Отзывы

Я старший инженер по тестированию (ручное и автоматизированное) в Сбере. Выбрал этот курс, потому что хотел перейти в разработку и повысить технические навыки. С последним курс отличном справился. Во время обучения очень понравились домашние задания и итоговый проект - было интересно.

Выбрала этот курс, потому что он мне показался близок. Я экономист по образованию и уже обладала знаниями по статистике и вероятности. Мне хотелось расширить свои знания именно в сфере IT. Поступила в магистратуру, где начала изучать основы ML и обратилась к своему преподавателю за помощью в изучении. Он преподает на этом курсе, но на ступени Professional и посоветовал мне пойти учиться в Otus. Соответственно у меня не осталось сомнений, где обучаться. Мне понравилось всё, я не пожалела ни о потраченном времени и ни о потраченных финансах. Преподаватели крутые, всегда помогают (а я обращалась много раз за помощью). Материал и задания, которые и на уроке, и в домашнем задании очень помогают закрепить навыки. Конечно, я понимаю, что все равно нужно много трудиться самой. Я на курс пошла освоить новую профессию и сменить работу. Курс помог мне получить необходимые новые знания. В материалы курса по моему мнению добавить нечего. Прекрасный материал, который помогает освоить базу. Знаю, что в моей группе большинство уже работающих специалистов, которые просто решили прокачать новые скиллы. А моя цель - найти работу в этом направлении. Поэтому хотелось бы добавить больше помощи в трудоустройстве.

Прошел курс "iOS Developer. Professional" с конца апреля по начало ноября. Если кратко, то очень рад, что выбрал именно его. Если подробнее, то был приятно удивлен темам занятий курса, наполненностью, только современный стек и конечно знаниям самих предподавателей. Многие фишки перенял себе и применил на проекте. К слову преподаватели менялись от занятия к занятию, что показалось сначала мне странным, но потом пришло понимание, что это и здорово! Каждый по своему доносит знания и это круто! Всегда все было уважительно, каждый преподаватель в конце оставлял пространство для обсуждения темы, сессию вопрос/ответ. Да и в целом, в процессе занятия пытались вовлекать каждого в обсуждения. Также хочу отметить оперативные ответы менеджеров OTUS в телеграме, удобство самого сайта + онбординг при старте обучения (не чувствуешь себя брошенным). А еще для меня был сюрприз: после обучения и сдачи итогового проекта можно получить печатную версию удостоверения о повышении квалификации. Приятно, но это если что зависит от типа договора. Как итог, могу смело рекомендовать данный курс!

Спасибо. Научился быстро разворачивать узлы чейнов, с которыми ранее не соприкасался. Иногда не удавалось присоединиться на лекции, но благо все просмотреть в повторе можно. Спасибо большое преподавателям. Много интересных вещей за весь период обучения удалось для себя подчеркнуть. Вообще, еще раз спасибо!

Я работаю лидом команды ML в ride-hailing компании и занимаюсь задачами в разных направлениях: классический ML, CV, NLP, рекомендательные системы. На курс "Рекомендательные системы" пришёл для того, чтобы систематизировать знания в этой области и научиться выбирать правильные подходы и методы решения разнообразных задач, в том числе для работы. Более того, сейчас на рынке большой спрос на специалистов со специализацией в RecSys. А ещё рекомендательные системы — область, которая объединяет в себе сразу несколько сфер машинного обучения: в работе над этими задачами приходится применять не только разные рекомендательные ноу-хау, но и, в зависимости от домена, компьютерное зрение, анализ текстовых и табличных данных, обучение с подкреплением. При выборе курса руководствовался в первую очередь содержанием программы. Мне понравилось, что освещается широкий спектр тем: от look-a-like подходов, uplift-моделирования и простых эвристик — до RL, ранжирования, sequential-моделей и двухуровневых моделей. Затронули также и графы, и A/B-тесты, поговорили об особенностях внедрения систем рекомендаций в продакшн. Каждый раздел ведёт эксперт с узкой специализацией в конкретной области, поэтому была возможность глубоко погрузиться в тему. Отдельно хочу отметить руководителя программы Веронику Иванову — она очень подробно и обстоятельно отвечала на все вопросы, а также, что очень важно, создала максимально комфортную и тёплую атмосферу для обсуждения профессиональных вопросов. Вообще, от учёбы было ощущение клуба увлечённых единомышленников — из-за этого учился я с удовольствием. Хочу отметить ещё одну положительную сторону: свобода при выборе темы финального проекта. Можно сделать вообще всё, что вызывает интерес, будь то реализация научной статьи, участие в соревнованиях, рабочая задача, своя задача на открытых данных, и т.д. Я, например, выполнил и защитил проект на тему "Бустинговые и нейросетевые методы ранжирования для рекомендаций в QA-системах". Удалось попробовать на практике многое из того, что проходили, а также поработать с NLP. Более того, данный проект, как и весь курс в целом, позволил подготовиться к решению реальных рабочих задач: я уже сейчас применяю полученные знания для создания алгоритмов матчинга и ранжирования. Пожалуй, если бы я чего-то и добавил в программу, то это более подробное освещение промышленной эксплуатации рекомендательных систем, особенно с точки зрения архитектуры и обработки больших объёмов данных.