Отзывы
Все
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. :)
Наталья Золотарева
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.