Друзі, «Machine Learning для людей» вже активно несеться, і я вирішила поділитися ще однією історією студента-випускника у форматі невеликого інтерв'ю 🎙️❔ — Розкажіть, з якими знаннями ви заходили на курс?До початку курсу мій досвід у машинному навчанні був досить фрагментарним. Я знав основи Python — цикли, функції, роботу з бібліотеками, мав досвід з Pandas, Matplotlib, Seaborn, але це все не складалось у цілісну картину.Було загальне розуміння ML-термінів, але не вистачало системності та практичного бачення повного циклу роботи з моделями. Я працював не за спеціальністю і паралельно багато часу інвестував у навчання, щоб змінити сферу.❔ — Чому вирішили йти саме в Machine Learning?Я ще раніше проходив курс по Python, але розумів, що просто писати код — не те, чим хочу займатись. Хотілось працювати там, де є дані, аналітика, графіки, якась «двіжуха»І коли натрапив на ваше пояснення ML простою мовою — стало зрозуміло, що це саме той напрямок, в якому я хочу розвиватись. До цього, чесно кажучи, не було чіткого розуміння, куди рухатись далі.❔ — Який результат ви хотіли отримати від курсу?Моя ціль була розібратись з базовими поняттями, отримати системне розуміння машинного навчання і навчитись працювати з цим на практиці.Також було важливо зрозуміти, як проходити співбесіди і в ідеалі влаштуватись на позицію Machine Learning Engineer після навчання.❔ — Як змінилося ваше бачення ML після навчання? Що стало зрозуміліше?Після курсу зʼявилось цілісне розуміння процесу машинного навчання: від формулювання задачі та підготовки даних до побудови, оцінки та покращення моделей.Стало значно зрозуміліше, яку модель обирати під конкретну задачу і чому, як працює feature engineering, як інтерпретувати метрики якості і як уникати типових помилок, таких як overfitting чи data leakage.❔ — А що з практичними навичками?Я навчився працювати з реальними датасетами: проводити EDA, будувати та порівнювати різні ML-моделі, оформлювати результати у вигляді зрозумілих ноутбуків і проєктів.Окремо цінним стало розуміння логіки мислення ML-інженера: як підходити до експериментів і покращення моделей.❔ — Чи можете зараз самостійно побудувати модель?Так, можу самостійно пройти весь процес: від формулювання задачі і підготовки даних до навчання моделі, валідації, підбору гіперпараметрів та оцінки якості.Також розумію типові ризики і знаю, як їх мінімізувати.❔ — Чи виправдав курс ваші очікування?Так, повністю. Моєю основною ціллю було отримати системне розуміння і навчитись працювати з практичними задачами, і це вдалося.❔ — А що найбільше сподобалось у форматі навчання?Сподобався структурований і практичний підхід. Матеріал подавався послідовно, від бази до складніших тем, з хорошим балансом теорії і практики.❔ — І найцікавіше, чи вдалося отримати офер? Так, я влаштувався на позицію Machine Learning Engineer приблизно півтора місяці тому.Стартова зарплата — $2000 (при початковій вилці в вакансії 1000-2400).І якщо чесно — єдине, про що шкодую, що не пішов на курс раніше і міг зробити цей перехід швидше.🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍Потрапити на 5-й потік ML вже не можна, проте ми поступово починаємо набір на курс з аналітики, який стартує в червні 🔥Все деталі НА САЙТІ.