<!DOCTYPE html><html lang="ru"><head><meta charSet="utf-8"/><meta charSet="UTF-8"/><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"/><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no, user-scalable=no, viewport-fit=cover"/><link rel="preload" as="image" href="https://mc.yandex.ru/watch/44973232"/><link rel="preload" as="image" href="https://vk.com/rtrg?p=VK-RTRG-410987-bLXUv"/><link rel="preload" as="image" href="https://top-fwz1.mail.ru/counter?id=3316675;js=na"/><link rel="preload" as="image" href="/_next/static/images/img/logo2022_without_text-ad6a01e8608432b9967c441a0f4760b4.svg"/><link rel="preload" as="image" href="https://cdn.otus.ru/media/public/5e/0c/320х400_1-453930-5e0c38.png"/><link rel="preload" as="image" href="/_next/static/images/img/otus-certificate-832bf0e82aba1cde68e7417b12683728.png"/><link rel="preload" as="image" href="/_next/static/images/img/upk-diploma-d6bca6c33b9795bec7d04fb91a431230.png"/><link rel="preload" as="image" href="/_next/static/images/img/light-3dd56d782c43dc1e78b7e0da7bb3fb50.svg"/><link rel="stylesheet" href="/_next/static/css/8cc264f7ea39f5c5.css" data-precedence="next"/><link rel="stylesheet" href="/_next/static/css/369ab862ca923128.css" data-precedence="next"/><link rel="stylesheet" href="/_next/static/css/1eb8edb263c0b31d.css" data-precedence="next"/><link rel="preload" as="script" fetchPriority="low" href="/_next/static/chunks/webpack-84c612d5581a179f.js"/><script src="/_next/static/chunks/b6261da7-560230abf0251a57.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/8868-e3f56a080a5e6bd6.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/main-app-34258a01f8eeca2d.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/b57a0ff0-f64b6c8491bc987c.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/7761-f25228226f9fd7b1.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/3260-e663d3aeeb454c53.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/7844-5a1706e76e0167fe.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/7985-5aa503ef1e488f37.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/8012-ba13e2afafa1b32c.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/4944-c0f1c1dc3dd5ddc8.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/4888-09a084700e30f3b2.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/2633-d7e691d1179a550f.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/3242-4559e666a92af915.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/8308-a718381dbc33cfb4.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/app/layout-37aaf27e992c5aeb.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/4419-cfc7a5f44d08cc1b.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/5632-5ae1d5cde11086be.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/3118-3c71903ee058260c.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/7670-88498cb7f740ea45.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/5873-a84150cef512c203.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/8212-ad195a1ac639b812.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/428-b85ac0b1d8ebbe87.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/9374-dedf9cc8b15c395b.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/4485-9ab23cf29f3d4493.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/4089-38c618b1e8038db2.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/1598-4e9e0a333affae09.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/7234-0a01e49f09a75afe.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/1701-caea77cd580b46da.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/1589-5e9d65a97827bc49.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/8817-f756b1c7094aa889.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/3742-cf316c1014abe42c.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/7624-a0236e3eec1f6b3c.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/5588-acf8559ddd553204.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/1613-56d7f10ce9045e21.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/app/not-found-6846642e53dd56ba.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/app/error-37bbf3f7388748a0.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/5408-7304a011593a4e7b.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/4514-28d343fc6e2d14e0.js" async=""></script><script src="/_next/static/chunks/app/lessons/%5Bslug%5D/page-56f47397b9d2307e.js" async=""></script><link rel="preload" href="https://smartcaptcha.yandexcloud.net/captcha.js?render=onload&onload=onloadFunction" as="script"/><link rel="preload" href="https://store-b2b.ru/tag.js?id=wsse7xcbtr07r1&nomodule" as="script"/><title>Курс «Machine Learning» Pro: для опытных ML специалистов - ОТУС</title><meta name="description" content="Продвинутый онлайн-курс по Машинному обучению для специалистов по Data Science, опытных ML-инженеров, Fullstack-разработчиков, аналитиков данных. Освойте работу с NLP, DL, Data Driven на практике с реальными данными. Записаться на продвинутый курс «Machine Learning» Professional на сайте ОТУС"/><link rel="manifest" href="/site.webmanifest" crossorigin="use-credentials"/><meta name="is_app_seo_default" content="false"/><meta name="vk:image" content="/__new_static__/img/meta-image.png"/><meta name="fb:app_id" content="486413851704844"/><link rel="canonical" href="https://otus.ru/lessons/machinelearning/"/><meta name="yandex-verification" content="3019a35aeda6b45d"/><meta property="og:title" content="Курс «Machine Learning» Pro: для опытных ML специалистов - ОТУС"/><meta property="og:description" content="Продвинутый онлайн-курс по Машинному обучению для специалистов по Data Science, опытных ML-инженеров, Fullstack-разработчиков, аналитиков данных. Освойте работу с NLP, DL, Data Driven на практике с реальными данными. Записаться на продвинутый курс «Machine Learning» Professional на сайте ОТУС"/><meta property="og:url" content="https://otus.ru/lessons/machinelearning/"/><meta name="twitter:card" content="summary"/><meta name="twitter:title" content="Курс «Machine Learning» Pro: для опытных ML специалистов - ОТУС"/><meta name="twitter:description" content="Продвинутый онлайн-курс по Машинному обучению для специалистов по Data Science, опытных ML-инженеров, Fullstack-разработчиков, аналитиков данных. Освойте работу с NLP, DL, Data Driven на практике с реальными данными. Записаться на продвинутый курс «Machine Learning» Professional на сайте ОТУС"/><link rel="image_src" href="/__new_static__/img/meta-image.png"/><link rel="shortcut icon" type="image/x-icon" href="/favicon.ico"/><link rel="preload" href="/_next/static/images/img/owl-flight-5d7d1106ce62f5dd4057eb334384e529.gif" as="image"/><link rel="icon" type="image/png" sizes="16x16" href="/_next/static/images/img/favicon-16x16-3dc5220f18624c2a6fd3aa3b081da00a.png"/><link rel="icon" type="image/png" sizes="32x32" href="/_next/static/images/img/favicon-32x32-dd124835ecce421e1bb2c8f849e49a3f.png"/><link rel="apple-touch-icon" href="/_next/static/images/img/apple-touch-icon-a4721dddcfb741a7e41d52e619f3820d.png"/><link rel="apple-touch-icon" sizes="57x57" href="/_next/static/images/img/apple-touch-icon-57x57-92769d5e197783e63f3bb3c8519c8912.png"/><link rel="apple-touch-icon" sizes="60x60" href="/_next/static/images/img/apple-touch-icon-60x60-dfaaf3934bc7ed111c8c306b967afeeb.png"/><link rel="apple-touch-icon" sizes="72x72" href="/_next/static/images/img/apple-touch-icon-72x72-693f0d64a225d5f0fe26ba5d088c8f14.png"/><link rel="apple-touch-icon" sizes="76x76" href="/_next/static/images/img/apple-touch-icon-76x76-f3487d673c3e7ae975cf190fb758ab10.png"/><link rel="apple-touch-icon" sizes="114x114" href="/_next/static/images/img/apple-touch-icon-114x114-98609536fdaa492edede039bdd03cff2.png"/><link rel="apple-touch-icon" sizes="120x120" href="/_next/static/images/img/apple-touch-icon-120x120-169d5a3cf2a78fa8e7dfa780f15abcb7.png"/><link rel="apple-touch-icon" sizes="144x144" href="/_next/static/images/img/apple-touch-icon-144x144-9b1aa25d8b37e9b97af4717495fd71bf.png"/><link rel="apple-touch-icon" sizes="152x152" href="/_next/static/images/img/apple-touch-icon-152x152-e04100124be68d4151efe4eb96227866.png"/><link rel="apple-touch-icon" sizes="180x180" href="/_next/static/images/img/apple-touch-icon-180x180-a4721dddcfb741a7e41d52e619f3820d.png"/><link rel="mask-icon" href="/_next/static/images/img/safari-pinned-tab-9b975a1bbe6e965061daed04a88d48e8.svg" color="#000000"/><meta name="msapplication-TileColor" content="#ffffff"/><meta name="msapplication-TileImage" content="/_next/static/images/img/mstile-144x144-c363ac4f42a2d7656bae44c971f5deab.png"/><script src="https://vk.com/js/api/openapi.js?162" type="text/javascript"></script><script src="/_next/static/chunks/polyfills-42372ed130431b0a.js" noModule=""></script><style data-styled="" data-styled-version="5.3.10">.iJGzvz{display:inline-block;-webkit-animation-name:rotate;animation-name:rotate;-webkit-animation-duration:1.2s;animation-duration:1.2s;-webkit-animation-iteration-count:infinite;animation-iteration-count:infinite;-webkit-animation-timing-function:ease;animation-timing-function:ease;will-change:transform;}/*!sc*/
@-webkit-keyframes rotate{0%{-webkit-transform:rotate(0);-ms-transform:rotate(0);transform:rotate(0);}80%{-webkit-transform:rotate(500deg);-ms-transform:rotate(500deg);transform:rotate(500deg);}100%{-webkit-transform:rotate(360deg);-ms-transform:rotate(360deg);transform:rotate(360deg);}}/*!sc*/
@keyframes rotate{0%{-webkit-transform:rotate(0);-ms-transform:rotate(0);transform:rotate(0);}80%{-webkit-transform:rotate(500deg);-ms-transform:rotate(500deg);transform:rotate(500deg);}100%{-webkit-transform:rotate(360deg);-ms-transform:rotate(360deg);transform:rotate(360deg);}}/*!sc*/
data-styled.g1[id="sc-10qj18o-0"]{content:"iJGzvz,"}/*!sc*/
.bLNTdk{position:absolute;top:50%;left:50%;-webkit-transform:translate(-50%,-50%);-ms-transform:translate(-50%,-50%);transform:translate(-50%,-50%);display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;}/*!sc*/
data-styled.g2[id="sc-10qj18o-1"]{content:"bLNTdk,"}/*!sc*/
.bmVffP{height:24px;width:24px;position:relative;}/*!sc*/
.kOdeIv{height:48px;width:48px;position:relative;}/*!sc*/
.cvcsLz{height:28px;width:28px;position:relative;}/*!sc*/
.gsweRb{height:88px;width:88px;position:relative;}/*!sc*/
data-styled.g3[id="sc-i28ik1-0"]{content:"bmVffP,kOdeIv,cvcsLz,gsweRb,"}/*!sc*/
.gNVXtU{position:absolute;top:50%;left:50%;-webkit-transform:translate(-50%,-50%);-ms-transform:translate(-50%,-50%);transform:translate(-50%,-50%);}/*!sc*/
.gNVXtU > svg{display:block;}/*!sc*/
data-styled.g4[id="sc-i28ik1-1"]{content:"gNVXtU,"}/*!sc*/
.ViUGY{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:18px;line-height:24px;font-weight:700;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.ViUGY{font-size:16px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.ViUGY{font-size:14px;line-height:20px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.ViUGY{font-weight:700;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.ViUGY{font-weight:700;}}/*!sc*/
.eMZyoN{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:16px;line-height:24px;font-weight:400;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.eMZyoN{font-size:16px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.eMZyoN{font-size:14px;line-height:20px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.eMZyoN{font-weight:400;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.eMZyoN{font-weight:400;}}/*!sc*/
.krJlll{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:18px;line-height:24px;font-weight:400;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.krJlll{font-size:16px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.krJlll{font-size:16px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.krJlll{font-weight:400;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.krJlll{font-weight:400;}}/*!sc*/
.kswXpy{font-family:'IBM Plex Sans','Roboto',sans-serif;font-size:62px;line-height:68px;font-weight:700;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.kswXpy{font-size:56px;line-height:60px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.kswXpy{font-size:32px;line-height:36px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.kswXpy{font-weight:700;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.kswXpy{font-weight:700;}}/*!sc*/
.enpOeQ{font-family:'IBM Plex Sans','Roboto',sans-serif;font-size:20px;line-height:24px;font-weight:700;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.enpOeQ{font-size:20px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.enpOeQ{font-size:16px;line-height:20px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.enpOeQ{font-weight:700;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.enpOeQ{font-weight:700;}}/*!sc*/
.doSDez{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:18px;line-height:24px;font-weight:400;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.doSDez{font-size:18px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.doSDez{font-size:16px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.doSDez{font-weight:400;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.doSDez{font-weight:400;}}/*!sc*/
.jmLQpp{font-family:'IBM Plex Sans','Roboto',sans-serif;font-size:40px;line-height:48px;font-weight:700;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.jmLQpp{font-size:40px;line-height:48px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.jmLQpp{font-size:20px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.jmLQpp{font-weight:700;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.jmLQpp{font-weight:700;}}/*!sc*/
.fPZiIk{font-family:'IBM Plex Sans','Roboto',sans-serif;font-size:24px;line-height:28px;font-weight:500;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fPZiIk{font-size:24px;line-height:28px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fPZiIk{font-size:18px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fPZiIk{font-weight:500;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fPZiIk{font-weight:500;}}/*!sc*/
