Методы анализа и прогнозирования данных

Очень качественно построена и проработана программа обучения. Компетентные и отзывчивые преподаватели - профессионалы своего дела (за это выражаю им Особую благодарность!). Понравилось наличие качественно проработанных и понятно оформленных даже для начального уровня практических заданий. С удовольствием продолжил бы обучение по данному курсу.

"Методы анализа и прогнозирования данных" от ТУСУР - уникальный учебный проект, который нацелен на практико-ориентированный результат. Мои ожидания полностью оправдались. Были затронуты многие темы современных задач ИИ: машинное обучение, анализ данных, нейронные сети и применение технологии ИИ в информационной безопасности и NLP. Все теоретические разделы сопровождались адекватными практическими работами, которые были понятны для "разноформатных" студентов. Кроме того, практические и консультационные вебинары несли огромную пользу, а быстрая обратная связь от преподавателей заслуживает отдельного уважения. Хочу выразить огромную благодарность авторам курса, преподавателям и персональным тренерам обучающихся. Рассчитываю на дальнейшее сотрудничество. Все было на высшем уровне, спасибо!

Общее впечатление положительное и оно сформировано, за счет: - высокой вовлеченности педагогического состава в процесс обучения; - готовность педагогического состава выходить за границы курса и давать дополнительный поясняющий материал; - высокий уровень профессионализма и компетенций педагогического состава в предметной области. В рамках курса, были представлены не только знания, умения и навыки, но и хороший методологический материал, способный обеспечить формирование индивидуальной библиотеки знаний. При этом, сформированная библиотека, фактически может рассматриваться как портфолио для участников курса.

Курс замечательный! Огромное спасибо организаторам! Занятия продуманы и организованы, материалы позволяют самостоятельно готовиться к занятиям и выполнять практические кейсы. Все неясные вопросы освещены на вебинарах. Особенно понравилось разнообразие применяемых в рамках модулей программных пакетов.

Доступное описание используемых методов и инструментов в задачах машинного обучения, глубокого обучения, нейронных сетей. Отличная обратная связь преподавателей, подробное обсуждение возникающих вопросов на форуме и онлайн консультациях.

Образовательные материалы, методы преподавания, преподаватели курса, на мой взгляд, заслуживают высочайшей оценки. Хочется выразить благодарность. Огромное спасибо: Катаева Елена Сергеевна(!), Лунева Елена Евгеньевна(!), Якимук Алексей Юрьевич(!), Рахманенко Иван Андреевич(!), Банокин Павел Иванович(!), Лаптев Павел Юрьевич(!) - все Профессионалы с большой буквы. И самое отдельное, самое огромное спасибо Костюченко Евгению Юрьевичу - его лекциями заслушиваешься, на его вебинарах заучиваешься, его внимание и отзывчивость поражают, полученные знания - во многом его заслуга!!! Большой Профессионал, прекрасный человек!!! Так же хочется поблагодарить кураторов курса Завадовскую Олесю Александровну, Виталия Варвашеню. Всегда вовремя предоставляли необходимую информацию, помогали с орг.вопросами. Сделали все, чтобы успешно пройти такой интересный, объемный по программе и короткий по сроку курс. Молодцы!!!

Понравились насыщенный материал курса, забота преподавателей и их стремление помочь

Образовательный курс оказался очень полезным и интересным. Мне понравилось, что материал был презентован доступно и понятно, а также что были предоставлены практические задания и примеры, что помогло лучше усвоить информацию. В целом, я считаю, что Курс был хорошо сбалансированным и дал мне ценные знания и навыки, которые я смогу использовать в своей дальнейшей деятельности.

Курс потряс! Во-первых, преподавателями, которые являются бесспорными специалистами в своей области. Все что нам рассказывали на лекциях и в задачах - современно и актуально. Видно было, что преподавателям интересно поделиться знаниями и умением. И отношение к нам, слушателям, именно как к начинающим специалистам: все рассказывалось просто и ясно, все старались помочь в непонятной для нас ситуации. Во-вторых, администраторы учебного процесса всегда на связи и всегда готовы помочь. Опять же простое доброжелательное отношение и деликатное "подпинывание" если где-то слушатели тормозят. В-третьих, сам обширный  курс, который охватывает основные направления науки о данных, но при этом живой и гибкий в деталях. Тут нет ненужных вещей, которые были актуальны и использовались много лет назад. Нет ненужного перекоса в сухие и оторванные от реальных применений тем. Поэтому даже те темы которые казались до курса скучными и неинтересными заиграли новыми красками. Курс дает хороший вектор для выбора направления и углубления знаний в выбранной области науки о данных. 

Просто восхитительный курс! На самом деле прекрасно составленный курс, целостный и сбалансированный. Преподаватели сделали, нечто невозможное. В короткий срок дали базовые знания и навыки по анализу данных. После которых, изучение любой литературы по ИИ сразу стало осмысленным. Преподаватели проделали фантастическую работу. Огромное спасибо всем кто создавал этот курс, обучал и курировал прохождение курса. Это один из лучших курсов по ИИ в РФ и я счастлив, что прошёл его. Прекрасный фундамент, который многие выдают за программу подготовки middle специалистов. Это действительно лучший курс.

Впечатление о курса положительное. Понравилась подборка материалов - лаконичная, объемная для изучения. А так же разнообразие практических работ, показывающее, что данные методы могут быть применены в разных сферах деятельности. Приятные отзывчивые преподаватели всегда отвечают на все вопросы как на лекции так и на форме или в личных сообщениях. 

Курс оставил приятное впечатление. У преподавателей глубокие знания по сути излагаемого материала.  Способ подачи материала создает непринужденное вовлечение в тему, подталкивая продолжать собственные эксперименты по практическим занятиям. На проведении всего курса было заметно, что преподавателями по всем разделам курса ведется серьезная научная работа.  В настоящее время я работаю в банковской сфере и довольно большая часть полученных знаний уже находит свои практические применения (и теоретические, и практические). Например, знания, полученные по разделам биометрии помогают выстраивать правильную модель угроз.

Курс понравился. Все элементы были полезны: записи лекционных занятий, презентации, практические вебинары, тетрадки с кодом, списки рекомендованной литературы. Удобная образовательная платформа, лекции в записи, онлайн вебинары с возможностью задать вопросы преподавателям (правда вопросов и не было =) ) За готовые тетрадки с кодом особенно большое спасибо преподавателям и авторам курса. Планирую применять для решения рабочих задач и участия в соревнованиях

В целом очень положительные впечатления. Много теории, все очень доступно не смотря на то, что курс позиционирует себя как углублённый и требует входных знаний, но я сложностей не заметила. На данный момент попытаюсь внедрить полученные знания в процесс сервисного сопровождения по. В дальнейшем хочу перейти работать в подразделение занимающееся разработкой предиктивных моделей для беспилотной логистики

Огромное спасибо разработчикам и преподавателям курса! Был передан очень обширный пласт знаний и навыков в вполне доступной и понятной форме. Отдельная благодарность Костюченко Евгению Юрьевичу за очень интересный итоговый кейс! Часть знаний и навыков, приобретенных на курсе, будут применены на текущем месте работы. Основная часть послужит "скелетом" пути для дальнейшего изучения.

Я нахожу данный курс очень полезным и интересным. Много материала для освоения уместилось в программу. Мне в частности понравилась структура курса: были рассмотрены различные методы и области применения анализа данных. Так же, нахожу полезным возможность решать кейсы, приближенные к реальным задачам. По итогу обучения сложилось неплохое портфолио мини-проектов. Для моей профессиональной деятельности, связанной с обработкой медицинских изображений, планирую использовать полученные знания о сегментации объектов, о структуре нейросетей и частично знания, полученные из остальных модулей.

Хорошее изложение математических основ машинного обучения. Доступное описание работы нейронных сетей, в частности сверточных. Практические примеры на Питон, которые можно "пощупать". Понравилось, что курс более ориентирован на фундаментальные вещи, а не на сугубо прикладные вроде баз данных. В целом, чувствуется, что заложена основа, на которой можно строить "здание" более обширных знаний. Машинное обучение, искусственный интеллект все более широко применяются в разных сферах деятельности. Знание основ данной области представляется крайне важным и полезным для работы в сфере ИТ и в смежных областях. Если говорить более конкретно, планирую в дальнейшем углублять свои знания и практические умения в области NLP, поскольку специализируюсь не только в области ИТ, но также и в лингвистике.

Курс хороший, насыщенный материалом. Хороший фундамент. Грамотные преподаватели, хорошо излагают материал.  Планирую применять навыки и знания для решения задач в рабочих проектах, в частности задачи детектирования объектов

В целом курс позволил понять, что такое методы машинного обучения, работу с dataset и многое другое. Дал платформу для дальнейшего развития. Конечно, хотелось бы увеличить сроки обучения, чтобы еще подробнее рассматривать каждый модули. Планирую применять в рабочей деятельности технологии Big data.

Курс понравился. Понятное изложение теоретического материала и интересные, актуальные практические кейсы. Полученные навыки планирую использовать на практических занятиях по дисциплине "Машинное обучение"

Больше всего понравился модуль про детекцию с обратной связью от преподавателя. Полезно было познакомиться с R, самостоятельно, пожалуй, руки бы не дошли, аналогично с rapid miner. Новая и интересная тема была с аутентицией / идентификацией по биометрии, область объемнее, чем было дано в модуле, хотелось бы сильнее углубиться, времени хватало, на вебинарах разбирали и без того подробные ноутбуки для кейсов, а могли бы изучить область поглубже. Хорошо, что курс ориентирован не на анализ, а на машинное обучение. Понравились все лекции в курсе, многие содержат больше материала, чем нужно для решения заданий. Понравилось, что использовались не самые популярные и общедоступные датасеты. 

Положительное впечатление. Наполнение курса - актуальная, полезная информация Включенность преподавателей - подробные вебинары, готовность ответить на все вопросы . Все полезно, но больше всего понравилась работа с RapidMiner - мощный и довольно легкий в освоении инструмент анализа данных. Кураторы всегда напоминали про важные моменты, про сроки сдачи заданий.