Приложение Т—Ж
В нем читать удобнее

Я прошел курс «Инженер машинного обучения» за 6 месяцев

34

Этот текст написан в Сообществе, в нем сохранены авторский стиль и орфография

Аватар автора

Аноним

Проходил курс ML Engineer в Karpov.courses. Почему выбрал именно karpov.courses, потому что там самое большое время обучения — 7 месяцев. Но я закончил курс за 6 месяцев. Программа очень понравилась. Есть видео лекции и задания в каждом уроке. Также есть поддержка в чате обучения (Пачка). Там учат с нуля как стать ML Engineer. Но если честно сказать то без опыта в айти сложновато будет войти в эту специальность. Перед курсом желательно повторить школьную математику.

В конце курса ожидает сложный финальный проект. То есть придется реально учиться чтобы сделать финальный проект. Конечно можно обращаться к чату GPT чтобы он помогал при обучении. Но все равно чтобы сдать финальный проект нужно очень хорошо учиться.

Из плюсов много практики, много заданий, много видео уроков, отличный сложный финальный проект. Из минусов, не очень быстрй ответ экспертов которые помогают по курсу. Отвечают в течение дня, а хотелось бы чтобы ответ был в течение часа. Но как с поддержкой по времени на других курсах я не знаю. Может это нормальное время.

Мое мнение такое если вы реально хотите стать ML engineer с нуля то советую начать с этого курса. На мой взгляд это лучшие курсы на русском языке.

