[Udemy]Машинное обучение с Python + Big Data - (Курс 2 из 17)

Честно говоря не видел складчин на околонаучные темы/не участвовал в них(тут речь о математике и статистике, которая пропитывает весь курс и всю специализацию). Нет смысла сравнивать с пальцем. В большинстве видео - и тут я согласен - невероятно важно и смотреть, и понимать(читать сабы). Тут нет ровно никакой необходимости. Одно дело, когда тебе объясняют, как в фотошопе картинку поменять(наглядно) и как видео монтировать, другое - когда берут производные, считают интегралы и погружаются в статистику. Странно тогда, что научная литература вся в конспектах и текстах, а не видео.

А голосования - вещь хорошая. Ждем) главное - не одно(только на наличие/отсутствие субтитров), с выбором по бандлам.

 

Хотелось бы присоединиться и немного уточнить именно этот аспект "длинных" складчин. 17 частей - это именно 17 частей. Так уже автор перевода уточнил, что у него готовы части 3 и 4. Но вот целый месяц перерыв между первой и второй складчинами - в том числе и из-за его попыток сделать всем хорошо, прикрутить субтитры. 17 складчин при таком темпе будут тянуться больше года. Теперь вопрос к поклонникам почитать снизу экрана - стоит более года ждать материал? Разве за это время нельзя будет самому уже настолько вникнуть в тему, что эта складчина вообще потеряет свой смысл? Такие длинные периоды и затягивания обесценивают материал для тех, кто "от и до" хочет пройти один полноценный курс. Субтитры стоят этого?

 

17 частей то понятно, но можно было бы объединить после этой, например, 3-4-5-6 и собраться на них за раз. потом 7-10 итд. Быстрее, продуктивнее. Переводчик вроде бы быстро справляется со своей работой и его не затруднит подобное. Замечу, что на курсере специализация ML от Яндекса идет 6 месяцев по 4-6 часов в неделю. Многие проходят гораздо быстрее. Я это к тому, что не имеет смысла растягивать.