Инженер машинного
обучения

«Я работала аналитиком в банке — занималась BI-аналитикой, готовила отчёты различной сложности и витрины данных для других пользователей. Пошла на курс, чтобы изучить классическое машинное обучение и в будущем сменить работу.

Ожидания от обучения оправдались процентов на 80%. Курс очень интересный и интенсивный. Было сложно, особенно в модуле по глубинному обучению, но я надеюсь заполнить пробелы в будущем. Очень здорово, что все материалы остаются с нами и к ним можно вернуться.

Больше всего понравились первые два модуля — по Python и машинному обучению. Преподаватели очень доступно объясняли сложные моменты и помогали решать задачи, тех. поддержка тоже :)

Блок по статистике показался мне немного быстрым, хотелось бы ему уделить больше времени.

Курс повлиял на мою карьеру — в июле я стала откликаться на вакансии и в августе нашла работу Junior Data Scientist в QIWI, чему очень рада! Было два этапа собеседования, и вот — теперь работаю на новом месте.

Всем преподавателям огромная благодарность за то, что учите нас на своём опыте и помогаете достичь целей :)

Спасибо большое всей команде, вы делаете крутой продукт!»

«Работал продуктовым аналитиком. Общий стаж работы в IT до начала обучения был 9 месяцев. Выполнял задачи по стриму продуктовой и маркетинговой аналитики.

Пришел на курс, чтобы расширить свои знания и возможности в аналитике, в том числе чтобы поработать над созданием предикативных моделей. Возможно перейти в ml полностью.

Потрясающий курс с максимально широким охватом все тем из перечня. Не простой темп, который довольно сложно совмещать с фулл тайм занятостью. Эмоции только положительные

В конце курса подтянул харды, расширил экспертизу в data science, повысил Грейд до middle+, получил оффер на 35% выше текущего оклада и работу над более интересными задачи в сильной команде

Алексей Кожарин — лучшего преподавателя по python я не встречал в русскоязычном пространстве! Спасибо за блок с алгоритмами отдельно. Никита Табакаев — супер доступные объяснения математики и принципов работы алгоритмов. Теперь тоже часто говорю «чиселки»))

Алексей Биршерт — не представляю, как удалось тебе столько тем уместить в блок по DL, но спасибо огромное, что всё собрал в одном месте! Эмиль Каюмов — супер блок по статистике. Не знаю, сколько часов уходит у людей без бэкграунда на прохождение блока, но даже с опытом в ab-тестировании скучно не было ни разу!

Нерсес Багиян — вечная поддержка по ходу курса. Спасибо, что делился своим мнением о карьере и будущем DS на вебинаре!

Отдельная благодарность Алексею и Нерсесу за открытость и личную помощь в консультации по рабочему вопросу вне темы курса!»