Как я запускал курс DMIA. Часть первая 🧑‍🎓 Расскажу, как формировался мой курс DMIA (Data Mining in Action), какие с ним были сложности и какие цели я ставил перед собой как преподаватель. Курс начался как спецкурс по машинному обучению — факультатив в МФТИ, когда мы вместе с заведующим кафедрой делали свой стартап. Он был руководителем, а в команде было несколько студентов. Стартап был посвящён интеллектуальному анализу текстов. Получается, 14 лет назад мы уже занимались тем, что находится на пике хайпа сегодня. 🔎 Мы пытались делать семантический поиск. Причём мы (студенты) тогда ничего не умели ещё сами, не проходили никакие курсы машинного обучения. И при этом нам нужно было привлекать других талантливых студентов к себе в стартап. У меня тогда еще не получалось собирать работающие алгоритмы, но получалось рассказывать про идею достаточно зажигательно, чтобы поднимать определённые инвестиции, что хотя бы давало ресурс для экспериментов. 🤔 Было понятно, что нам надо самим надо развиваться в теме машинного обучения и нужно откуда-то брать людей, которые будут владеть темой. Лучший способ разобраться самому и привлечь кадры - преподавание, поэтому мы сделали спецкурс, где лектором был тот самый завкаф и наш кофаундер Никита Пустовойтов. Он до сих пор работает в сфере анализа данных и фактически именно он привёл меня в тему машинного обучения. 📈 Постепенно из-за того, что нагрузка у Никиты росла какими-то чудовищными темпами и он брал много всяких интересных задач, так получилось, что курс полностью оказался на мне и трансформировался исключительно в мой курс. На него стало приходить какое-то безумное количество людей, и их число росло как снежный ком. Я просто старался понятно и интересно объяснять предмет, и этого было достаточно, чтобы слушателей становилось больше. 🏔 В какой-то момент я обнаружил себя читающим лекцию в аудиторию человек на 400, и она была забита битком. И места хватило не всем. Мне даже потом рассказывали, что людям на улице был слышен шум аплодисментов из аудитории. Это было, конечно, очень приятно. Я осознал, что курс разросся и надо бы его уже как-то забрендировать. Тогда была серия книг, которая называлась «[Название темы] in action». Мне очень нравилась идея показывать предмет именно в действии, поэтому я назвал свой курс Data Mining in action в качестве реверанса этой серии книг. Тогда еще было модно называть машинное обучение «в широком смысле» (т.е. вместе с работой с данными и exploratory analysis) Data Mining, отсюда и название. Продолжение следует :)