Как стать data scientist || План обучения на 6 месяцев (бесплатные курсы на русском)

[@DataScienceGuy]

Другие мои видео: Стоит ли начинать изучать data science: kzbin.info/www/bejne/qZ6TaXx8bqyenqs Видео с советами, как проходить онлайн курсы эффективно: kzbin.info/www/bejne/p5Ssko2IodGto5o

[@pinpad5956]

Спасибо за видео, очень полезно! Сколько часов в неделю будет занимать обучение по этому плану? Как вы распределяли время в течение недели? И в каком соотношении теория и практика по времени?

[@DataScienceGuy]

@@pinpad5956 да все по разному, я прям так четко не разделял) пару часов в день по вечерам уделял плюс минус, почти каждый день

[@pinpad5956]

@@DataScienceGuy Прошел первую часть "Основы статистики" на степик за 2 недели. Курс проходить легко, в нем много удачных примеров. В то же время мне не хватало математики в объяснениях, поэтому обращался к более "математичным" статьям в интернете. Примеры из курса пробовал на Питоне.

[@DataScienceGuy]

@@pinpad5956 отличный подход, так и нужно)

[@bigdzmitry7826]

Привет, посоветуй пожалуйста, стоит ли обучаться data science от skillbox ?

[@dalerm6368]

Хоть один норм чел, полностью разложил все по полочкам

[@ЕкатеринаРоговая-ю6ж]

Присоединяюсь!

[@smartfrogkz]

Как у вас успехи? Пол года прошло, у вас получилось?

[@nursultanmirzagaliev7291]

@@smartfrogkz прошло 2-3 месяца все еще учу статитистику.Это оказалось не так то просто

[@annlee8773]

@@nursultanmirzagaliev7291 а сейчас как? Мне кажется, затрачиваемое время зависит еще и от бэкграунда каждого человека. Кто-то уже как-то касался статистики, у кого-то хорошо с математикой, а кому-то на изучение этих тем нужно тратить больше времени и усилий

[@nyzdraste5644]

@@annlee8773 я хуй забил сразу,потому что понял что все равно забью потом

[@mwave3388]

Большое спасибо. Это видео я использовал в начале 2022 как план обучения. Сейчас я работаю уже во второй компании дата саентистом. Надеюсь у автора всё хорошо, желаю ему всего наилучшего!

[@DataScienceGuy]

рад слышать что мой канал правда кому то помог) Значит все было не зря

[@ebannick2660]

Привет, подскажи, сейчас этот туториал всё ещё актуален или нужно искать что-то новое? Спасибо

[@d_lyuklyan1]

привет, сейчас еще актуально изучать информацию по этой программе ?

[@mwave3388]

Да, всё из плана актуально в 2023. Только я вместо дип лернинг учил докер, AWS и AirFlow.

[@Жизнь-з9с]

Привет. Начинал с нуля? Можешь расписать шаги свои, пожалуйста

[@user-th6oi8pg4n]

учиться по каментам степика гораздо легче чем по самим обучающим слайдам степика

[@АлександрЕфимов-щ3и]

Автор все раскладывает без всякого заумного снобизма. Всегда чётко, коротко, фактурно

[@dmitriydmitrishin8319]

Лайкос за труды и сбор материала!)

[@DataScienceGuy]

Спасибо. Рад видеть тебя)

[@alessandrobranchetti2018]

Долго искал чтобы кто-то составил план, а то столько всего что глаза разбегаются с чего же начать, спасибо большое за информацию👍🏼

[@РаботникПрофессиональный]

Мужик, очень располагаешь к себе)

[@DataScienceGuy]

Приятно слышать) Спасибо

[@StasDesu]

Ох, изучаю недельки две сейчас питон с нуля для этих целей и посмотрев это твое видео прямо лютейшая жажда действий появилась. Буду дальше учиться!

[@DataScienceGuy]

Желаю успехов! Рад что смог мотивировать!

[@axelvermontov6607]

как успехи?

[@ertargn]

@ProstoKuktus рипнулся наверное

[@fancynex]

ну как там?

