Рубрика «самообучение»

Почему не стоит читать статьи о том, как за несколько месяцев стать специалистом по Data Science - 1

Когда я приступила к изучению Data Science (сейчас автор статьи CAN | Geoscience BSc undergrad student | Software Dev graduate), — прим. перев.), я читала практически каждую статью по этой теме, которая попадала в мои руки. В большинстве случаев это были вдохновляющие статьи других людей, которые смогли обучиться профессии дата-сайентиста самостоятельно.

В этих статьях было полным-полно информации о счастливчиках, которые, не имея IT-образования, преодолели все преграды и проблемы и стали дата-сайентистами в течение нескольких месяцев. Само собой, большинство авторов таких статей затем устраивались в крупные компании класса FAANG.
Читать полностью »

Хочу поделиться методами освоения Data science с нуля человеком из другой ИТ специальности. Цель: дать понять, подходит ли Вам эта специальность в принципе, и рассказать про эффективные подходы к самообучению, которые мне помогли (отдельно планирую потом детальные статьи по отдельным темам).

Отличные материалы уже существуют по большинству конкретных тем, я сам по ним учился.
Читать полностью »

Мудрость является не продуктом обучения, а пожизненной попыткой ее приобрести.

Альберт Эйнштейн

Каждому, кто серьёзно занимается машинным обучением, необходимо научиться понимать то, что публикуется в научных статьях. Подобные публикации делают учёные, находящиеся на переднем крае исследований в соответствующих областях. Это — искусственный интеллект (AI, Artificial Intelligence), машинное обучение (ML, Machine Learning), глубокое обучение (DL, Deep Learning) и многие другие сферы.

Учимся читать научные статьи у Эндрю Ына из Стэнфорда - 1

Для того чтобы оставаться в курсе последних открытий и расширять собственные знания, нужно обладать научным складом мышления и соответствующими привычками. Технологии AI, ML и DL развиваются с невероятной скоростью. Поэтому нам нужно, чтобы не отставать от прогресса, запастись соответствующими знаниями. Эти знания можно получить только в ходе работы с научными публикациями.

Здесь вы найдёте руководство по эффективной работе с научными статьями. В частности, мы остановимся на следующих темах:

  • Систематический подход к чтению подборок публикаций для получения знаний в интересующей вас области.
  • Правила чтения научных статей.
  • Полезные интернет-ресурсы, которые могут помочь вам в поиске публикаций и важнейшей информации.

Читать полностью »

В этой статье Sub Lead Localization Manager компании Plarium Krasnodar Эльвира Шарипова рассказывает о том, как она проходила онлайн-обучение по программе Localization: Customizing Software for the World. Зачем матерому локализатору становиться студентом? Какие сложности ожидают на курсах? Как обучаться в США без TOEFL и IELTS? Все ответы под катом.

Обучение локализации в Вашингтонском университете - 1Читать полностью »

Есть мнение, с которым я часто сталкиваюсь, — учиться самостоятельно невозможно, нужны профессионалы, которые будут вас вести по этому тернистому пути — объяснять, проверять, контролировать. Попробую опровергнуть это утверждение, а для этого, как известно, достаточно привести хотя бы один контрпример. В истории есть такие примеры великих автодидактов (или по-простому, самоучек): археолог Генрих Шлиман (1822–1890) или гордость Грузии — художник Нико Пиросмани (1862–1918). Да, эти люди жили, учились и творили по большей части в XIX веке и были крайне далеки от мира информационных технологий. Однако по-прежнему «самая важная цель обучения — научиться учиться», как говорил Аристотель.  В этой статье я поделюсь с вами практическими примерами, позволяющими эффективно организовать самостоятельный учебный процесс.

Хочешь <s>похудеть<-s> учиться ИТ самостоятельно? Спроси меня как - 1

Читать полностью »

В статье я опишу свой сугубо субъективный пример того, сколько времени занимает обучение методу комфортной слепой печати. Это с учётом того, что мне данный навык не был критически важен, но иметь его давно хотелось.

Реальные сроки изучения слепой печати при низкой мотивации - 1

Читать полностью »

Как и предыдущая, эта заметка представляет собой обзор статей и комментариев к ним здесь, на Хабре, сгруппированный по нескольким темам.

Законы робототехники Азимова

Пожалуй, самая смешная, но, как ни странно, до сих пор широко обсуждаемая тема. Собственно, говорить тут просто не о чем: разве кому-то не ясно, что если ИИ хоть немного станет вылезать из пелёнок (и даже раньше — уже сейчас!), на него тут же наложат лапу военные и всякая там «госбезопасность»? И они будут учить ИИ именно эффективно убивать, не заморачиваясь всякой ерундой на тему «псевдоэтики». Разве не ясно, что эти «законы» в принципе не работают и работать не могут, о чём прекрасно знал и сам Азимов? Разве не ясно, что главная угроза со стороны ИИ как раз связана с контролем со стороны человека? И что, мы так и будем верить в сказки, вопрошая: «Дадим ли мы военным роботам лицензию на убийство»? А разве нас кто-то спрашивает? Или: «Крупнейшие ИТ-компании не дадут ИИ вырваться из-под контроля человека». А разве их кто-то спрашивает? Или: «Известные во всём мире разработчики ИИ договорились не создавать умное оружие». Тупое будут создавать? Или: «Эксперт ООН призвал мировое сообщество притормозить создание боевых роботов с искусственным интеллектом». А разве крупные страны, способные создать таких роботов, хоть раз считались с мнением ООН? Так что давайте прекратим обсуждать очевидные глупости — это даже не детский сад, это младшая ясельная группа.

Тест Тьюринга

Читать полностью »

Data Science — наука о данных, возникшая на стыке нескольких обширных направлений: программирования, математики и машинного обучения. Этим обусловлен высокий порог вхождения в профессию и необходимость постоянно получать новые знания.

Ключевыми навыками для начинающих специалистов являются:

  • умение писать код (Python);
  • способность визуализировать свои результаты;
  • понимание того, что происходит «под капотом».

На эти три категории разделены книги, которые специалисты Plarium Krasnodar подобрали для читателей с начальными знаниями в Data Science.

Data Science: книги для начального уровня - 1Читать полностью »

Так уж получилось, что мне 40 и я не знаю английского. Совсем (*). Что делать и кто виноват?
Немного подробностей под катом.

Как я пытался выучить английский и что из этого получилось - 1

Читать полностью »

Университеты, стремясь сохранить свою конкурентоспособность, постоянно задаются вопросом: «Как нам лучше всего подготовить студентов к реальному миру?» Вчера, в условиях индустриальной экономики, эффективным ответом на этот вопрос был перечень пользующихся спросом профессиональных навыков, которые университеты выявляли и прививали своим студентам. Однако сегодня, в условиях оцифровавшейся экономики, такого обучения, ориентированного на навыки, уже недостаточно. Поэтому лучшее, что университеты могут дать своим студентам сегодня – научить их учиться; заинтересовать их непрерывным процессом образования и самообразования.

Учись учиться: непрерывное образование – ключ к конкурентоспособности в эпоху цифровой экономики - 1

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js