Выводы из опроса и интервью о курсах по ML
Итак, прошлый пост собрал намного больше 150 реакций, поэтому кратко раскрываю наблюдения на основе опроса. Тезисно, т.к. первая версия не влезла даже в два лимита символов на пост.
🦾Очень многие, с кем общались, чётко делят курсы по ML на «Skillfactory, Skillbox и всё такое», которые не воспринимают всерьёз, и «нормальные курсы». Нормальными являются Karpov Courses и ряд вузовских курсов. Кроме Жени Соколова и Deep Learning School, которых я уже упоминал выше, рассказывают про AI Talent Hub в ИТМО, в котором, к слову, замечательный курс по RecSys читает Даня Потапов и другие выходцы из Big Data МТС при нашей посильной поддержке.
😨При этом есть люди, которые проходят различные курсы, но так и не начинают работать ML-специалистами. Они отмечают, что обещания, что в ML можно вкатиться «с нуля» сильно оптимистичные. Это подогревает общее недоверие к курсам.
🤯Есть группы с противоположными потребностями: одни обучающиеся хотят разбираться с задачей до потери пульса самостоятельно (им так лучше запоминается), а другие хотят максимально разложенную информацию, чтобы не приходилось получать знания через боль. Как ни странно, совсем несложно давать возможность выбора и удовлетворять оба запроса.
⛏Все хотят практики, разборы кейсов обязательны. Причём хорошо бы разбавить избитые датасеты и задачи чем-то новеньким.
📚От тех, кто уже работает в ML, часто встречается запрос на «обучение для мидлов и сеньоров». При этом наши собеседники чётко понимают, что «научить на мидла» нельзя и это вопрос опыта, поэтому запрос не на «сделайте меня на уровень круче», а на «дайте мне интересный на моём уровне контент».
🥷 Многим на senior-позиции и выше интересно учиться профессиональному управлению и построению команды.
🧪 В отношении базовых курсов есть запрос на более глубокое изложение: как алгоритмы устроены, как их реализовать.
⌛️Изменилось отношение к образованию: если ещё лет десять назад те, кто не был готов выучиться сам по туториалам, книгам и статьям, считались изгоями, то теперь профессиональное сообщество признаёт, что наличие всех знаний в открытом доступе не отменяет экономии времени с помощью курсов.
🔥При этом стремление обучаться по-прежнему очень высокое. Многие готовы выделять по 15–20 часов в неделю на одно только обучение при наличии основной работы. Представьте, чего можно достичь, скажем, за год, если это время тратится на уже готовые курсы, а не на поиск релевантного контента в интернете.
В действительности мы выявили более 20 важных инсайтов о том, чего не хватает обучающимся для более эффективного достижения поставленных перед собой целей. Обо всех рассказывать не буду, попробуем сначала сделать, а потом уже хвастаться.
А если этот пост наберёт больше 250 реакций, обещаю выложить распределение возраста, образования, опыта и зарплат среди участников опроса :)
Итак, прошлый пост собрал намного больше 150 реакций, поэтому кратко раскрываю наблюдения на основе опроса. Тезисно, т.к. первая версия не влезла даже в два лимита символов на пост.
🦾Очень многие, с кем общались, чётко делят курсы по ML на «Skillfactory, Skillbox и всё такое», которые не воспринимают всерьёз, и «нормальные курсы». Нормальными являются Karpov Courses и ряд вузовских курсов. Кроме Жени Соколова и Deep Learning School, которых я уже упоминал выше, рассказывают про AI Talent Hub в ИТМО, в котором, к слову, замечательный курс по RecSys читает Даня Потапов и другие выходцы из Big Data МТС при нашей посильной поддержке.
😨При этом есть люди, которые проходят различные курсы, но так и не начинают работать ML-специалистами. Они отмечают, что обещания, что в ML можно вкатиться «с нуля» сильно оптимистичные. Это подогревает общее недоверие к курсам.
🤯Есть группы с противоположными потребностями: одни обучающиеся хотят разбираться с задачей до потери пульса самостоятельно (им так лучше запоминается), а другие хотят максимально разложенную информацию, чтобы не приходилось получать знания через боль. Как ни странно, совсем несложно давать возможность выбора и удовлетворять оба запроса.
⛏Все хотят практики, разборы кейсов обязательны. Причём хорошо бы разбавить избитые датасеты и задачи чем-то новеньким.
📚От тех, кто уже работает в ML, часто встречается запрос на «обучение для мидлов и сеньоров». При этом наши собеседники чётко понимают, что «научить на мидла» нельзя и это вопрос опыта, поэтому запрос не на «сделайте меня на уровень круче», а на «дайте мне интересный на моём уровне контент».
🥷 Многим на senior-позиции и выше интересно учиться профессиональному управлению и построению команды.
🧪 В отношении базовых курсов есть запрос на более глубокое изложение: как алгоритмы устроены, как их реализовать.
⌛️Изменилось отношение к образованию: если ещё лет десять назад те, кто не был готов выучиться сам по туториалам, книгам и статьям, считались изгоями, то теперь профессиональное сообщество признаёт, что наличие всех знаний в открытом доступе не отменяет экономии времени с помощью курсов.
🔥При этом стремление обучаться по-прежнему очень высокое. Многие готовы выделять по 15–20 часов в неделю на одно только обучение при наличии основной работы. Представьте, чего можно достичь, скажем, за год, если это время тратится на уже готовые курсы, а не на поиск релевантного контента в интернете.
В действительности мы выявили более 20 важных инсайтов о том, чего не хватает обучающимся для более эффективного достижения поставленных перед собой целей. Обо всех рассказывать не буду, попробуем сначала сделать, а потом уже хвастаться.
А если этот пост наберёт больше 250 реакций, обещаю выложить распределение возраста, образования, опыта и зарплат среди участников опроса :)