За что платить, когда учишься аналитике и машинному обучению
<img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/876/90c/b37/87690cb375679db4416a70d86c399c73.jpg" /><p>В начале сентября принято говорить об образовании. Я, как теперь водится, вместе с ChatGPT и Клодом, попробовал разобраться не в том, какой курс по Data Science купить, а в более полезном вопросе: <strong>что в образовании сегодня действительно остаётся дефицитным — и за что имеет смысл платить деньгами или временем</strong>.</p><p>Хороший образовательный контент давно не проблема. Coursera и edX появились больше десяти лет назад, университеты начали открывать материалы ещё раньше, а сегодня можно найти лекции, конспекты, домашние задания и экзамены MIT, Stanford, Harvard и Berkeley, материалы российских вузов, ML Handbook Яндекса, курсы Андрея Карпати и Сергея Николенко, тысячи задач на Stepik и Kaggle. </p><p>За последние несколько лет к этому добавился ИИ. Теперь почти бесплатно можно попросить объяснить непонятное другими словами, разобрать ошибку в коде, придумать упражнения или провести тренировочное собеседование.</p><p>То есть проблема уже давно не в недостатке материала, и всё меньше в доступе к объяснениям. Дефицитными остаются другие вещи: <strong>траектория, дисциплина, правильно выбранная сложность, практика без подсказок, качественная обратная связь, профессиональная среда и независимая проверка результата</strong>.</p> <a href="https://habr.com/ru/articles/1077872/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=1077872#habracut">Читать далее</a>