Когда только начинаешь разбираться в машинке, самое сложное - не утонуть в количестве курсов и туториалов.
Я сам через это проходил. В итоге понял, что лучше всего заходит один хороший, системный курс, где теория и практика идут рядом.
🎓 Курс Юрия Кашницкого - mlcourse.ai - это классика. Мне он очень помог. Там спокойно и по делу объясняются базовые вещи: от регрессии и классификации до бустингов и ансамблей.
Есть домашки — они помогают лучше разобраться в теме и закрепить материал. Плюс материалы есть на русском и на английском (на Хабре и на YouTube), так что кому интересно - можно сразу на английском проходить.
Иногда пересматриваю перед собесами — помогает освежить знания.
💡 И ещё совет: загляни на ODS.ai
Это известное ML-коммьюнити, где проходят курсы, челленджи и просто можно познакомиться с ребятами, кто тоже учится.
Так через совместную работу над проектами в ходе онлайн-курсов ты сможешь обрести полезные связи и влиться в сообщество.
💬 В общем, если только начинаешь, лучше не распыляться - возьми что-то одно, пройди до конца, сделай домашки и смело задавай вопросы в сообществе.
С этим уже можно уверенно идти дальше.
P.S.
Если знаешь еще крутые курсы и материалы, полезные на старте - делись в комментариях!
Вернуться к оглавлению
👩💻 Data Flow
Комментарии
0Комментариев пока нет.
Войдите, чтобы участвовать в обсуждении.