[@oleg6791]

у меня так друг умер

[@hotbbfilms]

Полный развернутый курс Data Scientist. Крутые видосы выпускает парень!

[@pincode7983]

Подписка мэн! Может у тебя нет монтажа и света на заднике, но зато ты рубишь базу которая реально работает.

[@Senator93rus]

Автор, ты красавчик! Реально молодец, спасибо большое за твои труды

[@Dolo-ec6lh]

Спасибо тебе огромное!!!!!!! Уже год не мог понять как выучить машинное обучение Лучшее видео на всем ютубе!!!!!

[@AER1S]

Ну собственно погнали, 9.03.2023, мне сейчас 16 лет, 10 класс, ничерта не знаю, надеюсь смогу к концу 11 класса хоть что то уметь, пожелайте удачи

[@kelavr8961]

Привет.тоже начинаю, будем напарниками?

[@AER1S]

​@@kelavr8961 я в целом не против, одному начинать что то делать скучно

[@kelavr8961]

@@AER1S @theneverwhere тележка

[@demilitarist6896]

И как успехи)?

[@ГлебВеликий-с2и]

Как успехи?

[@shibalba_]

Спасибо за такое структурированное объяснение! Когда есть понимание общего плана, как-то понятнее, куда идешь

[@artemglass]

Все же здесь немного автор лукавит - Матан, Линал, Тервер, Матстат за месяц. Ну как-то круто очень, это если итак уже все знаешь и просто прорешать задачи не врубаясь в лекции.

[@awesomebearaudiobooks]

Возможно, если уделять учёбе 10 часов в день, то можно. Я не знаю, пока что конкретно математику не изучал так быстро, но знаю, что по сравнению с очной учёбой в университете, самообучение у меня получается в два-три раза быстрее и раза в 4 легче, ибо нет траты времени и нервов на заискивание перед преподавателями (особенно когда преподаватель неправ, и ты его или её вежливо исправляешь, а на твоё мнение плюют) и нет волнения за ошибки и снижение оценок.

[@yuriy2308]

Крутой искренний парень, все кратко и содержательно. Успехов тебе в работе, а я вдохновленный пошел учить питона (сложно мне будет, я гуманитарий со стажем 13 лет))

[@alexnoor7689]

вот это ты жесткий братан! Как успехи то? полгода прошло? Неужели Забросил?((

[@sleepyeconomist509]

Обычно после такого срока люди перестают отвечать) А как твои успехи?

[@yuriy2308]

Стыдно признаться, но да, забросил((, в общем запал пропал быстрее чем хотелось, восьмичасовой рабочий день и маленький ребенок не оставляет ни сил не времени. Недавно начал опять посматривать лекции Тимофея Хирьянова, так что не все потеряно, идея освоить Питона засела слишком прочно!

[@alexnoor7689]

@@yuriy2308 Не стыдно, все нормально. Сам Хирьянова начинаю раз в год заново смотреть после того как сгораю)))) Ну не всем дано возможно. Хоть я и программировал в школе, но комерческая разработка фулстек это очень непросто для меня оказалось. Вот и бросаю постоянно иизучение. Так у меня времени свободного валом. А вот у тебя вообще запар.

[@pincode7983]

Спасибо, очень дельный роадмап. Я бы добавил еще что нибудь по питону, на случай как у меня, я 12 лет в разработке, но никогда на питоне не писал, и мне зашло пройти курс на том же степике - Поколение Python

[@DataScienceGuy]

Про питончик есть видео тоже)

[@comainside3818]

Спасибо большое за ваши рекомендации. Я только собиралась заняться обучением и ваш канал сделал для меня многие вещи прозрачнее. Вы прекрасно подаёте материал)

[@DataScienceGuy]

спасибо за добрые слова)

[@СынРСПшки]

Хай! Поделитесь, как успехи!?

[@TimurKozak]

Спасибо за видео! Видно, что стараешься, красавчик! Буду учиться по данным материалам. Желаю тебе удачи в твоих начинаниях и ставлю лайк!

[@DataScienceGuy]

Спасибо)

[@mykolakh676]

Спасибо большое, Кирилл! Ты лучший. Иду прилежно по твоему пути.

