Я уже полгода занимаюсь в Практикуме и за это время успел достаточно сильно увеличить свой кругозор в рамках работы с данными.

Во-первых, я научился первично хотя бы предобрабатывать данные, убирать лишний мусор из них и шум. Я думаю, все знают, что будь то промысловая модель, математическая или ML, если ваши данные сырые, то и результаты будут такими же.

Делать корр. анализ. Я его стараюсь применять как на работе, так и на учебных проектах. Помогает отсеять ненужные признаки, параметры. Даже получить некоторые промежуточные результаты влияния одного ряда на другой.

На данный момент умею решать несложные кейсы с использованием различных ML моделей в пайплайнах, далее надеюсь разобраться с временными рядами. Еще очень хочется пощупать CV.

А еще, как минимум, в быстроразвивающемся мире IT, ML и AI — стал чувствовать себя увереннее. Названия метрик, разметка данных, входные или целевые признаки уже не являются чем-то непонятным. Лучше стали понимать друг друга с коллегами из it-кластеров.

Из того, что нравится, — это возможность вживую по-общаться с преподавателями, и зачастую мы можем даже не уложиться в тайминги на встречах, если беседа живая и интересная. Максимально стараются помочь и ответить на вопросы. Общение с сокурсниками, вместе думаем над стратегиями поиска работы, даем друг другу hint’ы.

Площадка живая и честная. Никто вам ничего не обещает заранее. Предупреждают, что будет тяжело, но можно трезво оценить свои силы.

Текст, кстати, писал без помощи LLM…