Отличный образовательный портал!
Здравствуйте!
Меня зовут Виталий Гилев. Я работаю в ИТ уже более 20 лет.
На факультет Искусственного Интеллекта решил пойти, потому что заинтересовался предметом. В последнее время машинное обучение, нейросети, алгоритмы распознавания развиваются «семимильными шагами». Кроме того, что, направление, судя по всему крайне перспективное, это еще и очень интересно само по себе. Проще говоря, мне (программисту по профессии), стало очень интересно как это «оно вдруг само распознает?», учитывая, что лет 15 назад считалось, что уверенно распознавать можно только печатный текст. Чего уж говорить про номера машин, которые сейчас вполне распознаются камерами на полном ходу. В общем, первоначальный интерес был академический, но сейчас я уже вполне серьезно рассматриваю возможность работы по новым направлениям.
Мысль пойти на курсы «созревала» давно. Не менее 2х лет «присматривался» к различным объявлениям (в основном – в Интернете). Не знаю, как у других, но лично я для себя уже сделал вывод, что учиться новым направлениям (будь то язык программирования, или вообще новая для меня область, такая как машинное обучение или Data Science) просто покупая и читая книги – невозможно. Можно прочитать много книг, просмотреть кучу разрозненных видео на YouTube, но так и не знать, с чего начать.
Курс от Geek Brains как-то сразу привлек к себе внимание. Впервые его рекламу увидел достаточно давно. Сходил на сайт, просмотрел программу курса, состав и последовательность предметов, информацию о преподавателях, факультативах. Выглядело очень впечатляюще!
Кроме того, мне была принципиально важна возможность иногда «откладывать» обучение, так как деятельность моя тогда была связана с частыми командировками, а впереди «маячила» смена работы. Подход, использующийся в Geek Brains, вполне позволяет это делать. Собственно, они сами говорят о том, что основная проблема обучающихся – острый дефицит времени. Поэтому курсы построены таким образом, что обучение разбито на «потоки», стартующие с определенными интервалами. Таким образом, можно переносить сроки начала курса по очередному предмету.
В процессе обучения нравится то, что предметы ведут не обычные «академические» преподаватели, а практикующие специалисты, которые применяют свои навыки каждый день, совершенствуют их, зарабатывают ими деньги и любят свое дело. Так же интересен институт «наставничества». Курсы, которые я проходил до курса Geek Brains, тоже в той или иной мере использовали наставников, но скорее это были что-то вроде «младших преподавателей». Как мне кажется, предлагать студентам, только что самим отлично прошедшим курс и понимающим трудности, так сказать «на своей шкуре» - отличная идея. Впрочем, на сайте Geek Brains об этом много и очень толково написано.
Так же стоит, наверное, отдельно сказать про проверку домашних заданий преподавателями. По работам, как правило, дается отличная обратная связь. В целом, если сравнивать курс с занятиями в университете, то, наверное, особо стоит отметить то, что в курсе от Geek Brains я пока не встретил ни одного равнодушного преподавателя. Как мне кажется, все они считают, что их предметы – это самое интересное, что только может быть и все готовы делиться своими знаниями. Это действительно заражает!
Не могу не отметить, что на текущий момент курс мною не пройден даже до половины, но он уже превосходит мои от него ожидания. Попутно с изучением, собственно, машинного обучения, я так же изучил основы Python (до которого никак не доходили руки, как это обычно бывает – откладывается в «долгий ящик»). Параллельно «освежались» знания по HTML/CSS, базам данных. В перспективе – еще много полезных мне (как разработчику) инструментов.
Что же касается новых для меня областей, таких, как Data Science, например, я уже вижу им применение даже в моей текущей деятельности. С нетерпением (и даже некоторым волнением) жду дальнейших углубленных курсов с бОльшим количеством математики. Очевидно, придется «попотеть», но оно того стоит!
Курс однозначно буду рекомендовать коллегам, однако должен сделать важное замечание. Все-таки, по моему мнению, совсем уж новичкам может быть сложновато. Начальный «багаж» знаний и опыта, как мне кажется, все же необходим. Впрочем, повторюсь – в отличии от классического университета, Geek Brains вовсю использует современные инструменты повышения вовлеченности студентов, как-то: чаты с преподавателями и наставниками, группы в «Телеграмм» и т. д. Уверен, что они будут и в дальнейшем работать над повышением качества и в конце концов каждый желающий, независимо от текущей профессии, сможет освоить необходимый материал!
Geek Brains, Спасибо за вашу Работу!