[@voda3736]

как Ваши успехи? Начали со статистики...) есть что добавить?

[@_ept_]

куда дошли)))

[@comachine]

как успехи?

[@nastassia6052]

Спасибо за ваш труд! Узнала о многих крутых курсах. Невероятное количество полезной информации

[@anarabekbolotova6233]

Круто! Как же мне повезло что нашла этот канал! Успехов Вам!

[@focusme936]

Друг мой, спасибо что ты сэкономил мои деньги, мне очень приглянулось это направление, а с твоими наставлениями думаю все будет круто, напишу тут через год, надеюсь что раньше. Обещаю!!!

[@k_kivik]

Парень, какой ты крутой! Спасибо! Дай боженька тебе здоровья, деняк, и побольше вдохновения для видео))) Ну правда очень полезный контент и доступный

[@DukoloPlayrahdjsduys]

Очень годный контент. Буду продолжать смотреть дальше)

[@ИринаВодопьянова-м4в]

Большая благодарность. За спокойный интересный рассказ. Очень понравилась такая подача информации.

[@Nostradamus996]

Очень круто, не ожидал найти такой четкий и понятный план обучения Спасибо!

[@feniksfeniks5032]

Спасибо большое! Не знала,с какой стороны зайти в тему,теперь попробую по Вашим роликам.

[@KplGN]

Спасибо вам большое! Математику не любила с детства. Подумала о профессии т. к. хорошая зп и возможность удаленной работы. Но посмотрев ваша видео, поняла, что это вообще не мое. Эксель давался всегда сложно, а 2+2 у меня было 5. Так что, это точно не моя история.

[@Victor_Andreyev]

Если в сфере ай Ти вам нужны деньги, вы тут не задержитесь. тут халявы нет!! То что будешь получать 2000$ лежать под пальмой в Тайланде с ноутбуком это бред 😂 В первую очередь нужен интерес и способность вкалывать, если этого нет то извините) я тоже ненавидел математику и ЕГЭ написал так что если бы ещё один был был бы ниже то я не сдал бы математику. А сейчас это моя любимая и самая интересная наука)

[@АминаАбакарова-ю4э]

На самом деле, я тоже математику, мат.аеализ, статистику терпеть не могла в универе. Обучалась на инженер-программиста. Но вот, что интересно- когда ты пишешь уже код (во время учёбы вся занятия состояли из практических занятий), ты уже сама ищешь нужный тебе материал. И это уже не просто цифры и формулы, а решение конкретной задачи. Одним из моих любимых предметов был Пролог, мы там составляли. Sql- запросы под различные задачи. Пишу это к тому, что просто начните писать код. Начинайте с элементарных задач. Копируйте чужой код и пошагово смотрите, как он составлен и работает. И тогда уже делайте вывод, нужно это вам или нет.

[@mikhailkonovalov3049]

Супер! очень понятно. Разжевано. Спасибо за такое подробное описание. Всех благ тебе на пути!

[@Crossfire-fd8gy]

насколько разнообразен ютьюб)) просто шикарно) почему я раньше не знал) хотя вроде искал

[@СтаніславТатарен]

Дякую за відео з якісною інформацією, молодець!

[@gsh1974]

Кирилл, красаучег. Спасибо за информацию.

[@jackdaniels8211]

я решил начать с изучения питона в направлении Data SCIENCE. основных проятий и практики на уровне мидл уровне вполне хватает. как раз на том же степике два курса по питону : "Поколение пайтон" и "програмирование на пайтон". первый с кучей упражнений, второй заточен под jupyter ntbk.

[@DataScienceGuy]

Вполне нормальные курсы для начала. Еще основы и применение на том же степике хорош

[@АртурА-у6ф]

Крутой Чел!!! Хоть кто-то умеет по теме говорить без воды и понтов

[@maksum4062]

Да ты просто находка. Да ты зверь Кирил. Где же ты был раньше. Большое спасибо

[@slavakolesov1107]

Кирилл, Вы приятный молодой человек и делаете максимально полезные видео. Мне нравится и Ваша манера излагать материал и его содержание. Вы сэкономили мне очень много времени, которого всегда не хватает. Большое Вам спасибо и всех Вам благ!

