Мария Тихонова

Работает специалистом по анализу данных в команде AGI NLP в Сбере. Занимается нейросетевыми языковыми моделями и их применением в реальных задачах. Считает, что работа в области Data Science дает уникальную...
Работает специалистом по анализу данных в команде AGI NLP в Сбере. Занимается нейросетевыми языковыми моделями и их применением в реальных задачах. Считает, что работа в области Data Science дает уникальную возможность заниматься безумно крутыми вещами on the edge of science, которые меняют мир здесь и сейчас.Преподает в Высшей Школе Экономики дисциплины по анализу данных, машинному обучению и data science.Мария закончила механико-математический факультет МГУ и школу анализа данных Яндекса. В настоящий момент Мария обучается в аспирантуре ВШЭ на факультете компьютерных наук. Среди ее научных интересов такие области data science, как natural language processing и тематическое моделирование. Руководитель программы
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