О дальнейших планах MLinside📝

Известна история про то, как академик Курчатов, став во главе института атомной энергии (после сметри академика получившего его имя), решил проблему оптимальной прокладки асфальтированных дорожек на территории института. Он распорядился всю территорию засеять газоном и не прокладывать дорожки вовсе, а потом заасфальтировать те тропинки, которые протопчут сотрудники. Какое отношение это имеет к обучению, спросите вы? Самое прямое.

📚В нашем первом курсе, базовом ML, мы сейчас готовим 16 занятий и домашних работ, посвященных самым необходимым темам ML для работы джуном и прохождения собеседований. Никаких объемных курсов "математика в Data Science", "основы Python" и им подобных на старте не будет, только первые 4 вводных занятия, где мы будем сразу показывать, какая математика и где применяется в ML (объясняя по ходу дела) и как на Python делать базовые для ML операции. Дальше будет 8 занятий непосредственно по основам supervised learning вместе с валидацией моделей, а затем будет еще 4, чтобы нарешать полезных для понимания задач с собеседований и лучше понять, как же все работает.

На лицо сильный контраст с 7 или 9-месячным обучением от лидеров ML образования. С чем он связан? С тропинками. Первый заход будет с одной стороны тестовый, с другой стороны с запредельным вниманием к слушателю.

👉Во-первых, занятия будут вживую по Zoom. С вами будут напрямую общаться два Chief Data Officer'а топовых российских компаний (ну ладно, я уже бывший) с опытом преподавания 10+ лет и еще несколько практикующих экспертов.
👉Во-вторых, мы будем тщательно следить, где у вас возникают проблемы с освоением курса, и получится ли решить главную задачу - перевод вас как слушателя в статус учащегося на практике, работая в настоящей компании на джуновской позиции. Все препятствия, что мы встретим на пути к вашему пониманию и трудоустройству, лягут в основу новых модулей и курсов, а участникам "тестовой" группы конечно будут предоставлены особые условия для участия в этих курсах.

Таким образом, возможно мы и придем к 7-месячной программе или чему-то похожему, но тропинки будут проложены ровно там, где надо.

Для чего мы это делаем именно так?⤵️

▪️Во-первых, у длинных курсов очень небольшой процент дохождения до конца.
▪️Во-вторых, у меня есть некоторая нетерпимость к отсутствию решительных действий, ну например когда человек годами учится и никак не устроится или не начнет применять знания в своей работе.

Моя гипотеза - что мне интересно работать с теми, кто закрепляет свой опыт на практике в реальной работе. И эту гипотезу мне предстоит проверить, поэтому базовый курс ориентирован не на долгое обучение, а на быстрый путь "к станку" :)

Что будет дальше? А дальше будет самое интересное. Курс по применению ML в бизнесе, освещающий общие паттерны применения ML (скоринги, рекомендации, look-alike, прайсинг и многое другое) и показывающий как это используется в конкретных сферах. Более продвинутый курс по базовому ML, когда на работу уже устроился, но хочешь развиваться. Конечно же, курс для вкатывания в DL и специализированные курсы по NLP и CV. Отдельные курсы по применению ML в каждой сфере бизнеса, углубляющие общий ML in business и отвечающие на ваш конкретный вопрос "что крутого мне сделать, если я работаю в компании из сферы Х".

Но все это - контент для тех, кто работает работу, а не просто ходит по курсам. Так что сначала - базовый ML.