В курсе много поверхностных вещей, хотя в целом он полезный

Анализ изображений - очень много болтовни и мало практики, но там хотя бы упражнение полезное и интересное

А вот анализ текстов мне совсем не понравился

Пример и задание поверхностные и не интересные. Вместо того чтобы углубиться в характерные для анализа текстов вещи - лемматизация, стемминг, учет биграмм, стоп-слова, word2vec и т.д., дали оценку обычных классификаторов над какими то признаками, которые, кстати, в этом модуле вообще не обсуждались. А те особенности которые обсуждались - не показаны. В данных примерах почти ничего нового!

За тест по ранжированию в первом модуле недели 4 тоже жирный дизлайк. Там одни и те же ответы переформулированные, при этом все в некотором смысле могут быть правильными. Проблема с этим тестом известна уже более 2х лет судя по форуму, почему бы не переделать?

Самый легкий курс за всю специализацию, самое полезное на мой взгляд - анализ временных рядов

Один из самых лёгких курсов программы. Понравилась обзорность курса, но вот полезность с точки зрения практики около нулевая. Первая неделя рассказала про прогнозирование временных рядов конкретными моделями, но не рассказано насколько эти модели приближены к реальности, даже с заработной платой оказалось, что прогноз далёк от реальности, не рассказано и про регрессию на основе каких-то базовых показателей типо ВВП, инфляции итд итп. Вторая неделя про компьютерная зрения раскрывает интересную тему, но задания оторваны от лекций, а сами лекции толком ничего не рассказывают, опять таки годится в качестве обзора, но не годится в качестве обучения. Третья неделя выделяется в положительную сторону. Четвертая неделя оставила двоякое впечатление, квиз на 3 задание которого все жалуются, и последнее задание, в котором из-за порядка данных решение не принимается. В последнем задании так же неясна практическая ценность. В общем, хотелось бы, чтобы над этим курсом ещё поработали, он выглядит очень сырым.

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.

Замечательный курс, полный примеров из реальной жизни для получения опыта. Очень полезные и понятные лекции, конспекты. Очень рад, что смог пройти этот курс.

Качественно представлена информация по анализу временных рядов (Евгений, как всегда, - на высоте) .

Информация по нейронным сетям- поверхностный экскурс, усложненный инсталляцией Python 3.5, вызвала не только разочарование, но и раздражение необходимостью самостоятельного поиска дополнительных инструкций для установки Tensorflow под Windows7. Тема, достойна отдельного курса, но не в такой (сырой) форме изложения .

Отсутствие конспектов лекций превратили многие тестовые задания в "угадайку"...

В сравнении с 1-4 курсами качество этого курса заметно ниже (

По моему мнению курс не дотягивает до уровня предыдущих серий специализации ни по информативности, ни по полезности. Исключение - неделя 1, про временные ряды очень увлекательно.

До конца не понял, зачем этот курс здесь.

В данном курсе рассматриваются такие темы, как анализ и прогнозирование временных рядов, применение нейросетей к распознаванию изображений, анализ текстов, ранжирование и рекомендательные системы. В целом осталось очень хорошее впечатление от курса, хотя некоторые темы обсуждаются слишком поверхностно (например нейросети), но этого не избежать при таком ограничении на продолжительность курса. По-хорошему, по всем этим темам лучше прослушать отдельные углубленные курсы.

Манера изложения материала понравилась. Преподаватели, как мне кажется, нашли баланс между доступностью и полнотой изложения.

Единственное, на что хотелось бы обратить внимание команды курса - задание по программированию по рекомендательным системам из 4 недели допускает несколько неоднозначных трактовок условий и формулировок (в части, например, precision@k). См. обсуждение в форуме.

Хороший курс. Было очень интересно узнать о прогнозировании временных рядов (ARIMA). И анализ текстов понравился - полезный материал.

Из минусов. Часто было ощущение, что идем как-то по верхам теории, хотелось больше примеров. В частности это относится ко второй неделе (компьютерное зрение). Тема мега-интересная, но чего-то не хватило. Может быть, стоило более глубоко разобрать какую-то одну конкретную задачу по шагам.

Напоследок, несколько добрых слов :) За 5 курсов специализации у меня сформировался хороший кругозор в теме машинного обучения и анализа данных. При необходимости могу быстро решить почти любую типовую задачу. Хотя, начинал проходить специализацию с нуля и местами было тяжело. В общем огромное спасибо всем преподавателям! Жду дипломный проект :)

Хотел сказать большое спасибо организаторам и лекторам за замечательный курс и отличную специализацию! На 5 курсе, на мой взгляд, лучше всего проработаны недели про анализ временных рядов и текст майнинг - они запомнились и материалы из них можно будет использовать в дальнейшем. Стоит отметить, что недели про обработку изображений и рекомендательные системы проработаны немного хуже чем вышеупомянутые. Цельного рассказа про нейронные сети, на мой взгляд, в этом курсе не получилось.

В целом курс отличный, поэтому хочу еще раз поблагодарить организаторов и лекторов за те знания, которыми они делятся=)

Финальный проект очень понравился (делал "Идентификация интернет-пользователей")! Реальная практика применения моделей, а также сабмишна на Каггле.

Если ваши заания длительное время не проверяют, не переживайте, к концу сессии народ точно появится.

Еще раз: проект очень классный и инересный! Не без шероховатостей, но все решаемо, в т.ч. с помощью форума.

Отличный курс. Наконец-то я дождался анализа временных рядов) По сравнению с первыми курс дается легче в плане решения задач, но это от того, что все направления показаны скорее для ознакомления, чтобы каждый мог выбрать то, что ему по душе. А там уже можно погружаться сколь угодно долго. Жаль что специализация близится к концу!

интересный курс. правда неделя про машинное зрение скорее не про машинное зрение, а про легкое введение в tensorflow, нет ощущения, что по этой теме получаешь знания из programming assignment. а так в целом полезные и итересные задания

Курс интересен тем, что в нем рассматриваются примеры реальных задач, которые решаются в индустрии. Но мне он показался слишком простым по сравнению с 2,3 и 4 курсами. Можно усложнить его немного :)

Лучший курс специализации по части сложности и интересности задач. В видео лекций есть проблемы с версткой — не всегда виден текст, либо он закрыт картинкой.

Курс даёт широкий взгляд на то, какие бывают задачи в анализе данных, с подробными pipelin-ами решений. В целом курс не сложный, но крайне полезный.

Наконец-то узнал основы анализа изображений и пощупал руками TensorFlow, прикольно, надеюсь дальше будет только интереснее.)

очень полезный курс для тех, кто хочет освоить прикладные задачи машинного обучения

Хороший курс! Хотелось бы больше про обработку изображений. Хорошие задачи!

Good course however quite small from information perspective

Хороший курс. Помог разобраться с проблемрй

Отлично, как и все предыдущие курсы!

Интересный курс, и очень полезный.

Супер, как всегда!

Отличный курс.