The first week is totally outstanding. In fact, it has helped me a lot with my current project. In a nutshell, the course instructors have covered the field of the time series analysis, highlighting the important theory, and illustrating it with a nice programming example. That alone makes the course highly useful, and worth completing.

The second week - glossing over the entire field of image processing - was a good try. It is really nice that the course instructors have introduced TensorFlow - that's the way to go. Although, it has developed over the last two years, so it would make sense to rewrite the assignment using tf.keras. Perhaps, it would also make more sense to focus more on some of the image processing aspects - such as convolutional layers - instead of trying to cover everything at once.

The last two weeks definitely could've been improved. The amount and scope of theory is sensible, although in the multiple choice tests and the assignments, I literally had to psychoanalyze the instructors. There are two ways to deal with that: either to relax the 100% requirement in the multiple choice tests, or to better convey the questions. The same applies to the latest programming assignment.

Очень жаль, что материалы курса не позволяют самостоятельно работать ни с самими нейросетями, ни с инструментами их разработки

Не рекомендую к прохождению, за такую цену есть много актуальных новых курсов, а на всей этой специализации (начиная с третьего курса и далее) кривые задания, отсутствие поддержки, минимум студентов, которые смогут проверить вашу работу. Мне больше курс от вышки понравился.

По моему мнению курс не дотягивает до уровня предыдущих серий специализации ни по информативности, ни по полезности. Исключение - неделя 1, про временные ряды очень увлекательно.

До конца не понял, зачем этот курс здесь.

Курс даёт широкий взгляд на то, какие бывают задачи в анализе данных, с подробными pipelin-ами решений. В целом курс не сложный, но крайне полезный.

Финальный проект очень понравился (делал "Идентификация интернет-пользователей")! Реальная практика применения моделей, а также сабмишна на Каггле.

Если ваши заания длительное время не проверяют, не переживайте, к концу сессии народ точно появится.

Еще раз: проект очень классный и инересный! Не без шероховатостей, но все решаемо, в т.ч. с помощью форума.

Замечательный курс, полный примеров из реальной жизни для получения опыта. Очень полезные и понятные лекции, конспекты. Очень рад, что смог пройти этот курс.

It would be nice to have more practice with neuronets. Anyway it's very interesting course. Thanks!

Совет по курсу: слушать со скоростью 2х

Мое мнение по курсу:

1) Первая неделя интересная, про временные ряды маловато. Хотелось услышать про (G)ARCH и другие методы анализа временных рядо

2) Вторая неделя - мрак, все испортила

Один из самых лёгких курсов программы. Понравилась обзорность курса, но вот полезность с точки зрения практики около нулевая. Первая неделя рассказала про прогнозирование временных рядов конкретными моделями, но не рассказано насколько эти модели приближены к реальности, даже с заработной платой оказалось, что прогноз далёк от реальности, не рассказано и про регрессию на основе каких-то базовых показателей типо ВВП, инфляции итд итп. Вторая неделя про компьютерная зрения раскрывает интересную тему, но задания оторваны от лекций, а сами лекции толком ничего не рассказывают, опять таки годится в качестве обзора, но не годится в качестве обучения. Третья неделя выделяется в положительную сторону. Четвертая неделя оставила двоякое впечатление, квиз на 3 задание которого все жалуются, и последнее задание, в котором из-за порядка данных решение не принимается. В последнем задании так же неясна практическая ценность. В общем, хотелось бы, чтобы над этим курсом ещё поработали, он выглядит очень сырым.