[@evoche561]

Здоровья тебе добрый человек! Супер, спасибо за инфу

[@olesyabondar4826]

Спасибо вам, Кирилл!

[@artyomnaz]

Жду видео о написании нейронной сети с нуля :)

[@DataScienceGuy]

Сделаем!

[@kelavr8961]

Начинаю учиться Data Science по твоему плану. Вызываешь доверие) Так как на 1 курсе загрузили математическим анализом и немного линейной алгеброй, то уже есть математическое начало. Сейчас по твоему плану изучаю статистику и перехожу к изучению Питона. Дальше - больше! Иногда хочется сдаться, но пока двигаюсь!

[@greatcorn369]

👍👍иду по роадмапу автора с марта 2022. Сейчас где-то на 50 % пути.. Если будет тяжко, всегда готов выйти на связь)

[@kelavr8961]

@@greatcorn369 только за

[@kelavr8961]

@@greatcorn369 тяжко, в моральном плане)

[@dzhegutin9876]

Ты в каком вузе учишься?

[@kelavr8961]

@@dzhegutin9876 есть разница?)

[@ПётрСтеклянников-м5д]

Спасибо тебе большое, Бро! Отличное видео, крайне полезно)

[@experimentalperformanceins]

Автору респект.. Долго не мог найти с чего же начать

[@sushitrash89]

Спасибо за твоё видео, а то самостоятельно трудно структурировать план обучение

[@timon1816]

СПАСИБО, лучший канал на данную тему, однозначно лайк и подписка

[@АлексейКарандашев-г4п]

Буду пробовать, спасибо огромное, разложил все по полочкам!

[@IVGSS]

Спасибо за видео! Очень информативно. Было бы круто если бы ты снял видео на тему поддержания мотивации (дисциплины) какие у тебя методы борьбы с ленью и вообще как проходит обычный твой день

[@DataScienceGuy]

Подобное видео в планах) Спасибо за обратную связь!

[@stas6565]

Просто браво, спасибо тебе!

[@Антон-е3я]

Огромное спасибо за видео, придётся пересматривать, чтобы все подробно у себя отметить))

[@cT-ml9nx]

Спасибо большое, Кирил! После выгорания ,вообще не было сил продолжать учёбу на data science,но после ваших видео появилось больше мотивации продолжать любимое дело !

[@ksandrx1]

Ну ни че ты тут план работы накидал. Все по делу коротко ясно и понятно! Спасибо!

[@LifeJoy22]

Оч полезное видео. Спасибо. Как раз планирую учиться

[@xeniazeger4099]

Хороший парень, нужные вещи. Подпишусь-ка

[@МаксимСкочко-р6у]

Очень полезные ссылки. Спасибо большое!

[@eraperemen_crypto]

Спасибо большое за такой полезный ролик

[@nelaya1]

Бро, ты просто лучший !!! инфоцыги плачут не досчитавшись моих кровных... Сравнил программу курсов за 100к и твои материалы, они релеванты. По сути главное заниматься каждый день и тогда всё привет. Спасибо!!!

[@buhlow5335]

Благодарю, что без воды

[@mar_kha]

Внутренний перфекционист доволен от видео подобного рода)))

[@SPECTRRODIUMmedia]

Спасибо! Возьму за основу для дорожной карты) Стартуем!

[@Арт1234-с3г]

Молоток, спасибо)

[@ВячеславКузнецов-ъ3щ]

Спасибо за информацию. Все четко и понятно. Пошел учиться)

[@DataScienceGuy]

успехов)

[@_ept_]

Выглядит всё очень просто, на деле, что бы реально подыскивать работу, всё необходимо изучать года 3 минимум, если стараться каждый день. То что тут написано за 3 месяца, я не знаю с какой начальной базой это необходимо проходить что бы за 3 месяца обучения тебя взяли на работу. Столько положительных комментариев с благодарностями, я уверен что из них процентов 3 только реально нашли работу, остальные скорее всего забили на всё это. Так что кто хочет начать, не спешите радоваться.

