Обзор расширенного курса «Специалист по Data Science»
«Специалист по Data Science расширенный» — курс Яндекс Практикума. Студент строит модели для изображений и текстов и разрабатывает рекомендательную систему. После 17 базовых проектов появляются обработка больших данных и трекинг экспериментов в MLflow.
Автор: Александра СыщенкоАвтор об IT и профессиональном обучении · О редакцииСодержание
Стоимость и формат обучения
Цены и условия могут меняться. Перед оплатой проверьте их на официальной странице курса.
Расширенный курс «Специалист по Data Science» от Яндекс Практикума включает базовую тринадцатимесячную программу и ещё четыре месяца специализации. В дополнение к классическому ML студент изучает большие данные, MLflow, нейросети для изображений и текстов и рекомендательные системы.
Главное о курсе
- Продолжительность: 17 месяцев.
- Практика: 22 проекта.
- Дополнение к базе: 33 часа теории и 117 часов практики.
- Темы расширения: Big Data, MLflow, компьютерное зрение, NLP и рекомендации.
- Основа: весь базовый курс по SQL, Python и классическому ML.
Чем расширение отличается от базового тарифа
После 17 базовых проектов появляются обработка больших данных и трекинг экспериментов в MLflow. Далее студент строит модели для изображений и текстов и разрабатывает рекомендательную систему. Проектный месяц добавляет ещё две работы и позволяет связать инструменты в более самостоятельной задаче.
Доплата оправданна не самим количеством проектов, а доступом к трём востребованным специализациям и управлению экспериментами. Если цель — быстрее выйти на junior-позицию с классическим ML, базовая версия уже достаточна; расширение полезнее для движения к junior+ и выбора области.
Эксперт модуля по ИИ — Сергей Бережной
Сергей Бережной отвечает за дополнительный блок по использованию генеративных инструментов в работе с Python и SQL. Он не заменяет профильные модули по компьютерному зрению и NLP: это разные навыки, и качество моделей всё равно оценивается на данных и метриках.
Плюсы и минусы
Плюсы
- после классического ML добавляются CV, NLP и рекомендации;
- MLflow учит отслеживать эксперименты, а не хранить результаты вручную;
- 22 проекта дают материал для выбора специализации;
- 117 дополнительных часов практики — существенное расширение;
- единый маршрут не требует искать отдельные курсы по каждой теме.
Минусы
- 17 месяцев — очень длинное обязательство;
- ширина специализаций ограничивает глубину каждой из них;
- потребуется больше вычислительных ресурсов для нейросетевых проектов;
- дополнительные пять проектов нужно тщательно отбирать для портфолио;
- для первой работы расширение не всегда важнее раннего реального опыта.
Наш вывод
Расширенный тариф имеет смысл студенту, который готов учиться дольше ради CV, NLP, рекомендаций и MLflow. Тем, кто хочет быстрее войти в профессию, разумнее закончить базу и получить практический опыт, а затем выбрать одну специализацию. Это разные продукты по глубине и сроку, хотя ведут на общую страницу курса.
Источники
- Официальная страница курса с сравнением тарифов.
- Официальное сравнение базового и расширенного тарифов.