EPISODE · Dec 25, 2023 · 1H 3M
#053 ML Евгений Соколов. Как преподавать и изучать компьютерные науки
from Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast)
В гостях выпуска Евгений Соколов - научный руководитель Центра непрерывного образования и академический руководитель бакалавриата «Прикладная математика и информатика» факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, доцент. Евгений уже много лет преподает студентам компьютерные науки и Data Science Поговорили в выпуске о том как сейчас работается современным преподавателям, какие приходят студенты, чего ожидают от ВУЗа, с какими вызовами сталкиваются. Евгений поделился мыслями о том, какие качества нужно в себе развивать, чтобы успешно заниматься Data Science и какие качества будут мешать. Как подготовиться к поступлению в технический ВУЗ, если вы еще школьник, что нужно для того, чтобы научное комьюнити в стране развивалось активнее, чем еще нужно заниматься в жизни кроме того, чтобы постоянно учиться и многое другое в выпуске!Ссылки выпуска:Сайт Центра непрерывного образования, в котором Евгений является научным руководителем: https://cs.hse.ru/dpo/Телеграм канал Центра непрерывного образования ФКН: https://t.me/cshsedpoБуду благодарен за обратную связь!Вступайте в книжный ML-клуб, где мы читаем книги по машинному обучению и смежным темам!MLBookClub (https://t.me/+HIXnIwXIIFAyYzYy)Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)Мой телеграм для связи (https://t.me/kmsint)Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)
Embed this episode
Ready to play
#053 ML Евгений Соколов. Как преподавать и изучать компьютерные науки
No transcript for this episode yet
Similar Episodes
No similar episodes found.
Similar Podcasts
No similar podcasts found.