Интересный курс по теме, которая (я надеюсь) будет полезна в практической работе.Преподаватели хорошие, но иногда было видно, что либо они недостаточно потренировались на камеру, либо стеснялись. Т.е. словесная подача была недостаточно гладкой. Это мешает сфокусироваться и внимать.Последнее задание оказалось необязательным, и я уже не узнаю - проверит ли его кто-нибудь хоть когда-нибудь :)Предпоследнее задание было не особо сложным - но пришлось переустанавливать GenSim несколько раз, чтобы подбить ответы к грейдеру. Это ужасно. Нужно внести все вариации ответов, получаемых с разным gensim в грейдер!

Этому курсу поставлю "четверочку". Предыдущие два более интересные и продуманные. Третий курс получился каким-то слишком поверхностным. Сам материал очень нужный и полезный, но уж слишком "по верхам". Хочется, чтобы некоторые темы разбирали более глубоко и последовательно - от простого к сложному. Не всегда можно обойтись коротеньким видео - лучше записать больше уроков, и толку будет больше.

Но все равно я доволен. Пройдя три курса, я уже могу решать реальные задачи.

Мне понравился этот курс (как и все предыдущие), но показалось очень неудобным, что на 4-й неделе в задании с использованием gensim ответы принимаются только с использованием устаревшей версии 2.3.0 для Python 2 (при этом в описании задания указано, что примутся с версией 3.5.0, но это не так): пришлось делать много танцев с бубнами вокруг переустановок разных версий, и это заняло неоправданно много времени. В целом курс очень хороший. Большое спасибо авторам.

В некоторых заданиях не хватает конкретики. В частности, задача по BigARTM из-за обновленной до 0.8.3 версии библиотеки работает несколько по-другому. Также хотелось бы больше задач по программированию по теме кластеризации. В конспектах пяти-восьми лекций, отображаемых на видео можно заметить ошибки/опечатки, вводящие в заблуждение. Хотелось бы, чтобы конспект был чище.

Тем не менее, курс отличный, дает очень много полезной информации. Ставлю твердую 4.

Необычайно непродуман последний блок про тематическое моделирование. Катавасия с версиями пакетов для сдачи задания - отдельный минус. Уже второй курс подряд все блоки, кроме последнего на 5/5, а последний портит всю картину. Материал подается в не самой удобной форме ( особенно, что касается нейронных сетей и баесовских методов из прошлого курса).

Очень полезный курс. Хотя по сравнению с 1, 2 и 4 показался местами пустоватым.

Практические тесты мало помогают усвоить материал, т.к. зачастую их можно решить просто бездумно дургая соответствующие API

Однако теоретическая часть выше всяких похвал.

Хотелось бы, чтобы авторы курса адаптировали некоторые его задания к третьей версии питона. К сожалению, сейчас очень много времени уходит на то, чтобы просто установить именно ту версию, которая была у автора, чтобы получить тот же ответ.

Установка BigARTM меняется. Видео сделано по предыдущей версии. Вместо видео лучше бы была PDF с подробными инструкциями. В ролике приведён пример идеальной ситуации. Хотелось бы, чтобы в ролике разбирались типичные ошибки установки.

было бы здорово, если бы создатели курса перезаливали информацию по мере изменений состава пакетов. так, например, BigARTM уже совершенно не соответствует тому, что говорится в курсе: ни установка, ни пример работы с данным пакетом.

Тематическое моделирование: из-за того что курс не обновляется уже три года, для сдачи заданий приходилось ставить окольными путями старые версии питона (2.7 не поддерживается с января 2020, 3.5 - с сентября 2020) и библиотек

Тематическое моделирование довольно сложно для понимания и требует много дополнительного времени на изучение. Возможно, стоит пересмотреть этот раздел: упростить изложение либо растянуть на две и более недели обучения.

Курс, на мой взгляд, уступает предыдущим двум. В целом мне понравилось, однако некоторые шероховатости в его составлении испортили впечатление. Советую пройти и ознакомиться! Подталкивает к интересным размышлениям.

всё чаще появляются задания, где ответ зависит от версии библиотек

(хотелось бы чтоб грейдер принимал аналогичные ответы по заданиям из актуальных версий библиотек, а не 1-3 летней давности)

Доволен первыми тремя неделями и категорически недоволен последней, 4й. Как минимум из-за отвратительного задания по программированию.

Тем не менее, большое спасибо за курс!

первые недели курса были очень полезными. Последния неделя слишком сложная, чтобы ее дать в столь короткий срок. Никакой пользы не извлек из последней недели

Очень доступное объяснение материала, кроме последней недели - её, как будто, взяли из другого курса. Было бы хорошо добавить побольше практических задач

Отличный и интересный курс. Только устарело задание на BigArtm. Не актуально видео, установить библиотеку самому не тривиально.

В целом- очень круто. Некоторые темы сложные , но интересные. На мой взгляд, последняя неделя проработана не очень хорошо.

Отличный курс, но мало времени уделено кластеризации, хорошо бы иметь 2 недели вместо одной и больше заданий

Курс интересный, но огорчает то, что на результат выполненных заданий влияет версия модулей и языка Python.

Сделайте что-нибудь с заданием по Тематическому Моделированию, чтобы оно не зависело от версий библиотек

В целом хороший и полезный курс, но есть проблемы с совместимостью библиотеки BigARTM разных версий

Задачи в Тематическом моделировании нуждаются в более глубоких пояснениях.

В целом курс понравился.

Про тематические модели Константин Воронцов очень бегло рассказывает и непонятно, к сожалению.

Некоторые задания безнадежно устарели, т.к. создатели забили на этот курс. Но в целом хорошо