.bTMeHF{font-family:'IBM Plex Sans','Roboto',sans-serif;font-size:52px;line-height:64px;font-weight:700;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.bTMeHF{font-size:52px;line-height:64px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.bTMeHF{font-size:24px;line-height:28px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.bTMeHF{font-weight:700;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.bTMeHF{font-weight:700;}}/*!sc*/
.gGtEnS{font-family:'IBM Plex Sans','Roboto',sans-serif;font-size:24px;line-height:28px;font-weight:700;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.gGtEnS{font-size:24px;line-height:28px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.gGtEnS{font-size:18px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.gGtEnS{font-weight:700;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.gGtEnS{font-weight:700;}}/*!sc*/
.hQBzUY{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:18px;line-height:24px;font-weight:700;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.hQBzUY{font-size:18px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hQBzUY{font-size:16px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.hQBzUY{font-weight:700;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hQBzUY{font-weight:700;}}/*!sc*/
.wJZyp{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:14px;line-height:20px;font-weight:400;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.wJZyp{font-size:12px;line-height:16px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.wJZyp{font-size:12px;line-height:16px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.wJZyp{font-weight:400;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.wJZyp{font-weight:400;}}/*!sc*/
.dvqddq{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:16px;line-height:24px;font-weight:700;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dvqddq{font-size:16px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dvqddq{font-size:14px;line-height:20px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dvqddq{font-weight:700;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dvqddq{font-weight:700;}}/*!sc*/
.iFeEEh{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:14px;line-height:20px;font-weight:700;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.iFeEEh{font-size:14px;line-height:20px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.iFeEEh{font-size:12px;line-height:16px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.iFeEEh{font-weight:700;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.iFeEEh{font-weight:700;}}/*!sc*/
.iwrrOS{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:14px;line-height:20px;font-weight:400;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.iwrrOS{font-size:14px;line-height:20px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.iwrrOS{font-size:12px;line-height:16px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.iwrrOS{font-weight:400;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.iwrrOS{font-weight:400;}}/*!sc*/
.ioOegJ{font-family:'IBM Plex Sans','Roboto',sans-serif;font-size:40px;line-height:48px;font-weight:700;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.ioOegJ{font-size:40px;line-height:48px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.ioOegJ{font-size:32px;line-height:36px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.ioOegJ{font-weight:700;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.ioOegJ{font-weight:700;}}/*!sc*/
.CWfAH{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:16px;line-height:24px;font-weight:400;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.CWfAH{font-size:14px;line-height:20px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.CWfAH{font-size:14px;line-height:20px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.CWfAH{font-weight:400;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.CWfAH{font-weight:400;}}/*!sc*/
.bDRAny{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:16px;line-height:24px;font-weight:700;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.bDRAny{font-size:14px;line-height:20px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.bDRAny{font-size:16px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.bDRAny{font-weight:700;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.bDRAny{font-weight:700;}}/*!sc*/
data-styled.g14[id="sc-1x9oq14-0"]{content:"ViUGY,eMZyoN,krJlll,kswXpy,enpOeQ,doSDez,jmLQpp,fPZiIk,bTMeHF,gGtEnS,hQBzUY,wJZyp,dvqddq,iFeEEh,iwrrOS,ioOegJ,CWfAH,bDRAny,"}/*!sc*/
.igoKuA{-webkit-transition:background 0.2s ease-out,border 0.2s ease-out;transition:background 0.2s ease-out,border 0.2s ease-out;will-change:background,border;overflow:hidden;width:100%;cursor:text;position:relative;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;border:1px solid #afafaf;background:#fff;color:#0f0f10;text-align:left;font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:18px;line-height:24px;height:56px;border-radius:12px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.igoKuA{font-size:18px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.igoKuA{font-size:16px;line-height:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g16[id="sc-7tecya-1"]{content:"igoKuA,"}/*!sc*/
.dUXfnG{-webkit-transition:padding 0.2s ease-out,color 0.2s ease-out;transition:padding 0.2s ease-out,color 0.2s ease-out;will-change:padding,color;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;width:100%;max-height:100%;padding:16px 24px;}/*!sc*/
data-styled.g17[id="sc-7tecya-2"]{content:"dUXfnG,"}/*!sc*/
.ewcVbw{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;overflow:hidden;pointer-events:none;top:0;left:0;width:100%;text-overflow:ellipsis;white-space:nowrap;-webkit-transition:font 0.2s ease-out;transition:font 0.2s ease-out;will-change:font;color:#afafaf;}/*!sc*/
data-styled.g18[id="sc-7tecya-3"]{content:"ewcVbw,"}/*!sc*/
.bkPfUD{-webkit-transition:opacity 0.2s ease-out;transition:opacity 0.2s ease-out;will-change:opacity;width:100%;background:transparent;overflow:hidden;text-overflow:ellipsis;margin-top:auto;opacity:0;}/*!sc*/
.bkPfUD::-webkit-input-placeholder{color:#afafaf;}/*!sc*/
.bkPfUD::-moz-placeholder{color:#afafaf;}/*!sc*/
.bkPfUD:-ms-input-placeholder{color:#afafaf;}/*!sc*/
.bkPfUD::placeholder{color:#afafaf;}/*!sc*/
.bkPfUD:disabled{background:transparent;}/*!sc*/
data-styled.g19[id="sc-7tecya-4"]{content:"bkPfUD,"}/*!sc*/
.hzdVAl{display:block;}/*!sc*/
data-styled.g23[id="sc-aobi4b-0"]{content:"hzdVAl,"}/*!sc*/
.gkRIPP{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:16px;line-height:24px;font-weight:400;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.gkRIPP{font-size:16px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.gkRIPP{font-size:14px;line-height:20px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.gkRIPP{font-weight:400;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.gkRIPP{font-weight:400;}}/*!sc*/
.eibrwt{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:16px;line-height:24px;font-weight:400;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.eibrwt{font-size:14px;line-height:20px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.eibrwt{font-size:14px;line-height:20px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.eibrwt{font-weight:400;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.eibrwt{font-weight:400;}}/*!sc*/
.fvUGfA{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:12px;line-height:16px;font-weight:400;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fvUGfA{font-size:12px;line-height:16px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fvUGfA{font-size:12px;line-height:16px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fvUGfA{font-weight:400;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fvUGfA{font-weight:400;}}/*!sc*/
data-styled.g26[id="sc-1x9oq14-0-Component"]{content:"gkRIPP,eibrwt,fvUGfA,"}/*!sc*/
.chwycb{padding-right:48px;}/*!sc*/
data-styled.g29[id="sc-1uo0fn1-0"]{content:"chwycb,"}/*!sc*/
.jZoKM{position:absolute;top:50%;right:14px;-webkit-transform:translateY(-50%);-ms-transform:translateY(-50%);transform:translateY(-50%);}/*!sc*/
data-styled.g30[id="sc-1uo0fn1-1"]{content:"jZoKM,"}/*!sc*/
.dzJeEt{-webkit-transform:rotate(180deg);-ms-transform:rotate(180deg);transform:rotate(180deg);}/*!sc*/
data-styled.g40[id="sc-1bqzqc9-0"]{content:"dzJeEt,"}/*!sc*/
.dGHcsq{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;-webkit-user-select:none;-moz-user-select:none;-ms-user-select:none;user-select:none;position:relative;}/*!sc*/
.dGHcsq .swiper{height:100%;}/*!sc*/
.dGHcsq .swiper-slide{opacity:1;-webkit-transition:opacity 0.2s ease-out;transition:opacity 0.2s ease-out;will-change:opacity;}/*!sc*/
.dGHcsq .swiper-slide-active ~ .swiper-slide ~ .swiper-slide ~ .swiper-slide ~ .swiper-slide{opacity:0.3;}/*!sc*/
.dGHcsq .swiper-slide:nth-child(n + 6){opacity:0.3;}/*!sc*/
.cInatB{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;-webkit-user-select:none;-moz-user-select:none;-ms-user-select:none;user-select:none;position:relative;}/*!sc*/
.cInatB .swiper{height:100%;}/*!sc*/
.cInatB .swiper-slide{opacity:1;-webkit-transition:opacity 0.2s ease-out;transition:opacity 0.2s ease-out;will-change:opacity;}/*!sc*/
.cInatB .swiper-slide:nth-child(n + 5){opacity:0.3;}/*!sc*/
.haeyZv{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;-webkit-user-select:none;-moz-user-select:none;-ms-user-select:none;user-select:none;position:relative;}/*!sc*/
.haeyZv .swiper{height:100%;}/*!sc*/
.haeyZv .swiper-slide{opacity:1;-webkit-transition:opacity 0.2s ease-out;transition:opacity 0.2s ease-out;will-change:opacity;}/*!sc*/
.haeyZv .swiper-slide:nth-child(n + 3){opacity:0.3;}/*!sc*/
.giOpNO{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;-webkit-user-select:none;-moz-user-select:none;-ms-user-select:none;user-select:none;position:relative;}/*!sc*/
.giOpNO .swiper{height:100%;}/*!sc*/
.giOpNO .swiper-slide{opacity:1;-webkit-transition:opacity 0.2s ease-out;transition:opacity 0.2s ease-out;will-change:opacity;}/*!sc*/
data-styled.g41[id="sc-1bkbgbz-0"]{content:"dGHcsq,cInatB,haeyZv,giOpNO,"}/*!sc*/
.cPJghB{min-width:100%;width:100%;min-height:100%;height:100%;display:block;margin:0 auto;}/*!sc*/
.jssxGI{min-width:100%;width:100%;min-height:100%;height:100%;display:block;margin:0 auto;margin-bottom:56px;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.jssxGI{margin-bottom:72px;}}/*!sc*/
.ehnata{min-width:100%;width:100%;min-height:100%;height:100%;display:block;margin:0 auto;margin-bottom:68px;}/*!sc*/
data-styled.g42[id="sc-1bkbgbz-1"]{content:"cPJghB,jssxGI,ehnata,"}/*!sc*/
.dQlnjC{-webkit-transition:color 0.2s ease-out,opacity 0.2s ease-out;transition:color 0.2s ease-out,opacity 0.2s ease-out;will-change:color,opacity;width:auto;height:auto;padding:12px;cursor:pointer;-webkit-tap-highlight-color:transparent;background:transparent;color:#fff;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.dQlnjC:hover{color:#ffd709;}}/*!sc*/
.dQlnjC:disabled{opacity:0.4;pointer-events:none;cursor:default;}/*!sc*/
.fzLRzy{-webkit-transition:color 0.2s ease-out,opacity 0.2s ease-out;transition:color 0.2s ease-out,opacity 0.2s ease-out;will-change:color,opacity;width:auto;height:auto;padding:12px;cursor:pointer;-webkit-tap-highlight-color:transparent;background:transparent;color:#740FB4;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.fzLRzy:hover{color:#740FB4;}}/*!sc*/
.fzLRzy:disabled{opacity:0.4;pointer-events:none;cursor:default;}/*!sc*/
data-styled.g43[id="sc-1bkbgbz-2"]{content:"dQlnjC,fzLRzy,"}/*!sc*/
.iPzpLW{margin:-12px -12px -12px 24px;}/*!sc*/
data-styled.g44[id="sc-1bkbgbz-3"]{content:"iPzpLW,"}/*!sc*/
.biZjNh{margin:-12px 24px -12px -12px;}/*!sc*/
data-styled.g45[id="sc-1bkbgbz-4"]{content:"biZjNh,"}/*!sc*/
.hGKrlu{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;max-width:400px;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;}/*!sc*/
data-styled.g46[id="sc-1bkbgbz-5"]{content:"hGKrlu,"}/*!sc*/
.eoibzU{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;position:absolute;top:-68px;right:0;}/*!sc*/
.eoibzU .sc-1bkbgbz-5 > *{background-color:#fff !important;}/*!sc*/
.hcbJSK{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;position:absolute;top:-118px;right:0;}/*!sc*/
.hcbJSK .sc-1bkbgbz-5 > *{background-color:#fff !important;}/*!sc*/
.dtHGxE{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;position:absolute;-webkit-transform:translateX(50%);-ms-transform:translateX(50%);transform:translateX(50%);bottom:0;right:50%;}/*!sc*/
.dtHGxE .sc-1bkbgbz-5 > *{background-color:#740FB4 !important;}/*!sc*/
data-styled.g47[id="sc-1bkbgbz-6"]{content:"eoibzU,hcbJSK,dtHGxE,"}/*!sc*/
.ldwIhb{color:#4749c0;position:relative;}/*!sc*/
.ldwIhb:hover{-webkit-text-decoration:underline;text-decoration:underline;}/*!sc*/
.ldwIhb:active{color:#585cff;-webkit-text-decoration:none;text-decoration:none;}/*!sc*/
data-styled.g49[id="sc-1vdp0yy-0"]{content:"ldwIhb,"}/*!sc*/
.eJDLVL{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-transform:rotate( 0deg );-ms-transform:rotate( 0deg );transform:rotate( 0deg );}/*!sc*/
data-styled.g120[id="sc-8zcw6d-0"]{content:"eJDLVL,"}/*!sc*/
.dxxUfg{width:82px;height:auto;}/*!sc*/
data-styled.g179[id="sc-136rsxq-0"]{content:"dxxUfg,"}/*!sc*/
.hERPbJ{-webkit-animation:iJeNST 32s infinite linear;animation:iJeNST 32s infinite linear;-webkit-transform-box:fill-box;-ms-transform-box:fill-box;transform-box:fill-box;-webkit-transform-origin:center;-ms-transform-origin:center;transform-origin:center;will-change:animation,transform;}/*!sc*/
data-styled.g180[id="sc-1gml7ra-0"]{content:"hERPbJ,"}/*!sc*/
.XomuX{overflow:visible;}/*!sc*/
data-styled.g183[id="sc-1gml7ra-3"]{content:"XomuX,"}/*!sc*/
.hOtCic{margin:0 auto;position:relative;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.hOtCic{max-width:1120px;width:1120px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.hOtCic{max-width:680px;width:680px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hOtCic{max-width:352px;width:352px;}}/*!sc*/
data-styled.g184[id="sc-x072mc-0"]{content:"hOtCic,"}/*!sc*/
.dKnRmO{-webkit-transition:-webkit-transform 0.2s ease-out;-webkit-transition:transform 0.2s ease-out;transition:transform 0.2s ease-out;position:relative;-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;z-index:30;position:-webkit-sticky;position:sticky;top:-1px;height:80px;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;box-shadow:0 4px 4px rgba(0,0,0,0.05);background:#fff;color:#232323;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dKnRmO{height:64px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dKnRmO{height:60px;}}/*!sc*/
