Пользователь
19 августа
Нетривиальные задачи, как в реальной работе.
После успешного прохождения курса «Инженер машинного обучения» (тоже у karpov. courses), Я решил закрепить свои знания и взять Симулятор DS для решения наиболее близких к бизнесу задач.
Во-первых, хочу отметить, что задачи очень разнообразны: там можно найти практически все — от классического ML до DL/AI задач с трансформерами из различных отраслей: будь то банкинг, маркетплейсы, доставка и многое другое. Также там можно найти и задачки на AB-тесты, что тоже супер. Это именно те кейсы, которые не найдешь в открытом доступе, и это главная ценность симулятора.
Что особенно понравилось:
1. Подготовка к задачам. Очень круто, что перед каждым кейсом есть теоретический материал именно под эту задачу. Не нужно часами гуглить — прочитал конспект и уже понимаешь, с чем предстоит работать.
2. Поддержка экспертов. Помощь приходит быстро, ответы развернутые и по делу. Чувствуется, что тебе действительно помогают разобраться, а не просто формально закрывают вопрос.
3. Полная свобода выбора. Это просто огонь! Не нравятся легкие задачи или неинтересна тематика? Сразу переходишь на сложные (Hard) кейсы или в другую отрасль. Можно собрать себе траекторию под собственные интересы и цели.
Есть небольшой момент для развития платформы:
Иногда перед задачей дают список ссылок на внешние материалы с формулировкой «необходимо изучить». В таких случаях не всегда понятен нужный объем и фокус. Куда комфортнее, когда весь ключевой материал структурирован и представлен прямо на платформе, как это сделано в большинстве модулей. Это экономит время и позволяет сразу погрузиться в решение.
Как итог, симулятор однозначно рекомендую всем, кто хочет перейти от учебных датасетов к реальным бизнес-проблемам. Это лучшая практика из доступных на рынке (по крайней мере на мой взгляд).
Karpov.Courses
Аналитика
«Симулятор Data Science»
ПроверенМосква
1 комментарий
Огонь! 🔥 Спасибо за развернутый фидбек!
Отдельный лайк за пункт про внешние материалы – это ценное замечание. Возьмём в работу для улучшения платформы.
Круто, что траектория и сложность задач попадают в цель. Ждем вас на следующих хард-кейсах! 💪