Всем привет! 👋 А особенно тем, кто, как и я, только начинает разбираться в Науке о Данных / Data Science и Машинном обучении / Machine Learning

Меня зовут Роман, я ни разу не математик и не программист. По образованию я гуманитарий, но всегда любил логические задачки и головоломки. Недавно я решил круто поменять сферу и нырнул в мир машинного обучения (machine learning).

Начал годовое платное обучение (название курса сказать не могу, Закон о рекламе бесплатно это делать запрещает, штраф — 500k).

Первое впечатление — слишком много сленга, слов магия (я не шучу) и советов от неприлично опытных практикующих специалистов, которые с одной стороны, уже забыли, что такое быть новичком, с другой — не являются педагогами по образованию или призванию (за редким исключением).

В итоге курс за 200k бросил меня в ML с головой, не объясняя базовых вещей. А в одногруппниках оказались зубастые программисты, которые потратили по 15-20 лет жизни на c++ и c#🤔😳. Из позитива, по сути мы стартуем на одном уровне. И они и я офигевают от статистики, визуализации данных, костыльности pythonа и многих других вещей, необходимых дата-сайентисту / data scientist.

Уже на старте я понял главное: чтобы разобраться, один супер-курс мне не поможет, придется добирать кусочки пазла из разных источников. Хранить свой багаж знаний буду тут💰.

Что можно найти в этом канале?
Конспекты и шпаргалки, скрины и код. Структурировать информацию буду по программе своего основного обучения. Только соль Земли, без воды.

Кому будет полезен этот канал?
- тем, кто как и я хочет стартануть в Machine Learning с нуля
- тем, кому как и мне не прёт обучаться по официозной документации в автопереводе с английского
- тем, кто как и я когда-то давно учился в школе, но python там еще не преподавали👨🏼‍🦳

Поехали! 🚀

P.S. Из какой сферы вы и почему хотите перейти в ML? Я кстати, как в том анекдоте — педагог-маркетолог😁

#машинноеобучение #machinelearning #ml #наука о данных #datascience #ds #аналитика #python #анализданных