онлайн обучение стажировка студенческий чат практики трудоустройство наставничество домашние задания
NPS(?): 92

Computer Science

19.12.2022
Чт 20:00, Вт 20:00, 4 ак. часа в нед.
5 мес
    https://otus.ru/lessons/computer-science
virusnik
15.09.2020
   8

Хорошо структурировано iOS Разработчик. Продвинутый курс.До обучения я работал уже в компании maddevs.io. Выбрав курс, хотелось изучить SwiftUI, плюс в программе были задания, которые необходимо было делать. Так же было желание найти новую работу именно в России, или получить хотя-бы рекомендацию от Отуса, поскольку это довольно проблематично сделать без гражданства, многие даже прекращали интервью, когда говорил что не гражданин РФ. Было интересно посмотреть как пишут другие люди и с чем сталкиваются, поскольку чаще всего в проекте работал в небольших командах. Понравилось что структурно проходили темы и в самом начале курса был хороший разбор домашних работ, давали советы как и что можно исправить. Хотелось бы добавить какое-то углубление в некоторых темах и раскрыть их более обширно(такие как Metal, fastlane, CoreML, тестирование). Так же проверять домашние работы не больше чем неделю, поскольку теряется фокус и потом вообще забываешь что ты там хотел сделать или не смог решить. Обучение дало хорошие знания по новой технологии, которую собираюсь внедрять в проекты и довести их до релиза. Так же огромное спасибо Ексею, Константину были интересные лекции и Алексею за отличный код ревью, и поддержке Отуса, помогали, отвечали, на вопросы, консультировали.

Плюсы: недорого, структурированы темы

Минусы: долгая проверка домашнего задания

Источник: otzovik.com
vrusakevich
05.05.2020
   8

Курс показался полезным для меня Курс интересный, много практики. Хотя по ощущениям многовато домашних заданий, не успеваешь сконцентрироваться, тщательней обдумать выполнение заданий и заодно осмыслить теорию, почитать что-то сверх материала. Может быть имело бы смысл их уменьшить штук до 13-15. По мне идеально одно задание на неделю в среднем. Полезно, что проходили темы не на прямую связанные с машинным обучением, например - pipeline, парсинг. Нравится подача материала Дмитрием Сергеевым тем, что темы начинает объяснять с простого на пальцах, постепенно увеличивая сложность. Также очень хорошо, что Дмитрий Музалевский даёт обратную связь при проверке дз, подсказывает где можно что-то еще улучшить в будущем, задает направление. Ну либо подчеркивает, что сделано отлично)Может быть ещё бы добавил при прохождении каких-либо алгоритмов на занятиях объяснение где в каких моделях стоит на какие параметры обращать больше внимания, а на какие нет в конкретных часто используемых библиотеках. Что требует настройки, а что нет. Понятно, что в документации всё есть, но она не всегда понятна обычному не опытному человеку. Потому как в итоге работать придется с этими библиотеками, поэтому подробности не помешали бы.Было бы круто сделать интергацию резюме с hh или каким-нибудь моим кругом, поскольку очень не охото копи-пастить оттуда резюме, и при внесении изменений в hh, оно бы поменялось и у вас.Ну и надеюсь, что ваш сервис поможет найти работу связанную с машинным обучением)

Плюсы: Много практики, минимум теории. Изучили полезные темы по парсингу сайтов и pipeline.

Минусы: Присутствуют темы, которые не очень зашли, например - Vowpal Wabbit. Без базовых знаний машинного обучения будет сложно. Многовато домашних заданий. В некоторых темах очень быстро пробегаются по коду, что не позволяет разобраться в нем.

Источник: otzovik.com