Кратко
С этой недели стартует бесплатный открытый курс по машинному обучению от ODS и Петра Ермакова (меня, @ermakovpetr). Без закрытого контента, на русском языке, с дедлайнами и домашками. От желающих требуется только это самое желание и время. Отбора нет, сертификатов тоже нет. Главное – знания.

Что такое ODS.ai
ODS (OpenDataScience, ods.ai) – это открытое сообщество специалистов и любителей данных. В этом году нашему сообществу 7 лет. Основной площадкой является Slack. Мы делаем различные открытые бесплатные мероприятия: PyData Moscow, SysML, Дата Завтраки и DataFest (так, последний очный DataFest 2019 посетило 9 тысяч уникальных человек). А еще мы делаем открытые курсы https://ods.ai/tracks/groups/courses И один из них – этот, про машинное обучение.

История курса
Курс был создан Юрием Кашницким (@yorko) и сообществом ods.ai в 2017 году. Юра проделал титанический труд, в том числе проводил курс на английском языке – mlcourse.ai. Последние годы русскоязычный курс не обновлялся, и в этом году мы стартуем новый под моим руководством.

Что будем изучать
Базово ознакомимся с Python, работой с данными на нем и визуализацией. Узнаем про ML и какие задачи он решает, попрактикуемся в ML на python. Познакомимся с разными задачами ML и научимся их решать.

Как долго длится курс и сколько требуется времени
Длительность курса составляет 3-4 месяца. В неделю курс займет минимум 5 часов, но точно сказать нельзя, потому что подготовка у всех разная.

Чем отличается от старой версии курса
Курс будет обновлен, появятся новые темы и обновятся домашние задания. Также попытаемся сделать упор на видео в этом году (не в ущерб остальным типам материалов).

Что нужно для прохождения курса
Есть миф, что для машинного обучения нужна хардкорная математика. Для некоторых областей и задач это так. Но для освоения курса более чем на 80% будет достаточно школьных знаний, а специфические вещи мы осветим на лекциях. Также потребуется ноутбук/комп для практических заданий (можно и с телефона/планшета, но в этом семестре мы не дадим разъяснений, как это сделать, но можете попробовать самостоятельно). Технические навыки тоже важны, мы расскажем базово о языке Python, но умение программировать на любом языке явно будет плюсом и поможет в прохождении курса.
Главное обязательное требование – это ваше желание и время.

Как попасть на курс
Отбора нет. Нужно попасть в сообщество ODS.ai и зарегистрироваться на курс.

Как попасть в сообщество ODS.ai:

1. Проверьте, может вы уже там, попробуйте зайти по ссылке http://opendatascience.slack.com или воспользуйтесь инструкцией:
   1. Откройте страницу https://slack.com/get-started
   2. Введите адрес электронной почты (с которого подавалась заявка в ODS). Затем нажмите Продолжить.
   3. Найдите в почтовом ящике электронное письмо с кодом подтверждения от Slack и введите код.
   4. Нажмите Присоединиться рядом с рабочим пространством opendatascience
2. Если зайти не удалось, то нужно оставить заявку на вступление
   2.1. Перейдите по ссылке https://ods.ai/login и войдите через Google-аккаунт
    

1. 
   > Словили 403 – значит, вы залогинены на площадке.
   2.2. Заполните форму, а в поле "Как Вы узнали о сообществе?" укажите "open-ml-course" и нажмите "Отправить"
    

1. 
   2.3 На почту придет приглашение в ODS Slack
   > Заявки сейчас просматриваем каждый день, но задержка может быть. Если заявка принята, а приглашение не пришло, воспользуйся инструкцией из п.1.

Как попасть на курс

1. Вам пришло приглашение в ODS Slack и вы можете залогиниться в http://opendatascience.slack.com
2. Вступите в канал курса в ODS Slack-e #edu_open_mlcourse
3. На сайте сообщества http://ods.ai войдите через Slack
4. На странице курса https://ods.ai/tracks/open-ml-course нажмите "Начать трек" 
    

1. Заполните форму (ну сорян, что формы кругом) и отправьте ее
2. Вы на курсе. Вся информация будет приходить на указанную почту и в канале ODS Slack-а #edu_open_mlcourse

И что дальше
На странице курса на этой неделе будет появляться вся информация и уроки. В канале курсе #edu_open_mlcourse будут дублироваться новости и анонсы. Ожидайте и не волнуйтесь.

Если есть вопросы - пишите в канале #edu_open_mlcourse.

Всем решившимся, удачного прохождения курса ;)