[@pitrukava4586]

Да лучше с позиции аналитика начинать, имхо. Ну или свои проекты делать, иначе без выхлопа помрёшь из-за сплошной теории

[@usgaap]

Золотой человек

[@ОтменяДотебя]

Самый полезный ролик по DS на ютубе! Спасибо вам за такой подробный план обучения

[@РусланРусланов-ш5ц]

Спасибо за подборку материала, прохожу обучение на Аналитика данных, за материалы про статистику и SQL огромное спасибо

[@margaritap907]

Ты крут, спасибо!)

[@kirilllarin3945]

И так, что я имею: - небольшой опыт работы с микроконтроллерами; - только что законченный курс по питону на сололерн, в который особо не вникал; - 2 месяца; И невероятные амбиции и цели

[@DataScienceGuy]

успехов) Отпишись через 2 месяца как дела

[@_Vashe]

ну что, как прогресс ваш , поделитесь что успели узнать

[@kirilllarin3945]

@@_Vashe 2 месяца ещё не прошли, 10-го числа напишу)

[@shortscute7857]

@@kirilllarin3945 уже три месяца прошло. Как успехи?

[@kirilllarin3945]

@@shortscute7857 ку, чёт забыл за время) в общем из 2-х месяцев, на изучение я потратил недели две, а потом понял, что по техническим причинам не смогу практиковать, и перешёл на веб дизайн, где продолжаю обучаться, и собирать портфолио, через какое-то время обязательно освою дата сайнс, если повезёт, то даже в этом году)

[@ОльгаКувалина-д8ш]

Ахах, мне кажется, те люди, что поставили "дизлайк", поставили его также из благодарности пацану, а то слишком уж круто всё разложил) Типа слишком подозрительно выглядит)

[@tintinara]

Спасбо за видео. Все лаконично и понятно. Жаль раньше не пришла к вам на канал :)

[@andreiegorov556]

Ого! Огонь! Спасибо огромное!

[@nickname867]

очень классное видео поставил лайк подписался и на ютуб и на телегу

[@aleksandrfedotov9620]

Круто, решил разобраться с big data и тут такой подгон нашел. Реально ты выручил. Огромное спасибо!

[@DataScienceGuy]

рад что пригодилось) Успехов!

[@СынРСПшки]

Приветствую! Решил себя попробовать в DS. Т.к. : 1) не хочу работать до седых волос на дядю за копейки на предприятии с советской культурой управления, традициями. 2) считаю, что в первую очередь надо вкладываться в себя, так как бизнес в нашей стране могут легко отнять рейдеры, а если это интеллектуальный продукт, то это сложнее украсть, 3) локдаун показал, что пора подумывать о работах, где можна работать на удаленке. Сфера ИТ хороший вариант, 4) мне нравится анализировать данные, исследовать, изучать кучу фактов. Пока изучаю Английский по плейлистам Александра Бебриса. Желаю всем успехов и удачи в обучении!😼

[@СынРСПшки]

Благодарю за интересное видео. Автор канала молодец!😎

[@СынРСПшки]

Возник вопрос. А сколько в среднем времени в день вы уделяли обучению? На первом месяце обучения, на втором, третьем и т.д.

[@salimbaygildin5246]

Спасибо, четко рассказал

[@vinogradishev]

Вай, добрый человек, спасибо вам, очень полезно.

[@aidars5196]

Спасибо большое! Отличное видео. Успехов в развитии канала.

[@Iamalivewoman]

Всё чётко. В начале смотрю, чей-то молодой парень, ну ладно, гляну видосик... Теперь подписана. Может я и не сподоблюсь обучаться этому, но такие видео не хочу пропускать. Лайк конечно

[@IgnatikVodichka]

Спасибо большое, что ты есть.

[@КираНайтли-ф9д]

Информативнее видео не найдешь) спасибо!

[@Stan_Kniazev]

Начал со статистики, как ты и рекомендовал. Прошёл курс Карпова, 1 час, прошёл курс на Coursera о том, то такое Data Science, сейчас прохожу там же введение в статистику. Затем прочитаю книгу Статистика и Котики, чтобы всё улеглось в голове и перейду ко второй части курса Карпова. На всё это уходит месяца полтора где-то. Пока страшновато, на профессию смотрю издалека. Очень интересно всё и порой очень сложно) Спасибо, что чётко очертил путь. Как будут следующие успехи - отпишусь 😉

[@skwent795]

как успехи?

