Записался на "Машинное обучение. Базовый курс" в Otus, потому что давно интересовался темой и хотел наконец разобраться системно. В целом остался очень доволен. Университетской математики вполне хватает, чтобы понимать всё, что там объясняют, - не нужно заранее штудировать что-то сверх стандартной программы.
Преподаватели умеют объяснять не только по формулам, но и "на пальцах" - это важно. Хочу отдельно выделить Дмитрия Сергеева и Дмитрия Музалевского, которые вели большую часть курса: материал всегда разбирали предельно понятно, на вопросы отвечали развернуто и без формализма. Понравились и лекции Андрея Сухобока с Валерием Бабушкиным - у каждого было по одному занятию, но запомнились.
Практический уклон чувствуется и в подаче, и в домашних заданиях - всё заточено на реальное применение, а не просто теорию ради теории. Домашки разные по объему: одни делал часа за три-четыре, другие могли занять целый день, пару раз и больше. Удобно, что нет жестких дедлайнов - можно сдать в конце курса, если работаешь и не всегда успеваешь вовремя. Хотя лучше стараться делать сразу, пока занятие свежо в памяти.
Дополнительные занятия по запросам студентов - отдельное спасибо за это организаторам.
Минус один, и небольшой: 3-4 лекции из примерно 35 показались слабее остальных - по подаче или по содержанию. Но на общем фоне это скорее исключение, чем правило.
Курс «Машинное обучение. Базовый уровень»
Составитель: Денис Сметнёв · Обновлено: 19.10.2026
с нуля
Цена не указана
★ 5 · 1 отзыв
от 8 250 ₽/мес
в рассрочку (прим.)
с нуля
Цена не указана
★ 5 · 1 отзыв
от 8 250 ₽/мес
в рассрочку (прим.)
Компания: OTUS (Отус)
рейтинг:
Уровень: с нуля
Длительность: 6 месяцев
Формат: Online
Документ: сертификат
Рассрочка: от 8 250 ₽/мес
🎓 сертификат
📁 1 проект в портфолио
🗓 старт 28.01.2027
Почему мы рекомендуем:
проверен 1 отзывами, сертификат — оценка по нашей методике (рейтинг, цена, трудоустройство, диплом)
Актуальная программа курса (57 модулей, по данным школы)
- Модуль 1. Основы Python — В данном модуле познакомимся с базовыми темами Python. Разберемся с основными типами данных, научимся управлять потоком выполнения кода при помощи операторов ветвления и циклов. Разберемся, как устроены функции в Python, и научимся создавать генераторные функции и декораторы. В финале модуля будем работать с файлами при помощи Python.
- • Предзапись: основы работы с Git, установка IDE, Python
- • Что будет по окончанию курса Basic / Special
- • Вводное занятие по Python
- • Базовые типы данных (неизменяемые)
- • Управление потоком
- • Коллекции
- • Основы работы с функциями в Python
- • Работа с файлами
- • Продвинутые возможности функций в Python
- • AI-ассистент как напарник при изучении Python: объяснение, генерация и проверка кода
- Модуль 2. Продвинутый Python — Во втором модуле нас ждут модули и импорты, разбиение кода на отдельные модули. Большая тема ООП в Python: инкапсуляция, наследование, полиморфизм, основные дандер-методы, статические и классовые методы, исключения. А также познакомимся с основами тестирования при помощи библиотек Pytest и UnitTest.
- • Основы ООП
- • Продвинутый ООП, продолжение
- • Продвинутый ООП, исключения
- • Модули
- • Знакомство со встроенными модулями
- • Тесты
- • AI-инструменты в IDE: GitHub Copilot / Cursor — автодополнение, рефакторинг, генерация тестов
- • Практика
- • Разбор ДЗ по 1 и 2 модулю
- Модуль 3. Python для ML и работа с базами данных — В данном модуле познакомимся с библиотеками numpy и pandas. Научимся работать с многообразием библиотек визуализации данных в Python. Познакомимся с базами данных и языком запросов SQL. Научимся выполнять запросы на получение данных и перекладывать часть обработки на сторону сервера данных.
- • Основы NumPy
- • Основы Pandas
- • Визуализация данных
Кем вы сможете работать
Data Scientist Junior
Сколько зарабатывают в профессии (медиана hh.ru, по 141 вакансиям)
Junior
110 000 ₽
Middle
205 000 ₽
Senior
261 000 ₽
Сравнение с похожими курсами других школ
| Курс | Школа | Цена | Срок | Рейтинг | Диплом | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Машинное обучение. Базовый уровень (этот) | OTUS (Отус) | беспл. | 6 месяцев | 5 | сертификат | — |
| Python для анализа данных | Netology (Нетология) | 4 месяца | 5.0 | Удостоверение | Перейти | |
| Data Scientist с нуля до PRO | Skillfactory (Скиллфактори) | 224 064 ₽ | 13 месяцев | 4.2 | Сертификат | Перейти |
| Data Scientist c AI | GeekBrains (ГикБреинс) | — | 12 месяцев | 1.0 | — | Перейти |
Стоит ли идти на этот курс
Плюсы
- Математика вшита в программу отдельным модулем — дифференцирование, оптимизация функций, линейная алгебра, статистика. Не вынесена за скобки «самостоятельного изучения», а стоит в расписании.