data-styled.g185[id="sc-r03h0s-0"]{content:"dKnRmO,"}/*!sc*/
.eFDQwF{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:16px;line-height:24px;font-weight:400;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.eFDQwF{font-size:16px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.eFDQwF{font-size:14px;line-height:20px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.eFDQwF{font-weight:400;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.eFDQwF{font-weight:400;}}/*!sc*/
data-styled.g186[id="sc-1x9oq14-0-styled-div"]{content:"eFDQwF,"}/*!sc*/
.bMTmMH{position:unset;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;}/*!sc*/
data-styled.g187[id="sc-r03h0s-1"]{content:"bMTmMH,"}/*!sc*/
.iLJJBX{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;margin:0 89px 0 0;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.iLJJBX{margin:0 24px 0 0;}}/*!sc*/
data-styled.g188[id="sc-r03h0s-2"]{content:"iLJJBX,"}/*!sc*/
.kVvakX{-webkit-align-self:normal;-ms-flex-item-align:normal;align-self:normal;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;}/*!sc*/
data-styled.g189[id="sc-r03h0s-3"]{content:"kVvakX,"}/*!sc*/
.bYKNcH{z-index:0;position:relative;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;margin:0 40px 0 0;-webkit-user-select:none;-moz-user-select:none;-ms-user-select:none;user-select:none;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.bYKNcH{margin:0 24px 0 0;}}/*!sc*/
.bYKNcH::after{-webkit-transition:background 0.2s ease-out;transition:background 0.2s ease-out;will-change:background;content:'';position:absolute;bottom:0;left:0;width:100%;height:4px;background:transparent;}/*!sc*/
.bYKNcH:last-child{margin:0;}/*!sc*/
.cGgLky{z-index:0;position:relative;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;margin:0 40px 0 0;-webkit-user-select:none;-moz-user-select:none;-ms-user-select:none;user-select:none;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.cGgLky{margin:0 24px 0 0;}}/*!sc*/
.cGgLky::after{-webkit-transition:background 0.2s ease-out;transition:background 0.2s ease-out;will-change:background;content:'';position:absolute;bottom:0;left:0;width:100%;height:4px;background:transparent;}/*!sc*/
.cGgLky:hover::after{background:#4749c0;}/*!sc*/
.cGgLky:last-child{margin:0;}/*!sc*/
data-styled.g191[id="sc-r03h0s-5"]{content:"bYKNcH,cGgLky,"}/*!sc*/
.kpxsrg.kpxsrg{z-index:-1;position:absolute;width:615px;height:615px;}/*!sc*/
data-styled.g192[id="sc-r03h0s-6"]{content:"kpxsrg,"}/*!sc*/
.jHaHbB{margin:0 auto 0 0;color:inherit;-webkit-text-decoration:none;text-decoration:none;}/*!sc*/
.jHaHbB:hover{-webkit-text-decoration:none;text-decoration:none;}/*!sc*/
.jHaHbB:active{color:inherit;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.jHaHbB{display:none;}}/*!sc*/
data-styled.g193[id="sc-r03h0s-7"]{content:"jHaHbB,"}/*!sc*/
.dZepSJ{-webkit-transition:background 0.2s ease-out;transition:background 0.2s ease-out;will-change:background;cursor:pointer;padding:14px 16px;border-radius:20px;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.dZepSJ:hover{background:#fff;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dZepSJ{padding:10px 0;}}/*!sc*/
.gXNPrh{-webkit-transition:background 0.2s ease-out;transition:background 0.2s ease-out;will-change:background;cursor:pointer;padding:14px 16px;border-radius:20px;font-weight:700;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.gXNPrh:hover{background:#fff;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.gXNPrh{padding:10px 0;}}/*!sc*/
data-styled.g194[id="sc-4zz0i4-0"]{content:"dZepSJ,gXNPrh,"}/*!sc*/
.fXsjgC{margin:0 32px 0 0;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;gap:24px;}/*!sc*/
.fXsjgC:last-child{margin:0;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fXsjgC{margin:0 0 24px;}}/*!sc*/
data-styled.g195[id="sc-1kjc6dh-0"]{content:"fXsjgC,"}/*!sc*/
.bxwCjw{width:100%;margin:0 0 12px;padding:0 0 12px;border-bottom:1px solid #ececec;color:#afafaf;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.bxwCjw{margin:0 0 24px;padding:0;border-bottom:none;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.bxwCjw{margin:0 0 8px;}}/*!sc*/
data-styled.g196[id="sc-1kjc6dh-1"]{content:"bxwCjw,"}/*!sc*/
.lhsLfs{display:grid;margin:0 -16px;grid-template-columns:repeat(2,288px);}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.lhsLfs{margin:0;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.lhsLfs{gap:4px;}}/*!sc*/
.eANJVj{display:grid;margin:0 -16px;grid-template-columns:repeat(1,288px);}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.eANJVj{margin:0;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.eANJVj{gap:4px;}}/*!sc*/
data-styled.g197[id="sc-1kjc6dh-2"]{content:"lhsLfs,eANJVj,"}/*!sc*/
.LDEpF{background-color:#ececec;border-radius:8px;position:relative;overflow:hidden;color:rgba(0,0,0,0);width:100%;height:100%;position:absolute;top:0;left:0;}/*!sc*/
.iXhGSD{background-color:#ececec;border-radius:8px;position:relative;overflow:hidden;color:rgba(0,0,0,0);}/*!sc*/
data-styled.g198[id="sc-1xopqwy-0"]{content:"LDEpF,iXhGSD,"}/*!sc*/
.jTtOKw{position:relative;display:block;}/*!sc*/
.ePGOOQ{position:static;display:block;}/*!sc*/
data-styled.g199[id="sc-hrqzy3-0"]{content:"jTtOKw,ePGOOQ,"}/*!sc*/
.faPWUN{min-width:100%;width:100%;min-height:100%;height:100%;position:relative;z-index:0;}/*!sc*/
.faPWUN *{opacity:0;pointer-events:none;}/*!sc*/
data-styled.g200[id="sc-hrqzy3-1"]{content:"faPWUN,"}/*!sc*/
.fEESDM{position:absolute;z-index:1;display:none;top:100%;left:0;width:100%;}/*!sc*/
data-styled.g236[id="sc-piuiz2-0"]{content:"fEESDM,"}/*!sc*/
.fDVGGf{z-index:0;-webkit-align-self:baseline;-ms-flex-item-align:baseline;align-self:baseline;overflow:hidden;position:relative;width:100%;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;padding:40px;background:#f8f8f8;box-shadow:0px 16px 16px rgba(0,0,0,0.25);border-radius:0px 0px 20px 20px;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.fDVGGf{max-width:1200px;margin:0 auto;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fDVGGf{padding:24px 36px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fDVGGf{height:100%;padding:24px 0;border-radius:0;}}/*!sc*/
data-styled.g237[id="sc-piuiz2-1"]{content:"fDVGGf,"}/*!sc*/
.fhxPhf{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;}/*!sc*/
data-styled.g238[id="sc-piuiz2-2"]{content:"fhxPhf,"}/*!sc*/
.ggDqfB{right:-101px;top:-105px;bottom:-201px;}/*!sc*/
data-styled.g240[id="sc-1891c19-0"]{content:"ggDqfB,"}/*!sc*/
.dwrtLP{-webkit-transition:color 0.2s ease-out,-webkit-transform 0.2s ease-out;-webkit-transition:color 0.2s ease-out,transform 0.2s ease-out;transition:color 0.2s ease-out,transform 0.2s ease-out;will-change:color,transform;margin:0 0 0 4px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dwrtLP{display:none;}}/*!sc*/
data-styled.g241[id="sc-1youhxc-0"]{content:"dwrtLP,"}/*!sc*/
.cMNIlZ{-webkit-transition:font-weight 0.1s ease-out;transition:font-weight 0.1s ease-out;will-change:font-weight;}/*!sc*/
.cMNIlZ::before{content:attr(title);position:relative;display:block;font-weight:700;height:0;overflow:hidden;visibility:hidden;}/*!sc*/
data-styled.g242[id="sc-1youhxc-1"]{content:"cMNIlZ,"}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.gAMwby:hover .sc-1youhxc-0{-webkit-transform:rotate(-180deg);-ms-transform:rotate(-180deg);transform:rotate(-180deg);}.gAMwby:hover .sc-1youhxc-0{color:#4749c0;}}/*!sc*/
.ewISlX:hover .sc-1youhxc-1{font-weight:700;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.ewISlX:hover .sc-1youhxc-0{-webkit-transform:rotate(-180deg);-ms-transform:rotate(-180deg);transform:rotate(-180deg);}.ewISlX:hover .sc-1youhxc-0{color:#4749c0;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.ewISlX{display:none;}}/*!sc*/
data-styled.g243[id="sc-1youhxc-2"]{content:"gAMwby,ewISlX,"}/*!sc*/
.cgYLnJ{grid-auto-flow:column;grid-template-rows:repeat(8,1fr);}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.cgYLnJ{grid-auto-flow:row;grid-template-columns:1fr;grid-template-row:unset;}}/*!sc*/
data-styled.g244[id="sc-ig0m9y-0"]{content:"cgYLnJ,"}/*!sc*/
.czpnNJ{-webkit-transition:background 0.2s ease-out,border 0.2s ease-out,opacity 0.2s ease-out,color 0.2s ease-out;transition:background 0.2s ease-out,border 0.2s ease-out,opacity 0.2s ease-out,color 0.2s ease-out;will-change:background,border,opacity,color;cursor:pointer;position:relative;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-box-pack:center;-webkit-justify-content:center;-ms-flex-pack:center;justify-content:center;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;padding:0 26px;font-weight:700;line-height:24px;min-height:56px;border-radius:20px;font-size:18px;color:#0f0f10;background:#ffd709;width:100%;}/*!sc*/
.czpnNJ:active{color:#0f0f10;}/*!sc*/
.czpnNJ:not(:disabled):hover{background:#ffea7d;-webkit-text-decoration:none;text-decoration:none;}/*!sc*/
.czpnNJ:disabled{cursor:default;color:#afafaf;background:#ececec;pointer-events:none;}/*!sc*/
.bYRRHi{-webkit-transition:background 0.2s ease-out,border 0.2s ease-out,opacity 0.2s ease-out,color 0.2s ease-out;transition:background 0.2s ease-out,border 0.2s ease-out,opacity 0.2s ease-out,color 0.2s ease-out;will-change:background,border,opacity,color;cursor:pointer;position:relative;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-box-pack:center;-webkit-justify-content:center;-ms-flex-pack:center;justify-content:center;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;padding:0 26px;font-weight:700;line-height:24px;min-height:56px;border-radius:20px;font-size:18px;color:#0f0f10;background:#ffd709;}/*!sc*/
.bYRRHi:active{color:#0f0f10;}/*!sc*/
.bYRRHi:not(:disabled):hover{background:#ffea7d;-webkit-text-decoration:none;text-decoration:none;}/*!sc*/
.bYRRHi:disabled{cursor:default;color:#afafaf;background:#ececec;pointer-events:none;}/*!sc*/
.jBZCRO{-webkit-transition:background 0.2s ease-out,border 0.2s ease-out,opacity 0.2s ease-out,color 0.2s ease-out;transition:background 0.2s ease-out,border 0.2s ease-out,opacity 0.2s ease-out,color 0.2s ease-out;will-change:background,border,opacity,color;cursor:pointer;position:relative;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-box-pack:center;-webkit-justify-content:center;-ms-flex-pack:center;justify-content:center;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;padding:0 26px;font-weight:700;line-height:24px;min-height:56px;border-radius:20px;font-size:18px;color:#fff;background:#232323;}/*!sc*/
.jBZCRO:active{color:#fff;}/*!sc*/
.jBZCRO:not(:disabled):hover{color:#ffd709;background:#0f0f10;-webkit-text-decoration:none;text-decoration:none;}/*!sc*/
.jBZCRO:disabled{cursor:default;color:#afafaf;background:#ececec;pointer-events:none;}/*!sc*/
data-styled.g249[id="sc-1qig7zt-0"]{content:"czpnNJ,bYRRHi,jBZCRO,"}/*!sc*/
.eDycrR{pointer-events:none;}/*!sc*/
data-styled.g257[id="sc-gqclrv-0"]{content:"eDycrR,"}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.rcsBI{display:none;}}/*!sc*/
data-styled.g258[id="sc-gqclrv-1"]{content:"rcsBI,"}/*!sc*/
.cwTwwh{min-width:32px;width:32px;min-height:32px;height:32px;margin:0 8px 0 0;border-radius:50%;overflow:hidden;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.cwTwwh{min-width:28px;width:28px;min-height:28px;height:28px;margin:0 4px 0 0;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.cwTwwh{margin:0;}}/*!sc*/
data-styled.g259[id="sc-199a3eq-1-div"]{content:"cwTwwh,"}/*!sc*/
.deZXFK{-webkit-align-self:normal;-ms-flex-item-align:normal;align-self:normal;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;margin:0 0 0 auto;}/*!sc*/
data-styled.g302[id="sc-1pw2hu9-0"]{content:"deZXFK,"}/*!sc*/
.gnDzft{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-box-pack:center;-webkit-justify-content:center;-ms-flex-pack:center;justify-content:center;cursor:pointer;position:static;-webkit-tap-highlight-color:transparent;}/*!sc*/
data-styled.g303[id="sc-k2vhmo-0"]{content:"gnDzft,"}/*!sc*/
.cYMYSf{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;height:100%;color:#232323;}/*!sc*/
.cYMYSf:hover{color:#4749c0;}/*!sc*/
data-styled.g304[id="sc-k2vhmo-1"]{content:"cYMYSf,"}/*!sc*/
.etPPJE{-webkit-transition:color 0.2s ease-out;transition:color 0.2s ease-out;will-change:color;}/*!sc*/
data-styled.g305[id="sc-k2vhmo-2"]{content:"etPPJE,"}/*!sc*/
.dMvvUT{position:relative;padding:13px 0 29px;margin-bottom:-16px;background:linear-gradient(90deg,#a34fc6 0%,#5354e4 100%);color:#fff;overflow:hidden;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dMvvUT{padding:12px 16px 28px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dMvvUT{padding:9px 15px 25px;}}/*!sc*/
.dMvvUT .before-header-ui__ellipse1{position:absolute;left:-147px;top:-387px;width:854px;height:854px;opacity:0.2;-webkit-filter:blur(12px);filter:blur(12px);background:radial-gradient( 50% 50% at 50% 50%,#f6cae3 0%,rgba(246,202,227,0) 100% );}/*!sc*/
.dMvvUT .before-header-ui__ellipse2{position:absolute;left:-148px;top:-244px;width:568px;height:568px;opacity:0.3;-webkit-filter:blur(12px);filter:blur(12px);background:radial-gradient( 50% 50% at 50% 50%,#f6cae3 0%,rgba(246,202,227,0) 100% );}/*!sc*/
.dMvvUT .before-header-ui__container{font-family:'IBM Plex Sans','Roboto',sans-serif;position:relative;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;gap:24px;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;margin:0 auto;width:1120px;max-width:1120px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dMvvUT .before-header-ui__container{width:100%;max-width:unset;}}/*!sc*/
.dMvvUT .before-header-ui__img{position:relative;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dMvvUT .before-header-ui__img{display:none;}}/*!sc*/
.dMvvUT .before-header-ui__img_sales{width:164px;}/*!sc*/
.dMvvUT .before-header-ui__img_sales::before{content:'';position:absolute;top:50%;left:50%;-webkit-transform:translate(-50%,-50%);-ms-transform:translate(-50%,-50%);transform:translate(-50%,-50%);width:100%;height:190px;background:url(/_next/static/images/img/sales-647707e6e3bb6ad2deb188a1217a88ac.png) no-repeat;background-size:contain;}/*!sc*/
