Отзывы выпускников курса «Machine Learning» | OTUS
🔥 BLACK FRIDAY!
Максимальная скидка -25% на всё. Успейте начать обучение по самой выгодной цене.
Выбрать курс

Курсы

Программирование
iOS Developer. Basic
-25%
Python Developer. Professional
-25%
Разработчик на Spring Framework
-25%
Golang Developer. Professional
-25%
Python Developer. Basic
-25%
iOS Developer. Professional
-25%
Highload Architect
-25%
JavaScript Developer. Basic
-25%
Kotlin Backend Developer
-25%
JavaScript Developer. Professional
-25%
Android Developer. Basic
-25%
Unity Game Developer. Basic
-25%
Разработчик C#
-25%
Программист С Web-разработчик на Python Алгоритмы и структуры данных Framework Laravel PostgreSQL Reverse-Engineering. Professional CI/CD Vue.js разработчик VOIP инженер Программист 1С Flutter Mobile Developer Супер - интенсив по Kubernetes Symfony Framework Advanced Fullstack JavaScript developer Супер-интенсив "Azure для разработчиков"
Инфраструктура
Мониторинг и логирование: Zabbix, Prometheus, ELK
-25%
DevOps практики и инструменты
-25%
Архитектор сетей
-25%
Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes
-25%
Супер-интенсив «IaC Ansible»
-16%
Разработчик программных роботов (RPA) на базе UiPath и PIX
-25%
Супер-интенсив "SQL для анализа данных"
-16%
Базы данных Сетевой инженер AWS для разработчиков Cloud Solution Architecture Разработчик голосовых ассистентов и чат-ботов Внедрение и работа в DevSecOps Администратор Linux. Виртуализация и кластеризация Нереляционные базы данных Супер-практикум по использованию и настройке GIT IoT-разработчик Супер-интенсив «ELK»
Специализации Курсы в разработке Подготовительные курсы
+7 499 938-92-02

Отзывы выпускников курса «Machine Learning»

otus_ML_Feedback_06feb_VK_1000x700-5020-0a7aff.jpg

Мы в OTUS постоянно интересуемся мнением наших студентов о том, насколько им интересно учиться, что именно они узнают, чем запоминаются занятия, с какими проблемами сталкиваются. Специально для этого была внедрена опросная система, цель которой — улучшить качество образования и оперативно устранять возникающие проблемы. И конечно, мы всегда радуемся, когда студенты готовы дать фидбек не только в формате опроса, но и ответить на конкретные вопросы лично. Так мы связались с выпускниками курса «Machine Learning» — Василием Курочкиным и Виталемй Русакевичем.

Василий Курочкин:

Шёл на курс с целью научиться использовать на практике машинное обучение в Python (до этого несколько лет решал аналогичные задачи в системе SAS Enterprise Miner, а на новом месте работы доступен только Python). Цели своей достиг, на новой работе быстро втянулся и успешно прошел испытательный срок.

Плюсы курса: 1) Ориентация на практику. Минимум занудства, максимум реальной работы. 2) Преподаватели из индустрии. Знают, что актуально, рассказывают интересные кейсы, дают ценные советы.

Минусы курса: 1) Преподаватели из индустрии. Ребята крутые специалисты, но (пока) не все из них крутые преподаватели. 2) Было несколько тем, которые бы я вряд ли осознал, не имея предыдущего опыта.

В общем и целом впечатления от курса и организаторов положительные, как закончу, пойду ещё учиться на курс «Нейронные сети на Python».

Виталий Русакевич:

Курс интересный, много практики. Хотя по ощущениям многовато домашних заданий, не успеваешь сконцентрироваться, тщательней обдумать выполнение заданий и заодно осмыслить теорию, почитать что-то сверх материала. Может быть имело бы смысл их уменьшить штук до 13-15. По мне идеально одно задание на неделю в среднем.

Полезно, что проходили темы, не на прямую связанные с машинным обучением, например, pipeline, парсинг. Нравится подача материала Дмитрием Сергеевым — темы начинает объяснять с простого "на пальцах", постепенно увеличивая сложность.

Также очень хорошо, что Дмитрий Музалевский даёт обратную связь при проверке дз, подсказывает где можно что-то ещё улучшить в будущем, задаёт направление. Ну либо подчеркивает, что сделано отлично!

Может быть ещё бы добавил при прохождении каких-либо алгоритмов на занятиях объяснение, где в каких моделях стоит на какие параметры обращать больше внимания, а на какие нет в конкретных часто используемых библиотеках. Что требует настройки, а что нет. Понятно, что в документации всё есть, но она не всегда понятна обычному неопытному человеку. Потому как в итоге работать придётся с этими библиотеками, поэтому подробности не помешали бы.

Было бы круто сделать интеграцию резюме с hh или с сервисом "Мой Круг", поскольку очень не хочется копипастить оттуда резюме, и при внесении изменений в hh, оно бы поменялось и на сайте OTUS. Ну и надеюсь, что проект поможет найти работу связанную с машинным обучением!

Не пропустите новые полезные статьи!

Спасибо за подписку!

Мы отправили вам письмо для подтверждения вашего email.
С уважением, OTUS!

Автор
0 комментариев
Для комментирования необходимо авторизоваться
🎁 Максимальная скидка!
Черная пятница уже в OTUS! Скидка -25% на всё!