«Я починала свій шлях з повного незнання Python, навіть markdown був для мене чимось космічним. Тепер це те, що я викорстовую щодня і можу нагенерувати купу ідей для покращення і оптимізації роботи»

Це слова моєї студентки Маргарити Лещук з 4-го потоку курсу «Machine Learning & AI Engineering» 🙌🏻

Як виглядав її шлях? Розповім у форматі інтервʼю 🔥

Точка 🤍

- Поділіться, чому Ви вирішили пройти курс саме зараз❓

- Давно думала над тим, щоб бути більш корисною на теперішній роботі, оскільки завжди вважаю, що недостатньо компетентна для вирішення складних задач, пропозицій внести зміни чи оптимізувати роботу. Тому побачивши набір, записалась не роздумуючи

- Що на цей момент описує Ваш рівень знань Python, роботи з даними та машинного навчання❓

- Знаю основи Python: цикли, функції, класи, робота з бібліотеками

- Що чекаєте від мене як від наставника протягом нашого навчання❓

- Зрозумілі пояснення тем легкими словами, підтримку 

Точка 🤍

- Які навички Ви засвоїли після курсу❓

- Самостійно готую дані та будую базові моделі, проте потребую підказок у виборі методів валідації та налаштуванні гіперпараметрів.

- Чи змінився Ваш дохід після курсу❓

- Так, збільшився на 20%!

- Чи змінився підхід до задач в реальному житті❓

- Системно підходжу до задач, думаю про бізнес-контекст і можу аргументувати рішення.

«Я починала свій шлях аналітики одразу з практики, і багато основ було пропущено, тому навіть частина з EDA стала для мене знахідкою. 
Тепер набагато легше довести керівнику свої рішення спираючись на цифри, а не на моє “я так відчуваю”»

Особисто для мене, як для ментора, це найкращий показник прогресу: коли знання з курсу починають працювати в повсякденному житті студента. Завжди радію таким змінам🙈🙈

Заради них ми і проходимо цей шлях разом з вами❤️

Тож якщо ви сумнівались, чи варто починати, нехай історія Маргарити підштовхне вас зробити перший крок назустріч омріяній справі🔥

Пишіть ➕ в коментарях: ми підкажемо, чи підійде цей курс саме вам і поговоримо про те, що саме вас зупиняє перед стартом в ML👇🏼