Бесплатный курс машинного обучения на русском

 Публичный пост

С 2017 по 2019 я тащил открытый курс машинного обучения с сообществом OpenDataScience ods.ai, было весело: соревнования, домашки, активные чатики, шутейки. Подобную атмосферу только в легендарном курсе Andrew Ng видел, где всякие бэйджики давали за хорошие советы-ответы. А тут еще и на русском.

Впоследствии это превратилось в англоязычный mlcourse.ai, я наелся (дочь, работа, все дела), так что курс – в self-paced режиме.

Тем приятней, что удалось найти, кому передать курс на русском. Далее открытый курс ODS по машинному обучению будет тащить известный в русском DS кругу человек – Петр Ермаков.

Курс будет полностью бесплатный, запустится 1 февраля 2022 г. – добро пожаловать!

Связанные посты
29 комментариев 👇

Кратко:
С этой недели стартует бесплатный открытый курс по машинному обучению от ODS и Петра Ермакова (меня, @ermakovpetr). Без закрытого контента, на русском языке, с дедлайнами и домашками.
От желающих требуется только желание и время.
Отбора нет, сертификата тоже нет. Главное знания.

Что такое ODS.ai:
Открытое сообщество специалистов и любителей данных. В этом году нашему сообществу 7 лет. Основной площадкой является slack. Мы делаем различные открытые бесплатные мероприятия: PyData Moscow, SysML, Дата Завтраки и DataFest (так последний очный DataFest 2019 посетило 9 тысяч уникальных человек)
А еще мы делаем открытые курсы https://ods.ai/tracks/groups/courses
И один из них - этот, машинное обучение.

История курса:
Курс был создан Юрием Кашницким (@yorko) и сообществом ods.ai в 2017 году. Юра проделал титанический труд, в том числе проводил курс на английском языке.
Последние годы русскоязычный курс не обновлялся и в этом году мы стартуем новый под моим руководством.

Что будем изучать:
Базово ознакомимся с python, работой с данными на нем и визуализацией. Узнаем про ML и какие задачи он решает, попрактикуемся в ML на python. Познакомимся с разными задачами ML и научимся их решать.

Как долго длится курс и сколько требуется времени:
Длительность курса составляет 3-4 месяца.
В неделю курс займет минимум 5 часов, но точно сказать нельзя, потому что подготовка у всех разная.

Чем отличается от старой версии курса:
Курс будет обновлен, появятся новые темы и обновятся домашние задания.
Также попытаемся сделать упор на видео в этом году (не в ущерб остальным типам материалов)

Что нужно для прохождения курса:
Есть миф, что для машинного обучения нужна хардкорная математика. Для некоторых областей и задач, это так. Но для освоения курса более чем на 80% будет достаточно школьных знаний, а специфические вещи мы осветим на лекциях.
Также потребуется ноутбук/комп для практических заданий (можно и с телефона планшета, но в этом семестре мы не дадим разъяснений как это сделать, но можете попробовать самостоятельно)
Технические навыки тоже важны, мы расскажем базово о языке python, но умение программировать на любом языке явно будет плюсом и поможет в прохождении курса.
Главное обязательное требование - это ваше желание и время.

Как попасть на курс:
Отбора нет. Нужно попасть в сообщество ODS.ai и зарегистрироваться на курс.

Как попасть в сообщество ODS.ai:

  1. Проверьте, может вы уже там, попробуйте зайти по ссылке http://opendatascience.slack.com
  2. Если зайти не удалось, то нужно оставить заявку на вступление

2.1. Перейдите по ссылке https://ods.ai/login и войдите через Google-аккаунт


Словили 403 - значит вы залогинены на площадке.
2.2. Заполните форму, а в поле "Как Вы узнали о сообществе?" укажите "open-ml-course" и нажмите "Отправить"

2.3 На почту придет приглашение в ODS Slack
Заявки сейчас просматриваем каждый день, но задержка может быть.

Как попасть на курс:

  1. Вам пришло приглашение в ODS Slack и вы можете залогиниться в http://opendatascience.slack.com
  2. Вступите в канал курса в ODS Slack-e #edu_open_mlcourse
  3. На сайте сообщества http://ods.ai войдите через Slack
  4. На странице курса https://ods.ai/tracks/open-ml-course нажмите "Начать трек"


5. Заполните форму (ну сорян, что формы кругом) и отправьте ее
6. Вы на курсе. Вся информация будет приходить на указанную почту и в канале ODS Slack-а #edu_open_mlcourse

И что дальше:
На странице курса на этой неделе будет появляться вся информация и уроки. В канале курсе #edu_open_mlcourse будут дублироваться новости и анонсы. Ожидайте и не волнуйтесь.

Если есть вопросы - пишите в канале #edu_open_mlcourse. Если вступить в ODS Slack не вышло - пишите комменты тут.

Всем решившимся, удачного прохождения курса ;)

  Развернуть 1 комментарий

Не вижу больше причин не вкатываться в машинное обучение. Вписался)

@ermakovpetr, есть какой-то набор базовых знаний которые лучше подтянуть к началу курса?

  Развернуть 1 комментарий

@ftmwl, можно мой пост в ВК посмотреть, он про математику и Python. Еще вот что Петя писал:

Что можно уже сейчас:
Присоединитесь к нашему русскоязычному Data Science сообществу ODS - через Google https://ods.ai/join-community/apply В поле “Как Вы узнали о сообществе?” напишите “open-ml-course”. Через время вам придет приглашение в Slack (проверяйте почту и спам)
Если неделю спустя приглашение в Slack так и не пришло, приходите в сообщество VK и пишите под этим постом (https://vk.com/wall-158557357_1183)
Если вы уже есть в ODS Slack-е, то присоединяйтесь к каналу курса https://app.slack.com/client/T040HKJE3/CG4KJ0UC9
Если до февраля вы хотите подтянуть знания в Python-е, пройдите курс https://stepik.org/course/67/promo
Если вы уже знакомы с машинным обучением и хотите помочь с организацией этого курса, заполните форму https://airtable.com/shr23VSRZLXbujVlO

  Развернуть 1 комментарий

Привет!
Сразу скажу огромное спасибо за курс, я его прошла полтора года назад, но не в "классе", а просто слушала лекции, читала статьи и выполняла домашки.
В декабре подала заявку на предстоящий курс (надо все повторить, углубить + комьюнити), но мне не пришло никакого подтверждения на почту, это нормально или нет?

  Развернуть 1 комментарий

@AnnaMur, спасибо за отзыв! Да, нормально - email-рассылки не автоматизированы (это не так дешево в масштабах ODS) – делаются вручную модераторами DataSouls (юрлицо, стоящее за ODS). Ближе к февралю будет рассылка

  Развернуть 1 комментарий

@yorko, Спасибо за ответ)

  Развернуть 1 комментарий
Eugene Dmitrenko nmap -sV -sC -p- 159.89.196.106 27 декабря 2021

А в чем разница между этим бесплатным и платным курсом, который организует Петр? Не конкурируют ли они между собой?

  Развернуть 1 комментарий

@f0x1sland, процитирую самого Петра:

Имеет ли к этому курсу отношение DataGym? Кратко: нет.

Да, я создатель DataGym и новый организатор открытого курса и буду применять полученные навыки на новой позиции. Но это разные продукты, открытый курс самодостаточен и бесплатен, и вас никто не попросит и не заставит идти на платные курсы, если вы не захотите и не посчитаете это нужным. Не будет и продукт-плейсмента “а эту тему более подробно вы можете узнать у нас на платном курсе...”. Как говорится, “Вознаграждение приветствуется, но всегда остается на ваше усмотрение”

  Развернуть 1 комментарий

@yorko, исчерпывающе, спасибо! )

  Развернуть 1 комментарий

@f0x1sland, если что, готов отвечать на вопросы

  Развернуть 1 комментарий

А я так понимаю там будет какой-то отбор желающих (ведь скорее всего их будет примерно дофига). Можно как-то зарефериться через тебя? :3

  Развернуть 1 комментарий

@Danya-Z, никакого отбора, курс открыт для всех

  Развернуть 1 комментарий

@yorko, ничеси, круто, спасибо :)

  Развернуть 1 комментарий

@Danya-Z, пока 2к записались. Но конвертация в первую сделанную домашку будет процентов 40, а в прохождение курса – 6%. Что и так неплохо в сравнении с прочими MOOC.

  Развернуть 1 комментарий

@yorko, я записался если че)
правда естественно тут же начался какой ад в жизни (ну а как иначе то), посмотрим насколько далеко я зайду =D

  Развернуть 1 комментарий
Artem Pozdnyakov Software Engineer & Analyst 20 января 2022

@yorko, @ermakovpetr, огромное спасибо. Записался, чтоб освежить знания.

Будет ли возможность делать домашки на Julia?

Если что, я с экосистемой Python работал (SciPy/Conda/Jupyter/Dask/Dash). Просто хочется попробовать ML по-новому.

  Развернуть 1 комментарий

@arp, часть да, а часть нет
Но я бы не советовал вам вкладываться в жулию

  Развернуть 1 комментарий

@ermakovpetr, а какая часть входит в "нет"?
И что не так с джулией?

  Развернуть 1 комментарий

@arp, там где проверка кода, а не результата - она не прокатит
там где нужен только предикт - подойдет
ну и на джулии не все библиотеки нужны нам есть (думаю)

а с джулией - она умирает, все меньше выходят библиотеки и биндинги, вакансий все меньше и меньше

  Развернуть 1 комментарий

@ermakovpetr, я попробую делать параллельно. Если времени хватит, буду дописывать решение на джулии. Посмотрим, получится ли.

В конце концов, питон сам по себе ничего не умеет. Все библиотеки на C или C++. Значит привязку можно сделать к любому языку.

  Развернуть 1 комментарий

Привет!
Курс не начался ещё? Я зарегался, на почту ничего не приходило, в ЛК на ods.ai висит вот такое


По ссылке ведет на лендинг курса (ссылка из поста).
Я что-то пропустил или просто курс еще не начинался?

  Развернуть 1 комментарий

@termith, Привет! В слаке на канале курса есть инфа от Петра. Сегодня должна быть рассылка по нему.

  Развернуть 1 комментарий

@termith, да, все новости будут в слэке ODS в канале #edu_open_mlcourse. Старт точно сегодня, но пока Пётр не писал. Значит, чуть позже.

  Развернуть 1 комментарий

@yorko, @f0x1sland спасибо, я в слак не заходил пока, буду знать

  Развернуть 1 комментарий

@termith, так, кстати уже была рассылка мин 30 назад со всей информацией.

  Развернуть 1 комментарий

@yorko, а мне так пока и не пришло подтверждение доступа в Слак :(
Пришло, зря паниковал.

  Развернуть 1 комментарий

@f0x1sland, да, рассылка только что пришла, в слаке тоже почитал, спасибо :)

  Развернуть 1 комментарий

Поделитесь кто какие альтернативные курсы начал проходить?

  Развернуть 1 комментарий

@ftmwl, я зарегистрировался на ML Specialization от deeplearning.ai https://www.deeplearning.ai/program/machine-learning-specialization/

  Развернуть 1 комментарий

😎

Автор поста открыл его для большого интернета, но комментирование и движухи доступны только участникам Клуба

Что вообще здесь происходит?


Войти  или  Вступить в Клуб