Андрей Латыш
Инженер по машинному обучению анализу данных в Provectus
Более семи лет академического и более двух лет коммерческого опыта в сфере компьютерных наук в целом и машинного обучения и анализа данных в частности.
С 2011 года принимал участие в соревнованиях по программированию. В 2016 году взял абсолютное первое место на четверть-финале мира по версии ACM ICPC.
С 2013 занимался научными исследованиями в областях численных методов и машинного обучения. Автор шести публикаций по упомянутым темам.
Многолетний педагогический опыт как индивидуальных, так и групповых занятий.
На данный момент является аспирантом университета по направлению Прикладная математика.
Любит приятную музыку, замечательные книги и хороших людей.
Отзывы о преподавателе
Сам по себе курс достаточно интересный и ёмкий. Были продемонстрированы разные модели и методы машинного обучения. Преподаватель дружелюбный, готов отвечать на вопросы в любое время, даже ночью. Для начала, наверное, очень неплохой вариант.
Из минусов. Было много переносов занятий (7 из 19, 4 по личной причине преподавателя). В конце не было дипломного проекта, хотя в программе писалось, что будет. Хотелось получить на последок какую-то задачу, где можно было бы применять те знания, которые были получены. При записи на курс не требовалось знания Python, но лично у меня были с этим сложности и мне приходилось очень много времени тратить в гугле, чтобы выполнить домашние задания.
Спасибо за курс по machine learning. Несмотря на то, что тема очень большая и сложная, преподавателю удалось просто и понятно объяснить основные идеи и попробовать применить их при выполнении домашних заданий. Кроме того, преподаватель всегда был на связи, помогал разобраться со сложными вопросами и поддерживал интерес к занятиям.
Сам по себе курс достаточно интересный и ёмкий. Были продемонстрированы разные модели и методы машинного обучения. Преподаватель дружелюбный, готов отвечать на вопросы в любое время, даже ночью. Для начала, наверное, очень неплохой вариант.
Из минусов. Было много переносов занятий (7 из 19, 4 по личной причине преподавателя). В конце не было дипломного проекта, хотя в программе писалось, что будет. Хотелось получить на последок какую-то задачу, где можно было бы применять те знания, которые были получены. При записи на курс не требовалось знания Python, но лично у меня были с этим сложности и мне приходилось очень много времени тратить в гугле, чтобы выполнить домашние задания.
- Круглый стол с экспертами Data Science
- 423
- 16
Круглый стол с экспертами Data Science
- Machine Learning — путь к Senior Data Scientist
- 1023
- 34
Machine Learning — путь к Senior Data Scientist
смотреть 90 мин-
![Coach photo]()
Андрей Латыш Инженер по машинному обучению анализу данных в Provectus
- Что такое искусственный интеллект, каким бывает и где применяется
- 595
- 20
Что такое искусственный интеллект, каким бывает и где применяется
смотреть 90 мин-
![Coach photo]()
Андрей Латыш Инженер по машинному обучению анализу данных в Provectus
- Машинное обучение на реальных кейсах
- 987
- 30
Машинное обучение на реальных кейсах
смотреть 86 мин-
![Coach photo]()
Андрей Латыш Инженер по машинному обучению анализу данных в Provectus
