матан - это понятно, каждый сам найдет, где изучать
2. Python и алгоритмы - https://www.youtube.com/watch?v=KdZ4HF1SrFs&t=1s
3. Статистика, A/B-тесты - https://m.habr.com/ru/company/JetBrains-education/blog/438058/ - но тут академический стиль подачи, 1,5 часа лекции.. Кому скучно и хочется, чтоб совсем на пальцах - в довесок книга Статистика и котики
4. Классическое ML - курс ODS, он же https://m.habr.com/ru/company/ods/blog/322626/
5. DL - https://dlcourse.ai/
6. Ну и дальше тестить разные инструменты
Сохранил , чтобы не пропало
Кашницкий хорошо. Но как целый курс не очень. Скорее как отдельные блогпосты по той или иной теме. Емко, информативно, но можно потеряться и забыть зачем ты вообще открыл его курс
Ну в принципе во всех этих курсах какая-то информация так и или иначе пересекается.. У всех восприятие информации разное.. Если из-за особенностей восприятия не усвоится что-то из одного курса, то усвоится из другого.. Иногда одни и те же вещи полезно посмотреть разными словами с разной подачей для лучшего понимания
Обсуждают сегодня