OTUS - Онлайн-образование
Курсы
События
Преподавателям
Компаниям
О нас
+7 499 938-92-02
Отзывы
Все
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 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 еще улучшить в будущем, задает 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 не опытному человеку. Потому как в итоге работать придется с этими библиотеками, поэтому подробности не помешали бы. Было бы круто сделать интергацию резюме с hh или каким-нибудь моим кругом, поскольку очень не охото копи-пастить 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)
Александр Кудинов
Очень хочу поблагодарить Дмитрия Сергеева за отношение к предмету и желание научить и поделиться опытом. Его лекции всегда полезны и интересны. Другой преподаватель просто читает презентацию. Возможно, он хороший специалист, но объяснять и разбирать материал у него не получается. Уверен, не только я им не доволен. До обучения в OTUS я много лет проработал звукорежиссёром на телевидении. Занимался, в основном, спортивными трансляциями. В 2015-ом решил попробовать заняться разработкой ПО. Выбрал C++, т.к. хотел и хочу заниматься real-time обработкой звука, VST plugin'ами и т.п. Но в России таких вакансий крайне мало. Книги, бесплатные онлайн курсы, потом курс разработчика C++ на OTUS. Потом - работа звукоинженером в Samsung на проекте Bixby - это их голосовой помощник. После Bixby - желание заняться исследованиями и разработкой в области синтеза и распознавания речи - не NLP, а именно ASR и TTS. Таких вакансий, увы, тоже немного. Соответственно, Python, машинное обучение, нейронные сети. Поэтому сейчас - подряд два курса от OTUS. Всеми тремя курсами доволен, т.к. в изучении появляется система, мотивация к самостоятельному изученю материала, опыт и общение со специалистами, их реальный опыт и оценка наших навыков. Результаты обучения, в любом случае есть. Это - прежде всего, новые знания и навыки, адекватная оценка и уверенность в своём уровне подготовки. Работу мечты, да и компанию мечты пока не нашёл. Изучаю рынок, прохожу собеседования, выполняю тестовые задания.
Сергей Масленников
Я работал и работю в настоящий момент в банковской сфере в области нагрузочного тестирования. Я выбрал курс “Machine learning”, чтобы систематизировать свои знания в этой области, которые получил самостоятельно. Результат обчуения считаю успешным.Что понравилось: - Лекции ведут отличные специалисты в своей области. - Обратная связь от преподавателей. - Дистанционное обучение. Позволяет экономить время. - Тестовое задание перед записью на курс. Позволяет оценить свои знания перед записью или сэкономить деньги. Не понравилось: - Некоторые домашние задания не имеют детального описания, что необходимо сделать. - Перенос лекций в одностороннем порядке. Так как ранее был установлен график проведения лекций, я смог под него подстроить свое расписание. Перенос лекции на другой день часто не позволяет пристуствовать на этой лекции и задать в режиме онлайн имеющиеся вопросы. - Первым заданием обучения является заполнения своего резюме. Я, как и думаю большинство записавшихся на крус, заинтересовано в получению работы по специальности пройденного курса, но резюме рассылаются без учета этого интереса и компании приглашают на собеседовании по опыту, указанного в резюме.
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 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 еще улучшить в будущем, задает 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 не опытному человеку. Потому как в итоге работать придется с этими библиотеками, поэтому подробности не помешали бы. Было бы круто сделать интергацию резюме с hh или каким-нибудь моим кругом, поскольку очень не охото копи-пастить 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)
Агерке Балгабекова
Самую главную роль в обучении играет преподаватель. На этом курсе оба преподавателя, по имени Дмитрий, справились с задачей обучить основам Машинного обучения, а также зажечь любовь к Дата Сайнсу! Основные плюсы курса: преподаватели с индустрии, быстрая реакция на вопросы и домашние задания, умение принимать отзывы, прислушиваться и реагировать соответственно. Особенно запомнились: бонусный урок по pipeline, помощь в поиске работы, повторение первого модуля, консультация по проектам - все эти вещи следует продолжать делать. Что можно улучшить: сократить количество домашних заданий, убрав пару с не очень понятными описаниями, например "выбери любой датасет и попробуй то, что сделали на вебинаре". Благодаря этому курсу я получила уверенность в том, что стоит менять свое направление в сторону Data Science & Machine Learning. Это однозначно мое!
