Классные преподаватели! Классная программа! Мега лайк!

Работаю в ДИТ Москвы, специалистом по защите информации. До этого курса проходил разные обучения, но по своему профилю — средствам защиты информации. Курс выбрал, потому что было интересно разобраться в вопросе машинного обучения и возможностях его применения в инфобезе. Отмечу довольно сильных преподавателей — очень доходчиво и интересно объясняли. Особенно понравился блок питону. Курс дал мне понимание и знания в области ML. В целом, обучение понравилось, было довольно интересно и разнопланово

До обучения работала аналитиком. В 2020 году закончила непрофильный бакалавриат. Курс я не выбирала самостоятельно, поступило предложение от работодателя пройти данный курс, чтобы подтянуть знания. Понравилась, в целом, программа, хорошие преподаватели. Для обучения на курсе желательно базовое понимание Python. Обучение, в целом, помогло мне продвинуться в направлении ml, более менее структурировать информацию, больше попрактиковаться в ООП, понять свои слабые и сильные места

До обучения я не обладал какими-то знаниями в Machine Learning, но хотел погрузиться в эту сферу. У меня уже имелся положительный опыт прохождения курса на OTUS, поэтому я решил попробовать погрузится с ML через этот курс. Как и в прошлый раз, курс и система обучения мне понравилась. Материал актуальный, полезный, его как раз достаточно для заявленного уровня - Basic. Почти все преподаватели рассказывали интересно, было видно, что профессионалы своего дела. Благодаря курсу я смог погрузиться в сферу Machine Learning, а раньше думал, что несовершеннолетний не сможет что-то понять в этой области.

Я менеджер продуктов в компании Nexign и достаточно давно программирую, в основном в Outlook, тем не менее, технарь во мне периодически просыпается. В какой-то момент, прочитав пару книг про AI и учитывая профильное математическое образования, я осознал, что эта тема мне идеально подойдет и очень похоже, что искусственный интеллект совершит очередную промышленную революцию, а точнее, она начинается уже сейчас на наших глазах. Сравнив различные курсы, в итоге остановился на предлагаемой Otus специализации в машинном обучении - основными факторами были наличие занятий по математике в составе курса, а также адекватная продолжительность обучения, то есть, отсутствие обещаний сделать из вас специалиста в ML за 2-3 месяца. Понравилось, что все занятия проводятся в режиме on-line и готовность преподавателей адаптироваться к аудитории, а также интересные домашние задания с инструкциями по выполнению. Для меня обучение на программе ML Basic заложило необходимую основу и, самое главное, стимулировало желание узнать больше и развиваться в этом направлении. Планирую со временем применить новые знания в реализации программных продуктов, ну а пока, продолжаю обучение вместе с Otus...

Курс не просто понравился, стал началом освоения новой сферы и отрасли IT, благодаря увлеченной команде молодых и практикующих преподавателей. Удалось получить эффективный материал для успешного старта обучения от Виталия Сидоренко, погрузиться в сложную теоретическую часть занятий, благодаря Глебу Карпову и его любви к науке, узнать о технической части, методах и правилах программирования с Евгением Ревняковым, об основах и практической части работы с данными с Евгением Романовым, получить наглядные примеры решения задач теории вероятности от Константина Алексина, дойти до итогового результата в понимании и применении ML с Марией Тихоновой. Спасибо команде за увлекательный курс и возможность стать частью сообщества увлеченных ML!

Открывая новый учебный год в 2022 г., решил углубить свои знания в области машинного обучения. После долгих поисков различных курсов, я остановился на курсе машинного обучения в OTUS. Очень радуюсь, что выбрал именно этот курс. Курс в OTUS сбалансирован между теорией и практикой, что позволяет мне вникнуть в материал, а не просто пройти его. Это важно, потому что в области машинного обучения теория и практика тесно связаны, и без практического применения теоретические знания могут быть забыты. Отличное в курсе - это домашние задания. Они позволяют мне углубиться в материал, не просто пробежаться по нему. Это особенно важно в области машинного обучения, где практика - это ключ к успеху. Курс помог мне углубить свои знания в области машинного обучения и подготовил меня к дальнейшей работе в этой области. Рекомендую этот курс всем, кто хочет изучить машинное обучение.

Курс мне понравился. Он походит даже новичкам, которые не имеют представления о computer science. Мотивация у студентов должна быть достаточно высокой, так как требуется много самостоятельной работы, впрочем как и везде. Спасибо преподавателям!

Отдельная благодарность преподавателям по мат.анализу и основам Python. Отличный курс!

В целом полученными на данном курсе знаниями по базовому ML я доволен, во многом благодаря последнему блоку от Марии Тихоновой, за что ей безумно благодарен. Для меня, как человека уже знакомого с Python до курса, показалось избыточным многообразие первоначальных лекций по Python. Из реально нового и полезного по Python лично для меня было только знакомство с Pandas и пакетами визуализации. И, напротив, часть по линейной алгебре и статистике можно было чуть-чуть расширить (вероятно, урезав часть лекций по Python), поскольку с вуза уже многое напрочь забылось.