Дмитрий Сергеев

Практикует машинное обучение и анализ данных с 2012 года. В настоящий момент работает Head of R&D в компании WeatherWell. Имеет опыт практического применения машинного обучения в геймдеве, банковской сфере и...
Практикует машинное обучение и анализ данных с 2012 года. В настоящий момент работает Head of R&D в компании WeatherWell. Имеет опыт практического применения машинного обучения в геймдеве, банковской сфере и Health Tech. Преподавал машинное обучение и анализ данных в Центре Математических Финансов МГУ, был приглашенным лектором на Факультете Компьютерных Наук НИУ ВШЭ и различных летних школах. Образование: Эконом-мат РЭУ им. Плеханова, ЦМФ МГУ, ДПО ФКН ВШЭ «Практический анализ данных и машинное обучение», MSc Computer Science Aalto UniversityСтек/интересы: Python, Machine Learning, Time Series, Anomaly Detection, Open Data, ML for social good
Курсы (3)
Machine Learning. Professional
Machine Learning. Professional
4.4
нет данных
Machine Learning. Advanced
Machine Learning. Advanced
4.4
нет данных
Machine Learning. Basic
Machine Learning. Basic
5
1 отзыв
52 668 ₽
Отзывы о курсах преподавателя
по дате по рейтингу
H-Ch Pepper
16.09.2020 г.
Достоинства:
Внятная подача материала, интересное д.з... Появилось ощущение владения практическими навыками ML.
Недостатки:
Отдельные лекции отдельных преподавателей не понравились. Но таких было 3-4 из примерно 35, так что, в целом, я остался доволен курсом.

Я интересовался тематикой машинного обучения, решил пойти на курс Отуса «Машинное обучение. Базовый курс».
В целом, у меня сложилось очень хорошее впечатление. Общего вузовского курса математики вполне достаточно для понимания всего, что там преподается. Мне понравились преподаватели, многое умеют объяснить не просто формально, но и «на пальцах». Хочу особо отметить работу Дмитрия Сергеева и Дмитрия Музалевского, которые прочитали большую часть лекций. Всегда предельно понятно доносили материал и очень подробно отвечали на вопросы. Кроме этого, мне понравились лекции Андрея Сухобока и Валерия Бабушкина (их было всего по одной).

Из плюсов: преподаватели всегда делают акцент на практическое применение полученных знаний и освоенных инструментов, и домашние задания тоже на это ориентированы. На домашнее задание иногда у меня мог уйти целиком день (пару раз даже больше), зато некоторые получались часа за три-четыре. Очень удобно, что нет жестких сроков сдачи домашних заданий ДЗ, и есть возможность сдавать их в конце курса. (Потому, что если вы работаете, то не всегда может получаться вовремя их сдать). Хотя, конечно, лучше всего успевать делать ДЗ, когда еще помнишь, что было на занятии.
Отдельное спасибо организаторам и преподавателям за несколько дополнительных занятий по просьбам учащихся, было интересно!
Перейти к курсу