Игорь Пережогин
Нашел Отус по рекламе на hh, и, поскольку интересовался тематикой машинного обучения, решил пойти на курс. К началу курса лично меня интересовало, главным образом, два вопроса: насколько хорошо нужно знать Питон для обучения на курсе, и буду ли я успевать выполнять домашние задания? С учетом пройденного курса, могу сказать так: Питон на курсе, конечно, нужен, но если даже нет большого опыта программирования именно на этом языке, можно осваивать все инструменты по ходу дела, если есть базовые знания в Питоне и, вообще, опыт программирования. При этом, пожалуй, домашнее задание иногда занимало больше времени, чем планировалось, но зато я получил больше практики с Питоном. Касательно времени, потраченного на ДЗ: иногда у меня мог уйти весь выходной (пару раз даже больше), а некоторые получались часа за три-четыре. Кроме того, очень удобно, что нет жестких сроков сдачи ДЗ, и их можно досдавать в конце курса, т.к. если вы работаете это не всегда может получаться вовремя. Хотя, конечно, лучше делать, когда помнишь, что было на занятии. О самом курсе: в целом, очень хорошее впечатление, на мой взгляд общего вузовского курса математики вполне достаточно для понимания всего, что там преподается. Понравились преподаватели, многое умеют объяснить не просто формально, но и «на пальцах». Особенно хочу поблагодарить Дмитрия Сергеева и Дмитрия Музалевского, которые прочитали большую часть лекций. Они всегда предельно понятно и структурно доносили материал, очень подробно отвечали на вопросы. Кроме этого понравились лекции Андрея Сухобока и Валерия Бабушкина (их было всего по одной). Из плюсов хочется отметить, что преподаватели всегда стараются сделать акцент на практическое применение полученных знаний и освоенных инструментов. Домашние задания, в целом, тоже на это ориентированы. Отдельно хочу сказать спасибо организаторам и преподавателям за организацию нескольких дополнительных занятий по просьбам учащихся, было интересно!
Игорь Романов
Отличный шанс подтянуть свои знания благодаря курсам в OTUS! Во время обучения на курсах я параллельно  учился в одном из технических вузов, так что мне удалось на наглядном примере сравнить преимущества и недостатки разного подхода к учебному процессу.  Я довольно давно интересовался направлением искусственного интеллекта  в  IT сфере, но знания были довольно разрозненные и требовали систематизации. И курс по машинному обучению мне показался хорошим способом сформировать понимание о направлении и закрепить основы. Основными преимуществами, которые, как мне показалось, курс в OTUS превосходил обучение в университете это: * онлайн формат обучения - не приходилось тратить пару часов в день на поездки; * приятно удивила поддержка преподаватели курса,  которые могли ответить даже далеко за полночь; * профессионализм самих преподавателей, а также подробные примеры для объяснения материала. Как вариант улучшения курса, я бы хотел добавить возможность для кооперации  с другими студентами курса. К примеру,  какое-то дополнительное  задание (по желанию), которое подразумевало выполнение в компании из нескольких человек. В целом, курс помог мне сформировать базу для дальнейшего развития в области и представление о том, как будет проходить решение задач на рабочем месте. Надеюсь, этот опыт и знания помогут  успешно пройти собеседования!
Сергей Лебедев
Курс в целом понравился, информации много. Для эффективного усвоения требуется некоторая предварительная подготовка. Это, в первую очередь, математика и Python. Иначе будет местами сложновато. Программа курса охватывает все основные инструменты ML. Домашние задания в конце каждого модуля тоже очень кстати. Все преподаватели - практикующие специалисты высокого уровня. Отдельно хочу отметить превосходный стиль изложения материала Дмитрием Сергеевым. Его лекции хорошо структурированы, дополнительный материал в виде ноутбука имеет множество примеров с подробными пояснениями, так что всегда можно освежить полученные знания. Ещё один положительный момент - отличная поддержка курса. Специалисты отвечают очень оперативно и всегда готовы помочь. И, наконец, пару минусов... - Не все преподаватели, к сожалению, умеют хорошо подать материал. Все-таки, знать самому и уметь научить других — это не одно и тоже. Я надеюсь, этот навык разовьётся с опытом. Возможно, Отус мог бы разработать некие формальные критерии для учебных материалов в рамках своих курсов, опираясь на лучшие образцы. - Некоторые темы мне показались ненужными. Например, целый урок про соревнование на Kaggle или про парсинг веб-страниц. Образование - сфера непростая, но полезная. Надеюсь, что Отус будет только хорошеть и развиваться. :)
Николай Зотов
Курс отличный, немного напрягает "чехарда" с преподавателями, к манере подачи материала нужно приспособиться, а уже новый преподаватель :) Итоги: - Получен первый опыт обучения на онлайн курсах, до сего момента за всю длинную практику приходилось самостоятельно искать, а грубо говоря костылить :) - Толчек в нужном направлении получен, есть понимание где искать, что искать, какие результаты ожидать и как их добиваться. - Для углубленного понимания утрачено все чему учился в прошлом веке :) и на практике нигде не приходилось сталкиваться, отсюда и такие "тормоза" с домашками, любая сложность и зависает на неопределенный срок. Предложения: - Совместный разбор домашних заданий, например по окончанию каждого блока, где можно было бы зафиксировать общие просчеты и наоборот находки. - Добавить в каждый блок "live coding", что-то похожее было сделано Дмитрием Сергеевым, лично для меня эти занятия были самыми продуктивными и полезными. Пы.Сы. Еще раз извиняюсь за свои тормоза с прохождением или лучше сказать непрохождением курса, в силу собственной специфики критическая масса должна накопиться :)