Дата отзыва: 6 февраля 2026
Коротко:
После курса возникло ощущение, что знакомый data scientist взял тебя к себе в офис на два дня и показал, как всё устроено. Дал тебе для приличия минимальные по сложности тестики, подготовил качественные ноутбуки и ... всё.
В целом, лично мне этого и хотелось. Проходить очередной курс, который будет с нуля объяснять пошагово все классические модели и т. п. - желания не было. У меня уже были знания, но в голове была каша и пробелы по поводу того, как это устроено в индустрии, в каком порядке что делать и т. п. На мой взгляд, курс со своей задачей справился, и я более-менее остался им доволен.
Теперь подробнее:
Заметки о курсе:
- Стиль написания и оформление текста, ноутбуков похож на курсы Алерона. Будто он курс создавал. Это нейтральное наблюдение - ни плохо, ни хорошо, просто заметка(хотя про записи видео есть комментарий ниже)
- Цена 2400 ₽ для первого курса автора - высокая, но, пройдя курс, могу сказать, что он стоит своих денег. Хотя, наверное, для первых 200-300 студентов стоило бы подумать о немного сниженной цене, чтобы набрать минимальную аудиторию.
- Тут почти нет трудных заданий. Их было штуки 3-4. Чаще всего - просто лёгкие тесты, либо мини-задания в ноутбуках по теме этого же ноутбука. Для меня это НЕ является минусом. Тяжёлых заданий я уже нарешал в других курсах.
- Курс вообще не подробный(не будет как в поколении Python, где ты полмесяца целыми днями его решаешь). Я его прошёл часов за 10-12(учитывая, что у меня есть опыт, да и задач и нарешал достаточно). Новичку он не подойдет, будет либо тяжело, либо всё выветрится из головы. Он для тех, кто уже знаком с ml и pandas, прошёл до этого какой-нибудь другой курс, хочет в голове структурировать знания и подглядеть, как это выглядит в реальной работе. Для меня тоже НЕ минус, именно этого я и ожидал и доволен.
Плюсы курса:
- Крутые и качественные ноутбуки - главная ценность этого курса. Они действительно потрясающие. В принципе, из-за них мне курс и понравился и из-за них я в восторге.
- Сама структура курса, последовательность, в которой даются темы, и сами темы. Автор прошёлся по всему действительно важному.
Недочёты:
- Не было ничего сказано про:
- sklearn.pipeline - используется ли он в реальной разработке, да или нет. Какие-нибудь комментарии не помешали бы.
- Standard/Min-Max Scaler, SimpleImputer, ... - про них вообще ничего, да и в целом про нормировку данных тоже ни слова, что очень странно, учитывая, что в предобработке было рассмотрено, наверное, почти всё.
- Склейки в видеозаписях (их я смотрел только начиная с 6-го модуля, до этого хватало ноутбуков). Такая резкая склейка 1:1 у курсов Алерона - это не очень( Когда между предложениями проходит 0,01 с, ты не успеваешь сообразить, какой файл смотрит автор, какую строчку он обозревал до этого и что вообще происходит.
- Дрожащий хромакей на видеозаписях (лучше просто белый фон, как в конце курса).
Чего ещё можно было бы добавить:
- Уроки (и ноутбуки!) с обзором каких-нибудь интересных задач, с которыми работает автор (uplift-моделирование, ИИ-ассистенты и т. п.), но не тривиальных, где простые табличные данные. Например в я-профессионале на вступительном этапе была задачка, где по тексту объявления(они были самые разные) нужно было предсказать, кликнет ли клиент или нет - вот мб типа таких, хотя и эта не очень сложная.
- Может добавить ещё какой-нибудь модуль с новой темой(желательно DL).
Итог:
Мне курс очень понравился. Он почти отличный. Автор точно зарекомендовал себя и я буду ждать от него новых материалов.
Если добавить больше тем, больше заданий(крч, увеличит объем в 1.5-2 раза), то, думаю, это прям заявка на Stepik Awards 2026
Личная оценка курса: 4.85
