Отзыв выпускника курса «Machine Learning»

Курс интересный, много практики. Хотя по ощущениям многовато домашних заданий, не успеваешь сконцентрироваться, тщательнее обдумать решение 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 косвенные темы, не напрямую связанные с машинным обучением (например, pipeline, парсинг и др.).

Нравится подача материала Дмитрием Сергеевым тем, что 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 подчёркивает, 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 интергацию резюме с hh или каким-нибудь моим кругом, поскольку очень не хочется копипастить оттуда резюме, и при внесении изменений в hh, оно бы поменялось и у вас.

Ну и надеюсь, что ваш сервис поможет найти работу связанную с машинным обучением!