Работа с данными и создание production-ready модели. Научитесь подготавливать и трансформировать данные. Сможете находить и устранять ошибки в данных. Создадите модель и настроите DVC-пайплайн её обучения.
Улучшение baseline-модели. Добавите новые признаки в данные. Будете версионировать запуски и считать метрики. Подберёте параметры модели, используя современные инструменты.
Релиз моделей в продакшен. Поймёте, как устроен процесс релиза модели в продакшен. Создадите микросервис с помощью FAST API для релиза модели в продакшен. Научитесь контейнеризировать микросервис с моделью с помощью Docker.
Создание рекомендательной системы. Узнаете принципы коллаборативной фильтрации и контентных рекомендаций. Научитесь применять базовые модели для получения рекомендаций и проведёте валидацию и оценку их качеств. Будете использовать бустинг для улучшения рекомендаций и разберётесь в типовой архитектуре рекомендательной системы.
Создание uplift-модели. Сможете объяснить принципы работы модели и самостоятельно построить модель uplift-моделирования. Научитесь улучшать перформанс модели через эксперименты. Подготовите модель uplift-моделирования к релизу.
Выпускной проект. В итоговом проекте вы подтвердите, что освоили новые навыки, и пройдёте полный цикл работы с моделью: от формирования задачи и сбора данных до разработки модели и выкатки её в продакшен. Теперь без уроков и домашних заданий — всё как в реальной работе.
куратор и наставник всегда на связи, помощь в проектных работах
нет
Очень довольна
Проходила курс HR-менеджер. Остались только положительные впечатления. Теория изложена доступна. Интересные кейсы для проектных работ. Занимательные воркшопы. Куратор и наставник всегда на связи. Рекомендую.
много теории и практики, помощь наставников при сложностях в решении задач
непонятные ошибки в тренажёре, много однотипных заданий
Хорошая теория и много практики
Закончил курс ЯП "Python для анализа данных". Впечатления положительные, за искл. нескольких негативных моментов. Среди плюсов: практика идёт после теории и её много, задания в тренажёре позволяют набить руку на решении однотипных задач; несмотря на то, что курс короткий (всего 3 месяца), можно хорошо погрузиться в библиотеки для анализа данных, есть даже и избыточные данные про машинное обучение; кураторы и наставники всегда стараются помочь + в Пачке можно обнаружить ответы, если ранее кто-то из участников курса задавал вопросы. Минусы: иногда непонятно почему решение не проходит, тренажёр не пишет подробно, приходится спрашивать в Пачке, это не так быстро, наверное переизбыток однотипных задач для практики, хотелось бы более интересных кейсов.
Добрый день! Прохожу сейчас курс «Бэкенд на node js для фронтенд разработчиков». Нравится подача материала, примеры из реальной жизни и практика написания кода. Преподаватели и кураторы всегда рады помочь, любая проблема решается, а пожелания учитываются.
Снизил балл за ошибки в контенте курса - как в теории, так и в практике бывают ошибки по тексту, где может быть не до конца понятен смысл или текст может сбивать с толку. Это поправимо и некритично, но когда платишь деньги, хотелось бы, чтобы таких ошибок было меньше.
По практике некоторые задания не проходят, хотя выполнено было по подсказке. Но с этим помогают справляться преподаватели.
Но даже вместе с этим, я точно порекомендую практикум всем, кто ищет способ развиваться!
