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El entrenador demostró que tiene un buen conocimiento del tema.
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¡Fue una gran introducción a ML! Me gustó todo, de verdad. La organización fue perfecta. La cantidad adecuada de tiempo para conferencias/demostraciones y simplemente nosotros jugando. Se tocaron muchos temas, justo al nivel adecuado. También fue muy bueno para mantenernos súper comprometidos, incluso sin ninguna cámara encendida.
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Claridad en la explicación y respuesta informada a las preguntas.
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The knowledge of the trainer was very high and the material was well prepared and organised.
I thought the trainer was very knowledgeable and answered questions with confidence to clarify understanding.
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Manteniéndolo corto y simple. Creación de intuición y modelos visuales alrededor de los conceptos (gráfico de árbol de decisión, ecuaciones lineales, cálculo y_pred manualmente para probar cómo funciona el modelo).
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Me ayudó a lograr mi objetivo de entender ML. Mucho respeto para Pablo por dar una introducción adecuada en este tema, ya que se hace evidente después de 3 días de entrenamiento lo vasto que es este tema. También he disfrutado MUCHO la idea de las máquinas virtuales que me has proporcionado, ¡que tenían muy buena latencia! Permitió a cada coursant hacer experimentos a su propio ritmo.
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The way practical part, seeing the theory materializing into something practical is great.
It's just great that all material including the exercises is on the same page and then it gets updated on the fly. The solution is revealed at the end. Cool! Also, I do appreciate that Krzysztof took extra effort to understand our problems and suggested us possible techniques.
I liked the lab exercises.
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in
The theoretical explanations
Machine learning, python, data manipulation
The enthusiasm to the topic. The examples he made an he explained it very well. Sympatic. A little to detailed for beginners. For managers, it could be more abstract in fewer days. But it was designed to fit and we had a good alignment in advance.
Conocimiento interesante
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The trainer was a practitioner with a lot of experience and had a very good knowledge of the material.
El entrenador porque podía manejar casi todos los temas y situaciones.
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La forma en que el entrenador explicó los conceptos, su actitud positiva y acogedora y los ejemplos del mundo real proporcionados para cada ejercicio.
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Muy buena sesión de entrenamiento con buena documentación y ejercicios y Kristian lo hizo como un profesional que es.
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The way of transferring knowledge and the knowledge of the trainer.
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently
Szkolenie rewelacyjne, jedno z najlepszych, na jakich bylem! Prowadzacy Rafal doskonale odpowiadal w zakresie poruuszanych zagadnien, bardzo dokladnie tlumaczyl wszystkie metody. Jestem bardzo zadowolony i chetnie ponownie skorzystam ze szkolenia prowadzonego przez tego szkoleniowca.
Rysunki na flipcharcie, całe szkolenie.
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
The details and the presentation style.
The Exercises
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose