Супер- курс. Спасибо преподавателям, понятная подача материала, быстрая обратная связь, желание помочь и научить, отсутствует "формализм", вовлеченность 100%!
Отдельное ОГРОМНОЕ спасибо Михаилу как руководителю курса за поддержку и лайфхаки!

Интересуюсь темой машинного обучения, хотелось улучшить и упорядочить свои знания. Выбрал Otus, потому что искал курс уровня “prof” (определенный уровень знаний у меня был. И миллион одинаковых курсов "с нуля" мне не интересен). Я уже проходил обучение здесь ранее — знал, что можно найти продвинутый курс.
Оценил программу курса: она достаточно объёмна. Понравилось и то, что ДЗ подразумевают существенные трудозатраты — без потраченного времени их ценность была бы ниже.
Хотя моя текущая позиция не подразумевает, что ml мне как-то пригодится в ближайшем будущем, верю, что найду применение полученным знаниям. И это позволит мне не только выполнять интересные задачи, но и обеспечит конкурентное преимущество на рынке труда.

Я работаю маркетологом-аналитиком и уже давно хотела сменить профессию. Начала заниматься Data Science три года назад, поняла, что не хватает знаний по Computer Vision. Поэтому пришла на обучение в Otus.
На обучении мне понравилось, что к каждой теме был живой вебинар, где можно было задать вопросы, что-то уточнить. Преподаватели на курсе очень отзывчивые.
Благодаря курсу я уже смогла реализовать проект по CV на фрилансе. В ближайшем будущем займусь поиском работы.

Обучение полностью оправдало мои ожидания, я закрыл практически все мои цели. Стал более уверенно себя чувствовать при написании кода, стали видны нюансы и места, которые можно сделать лучше, которых до обучения не замечал. Также удалось пройти собеседование и поменять место работа на более перспективное.

📖 Джим Ким "Проект Феникс"

Наконец-то прочитал классику управления потоком работы в ИТ. Наверное, таких совпадений не бывает, но эта книга пришла максимально вовремя. И внутри и снаружи был проект Феникс.
Хрестоматия подхода DevOps и продолжение идей теории ограничений Голдратта в применении к потоку внедрения проектов в ИТ.
Авторы описывают три пути и четыре вида работы у ИТ-инфраструктуры.

Три пути (точки внимания):
🟢Поток работы слева направо - оптимизация потока, непрерывная сборка, интеграция и развёртывание.
🟢Работа с обратной связью справа налево - качество работы потока, улучшение ежедневной рутины.
🟢Создание культуры постоянных экспериментов и улучшения экосистемы.

Четыре вида работы:
🔗Бизнес-проекты
🔗Внутренние ИТ-проекты
🔗Изменения
🔗Незапланированная работа или работа по восстановлению.

Идеи DevOps очень хорошо легли как в голову, так и в окружающий мир. Пожалуй, надо глубже изучить эту методологию

Книгу однозначно рекомендую 5/5