Курс отлично подходит для тех, кто уже имеет некоторый опыт работы с данными и хочет расширить знания в Data Science и получить инструментарий для работы с различными типами данных. Рекомендую.

Это реально очень классный курс, дает базу. И NLP затронут, и модели.  Выступления Тихоновой очень интересны, видно что ей самой очень интересно давать материал. Я не успевал выполнять ДЗ, но итоговую работу сделать - дело чести. После курса ML professional записался на курс CV, потому что он ближе всего к Deep Learning. Пока моя работа не связана с применением ML, я Kotlin разработчик, но мне очень интересно разобраться как ML и DL работает.

Мне всегда было интересно попробовать свои силы в работе с ИИ и анализе данных, но не хватало смелости сделать шаг к обучению в этом направлении. Когда же я решилась, то выбрала специальность Machine Learning от Otus. Я четко знала направление, которое хочу изучить, поэтому выбрала сразу специальность из 2-х этапов. Одной из причин моего выбора была программа, рассчитанная на новичков. До обучения в Otus я не была связана с IT и работала в сфере аналитической химии на производстве, поэтому всерьез опасалась, что не справлюсь. На этом курсе обучение начиналось с основ и, хотя, мне пришлось немного подтянуть python, подача материала была настолько доступной, что у меня не возникло трудностей с пониманием. Очень понравился формат обучения: лекции 2 раза в неделю, доступные затем в записи, и домашние задания с мягким дедлайном. Если нет времени посетить занятие или задание требует дополнительного изучения, всегда можно заниматься в своем темпе. Если говорить о домашних заданиях, то они совсем не простые. Именно выполнение заданий давало мне понимание материала. В моем случае, при просмотре лекций я ухватывала суть, но не могла уловить нюансы реализации, а на практических задачах они все и выплывали. Были, конечно, и очень сложные для меня темы, когда я над одним заданием работала по 3 недели, но для меня это был основной компонент обучения. И их именно столько сколько нужно, с большим количеством домашних заданий я бы не справилась. Это была моя любимая часть учебы. Было очень интересно! Еще один момент, который мне бы хотелось отметить, это итоговый проект. Здорово, что выбор темы ничем не ограничен. Было увлекательно провести полностью самостоятельное исследование и систематизировать результаты. Теперь, окончив курс, я знаю современное состояние отрасли ML, понимаю как работают основные технологии в этом направлении и могу использовать их в своей работе.

Курс очень хороший. Я обучалась ML с полного нуля. У меня был опыт на питоне и университетская мат. база, мне этого хватило для полного понимания тем. Хорошие большие практические задания, при их выполнении приходит ясное понимание что и для чего ты делаешь. Но просто слушать уроки недостаточно, некоторые уроки приходится просматривать несколько раз (для усвоения информации) и довольно большое количество доп. материалов, на которые тоже нужно уделять время. В целом, мне все понравилось, спасибо.

Курс охватывает как теоретические основы, так и детали практического применения методов ML. Объем материала огромен, впихнуть его в две лекции в неделю невозможно, поэтому нужно быть готовым к ежедневной самостоятельной работе 1-2 часа. ДЗ интересные - некоторые очень даже творческие, некоторые взяты с kaggle, но это не отменяет того, что нужно сесть и разобраться в том, как все это работает. Kaggle еще и помогает посмотреть, как это решали другие. В целом курс оправдал ожидания, теперь создание моделей машинного обучения, формализация задач стала рутинной и простой задачей для меня. Спасибо команде курса!

Хочу выразить благодарность всему коллективу ОТУС и Machine Learning. Professional и в особенности руководителю программы Марие Тихоновой. Благодаря выполненным проектам на курсе и полученным знаниям я смог получить свою первую работу в IT сфере!