  • И теперь работаете в яндексе?3
  • Vl>Мое мнение такое если вы реально хотите стать ML engineer с нуля то советую начать с этого курса. А вы сами стали ML engineer, или просто прошли курс?) >хотелось бы чтобы ответ был в течение часа. Тогда курс будет стоить не 100-200 тысяч, а 200-30018
  • Migel Servantes"самое большое время обучения — 7 месяцев." это немного смешно. Для сравнения: Made - 1,5 года Yandex шад - 2 года AI masters - 2 года4
  • Big BugНе так сложно пройти курс, как сложно найти работу после него. Особенно когда речь о не самом востребованном направлении в ит, для которого начальные позиции закрываются выпускниками профильных вузов25
  • ОсоедКакой замечательный и подробный отзыв, и про стек изучаемых инструментов рассказали, и в целом про темы и учебную нагрузку, и даже финальный проект так расписали, что самому захотелось что-то подобное сделать! Что за ерунда вообще, поменяйте название вашего курса на любой другой и ничего не изменится. Вы как настоящий эксперт в машинном обучении сгенерировали этот отзыв в чатгпт?36
  • Артём ПермяковERID где???1
  • Алексей ФоминЯ сегодня очень хорошо и плотно позавтракал. Просто информирую, вдруг вы не знаете.13
  • Lori LeiТакие курсы хороши для уже работающих в айти и желающих перейти в смежную область или совмещать с текущим стеком7
  • Eвсeй ИвaновНе хватает хеппиенда - и устроился в Яндекс на зарплату в миллион рублей.15
  • Олежа АлексеевЕвсей, это какая-то шутка? Гугл, не меньше!0
  • Eвсeй ИвaновОлежа, с гуглом будет выглядеть как реклама)1
  • Артём ПермяковНакидайте ему уже жалоб, это рекламная статья без пометки!!!2
  • АнонимДрузья, я полностью согласен с Lori Lei. У меня к сожалению не получается отредактировать статью. Я советую этот курс айтишникам которые хотят в будущем уйти полностью в ИИ то есть после освоения ML перейти в DL либо совмещать со своей специальностью. Я бы не сказал что после того как вы станете ML инженером то можно увольняться и искать новую работу. Именно по самому ML не очень много вакансий. Если вы освоили ML то советую двигаться дальше в DL. ML это база, отправная точка2
  • andrew.ejoffРекламы пост. Интересно, а какое у вас базовое образование?1
  • Анонимandrew.ejoff, Не рекламы пост. Не математическое образование. Автодорожный техникум после школы. Потом сам выучился на программиста и много лет уже работаю им. Сейчас решил потихоньку переходить в ИИ2
  • Ксения ДолгановаКарпов неплой ресурс. Отучилась 1 семестр на совместной магистратуре ниу вшэ и карпова по аналитике. А до этого училась 1 год на SkillBox на Machine Learning Engineer. В Карпове мне понравилось, что там есть Ева - ИИ помощник, обученный на их программе. Но больше всего - что у них виртуальная платформа, где кодишь, а там сразу проверка результата. И много-много маленьких практических заданий на отработку навыков. А на SkillBox там смотришь урок видео, несколько частей, а потом 1 большое практическое задание, которое скидываешь куратору. Ну как бы тоже неплохо, но Карпов заходит легче. А так, да, сейчас до сих пор можно увидеть рекламу, что потом устроитесь на работу. Возможно. Но я не устроилась после 1,5 года учёбы. Но о полученных знаниях не жалею. У меня была мечта зарегистрироваться на Kaggle, поучаствовать в соревнованиях. Это вот сделала. Но, если кто не знает, есть бесплатные курсы по машинному обучению на Степике. А, также, есть платформы, где покупают доступы к курсам в складчину за символическую плату. Сертификата и куратора там не будет, но все равно приятно.9
  • ДенисЕвсей, с гуглом не патриотично:)0
  • VlПавел, 1) если вы не можете найти профильную работу после курса, то это антиреклама курса. 2) Нехилая отправная точка в 200к, потом ещё курс на Яндексе купить тоже за 200к, и продолжать скупать курсы, при том, что в инете миллион бесплатных материалов и роадмапов4
  • VlПавел, если у вас нет математического образования, зачем тогда вообще в ML, DL полезли? Одна из самых хардовых сфер, плюс огромный приоритет выпускникам профильных вузов0
  • АнонимVl, У меня нет математического образования. Но математику я знаю, готовился перед курсами больше года. Математика это лишь небольшая часть того что используется в разработке ML и DL . Там надо знать Python, Git, Postgre, работа с данными, понимание разработки. На курсе все это есть. Ну желательно конечно иметь какой то опыт разработки. В основном вы будете использовать готовые модели в ML и в DL. На курсе конечно вам расскажут и вы даже сами попробуете написать свои модели. Но на финальных проектах будете уже использовать популярные модели, популярные техники, с нуля вам надо будет подготавливать данные, разрабатывать пайплайн обучения и инференса. Математика нужна чтобы понимать как работают модели и как происходит обучение. А глубокая математика нужна чтобы проводить исследования и находить новые решения в области написания моделей и вспомогательных решений1
  • АнонимVl, 1) Я не ищу работу по ML у меня цель DL. Для ML это всего лишь ступенька без которой не подняться в DL. У Карпова одна практика на Яндексе другая. Если вы совсем с нуля то лучше начать с Карпова. Знания они как кирпичики чем их больше тем лучше. На мой взгляд резонно потратить один или полтора миллиона на обучение ML и DL и по времени это займет примерно 2 года . Вы же приобретаете профессию. В институте вы бесплатно учитесь? Еще и выходите оттуда с ненужной специальностью и без практики. Тут тоже профессия при том одна из самых востребованных. Можно попробовать начать с ML чтобы понимать нужно ли вам это все или нет. У Карпова есть модуль DL в курсе ML там и можно понять уже. Лучше попробовать сперва в инете посмотреть всякие видео вам это надо или нет 2) Бесплатный сыр только в мышеловке, попробуйте учиться сами, у вас уйдут годы только на ML про DL вообще молчу либо вы скорее всего вы бросите все это в самом начале0
  • Ксения ДолгановаMigel, просто есть места, где базу дают (фундаментальное образование). После него вы знаете "как" и "почему" что-то работает. Курсы имеют практическую направленность. Там развивается навык. Что-то объясняют, как и почему работает, то 1 раз, допустим, потом просто делаешь. Нет многократных повторений, множества задач. Просто короткая теория (не лекция 2 часа, а практическая суть на видео 15-20 мин) > навык > несколько задач и дальше.0
Сообщество