.dMvvUT .before-header-ui__content{-webkit-flex:1;-ms-flex:1;flex:1;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;gap:2px;}/*!sc*/
.dMvvUT .before-header-ui__buttons{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;gap:8px;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;}/*!sc*/
.dMvvUT .before-header-ui__title{font-size:28px;line-height:32px;font-weight:700;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dMvvUT .before-header-ui__title{font-size:20px;line-height:24px;font-weight:700;}}/*!sc*/
.dMvvUT .before-header-ui__text{font-size:14px;line-height:20px;font-weight:700;-webkit-letter-spacing:-0.01em;-moz-letter-spacing:-0.01em;-ms-letter-spacing:-0.01em;letter-spacing:-0.01em;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dMvvUT .before-header-ui__text{font-size:12px;line-height:16px;font-weight:700;-webkit-letter-spacing:0;-moz-letter-spacing:0;-ms-letter-spacing:0;letter-spacing:0;}}/*!sc*/
.dMvvUT .before-header-ui__button{-webkit-transition:background 0.2s ease-out;transition:background 0.2s ease-out;will-change:background;white-space:nowrap;overflow:hidden;text-overflow:ellipsis;font-size:18px;line-height:24px;font-weight:700;border-radius:12px;-webkit-text-decoration:none;text-decoration:none;background:#fff;padding:12px 24px;display:inline-block;outline:none;box-sizing:border-box;cursor:pointer;-webkit-user-select:none;-moz-user-select:none;-ms-user-select:none;user-select:none;text-align:center;color:#232323;text-overflow:ellipsis;min-width:200px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dMvvUT .before-header-ui__button{font-size:16px;line-height:24px;font-weight:700;padding:8px 16px;min-width:auto;}}/*!sc*/
.dMvvUT .before-header-ui__button:hover,.dMvvUT .before-header-ui__button:active{background-color:#ececec;}/*!sc*/
.dMvvUT .before-header-ui__button_secondary{color:#fff;background:rgba(255,255,255,0.2);}/*!sc*/
.dMvvUT .before-header-ui__button_secondary:hover,.dMvvUT .before-header-ui__button_secondary:active{background:rgba(255,255,255,0.3);color:#fff;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dMvvUT .before-header-ui__button_secondary{display:none;}}/*!sc*/
data-styled.g339[id="sc-1pwtpfp-0"]{content:"dMvvUT,"}/*!sc*/
.klmZDZ{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;min-height:100%;}/*!sc*/
data-styled.g340[id="sc-1j17uuq-0"]{content:"klmZDZ,"}/*!sc*/
.dPcKhb{position:relative;z-index:2;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;-webkit-flex:1 0 auto;-ms-flex:1 0 auto;flex:1 0 auto;background:inherit;overflow:hidden;}/*!sc*/
data-styled.g341[id="sc-1j17uuq-1"]{content:"dPcKhb,"}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.ui-chunk-container .hide-mobile{display:none;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.ui-chunk-container .hide-phone{display:none;}}/*!sc*/
.ui-chunk-container .show-mobile{display:none;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.ui-chunk-container .show-mobile{display:block;}}/*!sc*/
.ui-chunk-container .show-phone{display:none;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.ui-chunk-container .show-phone{display:block;}}/*!sc*/
data-styled.g343[id="sc-global-eCGhFA1"]{content:"sc-global-eCGhFA1,"}/*!sc*/
@-webkit-keyframes iJeNST{from{-webkit-transform:rotate(0deg) translateX(70px);-ms-transform:rotate(0deg) translateX(70px);transform:rotate(0deg) translateX(70px);}to{-webkit-transform:rotate(360deg) translateX(70px);-ms-transform:rotate(360deg) translateX(70px);transform:rotate(360deg) translateX(70px);}}/*!sc*/
@keyframes iJeNST{from{-webkit-transform:rotate(0deg) translateX(70px);-ms-transform:rotate(0deg) translateX(70px);transform:rotate(0deg) translateX(70px);}to{-webkit-transform:rotate(360deg) translateX(70px);-ms-transform:rotate(360deg) translateX(70px);transform:rotate(360deg) translateX(70px);}}/*!sc*/
data-styled.g344[id="sc-keyframes-iJeNST"]{content:"iJeNST,"}/*!sc*/
.kmquqg{object-fit:contain;}/*!sc*/
data-styled.g346[id="sc-ed2fvu-0"]{content:"kmquqg,"}/*!sc*/
.hbmMMm{z-index:-1;position:absolute;left:0;top:0;height:100%;width:100%;background:linear-gradient( 99.66deg,#59018E 11.62%,#360061 87.01% );-webkit-clip-path:polygon(0 0,100% 0px,100% calc(100% - 80px),0% 100%);clip-path:polygon(0 0,100% 0px,100% calc(100% - 80px),0% 100%);}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hbmMMm{-webkit-clip-path:polygon(0 0,100% 0px,100% calc(100% - 56px),0% 100%);clip-path:polygon(0 0,100% 0px,100% calc(100% - 56px),0% 100%);}}/*!sc*/
.bGLtep{z-index:-1;position:absolute;left:0;top:0;height:100%;width:100%;background:linear-gradient( 99.66deg,#59018E 11.62%,#360061 87.01% );-webkit-clip-path:polygon(0 0,100% 80px,100% calc(100% - 80px),0% 100%);clip-path:polygon(0 0,100% 80px,100% calc(100% - 80px),0% 100%);}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.bGLtep{-webkit-clip-path:polygon(0 0,100% 56px,100% calc(100% - 56px),0% 100%);clip-path:polygon(0 0,100% 56px,100% calc(100% - 56px),0% 100%);}}/*!sc*/
.clzfwh{z-index:-1;position:absolute;left:0;top:0;height:100%;width:100%;background:linear-gradient( 99.66deg,#59018E 11.62%,#360061 87.01% );-webkit-clip-path:polygon(0 80px,100% 0,100% 100%,0 calc(100% - 80px));clip-path:polygon(0 80px,100% 0,100% 100%,0 calc(100% - 80px));}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.clzfwh{-webkit-clip-path:polygon(0 56px,100% 0,100% 100%,0 calc(100% - 56px));clip-path:polygon(0 56px,100% 0,100% 100%,0 calc(100% - 56px));}}/*!sc*/
.hNHefG{z-index:-1;position:absolute;left:0;top:0;height:100%;width:100%;background:linear-gradient( 99.66deg,#59018E 11.62%,#360061 87.01% );-webkit-clip-path:polygon(0 0,100% 80px,100% calc(100% - 0px),0% 100%);clip-path:polygon(0 0,100% 80px,100% calc(100% - 0px),0% 100%);}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hNHefG{-webkit-clip-path:polygon(0 0,100% 56px,100% calc(100% - 0px),0% 100%);clip-path:polygon(0 0,100% 56px,100% calc(100% - 0px),0% 100%);}}/*!sc*/
data-styled.g391[id="sc-1ddwpfq-0"]{content:"hbmMMm,bGLtep,clzfwh,hNHefG,"}/*!sc*/
.hnlXxp{position:relative;width:100%;padding:80px 0;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hnlXxp{padding:56px 0;}}/*!sc*/
data-styled.g392[id="sc-1ddwpfq-1"]{content:"hnlXxp,"}/*!sc*/
.jliiMx{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;z-index:0;padding:120px 0 0;background:inherit;overflow:hidden;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.jliiMx{padding:160px 0 0;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.jliiMx{padding:80px 0 0;}}/*!sc*/
data-styled.g393[id="sc-oy98rf-0"]{content:"jliiMx,"}/*!sc*/
.ikxHfK{background:linear-gradient( 99.66deg,#59018E 11.62%,#360061 87.01% );}/*!sc*/
data-styled.g394[id="sc-oy98rf-1"]{content:"ikxHfK,"}/*!sc*/
.bLWaqJ{padding:0;}/*!sc*/
data-styled.g395[id="sc-oy98rf-2"]{content:"bLWaqJ,"}/*!sc*/
.fMEenG{padding:120px 0 96px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fMEenG{padding:123px 0 35px;}}/*!sc*/
data-styled.g396[id="sc-oy98rf-3"]{content:"fMEenG,"}/*!sc*/
.kXtOIJ{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-box-pack:justify;-webkit-justify-content:space-between;-ms-flex-pack:justify;justify-content:space-between;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;margin-top:60px;padding:40px 0;position:relative;color:#fff;}/*!sc*/
.kXtOIJ:after{content:'';position:absolute;left:0;top:0;right:0;opacity:0.2;height:1px;background-color:#fff;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.kXtOIJ{width:100%;margin-top:40px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.kXtOIJ{-webkit-flex-direction:column-reverse;-ms-flex-direction:column-reverse;flex-direction:column-reverse;-webkit-align-items:flex-start;-webkit-box-align:flex-start;-ms-flex-align:flex-start;align-items:flex-start;padding:24px 0;}}/*!sc*/
data-styled.g397[id="sc-19c5cbt-0"]{content:"kXtOIJ,"}/*!sc*/
.fvpIrL{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fvpIrL{margin-bottom:24px;width:100%;}}/*!sc*/
data-styled.g398[id="sc-19c5cbt-1"]{content:"fvpIrL,"}/*!sc*/
.jbfvPl{color:#fff;margin-top:24px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.jbfvPl{margin-top:40px;}}/*!sc*/
data-styled.g399[id="sc-b223p8-0"]{content:"jbfvPl,"}/*!sc*/
.kexDMw{margin-bottom:16px;display:inline-block;}/*!sc*/
data-styled.g400[id="sc-b223p8-1"]{content:"kexDMw,"}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.cpJPIb{line-height:16px;}.cpJPIb:after{bottom:1px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.cpJPIb:after{bottom:3px;}}/*!sc*/
data-styled.g401[id="sc-b223p8-2"]{content:"cpJPIb,"}/*!sc*/
.kqoeNm{position:relative;display:inline-block;margin:0 0 16px;white-space:nowrap;-webkit-text-decoration:underline;text-decoration:underline;}/*!sc*/
.kqoeNm:last-child{margin:0;}/*!sc*/
data-styled.g402[id="sc-b223p8-3"]{content:"kqoeNm,"}/*!sc*/
.dmOCHb{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;color:#fff;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dmOCHb{margin-bottom:44px;}}/*!sc*/
data-styled.g403[id="sc-s8yol2-0"]{content:"dmOCHb,"}/*!sc*/
.fSkxQH{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;-webkit-align-items:flex-start;-webkit-box-align:flex-start;-ms-flex-align:flex-start;align-items:flex-start;}/*!sc*/
data-styled.g404[id="sc-s8yol2-1"]{content:"fSkxQH,"}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.jinSfn{max-width:160px;width:160px;margin-right:32px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.jinSfn{max-width:104px;width:104px;margin-right:48px;}}/*!sc*/
data-styled.g405[id="sc-s8yol2-2"]{content:"jinSfn,"}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.nSSml{max-width:256px;width:256px;margin-right:32px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.nSSml{max-width:176px;width:176px;margin-right:0;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.nSSml{margin-right:0;}}/*!sc*/
data-styled.g406[id="sc-s8yol2-3"]{content:"nSSml,"}/*!sc*/
.dopIUT{position:relative;margin-bottom:16px;-webkit-text-decoration:underline;text-decoration:underline;}/*!sc*/
.dopIUT:last-child{margin-bottom:0;}/*!sc*/
data-styled.g407[id="sc-s8yol2-4"]{content:"dopIUT,"}/*!sc*/
.MecOH{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;width:256px;margin-right:32px;color:#fff;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.MecOH{width:240px;margin-right:0;margin-top:66px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.MecOH{width:352px;-webkit-flex-direction:column-reverse;-ms-flex-direction:column-reverse;flex-direction:column-reverse;margin-top:40px;}}/*!sc*/
data-styled.g408[id="sc-15qczmr-0"]{content:"MecOH,"}/*!sc*/
.dpoRMu{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;margin-bottom:38px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dpoRMu{margin-bottom:33px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dpoRMu{margin-bottom:0;margin-top:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g409[id="sc-15qczmr-1"]{content:"dpoRMu,"}/*!sc*/
.jKMwie{margin-right:12px;height:32px;width:32px;background-image:url(/_next/static/images/img/footerUivk-1a499178c819de0f4161a07172b27f6b.svg);background-position:center center;background-repeat:no-repeat;background-size:cover;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.jKMwie{height:24px;width:24px;}}/*!sc*/
.eFVTJV{margin-right:12px;height:32px;width:32px;background-image:url(/_next/static/images/img/footerUiyt-84e5fa7c2e582191762486a7be2c2652.svg);background-position:center center;background-repeat:no-repeat;background-size:cover;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.eFVTJV{height:24px;width:24px;}}/*!sc*/
.hUuIIY{margin-right:12px;height:32px;width:32px;background-image:url(/_next/static/images/img/footerUidzen-cfe01a671b9064c8e5d54b2ac5895a0c.png);background-position:center center;background-repeat:no-repeat;background-size:cover;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.hUuIIY{height:24px;width:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g410[id="sc-15qczmr-2"]{content:"jKMwie,eFVTJV,hUuIIY,"}/*!sc*/
.foluGF{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.foluGF{-webkit-flex-direction:row;-ms-flex-direction:row;flex-direction:row;}}/*!sc*/
data-styled.g411[id="sc-15qczmr-3"]{content:"foluGF,"}/*!sc*/
.hMqYlN{margin-bottom:12px;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.hMqYlN{margin-bottom:16px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hMqYlN{margin-bottom:0;margin-right:32px;}.hMqYlN:last-child{margin-right:0;}}/*!sc*/
data-styled.g412[id="sc-15qczmr-4"]{content:"hMqYlN,"}/*!sc*/
.kmPvgJ{margin-right:32px;width:32px;height:32px;background-image:url(/_next/static/images/img/footerUitg-326baa373419d1a193621a597320c652.svg);background-position:center center;background-repeat:no-repeat;background-size:contain;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.kmPvgJ{margin-right:8px;width:24px;height:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g413[id="sc-15qczmr-5"]{content:"kmPvgJ,"}/*!sc*/
.driyCh{position:relative;white-space:nowrap;-webkit-text-decoration:underline;text-decoration:underline;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.driyCh{line-height:16px;-webkit-text-decoration:none;text-decoration:none;}}/*!sc*/
data-styled.g414[id="sc-15qczmr-6"]{content:"driyCh,"}/*!sc*/
.ceClWZ{min-width:100%;width:100%;min-height:100%;height:100%;cursor:pointer;z-index:1;position:absolute;top:0;left:0;opacity:0;}/*!sc*/
data-styled.g416[id="sc-j40lj7-0"]{content:"ceClWZ,"}/*!sc*/
.dWxMps{min-width:24px;width:24px;min-height:24px;height:24px;-webkit-transition:-webkit-transform 0.2s ease-out;-webkit-transition:transform 0.2s ease-out;transition:transform 0.2s ease-out;will-change:transform;will-change:auto;-webkit-transform:scale(1);-ms-transform:scale(1);transform:scale(1);}/*!sc*/
data-styled.g417[id="sc-hd7keq-0"]{content:"dWxMps,"}/*!sc*/
.eZuRED{-webkit-transition:border-color 0.2s ease-out;transition:border-color 0.2s ease-out;will-change:border-color;min-width:24px;width:24px;min-height:24px;height:24px;-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;position:relative;border:1px solid;border-radius:3.5px;color:#4749c0;background-color:#fff;border-color:#4749c0;}/*!sc*/
data-styled.g420[id="sc-12fwr4-0"]{content:"eZuRED,"}/*!sc*/
.exsZZC{position:absolute;top:-1px;left:-1px;}/*!sc*/
data-styled.g421[id="sc-12fwr4-1"]{content:"exsZZC,"}/*!sc*/
.eAOVcR{cursor:pointer;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:flex-start;-webkit-box-align:flex-start;-ms-flex-align:flex-start;align-items:flex-start;}/*!sc*/
data-styled.g422[id="sc-1fry39v-0"]{content:"eAOVcR,"}/*!sc*/
.kMJHVN{margin:0 0 0 16px;}/*!sc*/
data-styled.g423[id="sc-1fry39v-1"]{content:"kMJHVN,"}/*!sc*/
.fyzNNQ{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;color:#0f0f10;}/*!sc*/
data-styled.g424[id="sc-dusc05-0"]{content:"fyzNNQ,"}/*!sc*/
.fgICvQ{color:inherit;-webkit-text-decoration:underline;text-decoration:underline;}/*!sc*/
.fgICvQ:hover{-webkit-text-decoration:none;text-decoration:none;}/*!sc*/
data-styled.g425[id="sc-dusc05-1"]{content:"fgICvQ,"}/*!sc*/
.fYuJAI{color:#fff;}/*!sc*/
data-styled.g427[id="sc-des2oc-0"]{content:"fYuJAI,"}/*!sc*/
.hbxrvB{margin-bottom:16px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.hbxrvB{margin-bottom:22px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hbxrvB{margin-bottom:16px;}}/*!sc*/
data-styled.g428[id="sc-des2oc-1"]{content:"hbxrvB,"}/*!sc*/
.iHEhCu{display:grid;grid-template-areas:'a b' 'c c';grid-template-columns:240px 96px;gap:12px 16px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.iHEhCu{grid-template-columns:200px 96px;gap:8px 8px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.iHEhCu{grid-template-columns:244px 96px;gap:10px 12px;}}/*!sc*/
data-styled.g429[id="sc-des2oc-2"]{content:"iHEhCu,"}/*!sc*/
.heMBup{grid-area:a;}/*!sc*/
data-styled.g430[id="sc-des2oc-3"]{content:"heMBup,"}/*!sc*/
.dqoHct{grid-area:b;}/*!sc*/
data-styled.g431[id="sc-des2oc-4"]{content:"dqoHct,"}/*!sc*/
.kSlCOl{grid-area:c;color:inherit;}/*!sc*/
data-styled.g432[id="sc-des2oc-5"]{content:"kSlCOl,"}/*!sc*/
.kVOlcO{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}/*!sc*/
data-styled.g433[id="sc-176eli6-0"]{content:"kVOlcO,"}/*!sc*/
.bIqTVy{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:flex-start;-webkit-box-align:flex-start;-ms-flex-align:flex-start;align-items:flex-start;}/*!sc*/
data-styled.g434[id="sc-176eli6-1"]{content:"bIqTVy,"}/*!sc*/
.hRGcmY{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}/*!sc*/
data-styled.g435[id="sc-176eli6-2"]{content:"hRGcmY,"}/*!sc*/
.fCchjz{width:100%;margin:auto;}/*!sc*/
data-styled.g436[id="sc-1urziip-0"]{content:"fCchjz,"}/*!sc*/
.cPEbNj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;width:82px;height:40px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.cPEbNj{margin-right:12px;width:41px;height:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g437[id="sc-1urziip-1"]{content:"cPEbNj,"}/*!sc*/
.fEJhZn{margin-right:40px;width:140px;height:40px;background-image:url(/_next/static/images/img/runet-9d9c302c854bd21ffd433cffadd5fc46.png);background-position:center center;background-repeat:no-repeat;background-size:contain;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fEJhZn{margin-right:12px;width:84px;height:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g438[id="sc-1jb0vz0-0"]{content:"fEJhZn,"}/*!sc*/
.bQKtqJ{margin-right:40px;width:136px;height:40px;background-image:url(/_next/static/images/img/skolkovo-2f0a909e8e465c8d5951d639c67b62c9.svg);background-position:center center;background-repeat:no-repeat;background-size:contain;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.bQKtqJ{margin-right:12px;width:82px;height:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g439[id="sc-1jb0vz0-1"]{content:"bQKtqJ,"}/*!sc*/
.bzaXwp{background-color:#f8f8f8;}/*!sc*/
data-styled.g676[id="sc-1b3dhyb-0"]{content:"bzaXwp,"}/*!sc*/
.dvLdDh{overflow:hidden;z-index:0;}/*!sc*/
data-styled.g677[id="sc-1b3dhyb-1"]{content:"dvLdDh,"}/*!sc*/
.ftkQLi{width:100%;}/*!sc*/
data-styled.g678[id="sc-1lrh8w5-0"]{content:"ftkQLi,"}/*!sc*/
.JTsAm{-webkit-box-pack:justify;-webkit-justify-content:space-between;-ms-flex-pack:justify;justify-content:space-between;}/*!sc*/
data-styled.g681[id="sc-1lrh8w5-3"]{content:"JTsAm,"}/*!sc*/
.jTrfLJ{margin:auto;padding:0 4px 0 0;}/*!sc*/
data-styled.g682[id="sc-1lrh8w5-4"]{content:"jTrfLJ,"}/*!sc*/
.eCsaUt{color:#130f26;}/*!sc*/
.kfzfcV{color:#130f26;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.kfzfcV{display:none;}}/*!sc*/
data-styled.g683[id="sc-1lrh8w5-5"]{content:"eCsaUt,kfzfcV,"}/*!sc*/
.ddfkAs{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;width:416px;margin:8px 96px 0 0;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.ddfkAs{width:552px;margin:0 0 60px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.ddfkAs{width:344px;margin:0 0 40px;}}/*!sc*/
data-styled.g701[id="sc-1oz275d-0"]{content:"ddfkAs,"}/*!sc*/
.dCggDS{border:none;border-radius:16px;object-fit:contain;width:100%;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dCggDS{border-radius:26px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dCggDS{border-radius:16px;}}/*!sc*/
data-styled.g702[id="sc-1oz275d-1"]{content:"dCggDS,"}/*!sc*/
.cmjKRy{margin-bottom:52px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.cmjKRy{margin-bottom:60px;}.cmjKRy .swiper{overflow:visible;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.cmjKRy{margin-bottom:36px;}.cmjKRy .swiper{overflow:hidden;}}/*!sc*/
data-styled.g703[id="sc-1oz275d-2"]{content:"cmjKRy,"}/*!sc*/
.lliDuJ{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;width:992px;margin:0 auto 120px;padding:0 0 120px;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;color:#0f0f10;border-bottom:1px solid #afafaf;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.lliDuJ{width:100%;padding:0 0 100px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.lliDuJ{margin:0 auto 80px;padding:0 0 40px;}}/*!sc*/
data-styled.g705[id="sc-1r62a6q-0"]{content:"lliDuJ,"}/*!sc*/
.llFwsA{margin-bottom:40px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.llFwsA{margin-bottom:32px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.llFwsA{width:340px;}}/*!sc*/
data-styled.g706[id="sc-1r62a6q-1"]{content:"llFwsA,"}/*!sc*/
.dtnelf{margin-bottom:60px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dtnelf{margin-bottom:40px;}}/*!sc*/
data-styled.g707[id="sc-1r62a6q-2"]{content:"dtnelf,"}/*!sc*/
.eNyjzK{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.eNyjzK{-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}}/*!sc*/
data-styled.g708[id="sc-1r62a6q-3"]{content:"eNyjzK,"}/*!sc*/
.iFJPFM H1,.iFJPFM H2,.iFJPFM H3,.iFJPFM H4,.iFJPFM H5,.iFJPFM H6{font-family:'IBM Plex Sans','Roboto',sans-serif;font-size:40px;line-height:48px;padding-bottom:40px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.iFJPFM H1,.iFJPFM H2,.iFJPFM H3,.iFJPFM H4,.iFJPFM H5,.iFJPFM H6{font-size:40px;line-height:48px;padding-bottom:32px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.iFJPFM H1,.iFJPFM H2,.iFJPFM H3,.iFJPFM H4,.iFJPFM H5,.iFJPFM H6{font-size:20px;line-height:24px;padding-bottom:40px;}}/*!sc*/
.iFJPFM p{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:18px;line-height:24px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.iFJPFM p{font-size:18px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.iFJPFM p{font-size:16px;line-height:24px;}}/*!sc*/
.iFJPFM ul,.iFJPFM ol{margin:-24px 0 32px;padding:0;}/*!sc*/
.iFJPFM li{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:18px;line-height:24px;position:relative;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;margin:0 0 24px;padding:0 0 0 24px;list-style:none;color:#000;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.iFJPFM li{font-size:18px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.iFJPFM li{font-size:16px;line-height:24px;}}/*!sc*/
.iFJPFM li:last-child{margin-bottom:0;}/*!sc*/
.iFJPFM li::before{content:'•';position:absolute;top:0;left:0;color:#005ece;font-size:39px;line-height:26px;}/*!sc*/
.iFJPFM li:before{color:#740FB4;}/*!sc*/
.iFJPFM > *:last-child{margin-bottom:0;}/*!sc*/
data-styled.g709[id="sc-1r62a6q-4"]{content:"iFJPFM,"}/*!sc*/
.SAbyR{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}/*!sc*/
data-styled.g723[id="sc-1gixy6u-0"]{content:"SAbyR,"}/*!sc*/
.gPoh{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;}/*!sc*/
data-styled.g724[id="sc-1gixy6u-1"]{content:"gPoh,"}/*!sc*/
.cGbwrP{margin-top:20px;}/*!sc*/
data-styled.g725[id="sc-1gixy6u-2"]{content:"cGbwrP,"}/*!sc*/
.fyePAn{padding:10px;color:#0f0f10;border-radius:20px;margin-right:12px;background-color:#ffd709;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fyePAn{margin:0 0 0 auto;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fyePAn{margin:0 12px 0 0;}}/*!sc*/
data-styled.g726[id="sc-1gixy6u-3"]{content:"fyePAn,"}/*!sc*/
.eaqLEc{height:40px;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;}/*!sc*/
data-styled.g727[id="sc-1gixy6u-4"]{content:"eaqLEc,"}/*!sc*/
.fVuuMJ{color:#0f0f10;word-break:break-word;}/*!sc*/
.fVuuMJ h1{font-family:'IBM Plex Sans','Roboto',sans-serif;font-size:52px;line-height:64px;margin-bottom:40px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fVuuMJ h1{font-size:52px;line-height:64px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fVuuMJ h1{font-size:24px;line-height:28px;margin-bottom:32px;}}/*!sc*/
.fVuuMJ h2{font-family:'IBM Plex Sans','Roboto',sans-serif;font-size:24px;line-height:28px;margin-bottom:16px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fVuuMJ h2{font-size:24px;line-height:28px;margin-bottom:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fVuuMJ h2{font-size:18px;line-height:24px;margin-bottom:16px;}}/*!sc*/
.fVuuMJ p{margin-bottom:40px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fVuuMJ p{margin-bottom:24px;}}/*!sc*/
.fVuuMJ ul,.fVuuMJ ol{margin:-24px 0 32px;padding:0;margin:0 0 32px;}/*!sc*/
.fVuuMJ li{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:18px;line-height:24px;position:relative;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;margin:0 0 24px;padding:0 0 0 24px;list-style:none;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fVuuMJ li{font-size:18px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fVuuMJ li{font-size:16px;line-height:24px;}}/*!sc*/
.fVuuMJ li:last-child{margin-bottom:0;}/*!sc*/
.fVuuMJ li::before{content:'•';position:absolute;top:0;left:0;color:#005ece;font-size:39px;line-height:26px;}/*!sc*/
.fVuuMJ li::before{color:#740FB4;}/*!sc*/
.fVuuMJ *:last-child{margin-bottom:0;}/*!sc*/
.dJQBfL{color:#fff;word-break:break-word;}/*!sc*/
.dJQBfL h1{font-family:'IBM Plex Sans','Roboto',sans-serif;font-size:52px;line-height:64px;margin-bottom:40px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dJQBfL h1{font-size:52px;line-height:64px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dJQBfL h1{font-size:24px;line-height:28px;margin-bottom:32px;}}/*!sc*/
.dJQBfL h2{font-family:'IBM Plex Sans','Roboto',sans-serif;font-size:24px;line-height:28px;margin-bottom:16px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dJQBfL h2{font-size:24px;line-height:28px;margin-bottom:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dJQBfL h2{font-size:18px;line-height:24px;margin-bottom:16px;}}/*!sc*/
.dJQBfL p{margin-bottom:40px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dJQBfL p{margin-bottom:24px;}}/*!sc*/
.dJQBfL ul,.dJQBfL ol{margin:-24px 0 32px;padding:0;margin:0 0 32px;}/*!sc*/
.dJQBfL li{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:18px;line-height:24px;position:relative;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;margin:0 0 24px;padding:0 0 0 24px;list-style:none;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dJQBfL li{font-size:18px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dJQBfL li{font-size:16px;line-height:24px;}}/*!sc*/
.dJQBfL li:last-child{margin-bottom:0;}/*!sc*/
.dJQBfL li::before{content:'•';position:absolute;top:0;left:0;color:#005ece;font-size:39px;line-height:26px;}/*!sc*/
.dJQBfL li::before{color:#fff;}/*!sc*/
.dJQBfL *:last-child{margin-bottom:0;}/*!sc*/
data-styled.g744[id="sc-pyhrzd-0"]{content:"fVuuMJ,dJQBfL,"}/*!sc*/
.gjfSTs{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;width:320px;margin:0 0 0 64px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.gjfSTs{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;width:100%;margin:60px 0 0;padding:20px;border-radius:20px;background:#fff;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.gjfSTs{margin:40px 0 0;}}/*!sc*/
data-styled.g745[id="sc-1232l32-0"]{content:"gjfSTs,"}/*!sc*/
.gLmhvn{margin:0 0 28px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.gLmhvn{margin:0 24px 0 0;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.gLmhvn{margin:0 16px 0 0;}}/*!sc*/
data-styled.g746[id="sc-1232l32-1"]{content:"gLmhvn,"}/*!sc*/
.cLdvvd{color:#afafaf;}/*!sc*/
.cLdvvd h1,.cLdvvd h2,.cLdvvd h3{color:#0f0f10;}/*!sc*/
data-styled.g747[id="sc-1232l32-2"]{content:"cLdvvd,"}/*!sc*/
.cjEHVO{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;margin:0 auto 80px;padding:0 64px 80px;border-bottom:1px solid #afafaf;color:#0f0f10;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.cjEHVO{display:block;margin:0 auto 60px;padding:0 0 60px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.cjEHVO{display:block;margin:0 auto 40px;padding:0 0 80px;}}/*!sc*/
data-styled.g748[id="sc-lpm061-0"]{content:"cjEHVO,"}/*!sc*/
.iKbbnr{margin:0 0 24px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.iKbbnr{margin:0 0 16px;}}/*!sc*/
data-styled.g749[id="sc-lpm061-1"]{content:"iKbbnr,"}/*!sc*/
.fXxDDe{cursor:pointer;}/*!sc*/
data-styled.g750[id="sc-clwny5-0"]{content:"fXxDDe,"}/*!sc*/
.bPlUQW{object-fit:contain;width:100%;}/*!sc*/
data-styled.g751[id="sc-clwny5-1"]{content:"bPlUQW,"}/*!sc*/
.hHfHsk{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;width:320px;margin-left:104px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.hHfHsk{width:200px;margin-left:40px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hHfHsk{width:100%;margin-left:0;margin-top:60px;}}/*!sc*/
data-styled.g753[id="sc-1nmmm75-0"]{content:"hHfHsk,"}/*!sc*/
.dYVcmu{margin:20px auto 80px;padding:0 0 80px;border-bottom:1px solid #afafaf;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dYVcmu{margin:0 auto 60px;padding:0 0 60px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dYVcmu{margin:0 auto 80px;padding:0 0 64px;}}/*!sc*/
data-styled.g765[id="sc-1oat6ot-0"]{content:"dYVcmu,"}/*!sc*/
