересующимися этой темой, я смог обменяться знаниями и узнать больше о XGBoost.

В мастер-классах стоит принять участие, они проходят в непринужденной обстановке, а Владимир обладает даром переводить сложные вещи в доступной форме.

Если вы хотите попробовать свои силы в машинном обучении или поговорить с другими о своем опыте, я рекомендую мастер-классы Владимира.

Я очень рекомендую DataWorkshop. Для меня это было очень ценно. Владимир определенно обладает знаниями и опытом в этой области.

Однако, что делает этот курс особенным, на мой взгляд, его подход к преподаванию:

→ Студенты в первую очередь - говорят на языке, адаптированном к аудитории

→ Подход сверху вниз - сначала концепция высокого уровня, потом детали

→ Ясность - способность Владимира объяснять сложные темы простыми словами.

→ Примеры и аналогии из реальной жизни

Хотя я инженер по телекоммуникациям, а не сертифицированный программист, после DataWorkshop мне удалось успешно реализовать несколько моделей машинного обучения на работе.

Я рекомендую этот курс всем, кто хочет быстро освоить ML и AI.

Я 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.

Я рекомендую мастер-классы всем, кто интересуется миром. Когда я впервые появился на семинаре, я понятия не имел об искусственном интеллекте, не говоря уже о его реализации на python.

Сегодня я могу решать подобные задачи самостоятельно «с производства». Во время воркшопов я получил не только опыт реализации различных алгоритмов, но и много интересных фактов о мире, потому что мы каждый раз работали с реальными данными.

Надо признать, что иногда Владимир вводил элементы соревнования между участниками, что нас дополнительно мотивировало. Хочу добавить, что это тоже очень хороший вариант для «нетворкинга», ведь среди участников можно встретить интересных людей.

DataWorkshop с Владимиром - это серия успешных встреч в области науки о данных.

Предназначен для начинающих и средних ученых, которые хотят расширить свой кругозор с помощью блестящих кейсов, которыми поделился Владимир.

Очень дружелюбная и неформальная атмосфера побуждает аудиторию активно участвовать в семинарах и даже вести собрание своими историями (конечно, на несколько минут).

Его обширные и глубокие знания в области искусственного интеллекта и машинного обучения позволили ему вдохновить участников и научить их новым инструментам и методам.

Трудно организовать семинары хорошо, особенно для людей с разным технологическим опытом. Но с DataWorkshop все прошло гладко, вам просто нужно было следовать заранее предоставленным инструкциям.

Большое спасибо :D

Владмир очень дружелюбно, надежно и практично объясняет сложные модели и алгоритмы машинного обучения (ML). В нем рассматриваются современные алгоритмы машинного обучения и практические методы их применения.

Почему стоит участвовать в Data Workshop? Высокий уровень занятий и интересное изложение тем. В настоящее время я не использую ИИ на работе, но у меня такие планы на ближайшее время.

Я рекомендую Data Workshop людям, которые хотят начать свое приключение с искусственным интеллектом и практическими способами его использования.

Меня увлекало машинное обучение, и я искал разные способы

приумножить знания и умения, так я познакомился с мастерскими Владимира.

Благодаря им я лучше познакомился с методами Gradient Boosting, и это здорово.

результаты на практике, но не очень известные. Я также практиковал и развивал

другие методы, такие как нейронные сети или настройка гиперпараметров.

Семинары - хорошая возможность познакомиться с людьми, которые действительно изучают ML, тема

это популярно в последнее время, многие об этом говорят, но почти никто ничего не делает.

Людям, которые хотят изучить ML, я рекомендую семинары как важный элемент.

процесс изучения.

Я участвовал во всех предыдущих семинарах. Это было (есть) необычное путешествие по машинному обучению. Владимир доступно и интересно изложил непростые вопросы разработки функций, визуализации, перекрестной проверки, повышения градиента или регуляризации.

Большим преимуществом встреч являются исходные коды на Python, выполняемые во время занятий. Они хорошо подготовлены и, помимо представления концепций, знакомят с приложениями интересных библиотек (например, xgboost, keras).

Помимо знания ML, я также получил практические знания об инструментах (python, jupiter notebook), которые мне пригодятся в работе.

Всем, кто интересуется ML и BigData, рекомендую Meetups с Владимиром.

Во время семинара я научился выполнять весь процесс машинного обучения, от подготовки данных через обучение модели до ее оценки и использования.

Владимир доступно объяснил связанные вопросы, часто ссылаясь на реальные примеры, в том числе на ценность машинного обучения для бизнеса.

Семинары улучшили мои знания в основном в области практического использования популярных библиотек для решения реальных задач.