[@Stan_Kniazev]

@@skwent795 чем больше копал, тем сильнее понимал, как я далёк от этого. Потому год назад переключился на мобильную разработку.

[@buang_albert]

Ура - ура я перешел к введению в ds))) Не думал, что буду математику начиная со школы вспоминать) Производные, экстремумы, логарифмы и их свойства. Самое жесткое, что смотря какую-нибудь лекцию всплывала тема, которую я просто не помню - шел смотреть лекцию с этой темой, там тоже самое. Собственно так и дошел класса до 8-9 и назад по нарастающей - хоть иди и ЕГЭ сдавай теперь))) (Правда тригонометрию не сильно разбирал - там похоже пробелы пока. С матрицами и векторами особо проблем не возникло. Лекции по матану от 3Blue1Brown - просто огонь! жаль, что в отличии от алгебры не озвучены на русском, все таки английский пока еще intermediate) Иду четко по твоему плану, были небольшие трудности со статистикой, точнее с тем, что во второй части курса для сертификата нужно решать задачи на R, пришлось начать проходить курс по нему, потом понял - что ничего в этом R не понимаю и согласился с сертификатом на 50%))) Процесс очень увлекает, особо и заставлять себя не приходится, просто учусь почти все свободное время - хочется по скорее начать в kaggle соревнованиях участвовать))) Кстати расскажи о том как ты работу искал, что было на собеседованиях, сколько их вообще было?

[@DataScienceGuy]

Да в целом без сертификата во второй части можно обойтись) РАдует твой энтузиазм, продолжай в том же духе) Про собеседования мало чего рассказать можно, у меня их почти не было. Я после стажировки просто устроился туда же. Раньше много ходил на собесы по веб разработке, там были замесы конечно)

[@buang_albert]

@@DataScienceGuy Спасибо) Мне пока еще далеко до собесов, но просто интересен опыт. Кстати скажи свое мнение по поводу обучения на cousera. Там есть профессиональная сертификация по ds от IBM. В сумме 9 курсов и вообщем то с самых основ. Я подал заявку на фин. помощь для прохождения. Интересно насколько вообще ценятся эти сертификаты (понятно, что важнее знания и навыки, но все же)? Конечно есть трудности с английским, но все же в крайнем случае с субтитрами тоже можно смотреть (как матан)

[@DataScienceGuy]

@@buang_albert Многие учились онли на курсере. Мне не очень заходит такой формат обучения. А сертификаты вроде не особо ценятся, просто указываешь в резюме, что прошел курс, а есть сертификат или нет врядли спросят (хотя не уверен на 100 процентов). РАсскажи в итоге какую математику пришлось повторить и изучить. Будет полезно для моего следующего видео

[@buang_albert]

@@DataScienceGuy её еще учить и учить конечно) Но в целом из того, что прям необходимо было знать - это логарифмы и их свойства (сразу становится понятно идея логистической регрессии, почему вообще используем логарифмы там, почему под логарифм засовываем то или иное отношение шансов). Производные (увидел, в ODS курсе объяснение того как мы находим регрессионную прямую и только после того как разобрался с производной, что по сути это касательная а тангенс это угол этой касательной - стало понятно что такое градиентный спуск и почему это работает (в курсе по статистике конечно вскользь это было обозначено, что мы находим такую прямую чтобы сумма квадратов отклонений была минимально, но не было понятно как это делается По поводу матриц и векторов еще практического прям применения не встретил, но я только с pandas знакомлюсь (И то из этой темы вылилось понимание почему хоть и по значениям умножать матрицы можно в любом порядке, но на практике обрабатываться (AxB)xC и Ax(BxC) может очень и очень по разному А в целом сейчас есть понимание того, что математика очень нужна, т.к. когда начинаешь её понимать - то по другому смотришь на процесс машинного обучения, теперь в нем меньше магии и больше понимания что за чем и почему) Так же столкнулся с тем, что очень много курсов по линейной алгебре - безумно тяжелы для восприятия (правда скорее всего я туповат, но все же) - к примеру даже вот видео--плейлист про линейную алгебру который ты рекомендовал - там все довольно быстро понимаешь и все действительно логично (собственно у него также и с матаном - но там трудности с переводом() А потом заходишь на степик в курс по линейной алгебре, слышишь сухую теорию, видишь, что у каждого задания 15-20% правильных ответов и понимаешь, что от подачи очень многое зависит

[@DataScienceGuy]

@@buang_albert Спасибо за развернутый ответ!

