Get best of the week

إنشاء دورة تعلم آلة قوية: اكتملت المهمة



كان لدينا بدايتان غير ناجحتين ، و 169 طالبًا ، و 8 مراجعات غاضبة ، و 3 تغييرات في الاسم ، ونظرية أكثر من اللازم ، وممارسة حقيقية غير كافية. لا يعني ذلك أنه كان فشلًا تامًا ، ولكن إذا بدأت تدريس علوم البيانات ، فأنت بحاجة إلى القيام بذلك بشكل مثالي. ستستمع اليوم إلى قصة حول كيفية تطويرنا في OTUS لاتجاه تحليل البيانات وأيها قمنا به في هذا المسار ، ثم قمنا بتصحيح الأخطاء.


أول فطيرة


منذ ثلاث سنوات ، أطلقنا أول دورة تدريبية حول تحليل البيانات وأطلقنا عليها اسم "BigData Developer" . تم تصميمه ل 128 ac. ساعات ، نصفها ندوات عبر الإنترنت ، والثانية هي الواجبات المنزلية والمشروع. توقف التعلم الآلي والشبكات العصبية عن كونها جزءًا كبيرًا من النخبة وأصبحت أداة عمل ضرورية للتنمية الفعالة. شركات تكنولوجيا المعلومات ، والمتاجر عبر الإنترنت ، ووكالات التسويق ، والشركات الناشئة ، والخدمات الرقمية مصطفة حتى الآن من قبل العلماء. طار وظائف. شعر سوق العمل بشكل خاص بشكل حاد بنقص المتخصصين الأوسط والكبار.

كان من الضروري التدريس والنمو في الوسط ، لكن لا أحد يعرف كيف يفعل ذلك بشكل جيد. لقد قمنا بدعوة مدرس ، وقمنا بتطوير برنامج ، ونتيجة لذلك ، خرجت دورة ، من ناحية ، كانت صعبة وحتى صعبة للغاية على مستوى التدريب ، ومن ناحية أخرى ، ليست عملية بما فيه الكفاية.

الطلاب الحائرون بتغيير الاسم


عندما جمعنا ملاحظات عمليات الإطلاق الأولى ، وجدنا أن الاسم لا يعكس بدقة جوهر البرنامج . بموجب مصطلح قسم واحد ، قمنا بتدريس جميع أدوات علوم البيانات. في عام 2018 ، أعدنا إطلاق دورة تسمى عالم البيانات ، مما يعني أنه يستعد لهذه المهنة. بعد معالجته ، زاد حجم الندوات عبر الإنترنت لمدة 10 ساعات ، لكن الممارسة كانت لا تزال نقطة ضعف. كانت معظم المهام أمثلة للعب الأطفال ، بعيدًا عن المهام الحقيقية مع مجموعات بيانات حقيقية.
هذه المرة كانت المراجعات مثيرة للجدل. البعض وبخوا مسار المعرفة السطحية ، وقال آخرون إن الأمر اتضح أنه صعب للغاية ، على الرغم من أنهم اجتازوا بنجاح اختبار القبول لذلك. اعتقد البعض أنه من خلال تغيير الاسم ، حاولنا التستر على عمليات الإطلاق الأولى غير الناجحة. بالإضافة إلى ذلك ، حدثت قوة قاهرة في مرحلة ما: فقد الدورة القائد ، ثم المنتج.

إلهام ومعلم جديد


قابل دميتري سيرجييف ، مؤلف ورئيس دورة التعلم الآلي. جنبا إلى جنب معه ، جاء إعادة التفكير الكامل في اتجاه Data Science إلى OTUS. تخلينا عن فكرة وضع جميع الممارسات في دورة واحدة ووضعنا برامج متعمقة بشكل منفصل لتعلم الآلة والشبكات العصبية في Python.

تقوم ديما بتحليل البيانات منذ عام 2012. اقترب بحماس من تطوير فصول لـ OTUS ، وملئها بشرائح عملية ومهام مثيرة للاهتمام.

الاختلافات الرئيسية في الدورة التدريبية

"مطور بيانات كبيرة""عالم البيانات"التعلم الالي
عام2017- بداية 201820182019 -...
عنوانتعكس أداة واحدة ، على الرغم من أن الدورة كانت في الواقع حول أدوات علوم البيانات المختلفةلم تكن الدورة عملية بما فيه الكفاية ومفصلة ، لذلك بعد اجتيازها يمكنك أن تعتبر نفسك متخصصًا جادًاهذه واحدة من سلسلة دورات في قسم علوم البيانات. يعكس الاسم الجوهر - الدورة مخصصة لممارسات التعلم الآلي المتقدمة ولا تؤثر إلا جزئياً على الشبكات العصبية
مقدار الساعات128138178
ساعات الويبينار647470
راقب العمل المستقل6464108
عدد التمارين العمليةالسادس عشر12تسعة عشر

طلبنا من ديما أن يخبرنا كيف ولماذا قام بمراجعة الدورة.

أوتوس: ديما ، شاهدت البرنامج السابق. كيف تغيرت في الدورة الجديدة؟
— , . , , , . - . .

, — «» «». , .

. — . , , , , , .. , .
OTUS: , .
— . , , ( !) . , — - , , .

, , , «» , , — , . , — . , , .

, — . , - , .

. , , , Moons.

, , .
OTUS: , , — ?
— , . 5 , . , .

. , , . .
OTUS: ? ?
— -, . , , , ARIMA, . , — tf-idf .

-, , . , , ( ), «» . , , , , , , AWS ..

, , — , , , , , . , , .

— , . , , , . , , .
«Machine Learning» 28 . , . .

, 24 20:00 . . !

More articles:


All Articles