.cVgwEc{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-wrap:wrap;-ms-flex-wrap:wrap;flex-wrap:wrap;padding:0 64px 0;color:#0f0f10;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.cVgwEc{padding:0;}}/*!sc*/
data-styled.g766[id="sc-1oat6ot-1"]{content:"cVgwEc,"}/*!sc*/
.hjZAnk{width:auto;min-width:320px;margin:24px 0 0;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.hjZAnk{margin:48px 0 0;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hjZAnk{width:100%;margin:16px 0 0;}}/*!sc*/
data-styled.g768[id="sc-1oat6ot-3"]{content:"hjZAnk,"}/*!sc*/
.hdfpFD{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;-webkit-align-items:flex-start;-webkit-box-align:flex-start;-ms-flex-align:flex-start;align-items:flex-start;}/*!sc*/
data-styled.g769[id="sc-1oat6ot-4"]{content:"hdfpFD,"}/*!sc*/
.klGcVm{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.klGcVm{-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}}/*!sc*/
data-styled.g770[id="sc-1oat6ot-5"]{content:"klGcVm,"}/*!sc*/
.iHYLll{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;text-align:center;width:352px;margin-right:32px;}/*!sc*/
.iHYLll:last-child{margin-right:0;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.iHYLll{width:100%;margin-right:0;margin-top:40px;-webkit-flex-direction:row;-ms-flex-direction:row;flex-direction:row;text-align:left;}.iHYLll:first-child{margin-top:0;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.iHYLll{-webkit-align-items:flex-start;-webkit-box-align:flex-start;-ms-flex-align:flex-start;align-items:flex-start;margin-top:32px;}}/*!sc*/
data-styled.g776[id="sc-16yt4q5-0"]{content:"iHYLll,"}/*!sc*/
.kArXtu{overflow:hidden;-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;margin-bottom:24px;border-radius:50%;background:linear-gradient( 99.66deg,#59018E 11.62%,#360061 87.01% );}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.kArXtu{margin-bottom:0;margin-right:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g777[id="sc-16yt4q5-1"]{content:"kArXtu,"}/*!sc*/
.bUbCKQ{min-width:80px;width:80px;min-height:80px;height:80px;background-image:url(/_next/static/images/img/oneImg-b1c92b38734a5b324f9b32a5a243bf06.svg);background-size:contain;background-repeat:no-repeat;background-position:50% 50%;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.bUbCKQ{min-width:48px;width:48px;min-height:48px;height:48px;}}/*!sc*/
.dIESaV{min-width:80px;width:80px;min-height:80px;height:80px;background-image:url(/_next/static/images/img/twoImg-28bd45b9ade74f4471bf39916d76d47e.svg);background-size:contain;background-repeat:no-repeat;background-position:50% 50%;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dIESaV{min-width:48px;width:48px;min-height:48px;height:48px;}}/*!sc*/
.gbGscf{min-width:80px;width:80px;min-height:80px;height:80px;background-image:url(/_next/static/images/img/threeImg-7d8d62a36e7b66f9691d1d7d01b44fb9.svg);background-size:contain;background-repeat:no-repeat;background-position:50% 50%;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.gbGscf{min-width:48px;width:48px;min-height:48px;height:48px;}}/*!sc*/
.yjETG{min-width:80px;width:80px;min-height:80px;height:80px;background-image:url(/_next/static/images/img/oneImg-d53504a93142009806d3cc77cd059dcb.svg);background-size:contain;background-repeat:no-repeat;background-position:50% 50%;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.yjETG{min-width:48px;width:48px;min-height:48px;height:48px;}}/*!sc*/
.iGfrzu{min-width:80px;width:80px;min-height:80px;height:80px;background-image:url(/_next/static/images/img/twoImg-bf3134a7f0a1f9684257b13b37cd07b5.svg);background-size:contain;background-repeat:no-repeat;background-position:50% 50%;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.iGfrzu{min-width:48px;width:48px;min-height:48px;height:48px;}}/*!sc*/
.eJXsCF{min-width:80px;width:80px;min-height:80px;height:80px;background-image:url(/_next/static/images/img/threeImg-a81ea3b3db08e9c236bce2eb8f407ab7.svg);background-size:contain;background-repeat:no-repeat;background-position:50% 50%;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.eJXsCF{min-width:48px;width:48px;min-height:48px;height:48px;}}/*!sc*/
data-styled.g778[id="sc-16yt4q5-2"]{content:"bUbCKQ,dIESaV,gbGscf,yjETG,iGfrzu,eJXsCF,"}/*!sc*/
.kgZxtV p{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:18px;line-height:24px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.kgZxtV p{font-size:18px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.kgZxtV p{font-size:16px;line-height:24px;}}/*!sc*/
.kgZxtV h1{font-family:'IBM Plex Sans','Roboto',sans-serif;font-size:24px;line-height:28px;margin-bottom:16px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.kgZxtV h1{font-size:24px;line-height:28px;margin-bottom:8px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.kgZxtV h1{font-size:18px;line-height:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g779[id="sc-16yt4q5-3"]{content:"kgZxtV,"}/*!sc*/
.eOXZIV{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-wrap:wrap;-ms-flex-wrap:wrap;flex-wrap:wrap;margin-bottom:20px;}/*!sc*/
data-styled.g780[id="sc-11l8wec-0"]{content:"eOXZIV,"}/*!sc*/
.jpiMVl{margin-bottom:120px;position:relative;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.jpiMVl{margin-bottom:72px;}}/*!sc*/
data-styled.g781[id="sc-ze365z-0"]{content:"jpiMVl,"}/*!sc*/
.RPhWg{margin-bottom:40px;text-align:center;}/*!sc*/
data-styled.g782[id="sc-ze365z-1"]{content:"RPhWg,"}/*!sc*/
.bnqryM{width:416px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.bnqryM{width:100%;}}/*!sc*/
data-styled.g784[id="sc-32ejay-1"]{content:"bnqryM,"}/*!sc*/
.eNgslB{font-family:'Roboto',sans-serif;font-size:18px;line-height:24px;position:relative;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;margin:0 0 24px;padding:0 0 0 24px;list-style:none;margin-bottom:0;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.eNgslB{font-size:18px;line-height:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.eNgslB{font-size:16px;line-height:24px;}}/*!sc*/
.eNgslB:last-child{margin-bottom:0;}/*!sc*/
.eNgslB::before{content:'•';position:absolute;top:0;left:0;color:#005ece;font-size:39px;line-height:26px;}/*!sc*/
data-styled.g785[id="sc-1xm68ya-0"]{content:"eNgslB,"}/*!sc*/
.hqEzLD{width:928px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.hqEzLD{width:100%;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hqEzLD{max-width:344px;}}/*!sc*/
data-styled.g786[id="sc-1xm68ya-1"]{content:"hqEzLD,"}/*!sc*/
.isRQVJ{margin-bottom:80px;padding:160px 0;color:#fff;}/*!sc*/
.isRQVJ .sc-1xm68ya-0::before{color:#fff;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.isRQVJ{margin-bottom:120px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.isRQVJ{margin-bottom:80px;padding:120px 0;}}/*!sc*/
data-styled.g787[id="sc-1xm68ya-2"]{content:"isRQVJ,"}/*!sc*/
.cXcqyt{margin-bottom:60px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.cXcqyt{margin-bottom:52px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.cXcqyt{margin-bottom:32px;}}/*!sc*/
data-styled.g788[id="sc-1xm68ya-3"]{content:"cXcqyt,"}/*!sc*/
.kscGdX{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;gap:40px;margin-bottom:60px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.kscGdX{gap:60px;margin-bottom:52px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.kscGdX{gap:32px;margin-bottom:40px;}}/*!sc*/
data-styled.g789[id="sc-1xm68ya-4"]{content:"kscGdX,"}/*!sc*/
.jEIquP{padding:0;display:grid;grid-template-columns:repeat(3,1fr);gap:24px;}/*!sc*/
.jEIquP .sc-1xm68ya-0:after{background-color:#fff;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.jEIquP{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.jEIquP{gap:12px;}}/*!sc*/
data-styled.g791[id="sc-1xm68ya-6"]{content:"jEIquP,"}/*!sc*/
.eOihnY{font-size:18px;line-height:24px;font-weight:400;position:relative;cursor:pointer;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.eOihnY{font-size:16px;line-height:24px;font-weight:400;}}/*!sc*/
.eOihnY:after{content:'';position:absolute;bottom:1px;left:0;width:100%;height:1px;border-bottom:1px solid #fff;}/*!sc*/
data-styled.g792[id="sc-1xm68ya-7"]{content:"eOihnY,"}/*!sc*/
.kbHGLB{background:#fff;border-radius:25px;padding:24px 40px;display:-webkit-inline-box;display:-webkit-inline-flex;display:-ms-inline-flexbox;display:inline-flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;-webkit-box-pack:center;-webkit-justify-content:center;-ms-flex-pack:center;justify-content:center;height:148px !important;}/*!sc*/
.kbHGLB.swiper-slide{width:224px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.kbHGLB{padding:12px 16px;border-radius:16px;}.kbHGLB.swiper-slide{width:120px;height:80px !important;}}/*!sc*/
data-styled.g793[id="sc-x5ajzb-0"]{content:"kbHGLB,"}/*!sc*/
.kvYNbs{background:url(https://cdn.otus.ru/media/public/e5/5f/e55fb1a3c533414db9d1549e996cd54d.png) no-repeat center;background-size:contain;width:100%;height:100%;}/*!sc*/
.MASgn{background:url(https://cdn.otus.ru/media/public/a7/6b/a76b7daaf5584b1c841ccccfdf189446.PNG) no-repeat center;background-size:contain;width:100%;height:100%;}/*!sc*/
.bjDeFO{background:url(https://cdn.otus.ru/media/public/81/c8/81c844c71b85419b8aa2ad821d8f6c84.jpg) no-repeat center;background-size:contain;width:100%;height:100%;}/*!sc*/
.lhZYOf{background:url(https://cdn.otus.ru/media/public/18/81/1881e9c9680b455b8f6f7b8174ae0197.png) no-repeat center;background-size:contain;width:100%;height:100%;}/*!sc*/
.iuKcXk{background:url(https://cdn.otus.ru/media/public/c9/28/c928db6561ce4aa0972360da0ed11761.png) no-repeat center;background-size:contain;width:100%;height:100%;}/*!sc*/
.hrTZCU{background:url(https://cdn.otus.ru/media/public/85/e1/85e1c6070e114d14aee6a046badf8705.png) no-repeat center;background-size:contain;width:100%;height:100%;}/*!sc*/
.bwrSNv{background:url(https://cdn.otus.ru/media/public/fe/25/fe252cdd35774b798543e5d7b058d4b9.png) no-repeat center;background-size:contain;width:100%;height:100%;}/*!sc*/
.fwEFeC{background:url(https://cdn.otus.ru/media/public/b3/f5/b3f52e7a164740ed9a5c9881a89f2094.png) no-repeat center;background-size:contain;width:100%;height:100%;}/*!sc*/
data-styled.g794[id="sc-x5ajzb-1"]{content:"kvYNbs,MASgn,bjDeFO,lhZYOf,iuKcXk,hrTZCU,bwrSNv,fwEFeC,"}/*!sc*/
.cdveUu{width:992px;margin:0 auto;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.cdveUu{width:100%;}}/*!sc*/
data-styled.g795[id="sc-2pu6he-0"]{content:"cdveUu,"}/*!sc*/
.ifdlyD{margin-bottom:40px;white-space:normal;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.ifdlyD{margin-bottom:28px;}}/*!sc*/
data-styled.g796[id="sc-2pu6he-1"]{content:"ifdlyD,"}/*!sc*/
.rLbwk .swiper{margin:0 -40px 0 0;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.rLbwk .swiper{margin:0 -36px 0 0;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.rLbwk .swiper{margin:0 -16px 0 0;}}/*!sc*/
data-styled.g798[id="sc-2pu6he-3"]{content:"rLbwk,"}/*!sc*/
.hlgWda{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;width:229px;-webkit-flex:1;-ms-flex:1;flex:1;margin-right:24px;}/*!sc*/
.hlgWda:last-child{margin-right:0;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.hlgWda{margin-bottom:32px;}.hlgWda:last-child{margin-bottom:0;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hlgWda{-webkit-flex-direction:row;-ms-flex-direction:row;flex-direction:row;-webkit-box-pack:justify;-webkit-justify-content:space-between;-ms-flex-pack:justify;justify-content:space-between;width:100%;margin-bottom:12px;}.hlgWda:last-child{margin-bottom:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g799[id="sc-1f5byvo-0"]{content:"hlgWda,"}/*!sc*/
.jyvyoR{color:#25b969;}/*!sc*/
data-styled.g800[id="sc-1f5byvo-1"]{content:"jyvyoR,"}/*!sc*/
.lhTbHf{margin-top:8px;white-space:nowrap;white-space:pre;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.lhTbHf{margin-top:0;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.lhTbHf{white-space:nowrap;}}/*!sc*/
data-styled.g801[id="sc-1f5byvo-2"]{content:"lhTbHf,"}/*!sc*/
.kWSJKL{margin-bottom:32px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.kWSJKL{margin-bottom:20px;}}/*!sc*/
data-styled.g802[id="sc-xgmw75-0"]{content:"kWSJKL,"}/*!sc*/
.fqgPAJ{position:relative;background-color:#fff;color:#0f0f10;border-radius:25px;width:100%;margin:0 0 100px;padding:44px 64px 52px;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fqgPAJ{margin:0 0 40px;padding:44px 32px 36px 40px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fqgPAJ{padding:24px;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}}/*!sc*/
data-styled.g803[id="sc-xgmw75-1"]{content:"fqgPAJ,"}/*!sc*/
.cGRACb{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;margin-bottom:12px;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;}/*!sc*/
data-styled.g804[id="sc-xgmw75-2"]{content:"cGRACb,"}/*!sc*/
.jzczJK{-webkit-flex:1 1;-ms-flex:1 1;flex:1 1;}/*!sc*/
data-styled.g805[id="sc-xgmw75-3"]{content:"jzczJK,"}/*!sc*/
.fSmctL{margin-bottom:12px;}/*!sc*/
data-styled.g806[id="sc-xgmw75-4"]{content:"fSmctL,"}/*!sc*/
.fHxdGa{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fHxdGa{width:382px;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fHxdGa{width:100%;}}/*!sc*/
data-styled.g807[id="sc-xgmw75-5"]{content:"fHxdGa,"}/*!sc*/
.hNPHLe{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;width:208px;padding:28px 0 16px 48px;border-left:1px solid #ececec;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.hNPHLe{position:absolute;right:32px;bottom:60px;padding:0 0 20px 48px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hNPHLe{-webkit-flex-direction:row-reverse;-ms-flex-direction:row-reverse;flex-direction:row-reverse;width:100%;padding:16px 0 0 0;border-top:1px solid #ececec;border-left:none;position:relative;bottom:0;right:0;}}/*!sc*/
data-styled.g808[id="sc-xgmw75-6"]{content:"hNPHLe,"}/*!sc*/
.hBXFys{text-align:center;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.hBXFys{font-size:62px;line-height:68px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hBXFys{text-align:left;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;margin-left:16px;}}/*!sc*/
data-styled.g809[id="sc-xgmw75-7"]{content:"hBXFys,"}/*!sc*/
.rdBYv{margin-bottom:12px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.rdBYv{margin-bottom:0;margin-left:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g810[id="sc-xgmw75-8"]{content:"rdBYv,"}/*!sc*/
