Ужасный лектор. Судя по всему, потратил на подготовку очень мало своего времени, не делал пробных записей своего выступления. Каждое его предложение начинается то с "ааааа", то с "эээээ", то с "вот". Слушать было ОЧЕНЬ тяжело. Попытался слушать запись, легче не стало. Предлагаю специалистам этих курсов с помощью ИИ выделить паразитные начала предложений и вырезать их из записи. Во первых, вы покажете обучающимся, как и с помощью какого инструментария решаются практические задачи, во вторых, ваши клиенты получат исправленную версию этой лекции, которую можно слушать и сосредоточиться на понимании, а не на паразитах. В третьих, вы можете оценить одну из сторон профессионализма ваших лекторов, - частоту появления паразитов в их речи (а там и до KPI недалеко...). Так и не дал никакого (даже неформального) определения Data Science, как это понимает он, как это понимают другие люди. Пример с пружинами выбран КРАЙНЕ неудачный. Было показано графическое представление данных в случае в 2 зависимыми величинами. Как таким способом воспользоваться, если этих величин 10, а если 100?! Обычный человек не ориентируется в 100-мерных пространствах, его мозг всю жизнь учится жить в 3-мерном мире.
![เปิด อาณาจักร หมื่นล้าน "สาระตั้ม" l [Nickynachat]](http://i.ytimg.com/vi/3XE0nPF4YkQ/mqdefault.jpg)
хорошее видео для начинающих
Ужасный лектор. Судя по всему, потратил на подготовку очень мало своего времени, не делал пробных записей своего выступления. Каждое его предложение начинается то с "ааааа", то с "эээээ", то с "вот". Слушать было ОЧЕНЬ тяжело. Попытался слушать запись, легче не стало. Предлагаю специалистам этих курсов с помощью ИИ выделить паразитные начала предложений и вырезать их из записи. Во первых, вы покажете обучающимся, как и с помощью какого инструментария решаются практические задачи, во вторых, ваши клиенты получат исправленную версию этой лекции, которую можно слушать и сосредоточиться на понимании, а не на паразитах. В третьих, вы можете оценить одну из сторон профессионализма ваших лекторов, - частоту появления паразитов в их речи (а там и до KPI недалеко...). Так и не дал никакого (даже неформального) определения Data Science, как это понимает он, как это понимают другие люди. Пример с пружинами выбран КРАЙНЕ неудачный. Было показано графическое представление данных в случае в 2 зависимыми величинами. Как таким способом воспользоваться, если этих величин 10, а если 100?! Обычный человек не ориентируется в 100-мерных пространствах, его мозг всю жизнь учится жить в 3-мерном мире.