Здорово. А направление какое?

23 когорта) Изначально нас было 105 или около того. Сейчас нас уже 60. И это с учетом тех, кто приходит с академа.

@@alanovnavlog мощно так, практически половина отлетела... Хотя у нас, наверно, тоже что-то близкое к этому, много незнакомых имён вижу. А то, что вас существенно больше было на старте может, из-за того, что в "популярный сезон" зашли в учёбу) Думал, что на "Плюсе" вообще столько людей в одной когорте не бывает)

@@TheFlame106 слышала, что бывало и больше)

я бывал в когорте где под 300 человек было, потом переводился по неуспеванию там было немного за 100

@@iskatoysen наверно, в твою когорту с рекламы много пришло)

пока нечего рассказывать, как будет, что рассказать, обязательно...

Не совсем поняла вопрос) Ты имеешь ввиду, хватает ли мне теории, которую дал Яндекс по этой теме? Если да, то именно по конкретному данному проекту "Введение в машинное обучение" теории хватило. Или ты что-то другое имел ввиду? Что за очереди?)

@@alanovnavlog получается курс Специалист Datasciense Плюс, он расчитан на 16 месяцев. Там в описании курса ещё говорится про кучу проект реальных, плюс даже участие на соревнованиях Kaggle. Для этого нужно как бы обучать модели где-то на каких то мощностях. Вот любопытно на каких это делать) Что-то предоставляется или как то иначе

@@dseos_travel До Kaggle мы ещё не дошли. К обучению модели только-только подошли. Что касается реальных проектов: есть ощущение, что данные, которые нам дают реальные, да. Один раз была задача с данными Яндекс.Музыка, например. И мы делали небольшую часть задачи, которую они сами когда-то делали. Нам просто дают файл с реальными данными и мы с ними работаем. Я предпочитаю работать в Jupiter онлайн через сервер Яндекса. У них лежит этот файл и, я считываю его по тому адресу, где он лежит и работаю с ним. Можно скачать файл и работать офлайн со своего компьютера. Меня в комментариях просили рассказать, что мы прошли за один модуль, я попробую рассказать и покажу заодно этот момент. Хотя, наверное, и так уже понятно) мы просто к серьёзному обучению модели не подходили, видимо, ещё)

Здравствуй! Проходила курс "Поколение Python для начинающих".

@@alanovnavlog я тоже прохожу этот курс на степике. Не стал соваться на Яндекс и другие школы без базы. Какие курсы ещё можно пройти на степики для data science?

Именно на Степике проходила ещё Статистику от Карпова. О нём и о других полезных материалах говорила тут: kzfaq.info/get/bejne/ftqSd6eL2d3TY3k.html И также ещё рекомендую бесплатный курс по SQL у Карпова. О нём тут рассказывала: kzfaq.info/get/bejne/aLiVYNhol5fGpIk.html

@@alanovnavlog Спасибо.

Мне пары часов в день не хватает) Разве что только в самом начале) Судя по тому, что я читаю - этого времени не хватает большинству. Но, все зависит от конкретного человека. Возможно кому-то двух часов будет хватать)

@@alanovnavlog ну это логично, просто реклама создала такой образ в голове. :-) а если так, как ты говоришь, то тут ещё надо подумать ввязываться ли в это, будет ли хватать времени помимо работы, семьи и т.д. И не только времени, но и сил!

Ну да. А ты какой хочешь? DS+?

@@alanovnavlog не, я думаю о системном аналитике или UX/UI. :-)

А, ну тут мне сложно подсказать. У меня ощущение, что там по каждому направлению своя команда и своя система.

Переживала, что будет много воды. Поэтому выбрала Яндекс (про них такого не слышала). Пока все устраивает, дальше посмотрим. Но, конечно, всё можно выучить и самому. Просто времени больше уйдёт на поиски.

Так любой разработчик должен уметь гуглить. Но вообще дело каждого, проходить курсы или нет

@@motionrus3828, мне кажется, читать документацию для обучения на начальном этапе - это не очень хорошая идея.

Очередной самоучка..как вы замонали....имхо. DS слишком сложный и обширный чтобы самому разобраться..Может JS или Python - Django и можно получить базовые знания самому и получить оффер на 50-70тр . Но DS с необходимость погрузить по сути во все..от веб технологий , баз данных и самого программирования (включая знания алгоритмов , море фреймворков ,технологий оптимизации , развертывания облачной инфраструктуры итд ) до знаний в матанализе, матстатистике и теории Вероятности и линейной алгебре ..С чего начать посоветуешь??? да и так чтобы не закапываться в каждой теме с потерей мотивации а получить нужные знания? И тема мотивации тут краеугольная...Если нет графика обучения и дедлайнов, которые заставляю каждый день в независимости от миллиона причин отложить садиться и учиться, то выхлоп от бучения будет равен нулю. Ваш тезис глуп! и попахивает юношеским максимализмом.Это как советовать заниматься спортом дома а не в спортзале ...я чет не знаю людей которые достигли в домашних тренировках больших успехов. Может быть в тиктоках и ютюбах такие и есть, но в реальной жизни таких нет. Да и учеба на курсах не отменят самообразование а лишь направляет и дает тебе график учебы и выстроенную дорожную карту..