.bXzdTC{min-width:48px;width:48px;min-height:48px;height:48px;-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;margin:0 24px 0 0;border-radius:12px;background:url(https://cdn.otus.ru/media/public/c2/59/c259b81fde3b4c8c97bf48aa95611dd5.svg),linear-gradient( 99.66deg, #59018E 11.62%, #360061 87.01% );background-repeat:no-repeat;background-size:48px 48px;background-position:center;}/*!sc*/
data-styled.g811[id="sc-xgmw75-9"]{content:"bXzdTC,"}/*!sc*/
.jzJAgH{height:auto;margin-bottom:120px;padding:160px 0 200px;color:#fff;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.jzJAgH{margin-bottom:88px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.jzJAgH{margin-bottom:64px;padding:136px 0;}}/*!sc*/
data-styled.g812[id="sc-1kuct9n-0"]{content:"jzJAgH,"}/*!sc*/
.jqwyOS{margin-bottom:60px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.jqwyOS{margin-bottom:44px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.jqwyOS{margin-bottom:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g813[id="sc-1kuct9n-1"]{content:"jqwyOS,"}/*!sc*/
.cfBLof{width:992px;margin:0 auto;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.cfBLof{width:100%;}}/*!sc*/
data-styled.g814[id="sc-1kuct9n-2"]{content:"cfBLof,"}/*!sc*/
.efarBD{margin-bottom:60px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.efarBD{margin-bottom:36px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.efarBD{margin-bottom:12px;}}/*!sc*/
data-styled.g816[id="sc-1kuct9n-4"]{content:"efarBD,"}/*!sc*/
.hXsBII{margin:0 0 100px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.hXsBII{margin:0 0 60xp;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hXsBII{margin:0 0 28px;}}/*!sc*/
.hXsBII ul{-webkit-column-count:2;column-count:2;-webkit-column-gap:96px;column-gap:96px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.hXsBII ul{-webkit-column-gap:20px;column-gap:20px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hXsBII ul{-webkit-column-count:1;column-count:1;}}/*!sc*/
.hXsBII ul li{width:416px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.hXsBII ul li{width:332px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hXsBII ul li{width:100%;}.hXsBII ul li b{font-weight:400;}}/*!sc*/
data-styled.g817[id="sc-1kuct9n-5"]{content:"hXsBII,"}/*!sc*/
.ciEuHS{color:#0f0f10;padding:32px 10px 10px;border-top:1px solid #ececec;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.ciEuHS{padding:12px 0 0;}}/*!sc*/
data-styled.g819[id="sc-ptxdl6-0"]{content:"ciEuHS,"}/*!sc*/
.kyVtIH{-webkit-transition:height 0.2s ease-out;transition:height 0.2s ease-out;will-change:height;overflow:hidden;}/*!sc*/
data-styled.g820[id="sc-ptxdl6-1"]{content:"kyVtIH,"}/*!sc*/
.kVdrfk{padding-top:20px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.kVdrfk{padding-top:12px;}}/*!sc*/
data-styled.g821[id="sc-ptxdl6-2"]{content:"kVdrfk,"}/*!sc*/
.hdRZtB{position:relative;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;-webkit-box-pack:justify;-webkit-justify-content:space-between;-ms-flex-pack:justify;justify-content:space-between;gap:24px;}/*!sc*/
data-styled.g822[id="sc-li015i-0"]{content:"hdRZtB,"}/*!sc*/
.bqYpKB{color:#0f0f10;padding:10px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.bqYpKB{padding:0;}}/*!sc*/
data-styled.g823[id="sc-li015i-1"]{content:"bqYpKB,"}/*!sc*/
.iJMWTL{cursor:pointer;color:#740FB4;background:#fff;border-radius:20px;padding:20px 36px 20px 20px;-webkit-tap-highlight-color:transparent;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.iJMWTL{padding:16px 28px 16px 16px;}}/*!sc*/
data-styled.g824[id="sc-li015i-2"]{content:"iJMWTL,"}/*!sc*/
.dbNuvG{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;-webkit-transition:-webkit-transform 0.2s ease-out;-webkit-transition:transform 0.2s ease-out;transition:transform 0.2s ease-out;will-change:transform;-webkit-transform:rotate(0deg);-ms-transform:rotate(0deg);transform:rotate(0deg);}/*!sc*/
data-styled.g825[id="sc-li015i-3"]{content:"dbNuvG,"}/*!sc*/
.htYSLI{margin-bottom:20px;}/*!sc*/
.htYSLI:last-child{margin-bottom:0;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.htYSLI{margin-bottom:12px;}}/*!sc*/
data-styled.g827[id="sc-tqrjzo-1"]{content:"htYSLI,"}/*!sc*/
.irTCnx{width:992px;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;color:#0f0f10;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.irTCnx{width:100%;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.irTCnx{width:100%;margin-bottom:28px;}}/*!sc*/
data-styled.g828[id="sc-1mszhjn-0"]{content:"irTCnx,"}/*!sc*/
.kPNZqQ{margin-bottom:40px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.kPNZqQ{margin-bottom:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.kPNZqQ{margin-bottom:20px;}}/*!sc*/
data-styled.g829[id="sc-1mszhjn-1"]{content:"kPNZqQ,"}/*!sc*/
.keMPbH{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;margin-right:24px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.keMPbH{margin-left:40px;}}/*!sc*/
data-styled.g830[id="sc-yfz19-0"]{content:"keMPbH,"}/*!sc*/
.Kmcgt{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;width:128px;height:128px;background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/f1/05/f1057ce071b34154bada056fe80b88eb.jpg);background-position:center center;background-repeat:no-repeat;background-size:cover;border-radius:50%;}/*!sc*/
.kSbXRX{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;width:128px;height:128px;background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg);background-position:center center;background-repeat:no-repeat;background-size:cover;border-radius:50%;}/*!sc*/
data-styled.g831[id="sc-yfz19-1"]{content:"Kmcgt,kSbXRX,"}/*!sc*/
.jaQEyp{white-space:break-spaces;max-height:96px;overflow:hidden;}/*!sc*/
data-styled.g832[id="sc-2yxsal-0"]{content:"jaQEyp,"}/*!sc*/
.gjkZBp{cursor:pointer;display:inline;padding:0;background:transparent;color:#005ece;font:inherit;}/*!sc*/
data-styled.g833[id="sc-2yxsal-1"]{content:"gjkZBp,"}/*!sc*/
.kpFjsV{position:relative;padding:4px;color:#fff;}/*!sc*/
data-styled.g834[id="sc-1pd1pn6-0"]{content:"kpFjsV,"}/*!sc*/
.jpjsGB{position:absolute;top:1px;right:1px;}/*!sc*/
data-styled.g835[id="sc-1pd1pn6-1"]{content:"jpjsGB,"}/*!sc*/
.gCLUsB{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;padding:24px 64px;color:#0f0f10;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.gCLUsB{padding:40px 0;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.gCLUsB{padding:20px 0;}}/*!sc*/
data-styled.g836[id="sc-fgesu2-0"]{content:"gCLUsB,"}/*!sc*/
.fNTfNW{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex:1 0;-ms-flex:1 0;flex:1 0;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fNTfNW{-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}}/*!sc*/
data-styled.g837[id="sc-fgesu2-1"]{content:"fNTfNW,"}/*!sc*/
.fxDzQc{width:480px;margin-right:24px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fxDzQc{width:100%;margin-right:0;margin-bottom:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fxDzQc{margin-bottom:12px;}}/*!sc*/
data-styled.g838[id="sc-fgesu2-2"]{content:"fxDzQc,"}/*!sc*/
.eyMrGT{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;}/*!sc*/
data-styled.g839[id="sc-fgesu2-3"]{content:"eyMrGT,"}/*!sc*/
.fGVXtz{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;-webkit-flex:1 0;-ms-flex:1 0;flex:1 0;}/*!sc*/
data-styled.g840[id="sc-fgesu2-4"]{content:"fGVXtz,"}/*!sc*/
.gLvmdB{margin-bottom:12px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.gLvmdB{margin-bottom:8px;}}/*!sc*/
data-styled.g841[id="sc-fgesu2-5"]{content:"gLvmdB,"}/*!sc*/
.keqBcC{margin-bottom:12px;}/*!sc*/
data-styled.g842[id="sc-fgesu2-6"]{content:"keqBcC,"}/*!sc*/
.eaisXT{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.eaisXT{-webkit-flex-direction:row;-ms-flex-direction:row;flex-direction:row;-webkit-align-items:flex-start;-webkit-box-align:flex-start;-ms-flex-align:flex-start;align-items:flex-start;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.eaisXT{-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}}/*!sc*/
data-styled.g843[id="sc-fgesu2-7"]{content:"eaisXT,"}/*!sc*/
.cAsFre{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;margin-bottom:24px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.cAsFre{margin-bottom:0;margin-right:24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.cAsFre{-webkit-flex-direction:row;-ms-flex-direction:row;flex-direction:row;margin-bottom:24px;margin-right:0;}}/*!sc*/
data-styled.g844[id="sc-fgesu2-8"]{content:"cAsFre,"}/*!sc*/
.cLaaQZ{font-weight:700;margin-bottom:8px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.cLaaQZ{margin-bottom:4px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.cLaaQZ{margin-bottom:0;margin-right:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g845[id="sc-fgesu2-9"]{content:"cLaaQZ,"}/*!sc*/
.hIqDgT{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-box-pack:justify;-webkit-justify-content:space-between;-ms-flex-pack:justify;justify-content:space-between;margin:0 0 0 auto;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hIqDgT{margin:0;}}/*!sc*/
data-styled.g846[id="sc-fgesu2-10"]{content:"hIqDgT,"}/*!sc*/
.fPQjfN{width:240px;margin-right:24px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fPQjfN{width:164px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fPQjfN{width:248px;}}/*!sc*/
data-styled.g847[id="sc-fgesu2-11"]{content:"fPQjfN,"}/*!sc*/
.dgeiLf{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}/*!sc*/
data-styled.g850[id="sc-fgesu2-14"]{content:"dgeiLf,"}/*!sc*/
.kTlAtn{margin-bottom:80px;color:#0f0f10;}/*!sc*/
data-styled.g851[id="sc-1n8zn8-0"]{content:"kTlAtn,"}/*!sc*/
.eVtlSO h2{font:inherit;margin-bottom:24px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.eVtlSO h2{margin-bottom:18px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.eVtlSO h2{margin-bottom:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g852[id="sc-1n8zn8-1"]{content:"eVtlSO,"}/*!sc*/
.djvzct{margin-bottom:40px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.djvzct{margin-bottom:60px;}}/*!sc*/
data-styled.g853[id="sc-1n8zn8-2"]{content:"djvzct,"}/*!sc*/
.bNPdJC{width:992px;margin:0 auto;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.bNPdJC{width:100%;}}/*!sc*/
data-styled.g854[id="sc-1n8zn8-3"]{content:"bNPdJC,"}/*!sc*/
.eruVPL{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}/*!sc*/
data-styled.g855[id="sc-1n8zn8-4"]{content:"eruVPL,"}/*!sc*/
.hVfuYc{color:#0f0f10;padding:40px 96px;width:992px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.hVfuYc{width:688px;padding:40px 46px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hVfuYc{width:100%;padding:76px 20px;}}/*!sc*/
data-styled.g856[id="sc-1n8zn8-5"]{content:"hVfuYc,"}/*!sc*/
.gwYuWO.gwYuWO{width:416px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.gwYuWO.gwYuWO{width:100%;}}/*!sc*/
data-styled.g857[id="sc-kixk9v-0"]{content:"gwYuWO,"}/*!sc*/
.dgWykw{margin-left:8px;}/*!sc*/
data-styled.g858[id="sc-3cb1l3-0"]{content:"dgWykw,"}/*!sc*/
.galmep{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;background-color:#fff;width:992px;height:64px;margin:40px auto 0;padding:16px 20px;border-radius:20px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.galmep{width:100%;height:auto;padding:16px 24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.galmep{-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;margin-top:48px;padding:24px 12px;}}/*!sc*/
data-styled.g859[id="sc-3cb1l3-1"]{content:"galmep,"}/*!sc*/
.jeNzke{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-box-pack:justify;-webkit-justify-content:space-between;-ms-flex-pack:justify;justify-content:space-between;-webkit-flex:1;-ms-flex:1;flex:1;margin:auto 0;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.jeNzke{-webkit-flex-wrap:wrap;-ms-flex-wrap:wrap;flex-wrap:wrap;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.jeNzke{-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}}/*!sc*/
data-styled.g861[id="sc-3cb1l3-3"]{content:"jeNzke,"}/*!sc*/
.kGoYMV{color:#0f0f10;position:relative;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-box-flex:1;-webkit-flex-grow:1;-ms-flex-positive:1;flex-grow:1;padding:0 20px;-webkit-box-pack:center;-webkit-justify-content:center;-ms-flex-pack:center;justify-content:center;}/*!sc*/
.kGoYMV:after{content:'';background-color:#afafaf;height:24px;width:1px;position:absolute;top:50%;left:0;-webkit-transform:translateY(-50%);-ms-transform:translateY(-50%);transform:translateY(-50%);}/*!sc*/
.kGoYMV:first-child:after{display:none;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.kGoYMV{-webkit-flex:1 0 50%;-ms-flex:1 0 50%;flex:1 0 50%;max-width:50%;-webkit-box-pack:start;-webkit-justify-content:flex-start;-ms-flex-pack:start;justify-content:flex-start;margin-top:32px;}.kGoYMV:after{display:none;}.kGoYMV:nth-child(-n + 2){margin-top:0;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.kGoYMV{-webkit-flex:1 0 100%;-ms-flex:1 0 100%;flex:1 0 100%;max-width:100%;margin-top:24px;}.kGoYMV:nth-child(-n + 2){margin-top:24px;}.kGoYMV:first-child{margin-top:0;}}/*!sc*/
data-styled.g862[id="sc-3cb1l3-4"]{content:"kGoYMV,"}/*!sc*/
.golIF{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;margin-right:10px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.golIF{display:none;}}/*!sc*/
data-styled.g865[id="sc-1vxm7ng-0"]{content:"golIF,"}/*!sc*/
.dbOiAN{margin:0 16px;}/*!sc*/
data-styled.g866[id="sc-1vxm7ng-1"]{content:"dbOiAN,"}/*!sc*/
.jxmQOK{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;font-size:18px;}/*!sc*/
.jxmQOK a{position:relative;}/*!sc*/
.jxmQOK a:hover::after{background-color:transparent;}/*!sc*/
.jxmQOK a::after{-webkit-transition:background-color 0.2s ease-out;transition:background-color 0.2s ease-out;will-change:background-color;content:'';position:absolute;bottom:-4px;left:0;width:100%;height:1px;background-color:currentColor;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.jxmQOK{font-size:16px;}}/*!sc*/
data-styled.g867[id="sc-1vxm7ng-2"]{content:"jxmQOK,"}/*!sc*/
.ivApKl{display:inline;margin-left:16px;background-size:12px 1px;background-repeat:repeat-x;background-position:0 100%;background-image:linear-gradient( to right,#fff 50%,rgba(255,255,255,0) 0% );padding-bottom:4px;white-space:nowrap;}/*!sc*/
data-styled.g868[id="sc-5am0g3-0"]{content:"ivApKl,"}/*!sc*/
