Telegram Group & Telegram Channel
Как я запускал и проводил курс DMIA. Часть вторая

⏭️ Продолжаю историю о том, как мы с командой единомышленников 9 лет обучали людей Data Science бесплатно :)

Постепенно вокруг меня появлялись другие участники.

🥇 В какой-то момент мы скооперировались с Сашей Гущиным, который был очень хорошим кагглером и доходил до топ-5 в мировом рейтинге на Kaggle. Так у нас появилось соревновательное направление.

🤿 С разными другими ребятами мы сделали направление deep learning. Это изначально Арсений Ашуха, который сейчас вовсю занимается наукой, а позже - Никита Селезнев из Яндекса и Таня Савельева, которая впоследствие стала серийным CEO как раз в теме ИИ.

⤴️ Знаковым стал момент, когда к нам присоединилась Эмели Драль и помогла вывести Data Mining in Action на новый уровень. В моём исполнении это всё-таки была немного местечковая, физтеховская тема. Мы познакомились с Эмели, работая вместе в Yandex Data Factory и записывая специализацию на Coursera, стали хорошими друзьями, и сделали намного больше крутых курсов, чем это получилось бы порознь.

🚌 Одним из важных факторов был перевоз курса из Долгопрудного. Это отчасти было задрайвлено тем, что в Долгопрудном было непросто находить аудиторию. В какой-то момент нас выручил ФизТех Парк. Он был недалеко от МФТИ, и там могло разместиться около 500 человек. Но потом стало понятно, что на курс ездят люди со всей Москвы (даже из МГУ доезжали) и как-то не очень правильно концентрировать всё на Физтехе — было бы здорово переместиться куда-то в Москву, чтобы всем было удобнее ездить.

🌍 Эмели, как выпускница РУДН, сразу нашла способы договориться с родным ВУЗом, мы переехали и пару лет пробыли там. К этому моменту у нас сформировались основное направление курса, трек «Индустриальный анализ данных», трек «Спортивный анализ данных» про соревнования по машинному обучению и трек «Глубокое обучение». И в таком качестве мы могли бы достаточно долго существовать, но позже мы познакомились с МИСИСом и переехали к ним.

🤝 Мы начали пытаться как-то дружить с компаниями, то есть договариваться, что они на какую-то небольшую сумму профинансируют курс. Идея была в том, что как минимум эти компании будут представлены, смогут прочитать гостевую лекцию, а как максимум — кого-то наймут на собеседованиях в конце курса.

За год через нас проходила где-то тысяча человек. Не всегда до конца, к концу курса было кратно меньше слушателей, все же у нас давались довольно содержательные знания. Но смысл для нас был в процессе, и в том, что из этого процесса пусть, условно, 25–30% студентов, но выходят, что-то узнав и как-то культурно обогатившись.

🔚 Эта история была бесплатная для студентов, просуществовала она 9 лет, но, к сожалению, уже к концу я не смог нормально её сочетать со своей работой в топ-менеджменте. Основной вывод, который я из этого всего сделал: даже на энтузиазме, при большом желании можно держать большой курс в течение аж 9 лет и привлекать людей. Ну а если под это ещё положить нормальную экономическую модель, будет совсем идеально.

Про экономическую сторону вопроса я немного расскажу в третьей, заключительной части.
55🔥319💩3👍1



tg-me.com/kantor_ai/280
Create:
Last Update:

Как я запускал и проводил курс DMIA. Часть вторая

⏭️ Продолжаю историю о том, как мы с командой единомышленников 9 лет обучали людей Data Science бесплатно :)

Постепенно вокруг меня появлялись другие участники.

🥇 В какой-то момент мы скооперировались с Сашей Гущиным, который был очень хорошим кагглером и доходил до топ-5 в мировом рейтинге на Kaggle. Так у нас появилось соревновательное направление.

🤿 С разными другими ребятами мы сделали направление deep learning. Это изначально Арсений Ашуха, который сейчас вовсю занимается наукой, а позже - Никита Селезнев из Яндекса и Таня Савельева, которая впоследствие стала серийным CEO как раз в теме ИИ.

⤴️ Знаковым стал момент, когда к нам присоединилась Эмели Драль и помогла вывести Data Mining in Action на новый уровень. В моём исполнении это всё-таки была немного местечковая, физтеховская тема. Мы познакомились с Эмели, работая вместе в Yandex Data Factory и записывая специализацию на Coursera, стали хорошими друзьями, и сделали намного больше крутых курсов, чем это получилось бы порознь.

🚌 Одним из важных факторов был перевоз курса из Долгопрудного. Это отчасти было задрайвлено тем, что в Долгопрудном было непросто находить аудиторию. В какой-то момент нас выручил ФизТех Парк. Он был недалеко от МФТИ, и там могло разместиться около 500 человек. Но потом стало понятно, что на курс ездят люди со всей Москвы (даже из МГУ доезжали) и как-то не очень правильно концентрировать всё на Физтехе — было бы здорово переместиться куда-то в Москву, чтобы всем было удобнее ездить.

🌍 Эмели, как выпускница РУДН, сразу нашла способы договориться с родным ВУЗом, мы переехали и пару лет пробыли там. К этому моменту у нас сформировались основное направление курса, трек «Индустриальный анализ данных», трек «Спортивный анализ данных» про соревнования по машинному обучению и трек «Глубокое обучение». И в таком качестве мы могли бы достаточно долго существовать, но позже мы познакомились с МИСИСом и переехали к ним.

🤝 Мы начали пытаться как-то дружить с компаниями, то есть договариваться, что они на какую-то небольшую сумму профинансируют курс. Идея была в том, что как минимум эти компании будут представлены, смогут прочитать гостевую лекцию, а как максимум — кого-то наймут на собеседованиях в конце курса.

За год через нас проходила где-то тысяча человек. Не всегда до конца, к концу курса было кратно меньше слушателей, все же у нас давались довольно содержательные знания. Но смысл для нас был в процессе, и в том, что из этого процесса пусть, условно, 25–30% студентов, но выходят, что-то узнав и как-то культурно обогатившись.

🔚 Эта история была бесплатная для студентов, просуществовала она 9 лет, но, к сожалению, уже к концу я не смог нормально её сочетать со своей работой в топ-менеджменте. Основной вывод, который я из этого всего сделал: даже на энтузиазме, при большом желании можно держать большой курс в течение аж 9 лет и привлекать людей. Ну а если под это ещё положить нормальную экономическую модель, будет совсем идеально.

Про экономическую сторону вопроса я немного расскажу в третьей, заключительной части.

BY Kantor.AI


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/kantor_ai/280

View MORE
Open in Telegram


Kantor AI Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Launched in 2013, Telegram allows users to broadcast messages to a following via “channels”, or create public and private groups that are simple for others to access. Users can also send and receive large data files, including text and zip files, directly via the app.The platform said it has more than 500m active users, and topped 1bn downloads in August, according to data from SensorTower.

The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.

Kantor AI from us


Telegram Kantor.AI
FROM USA