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, по каким направлениям в машинном обучении двигаться дальше. Курс максимально охватил всё. Тут и тексты, изображения, 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 сокращенный 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

Регуляторный дайджест за апрель 2019 года

Опубликована «дорожная карта» по реализации Основных направлений развития финансового рынка на 2019–2021 годы, 8 апреля 2019 года
Банк России согласовал с Правительством Российской Федерации «дорожную карту» по реализации Основных направлений развития финансового рынка на предстоящие три года. Документ был утвержден Советом директоров в феврале 2019 года.

29 мая, 2019

Регуляторный дайджест за март 2019 года

Банк России уточнил порядок расчета кредитными организациями величины рыночного риска, 13 марта 2019 года
Указание Банка России разработано для снижения зависимости от внешних рейтингов в банковском регулировании, уточнения реализации отдельных положений Базеля II и Базеля 2,5, а также для отражения изменений, внесенных в другие нормативные акты Банка России. Указание зарегистрировано Министерством юстиции и вступает в силу с 24 марта 2019 года.

20 мая, 2019