qmlcourse
qmlcourse copied to clipboard
quantum-ods
Найти тестировщиков
Перед первым запуском лекции вычитывали в основном авторы других лекций либо другие люди участвующие в написание курса, как результат мне кажется сложность курса не была оценена верно. Как я понял, в первом запуске многим было не очень понятно; настолько, что вопросов почти не задавали, и это конечно не очень хорошо. Дропрейт с первой на последнюю домашку 80%, не знаю как бывает обычно но кажется это много.
Один из вариантов решения этой проблемы это найти добровольцев заинтересованных в прохождении курса которые будут проходить его с полным фидбеком от разрабов (главная проблема видимо найти желающих). Либо хотя бы просто из прошедших курс найти желающих отревьюить конкретную лекцию в плотной интеракции с ее автором.
Дропрейт с первой на последнюю домашку 80%, не знаю как бывает обычно но кажется это много.
@Yorko А сколько у тебя дропрейт в обычном MLCourse был?
@SemyonSinchenko за все время 26к вписались в курс (и кажется, я это считал как раз по конверсии в выполненную первую домашку) и около 1500 закончили курс (тоже по последней домашке смотрел). Получается, почти 95% дроп. Это нормально для бесплатных курсов, к тому же ядреных. Вот где платят, там уже сразу лучше стата.
добрался до цифирей. Да, 26к вписались в курс, первую домашку сделали чуть меньше 10к, последнюю – 1400. Так что около 14% конверсия из первой в последнюю, дроп – 86%, так что похожая картина
mlcourse.ai Conversion from A1 to the last assignment:
Spring 2017 - 120 / 520 = 23% Fall 2017 - 136 / 1235 = 11% Spring 2018 - 259 / 1878 = 14% Fall 2018 - 165 / 2199 = 7.5% Spring 2019 - 284 / 1574 = 18% Fall 2019 - 435 / 2257 = 19%
Average: 1399 / 9663 = 14.4%
Интересно, что конферсия прыгает по годам от 7.5% до 23%. В самом начале 23% – это было бодро-лампово, все на русском. В 2018-ом был первый большой запуск на английском, так что мимокрокодилов много. И там, кажется, 4-я домашка сама по себе отсеяла процентов 80 выживших, явно жесткой лишка была
Как мне кажется, скорее нужны не тестировщики, а тюьторы или семинаристы
Тьюторы вида "читать лекции" звучит маловероятно. Отвечать на вопросе в слеке мы были готовы, но большого спроса не было
Я скорее не про чтение лекций, а про возможность интерактивно что-то делать вместе в назначенное время. Хотя бы кодить (live coding, например) те примеры, что есть. Ну и мотивации очень мало для тех, кто хочет пройти курс, потому что уже есть англоязычные альтернативы с лучшей подачей информации в лекциях/готовыми видео (и сертификатами). (Это не значит, что не нужно ничего улучшать, просто нужно предлагать тогда что-то ещё и тратить наши усилия на конкурентные преимущества)
потому что уже есть англоязычные альтернативы с лучшей подачей информации в лекциях/готовыми видео (и сертификатами)
А какие? Я вроде стараюсь следить и особо ничего похожего на наш проект не находил...
потому что уже есть англоязычные альтернативы с лучшей подачей информации в лекциях/готовыми видео (и сертификатами)
А какие? Я вроде стараюсь следить и особо ничего похожего на наш проект не находил...
Бесплатных, может, и нет. Но платные, причем с фин. поддержкой – точно есть. Видел, Анастасия Марченкова набирала народ на интересный курс.
Надо признать, что с нашим рунглишем соперничать будет очень сложно. Надо прям активно рисерчить альтернативы и иметь четкое видение, чем мы лучше.
иметь четкое видение, чем мы лучше
Ну если честно, я вообще мало видел курсов именно про QML (обычно все курсы про просто квант выч и про ML там максимум один раздел). А мы лучше тем, что не связаны ни с одной из компаний (курсы от которых содержат много маркетинга). Но вообще я не знаю, может я что-то упустил.
иметь четкое видение, чем мы лучше
Ну если честно, я вообще мало видел курсов именно про QML (обычно все курсы про просто квант выч и про ML там максимум один раздел). А мы лучше тем, что не связаны ни с одной из компаний (курсы от которых содержат много маркетинга). Но вообще я не знаю, может я что-то упустил.
как минимум, есть QML курс на EdX от Торонто. Вижу, он в архиве – проф погиб в горах :( Но это пример мощного курса от универа, т.е. без лишнего маркетинга.
Я предлагаю сделать список имеющихся курсов с кратким ревью, в идеале – прямо с комментарием, чем наш курс будет лучше. Это неплохо и чтоб других мотивировать переводить материалы, чтоб был четно понятен "product-market fit" (хоть мы и не продаем ничего).
Я предлагаю сделать список имеющихся курсов с кратким ревью, в идеале – прямо с комментарием, чем наш курс будет лучше.
А чем плох текущий список на главной README.md со ссылками и описанием отличий от нашего курса?
Я предлагаю сделать список имеющихся курсов с кратким ревью, в идеале – прямо с комментарием, чем наш курс будет лучше.
А чем плох текущий список на главной README.md со ссылками и описанием отличий от нашего курса?
Выглядит как то что нужно, надо будет расширить, пожалуй. Но не хватает именно того, чем наш курс лучше (или хотя бы чем отличается).
потому что уже есть англоязычные альтернативы с лучшей подачей информации в лекциях/готовыми видео (и сертификатами)
А какие? Я вроде стараюсь следить и особо ничего похожего на наш проект не находил...
Ну от IBM (Qiskit) точно по подаче пока лучше. Из того, что ты мог пропустить, это туториалы https://qmlsys.mit.edu/ от группы Хана
Но я скорее о том, что без интерактивностей сложно
Ну от IBM (Qiskit) точно по подаче пока лучше.
Так он про все на свете, а про ML там один раздел и не самый большой.
Из того, что ты мог пропустить, это туториалы https://qmlsys.mit.edu/ от группы Хана
Честно говоря выглядит сыровато. Но может тогда добавишь в README про него?