Один из лучших курсов по обучению на размеченных данных. Немного расстраивали несбалансированность сложности домашних заданий и промежуточных проверок правильности подготовки данных в заданиях.
Очень интересный и более сложный курс по сравнению с предыдущим! Но!! Хотелось бы обновлений и дополнений по нейросетям (мало информации), а также не затронут TensorFlow, что не очень хорошо!
автор: Тарасенко В В
•Курс хорош.
автор: Типтюк Н А
•Все хорошо
автор: Oleksandr F
•Excellent!
автор: Anton K
•Good job!
автор: Ковалев А
•отлично!
автор: Elizaveta N
•Отлично!
автор: Бабин О О
•Спасибо!
автор: Alexander K
•Отлично!
автор: Тюлькин Н П
•Отлично
автор: Denis M
•Great!
автор: Denis U
•great!
автор: Artyom T
•Great!
автор: Davronov R
•Good!
автор: Темирлан С
•Nice!
автор: Ievgenii O
•Nice!
автор: Горячев А И
•ТОП!
автор: Vladislav Z
•cool
автор: Антон Г
•Вау!
автор: Цхондия Г А
•cool
автор: Байрамкулов А М
•Каеф
автор: Андрей А В
•Gj
автор: Катя
•<3
автор: Sergey
•Overall, it's a good course.
I enjoyed the choice of topics to be covered, the structure of the course, and especially the theoretical part. A minor comment: I think, theory transcripts, tests, and programming assignments would only benefit from bringing some extra clarity. Specifically, before any equations it would be reasonable to annotate and/or briefly explain the variables; in multiple choice tests, it won't hurt to formulate the questions in a way that reduces ambiguity; in programming assignments, it would help a lot to specify what you mean exactly when you say 'dataset' (perhaps, in fine print).
A major concern is that the course developers do not keep up with Python development. It doesn't bother me at all to create a virtual environment with Python 2, and to install an obsolete version of sklearn; however, you at least have to specify the correct compatibilities. Specifically, the assignments would state that the scripts run on sklearn 0.15 and newer, but that's not true. The import specifications and function names have changed drastically shortly after v0.15. Although some (unconvincing) reasoning for using python 2 is out there, I don't see how anyone could benefit from leaning the deprecated sklearn namespace. It's especially striking given that you charge for the course.
Overall, the benefits of the theoretical part outweigh the minor points mentioned above.
I look forward to starting the following courses of the specialization.
автор: Вернер А И
•В целом курс очень полехный. Теоретический материал изложен очень хорошо, с большим количеством примеров, облегчающих понимание. Наличие конспектов экономит время, что тоже немаловажно. Единственное замечание по курсу - сложность заданий по программированию. На мой взгляд они зачастую являлись очень сложными, а поскольку решений этих заданий не имелось, приходилось часами, а порой и по нескольку дней, работать над каждым из них, что сильно замедляло процесс обучения и снижало мотивацию прохождения курса. Предлагаю авторам курса принять к сведению последнее замечание, и выложить в свободном доступе решения заданий, для тех обучающихся, которые затрудняются самостоятельно выполнить эту обязательную часть курса.
автор: Горчаков Т С
•Курс, конечно, содержательный. Дает понимание о спектре задач с учителем, о том, как предобрабатываются данные. Но из-за вялого модераторства и частичного обновления заданий легко можно обнаружить себя в ситуации, когда ты застрял на много часов с одним заданием и не понимаешь, что именно в нем не так. Возможно, все пойдет быстрее, если следить строго за версиями библиотек в каждом задании и обращаться за помощью к форуму при сколь либо долгом застревании на задаче. Но и надо быть готовым к тому, что ответ на форуме может появиться не скоро. То есть курс в целом хороший, но при прочих равных было бы удобнее найти аналогичный курс, который стартовал не так давно.