Data Engineer w GENa warsztaty poszłam w celu nauki, a także uporządkowania tego, co do tej pory wiedziałam na temat Machine Learning. Najbardziej zależało mi poznaniu
Kaggle oraz na zdobyciu praktycznych umiejętności, np. jak używać
Jupyter Notebooks i pisać w nich swoje algorytmy. Warto podkreślić, że Vladimir
prowadzi warsztat w taki sposób, że można zanim łatwo nadążyć, nie posiadając szczególnego przygotowania.
Dzięki przejrzystej instrukcji przygotowania do warsztatów, zbudowałam sobie środowisko Anaconda i zainstalowałam podstawowe paczki Pythona do przetwarzania maszynowego.
W trakcie warsztatów nauczyłam się, na jakich bibliotekach Pythona pracuje się w Data Science i do czego służą. Do tej pory dużo czasu straciłam na zbudowanie środowiska, wybór wersji Pythona i bibliotek są wspierane. Warsztaty (a także przygotowanie do warsztatów) pomogły mi się z tym uporać w bardzo krótkim czasie.
Warsztaty odbywają się w fajnych miejscach i panuje na niej przyjemna atmosfera oraz praca zespołowa. Vladimir prowadzi według dobrej szkoły :) Zaczyna od małego stopnia trudności i stopniowo urozmaica przykłady i rozwija główny problem. Zachęca do zadawania pytań i dyskusji.
Warsztaty przekonały mnie, że warto eksplorować dziedzinę Data Science, zainteresować się Kaggle i co ważne, nie jest to nieosiągalne, jeśli poświęci się temu czas. Zmotywowały mnie do dalszego rozwijania się, a co za tym idzie - zmiany pracy :) Teraz pracuję jako Data Engineer w dziale Business Intelligence firmy General Electric.
Polecam każdemu, kto interesuje się Data Science i chce popracować praktycznie nad problemem. Jeśli lubisz zadawać pytania i szukać na nie odpowiedzi, to bardzo polecam.