- Стек практический и полный: Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scipy, SQL, Git, Shell — всё, с чем Data Scientist Junior работает в первый рабочий год.
- Есть проектная работа с защитой — единственный способ получить что-то, что можно показать работодателю, а не просто запись в резюме.
- Доступ к сервису подготовки к собеседованиям в Big Tech и рекомендательное письмо от преподавателя — конкретные инструменты для выхода на рынок, а не абстрактное «поддержка карьеры».
Минусы и кому не стоит
- Шесть дней — очень короткий срок для такой насыщенной программы. Математика, Python-стек, методы ML и проект за шесть дней означают либо интенсив в формате полного погружения, либо что часть программы останется на самостоятельное освоение. Спросите у школы заранее: сколько часов в день и какова доля асинхронных материалов.
- Для начинающих на рынке есть более протяжённые программы с сопоставимым стеком. Считайте соотношение: сколько часов практики на эту сумму.
- Курс заявлен как средний уровень, но одновременно — «с нуля». Это противоречие. Если Python у вас нулевой, первые модули станут затычкой и времени на ML попросту не хватит. Если Python уже есть — вводные модули будут повтором.
Когда этот курс вам не нужен
Если вы уже работаете с моделями — строите пайплайны, тюните гиперпараметры, знаете разницу между бустингом и бэггингом — этот курс будет повтором пройденного. Уровень «Basic» в названии честный. Также не стоит брать его, если нужна долгая программа с менторством и разбором кейсов в спокойном темпе: шесть дней — это спринт, не марафон. И если главная цель — удостоверение о квалификации, а диплома об образовании нет — документ будет только сертификатом.
Как выбрать курс по этому направлению
Рынок курсов по машинному обучению плотный, и главное, на что смотреть — есть ли в программе математика отдельным блоком. Без линейной алгебры, оптимизации и статистики ML превращается в «нажми кнопку — получи модель». Потом первый нестандартный кейс — и ступор. Дальше: стек. Numpy, Pandas, Scipy, A/B-тестирование — это рабочий инструментарий аналитика и дата-сайентиста, а не витрина. Если этого в программе нет — курс учит играть, не работать. Третье — проектная работа. Портфель без защищённого проекта на рынке ничего не весит. И отдельно: смотрите на заявленный документ. Удостоверение о повышении квалификации — официальный документ, а не просто сертификат, но выдаётся только при наличии диплома об образовании. Нет диплома — получите сертификат. Разница существенная.
Частые вопросы
Можно ли пройти курс без опыта в программировании?
Формально заявлено «с нуля», но программа начинается с основ Python и сразу идёт к продвинутым техникам, а потом — к математике ML. Без базового понимания программирования темп будет высокий. Реалистичнее: если совсем без кода — лучше сначала освоить Python отдельно, потом идти сюда.
Сколько времени занимает обучение?
По данным курса — 6 дней. Скорее всего, речь об интенсивном формате с полной загрузкой. Уточните у школы расписание: сколько часов в день и есть ли асинхронные материалы для самостоятельного прохождения.
Какой документ выдают по итогам?
Сертификат — всем. Удостоверение о повышении квалификации — только при наличии документа об образовании (диплом колледжа или вуза). Если диплома нет, удостоверение не выдадут — это требование закона, не политика школы.
Помогают ли с трудоустройством?
Прямого трудоустройства в данных нет. Есть два инструмента: доступ к сервису подготовки к собеседованиям в Big Tech и рекомендательное письмо от преподавателя — его надо заработать активной работой на занятиях. Это полезно, но поиск работы остаётся на вас.
Нужна ли математика до начала курса?
Математический блок входит в программу — линейная алгебра, дифференцирование, статистика разбираются внутри курса. Но шесть дней — плотный график. Если школьная математика давно забыта, лучше освежить базу заранее: курс, судя по структуре, не рассчитан на долгое погружение в теорию с нуля.
Что значит «ориентироваться в направлениях Data Science»?
Это про понимание карты профессии: чем Data Scientist отличается от ML-инженера или аналитика данных, какие задачи решают разные специализации. Конкретный заявленный результат — уровень Junior Data Scientist и навыки работы с реальными бизнес-задачами через методы ML.
Поделиться
Преподаватели курса
Отзывы
Курс «Машинное обучение. Базовый уровень»
H-Ch Pepper
H-Ch Pepper
Курс «Машинное обучение. Базовый уровень»
Базовый ML в Otus - честный взгляд
Практика 5/5Теория 5/5Преподаватели 4/5
Достоинства: понятная подача, кураторы
Дата отзыва 16.09.2020
Дата окончания курса 2020
больше курсов
Похожие курсы компании
больше курсов
Другие курсы этих преподавателей
Цена не указана
Перейти на страницу курса