Андрей Шитов
В OTUS пришел проверить и расширить свои знания, т.к. ML я учил самостоятельно по книгам и другим курсам. В курсе Advanced ML OTUS рассматривается интересный набор тем, развивающий кругозор людей уже знакомых с машинным обучением. Мне было интересно послушать про временные ряды, рекомендательные системы, Bayesian ML и Reinforcment Learning. Курс состоит из 7 блоков, в каждом из которых высокоуровнево рассматривается отдельная тема. Для глубокого рассмотрения почти каждой из них потребовался бы отдельный курс, поэтому обычно дается общий обзор, а также изучается один или несколько основных алгоритмов по этой теме. Мне наиболее интересно было слушать те лекции, где преподавателям удавалось погрузиться в тему как можно глубже теоретически и при этом успеть показать как она применяется на практике.
Здорово, что часть преподавателей занимаются промышленным ML (работа связяна с ML), это позволяет узнать что такое data scientiest/engineer/researcher из первых уст. Обычно я задавал вопросы про проекты и профессиональную деятельность преподавателей, думаю, было бы здорово если материал, где преподаватели рассказывают про свои проекты и особенности профессии, входил в курс.
Если говорить о недоработках могу ометить следующее: Курс начинается с довольно технического и скучного блока про инфраструктурные вещи и AutoML и излагается в довольно сухой манере.
Хочется отметить следующих преподавателей: Борис Цейтлин, Мария Тихнонова, Александр Миленькин и Максим Бекетов (5+, очень классно рассказывает). Их было реально интересно слушать и видно что они разбираются в предмете.
В конце курса нужно реализовать полноценный ML-проект по одной из пройденных тем. Рекомендую вновь пришедшим на курс выбирать тему как можно раньше и закладывать больше времени под реализацию.