Вообще круто. Петр большой молодец!

Шел сюда чтобы заполнить пробел в математике и научится читать формулы в статьях о машинном обучении. Обе цели этот курс мне помог решить. Очень ценен сам формат обучения: живые вебинары с решениями на бумаге. Сильно помогает выработать интуицию. Преподавательский состав был скорее хороший. Отдельное спасибо Петру Лукьянченко, Александру Горяинову — они умеют делать изучение математики по настоящему увлекательным.

Я выпускник МГТУ "СТАНКИН" по направлению "Автоматизация технологических производств". В ИТ чуть больше 15 лет - успел поработать и системным администратором, и ИТ менеджером, иweb-разработчиком и даже инженером-разработчиком электронных устройств. В настоящий момент работаю руководителем отдела ИТ в одной знаменитой российской компании-производителе детской обуви с богатой историей. Последние несколько лет я все чаще стал сталкиваться с задачами, которые попадают в современную область Data Science. Несколько раз пытался начать обучение в данном направлении (даже брал курсы на Coursera, но так ни одного и не закончил) и, сталкиваясь с первыми сложностями в обучении, всегда успокаивал себя, что и всё это какая-то магия и объект поклонения настоящих математиков в очках с толстыми стеклами, которые свитеры в брюки заправляют, а моя участь – всю оставшуюся профессиональную жизнь автоматизировать бизнес-процессы с помощью 1С (возможно это и неплохо, но не моё). Но, делая очередной «подход к снаряду», я понял, что пропустил первый и самый важный шаг – необходимость восстановить свой математический аппарат, который уже «давно заплесневел и мхом покрылся со времен института». Проанализировав рынок обучения, остановился на компании OTUS и курсе «Математика для Data Science. Базовый курс», т.к. привлекла сильная команда преподавателей, хорошая программа обучения и онлайн-формат. В процессе обучения ожидания подтвердились: преподаватели понятно объясняют материал, а через Slack всегда можно уточнить нюансы или попросить объяснить моменты, которые остались непонятными. Также сам формат онлайн занятий тоже оказался удобным – всегда есть записи занятий, которые можно пересмотреть в любое время. А теперь немного критики. OTUS - компания молодая, поэтому иногда, совсем редко, в лекциях встречаются небольшие технические недочеты, а некоторые преподаватели могут использовать академическую подачу материала, что не вписывается в общую концепцию компании, но кураторы OTUS тщательно отслеживают такие моменты и быстро принимают правильные управленческие решения. Но самое главное, что я получил от курса не только знания, но и возможность опять начать учиться и это очень здорово. Это ни с чем не сравнимое чувство студенческой романтики. Появилось огромное желание писать код, решать сложные задачи, изучать новые и перспективные технологии. Понимать, что сделал первый шаг, чтобы стать востребованным специалистом в одной из самых популярных областей. Закончив курс «Математика для Data Science. Базовый курс», я сразу же записался на трек по Data Science, состоящий из курсов «Machine learning» и «Нейронные сети на Python» и в настоящий момент успешно учусь уже два месяца.

Всё хорошо,курс реально помог вспомнить прошлый и усвоить новый материал. Преподаватели грамотно, доходчиво давали материал. Я доволен

Спасибо за курс всем преподавателям и организаторам. Я получил знания, которые использую для решения прикладных задач. Всем удачи и успехов

Добрый день! Мой отзыв может рассматриваться исключительно как субъективный взгляд непрофессионала. Плюсы. Самое главное - за относительно короткий промежуток времени осуществляется "прорыв" в довольно обширные области высшей математики. Выделено, на мой взгляд, самое важное в рассматриваемых темах. Отлично сбалансирована продолжительность курса, с одной стороны, и глубина погружения в темы, с другой: и не долго, и не "голопам по европам". Все преподаватели молодцы, но особенно хотелось бы выделить следующих: 1) Петр Лукьянченко - его лекции вне конкуренции. 2) Сергей Жестков - очень подробно и доходчиво объясняет и визуализирует. 3) Александр Горяинов - простым языком о сложном. Как то умудрился выделить в довольно маленькое количество лекций самое главное в мат статистике (очень обширной, как мне кажется). Минусы. Самый главный минус, на мой взгляд, - один блок ведут разные преподаватели. Из-за этого как то "рвано" получается. Приходится подстраиваться под разный стиль разных преподавателей. Важный минус - нет обратной связи по домашним заданиям. Правильно ли я сделал, не правильно, что не правильно - не понятно. Еще один минус - отсутствие практических занятий с разбором решений практических задач. Что-то в начале было, но потом идет просто выдача материала в виде лекции плюс, конечно, можно задавать уточняющие вопросы и онлайн, и в слак. Но именно решение задач - это главное в освоении математики (на мой непрофессиональный взгляд). Пожелания. Добавить в курс 1 раз в неделю решение задач по теме. Пусть даже путем увеличения стоимости и затрачиваемого времени. Вообще, лекции можно записать заранее и потом просто давать доступ на просмотр. А онлайн лучше именно решать задачи. Спасибо!

До обучения в Otus я учился в другом месте. Выбор этого курса основывался на уровне знания мною математики и статистики, к слову у меня он был довольно низок. Я решил связать свою будущую профессию с Data Science и Machine Learning. Во время обучения в Otus мне очень понравилось то, как преподаватели разъясняли материал, разъясняли какие-то моменты, когда было не понятно. Единственное чего мне показалось мало - практических занятий, относящихся непосредственно к Data Science. Сейчас собираюсь проходить продвинутый курс "Математика для Data Science" в Otus