[@lebowskytm9184]

Просто слов нет. Годно. Спасибо!

[@КонстантинФилиппов-ш4щ]

Спасибо за проделанную вами работу! Этот материал поможет многим начинающим дата саентистам найти необходимые знания! =)

[@lvvovich]

Лайк и подписка с первого просмотра видео!)

[@dinka_ra217]

Спасибо за информацию! Я первокурсница и решила стать data scientist ) Ваши советы очень помогли😊 Вот уже закончила линейную алгебру)

[@nastymauz]

Как успехи?

[@Iamalivewoman]

За описание видео прям отдельный лайк бы поставила, всё расписано

[@DataScienceGuy]

В описании вся соль)

[@АминаОтегали]

Ютуб до этого времени всякую дичь рекомендовал, только сегодня я нашла что нужно мне сейчас. Господи я бы хотела год назад узнать про этот видос. Лан, начнем сейчас. О себе: Я изучаю данный момент sql на datacamp, параллельно и питона. В университете я уже прошла линейную алгебру, высш.мат и статистику. Если лин.алгебру и высшмат хорошо понимала, то со статистикой надо повторить. В этот момент хотела посмотреть лекции по статистике был хан академи на русском, они еще бесплатные. Я уже на 4 курсе, что меня немного напрягает. До этого интересовалась с мобайл дев, но сейчас понимаю что это совсем не мое. Пожалуйста, скажите что я успею на все. Поддержите меня К слову, привет из Казахстана))

[@DataScienceGuy]

все норм, направление правильное

[@kristinadonets5866]

видео бомба, спасибо )

[@KplGN]

Очень полезное видео. Спасибо! Успехов вам 💙💙💙

[@Anna-fs3lt]

Огромнейшее спасибище за материалы и видос!

[@d.s.7877]

Спасибо огромное за предоставленную инфу, просто от души!

[@danilfg]

Спасибо вы меня очень вдохновили !!!

[@ikzn1990]

Спасибо за видео!

[@hi_meili]

Спасибо за информацию!

[@Max_Ineos]

Надеюсь у меня получится если пройду по вашему плану. Хорошо расбираюсь в матане и в Линейке, в статистике пока слабо но подучу. Успехов всем кто начинает осваивать данную сферу!

[@DataScienceGuy]

Успехов) Если что в телеграмме в чатике можно спрашивать что нибудь в людей)

[@Max_Ineos]

@@DataScienceGuy Присоеденился, а где лучше пройти курс пайтон? На степике как вы говорили или на курсере как говорит Ершов в том видео что вы скинули в телегу. Курсера платная?

[@DataScienceGuy]

@@Max_Ineos Где вам удобнее. Я на степике проходил, о других сложно судить)

[@seviljafarova1303]

Ну как получилось?

[@ytoteay]

Чел у тебя хорошо получается выдавать и доводить инфу, мало воды много полезного почерпнул

[@ahaha_prekrati]

Чувак, ты мегакрут, спасибо тебе

[@LuHa1992]

спасибо за структуру!!! очень сложно ориентироваться в новой области для себя, особенно когда курсов/информации много))

[@DataScienceGuy]

Успехов!

[@АлександрМихайлович-у2ф]

👍👍👍👍 спасибо, сэкономил мне пару недель поиска и планирования обучения, и ты совершенно прав, главное делать дз, ведь лучше всего знания усваиваются на практике

[@DataScienceGuy]

Успехов с обучением) Буду рад если будешь заглядывать на канал переодически

[@_ept_]

как эти самые успехи?