.eFljfP{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;cursor:pointer;margin:0 12px 20px;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.eFljfP:hover .sc-5am0g3-0{color:#ffd709;background-image:linear-gradient( to right,#ffd709 50%,rgba(255,255,255,0) 0% );}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.eFljfP{margin:0 12px 12px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){}/*!sc*/
data-styled.g869[id="sc-5am0g3-1"]{content:"eFljfP,"}/*!sc*/
.kHeeQv{max-width:260px;padding:20px 24px;text-align:center;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.kHeeQv{max-width:calc(100% - 32px);width:100%;}.kHeeQv[data-popper-placement^='bottom-end']::before{right:44px;}}/*!sc*/
data-styled.g870[id="sc-5am0g3-2"]{content:"kHeeQv,"}/*!sc*/
.jDOZfu{position:absolute;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-box-pack:justify;-webkit-justify-content:space-between;-ms-flex-pack:justify;justify-content:space-between;-webkit-align-items:flex-start;-webkit-box-align:flex-start;-ms-flex-align:flex-start;align-items:flex-start;min-width:100%;margin-top:24px;padding:0 41px;z-index:10;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.jDOZfu{padding:0 16.5px;}}/*!sc*/
data-styled.g876[id="sc-4o7hfp-0"]{content:"jDOZfu,"}/*!sc*/
.eBROUt{-webkit-flex:0;-ms-flex:0;flex:0;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:flex-start;-webkit-box-align:flex-start;-ms-flex-align:flex-start;align-items:flex-start;-webkit-flex-wrap:wrap;-ms-flex-wrap:wrap;flex-wrap:wrap;right:0;margin:0 0 0 auto;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.eBROUt{-webkit-flex:auto;-ms-flex:auto;flex:auto;-webkit-box-pack:end;-webkit-justify-content:flex-end;-ms-flex-pack:end;justify-content:flex-end;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.eBROUt{width:100%;left:0;-webkit-flex-wrap:nowrap;-ms-flex-wrap:nowrap;flex-wrap:nowrap;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;-webkit-box-pack:end;-webkit-justify-content:flex-end;-ms-flex-pack:end;justify-content:flex-end;}}/*!sc*/
data-styled.g877[id="sc-4o7hfp-1"]{content:"eBROUt,"}/*!sc*/
.fHVRxg{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;margin:0 -12px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fHVRxg{-webkit-flex-direction:row;-ms-flex-direction:row;flex-direction:row;-webkit-flex-wrap:wrap;-ms-flex-wrap:wrap;flex-wrap:wrap;-webkit-box-pack:end;-webkit-justify-content:flex-end;-ms-flex-pack:end;justify-content:flex-end;}}/*!sc*/
data-styled.g878[id="sc-4o7hfp-2"]{content:"fHVRxg,"}/*!sc*/
.pkSWX{color:#ffd709;}/*!sc*/
data-styled.g880[id="sc-4o7hfp-4"]{content:"pkSWX,"}/*!sc*/
.eufkJz{position:relative;padding-bottom:60px;color:#fff;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.eufkJz{padding-bottom:80px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.eufkJz{padding-bottom:40px;}}/*!sc*/
data-styled.g882[id="sc-s2pydo-0"]{content:"eufkJz,"}/*!sc*/
.diGrSa{width:654px;margin-bottom:24px;text-align:center;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.diGrSa{width:468px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.diGrSa{width:100%;}}/*!sc*/
data-styled.g883[id="sc-s2pydo-1"]{content:"diGrSa,"}/*!sc*/
.jMZEwr{margin-bottom:24px;height:80px;width:80px;background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/4d/d0/4dd0c082325d44dcae00108349dd03f7.svg);background-repeat:no-repeat;background-size:100% 100%;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.jMZEwr{margin-bottom:40px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.jMZEwr{margin-bottom:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g884[id="sc-s2pydo-2"]{content:"jMZEwr,"}/*!sc*/
.dZDxRw{width:640px;margin-bottom:40px;text-align:center;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dZDxRw{margin-bottom:24px;width:100%;}}/*!sc*/
data-styled.g885[id="sc-s2pydo-3"]{content:"dZDxRw,"}/*!sc*/
.EOCgR{position:relative;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;-webkit-box-pack:center;-webkit-justify-content:center;-ms-flex-pack:center;justify-content:center;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;}/*!sc*/
data-styled.g887[id="sc-s2pydo-6"]{content:"EOCgR,"}/*!sc*/
.iHjMxQ{padding:134px 0 200px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.iHjMxQ{padding-top:152px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.iHjMxQ{padding:128px 0 136px;}}/*!sc*/
data-styled.g888[id="sc-s2pydo-5"]{content:"iHjMxQ,"}/*!sc*/
.fYPwsY.fYPwsY{width:480px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fYPwsY.fYPwsY{width:100%;}}/*!sc*/
data-styled.g889[id="sc-n3p609-0"]{content:"fYPwsY,"}/*!sc*/
.caypgj{margin-bottom:32px;}/*!sc*/
data-styled.g890[id="sc-n3p609-1"]{content:"caypgj,"}/*!sc*/
.gAbnmq{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;color:#0f0f10;-webkit-flex:1 0 480px;-ms-flex:1 0 480px;flex:1 0 480px;margin-right:32px;margin-bottom:32px;}/*!sc*/
.gAbnmq:nth-child(2n){margin-right:0;}/*!sc*/
.gAbnmq:nth-last-child(-n + 2){margin-bottom:0;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.gAbnmq{-webkit-flex-basis:100%;-ms-flex-preferred-size:100%;flex-basis:100%;margin-right:0;margin-bottom:24px;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;}.gAbnmq:nth-last-child(-n + 2){margin-bottom:24px;}.gAbnmq:last-child{margin-bottom:0;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.gAbnmq{-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;-webkit-align-items:flex-start;-webkit-box-align:flex-start;-ms-flex-align:flex-start;align-items:flex-start;}.gAbnmq:nth-last-child(-n + 2){margin-bottom:40px;}}/*!sc*/
data-styled.g892[id="sc-1l3meww-0"]{content:"gAbnmq,"}/*!sc*/
.coqYvd{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-box-pack:center;-webkit-justify-content:center;-ms-flex-pack:center;justify-content:center;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;width:256px;height:144px;border-radius:20px;margin-right:32px;background-image:url(https://sun9-45.userapi.com/impg/J4g4KfyXp4AwSTEA5tBT3KyIZCXNHdKAIqM2gw/aXJ07EFz8AA.jpg?size=320x240&quality=95&keep_aspect_ratio=1&background=000000&sign=097e34f9e939046e210fb60aa685f03d&c_uniq_tag=oL9dUSYUGgMCftspzYGD5xnLCwhbeTZ5CPayaI9mbLU&type=video_thumb);background-position:center center;background-repeat:no-repeat;background-size:cover;cursor:pointer;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.coqYvd{margin-right:40px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.coqYvd{margin-right:0;margin-bottom:12px;width:320px;height:177px;}}/*!sc*/
.CxaOw{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-box-pack:center;-webkit-justify-content:center;-ms-flex-pack:center;justify-content:center;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;width:256px;height:144px;border-radius:20px;margin-right:32px;background-image:url(https://sun9-71.userapi.com/impg/ukDmDfsgRMWD3F3zhrmtEBAySgAaMc-yh1bLsg/AEXbvKFzdUU.jpg?size=320x240&quality=95&keep_aspect_ratio=1&background=000000&sign=7e823522f2a20523ec4f68c57f851c6a&c_uniq_tag=OSJHoYVWyK-VmGV77AYGT1_LOTQIQEPxlBYMItPCiG0&type=video_thumb);background-position:center center;background-repeat:no-repeat;background-size:cover;cursor:pointer;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.CxaOw{margin-right:40px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.CxaOw{margin-right:0;margin-bottom:12px;width:320px;height:177px;}}/*!sc*/
data-styled.g893[id="sc-1l3meww-1"]{content:"coqYvd,CxaOw,"}/*!sc*/
.cHxJxf{width:192px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.cHxJxf{width:320px;}}/*!sc*/
data-styled.g894[id="sc-1l3meww-2"]{content:"cHxJxf,"}/*!sc*/
.blhXzJ{white-space:nowrap;overflow:auto;text-overflow:ellipsis;margin-bottom:4px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.blhXzJ{margin-bottom:8px;}}/*!sc*/
data-styled.g895[id="sc-1l3meww-3"]{content:"blhXzJ,"}/*!sc*/
.dePnfm{margin-bottom:12px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dePnfm{margin-bottom:8px;}}/*!sc*/
data-styled.g896[id="sc-1l3meww-4"]{content:"dePnfm,"}/*!sc*/
.gnNvLT{word-wrap:break-word;overflow:hidden;max-height:192px;display:-webkit-box;-webkit-line-clamp:3;-webkit-box-orient:vertical;}/*!sc*/
data-styled.g897[id="sc-1l3meww-5"]{content:"gnNvLT,"}/*!sc*/
.hkpcCk{color:#fff;}/*!sc*/
data-styled.g899[id="sc-1l3meww-7"]{content:"hkpcCk,"}/*!sc*/
.frFtzw{background:#fff;border-radius:20px;padding:64px;margin-bottom:120px;color:#0f0f10;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.frFtzw{padding:40px 32px;margin-bottom:152px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.frFtzw{padding:20px 16px;margin-bottom:116px;}}/*!sc*/
data-styled.g900[id="sc-g9zqla-0"]{content:"frFtzw,"}/*!sc*/
.jqTCqB{margin-bottom:40px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.jqTCqB{margin-bottom:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g901[id="sc-g9zqla-1"]{content:"jqTCqB,"}/*!sc*/
.nExnN{display:none;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.nExnN{display:block;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.nExnN{display:none;}}/*!sc*/
data-styled.g902[id="sc-g9zqla-2"]{content:"nExnN,"}/*!sc*/
.cmzqGo{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;margin-bottom:32px;-webkit-flex-wrap:wrap;-ms-flex-wrap:wrap;flex-wrap:wrap;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.cmzqGo{-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.cmzqGo{margin-bottom:0;}}/*!sc*/
data-styled.g903[id="sc-g9zqla-3"]{content:"cmzqGo,"}/*!sc*/
.yFPt{font-size:16px;line-height:24px;font-weight:700;padding:12px 32px;cursor:pointer;border-radius:100px;color:#000;background:transparent;white-space:nowrap;-webkit-tap-highlight-color:transparent;cursor:default;background:#ffd709;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.yFPt{font-size:14px;line-height:20px;font-weight:700;padding:12px 24px;}}/*!sc*/
.hubLMz{font-size:16px;line-height:24px;font-weight:700;padding:12px 32px;cursor:pointer;border-radius:100px;color:#000;background:transparent;white-space:nowrap;-webkit-tap-highlight-color:transparent;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hubLMz{font-size:14px;line-height:20px;font-weight:700;padding:12px 24px;}}/*!sc*/
data-styled.g943[id="sc-zkx93-0"]{content:"yFPt,hubLMz,"}/*!sc*/
.gPfNRv{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;width:-webkit-fit-content;width:-moz-fit-content;width:fit-content;background:#fff;border-radius:100px;}/*!sc*/
data-styled.g944[id="sc-t8narm-0"]{content:"gPfNRv,"}/*!sc*/
.gosVbC{margin:0 0 35px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.gosVbC{margin:0 0 40px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.gosVbC{margin:0 0 24px;}}/*!sc*/
data-styled.g945[id="sc-1peufw-0"]{content:"gosVbC,"}/*!sc*/
.lYQex{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;-webkit-align-items:flex-start;-webkit-box-align:flex-start;-ms-flex-align:flex-start;align-items:flex-start;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;margin:12px 0 30px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.lYQex{-webkit-align-items:flex-start;-webkit-box-align:flex-start;-ms-flex-align:flex-start;align-items:flex-start;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.lYQex{margin:10px 0 24px;}}/*!sc*/
data-styled.g946[id="sc-1peufw-1"]{content:"lYQex,"}/*!sc*/
.iKtgdB{font-family:'IBM Plex Sans','Roboto',sans-serif;height:48px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.iKtgdB{height:36px;}}/*!sc*/
data-styled.g947[id="sc-1peufw-2"]{content:"iKtgdB,"}/*!sc*/
.dKwXRv{margin-top:16px;color:#afafaf;-webkit-text-decoration-line:line-through;text-decoration-line:line-through;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dKwXRv{margin-left:0;margin-top:12px;}}/*!sc*/
data-styled.g948[id="sc-1peufw-3"]{content:"dKwXRv,"}/*!sc*/
.iLnntQ{position:relative;bottom:-8px;font-size:25px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.iLnntQ{bottom:-6px;font-size:19px;}}/*!sc*/
data-styled.g949[id="sc-1peufw-4"]{content:"iLnntQ,"}/*!sc*/
.dAAQHW{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;margin-bottom:24px;}/*!sc*/
data-styled.g950[id="sc-147fm2r-0"]{content:"dAAQHW,"}/*!sc*/
.cnspAU{margin-right:24px;}/*!sc*/
data-styled.g951[id="sc-147fm2r-1"]{content:"cnspAU,"}/*!sc*/
.ewmmcs{border-top:1px solid #fff;margin-bottom:24px;width:288px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.ewmmcs{width:100%;}}/*!sc*/
data-styled.g952[id="sc-1r0uxxj-0"]{content:"ewmmcs,"}/*!sc*/
.bPBPRV{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;color:#fff;}/*!sc*/
data-styled.g953[id="sc-1r0uxxj-1"]{content:"bPBPRV,"}/*!sc*/
.eewVHU{display:none;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.eewVHU{display:block;}}/*!sc*/
data-styled.g954[id="sc-1r0uxxj-2"]{content:"eewVHU,"}/*!sc*/
.kMVdSV{position:relative;cursor:pointer;}/*!sc*/
.kMVdSV:after{content:'';position:absolute;bottom:1px;left:0;width:100%;height:1px;border-bottom:1px solid #fff;}/*!sc*/
data-styled.g955[id="sc-1r0uxxj-3"]{content:"kMVdSV,"}/*!sc*/
.hgTHTJ{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}/*!sc*/
data-styled.g956[id="sc-10kui61-0"]{content:"hgTHTJ,"}/*!sc*/
.gEGbfQ{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;margin-bottom:60px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.gEGbfQ{-webkit-flex-direction:row;-ms-flex-direction:row;flex-direction:row;-webkit-box-pack:justify;-webkit-justify-content:space-between;-ms-flex-pack:justify;justify-content:space-between;-webkit-flex-wrap:wrap;-ms-flex-wrap:wrap;flex-wrap:wrap;width:100%;margin-bottom:52px;}}/*!sc*/
data-styled.g957[id="sc-10kui61-1"]{content:"gEGbfQ,"}/*!sc*/
.bpPrAe{margin-bottom:36px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.bpPrAe{display:none;}}/*!sc*/
data-styled.g958[id="sc-10kui61-2"]{content:"bpPrAe,"}/*!sc*/
.bTFiyu{-webkit-flex:1 0 416px;-ms-flex:1 0 416px;flex:1 0 416px;margin-left:96px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.bTFiyu{-webkit-flex-basis:100%;-ms-flex-preferred-size:100%;flex-basis:100%;margin-left:0;}}/*!sc*/
data-styled.g959[id="sc-7ugo7y-0"]{content:"bTFiyu,"}/*!sc*/
.iOYphy{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;padding:40px 32px;background:#fff;color:#0f0f10;border-radius:20px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.iOYphy{padding:20px 16px;}}/*!sc*/
data-styled.g960[id="sc-7ugo7y-1"]{content:"iOYphy,"}/*!sc*/
.jFFNWn{margin-top:20px;}/*!sc*/
data-styled.g966[id="sc-ne2nun-0"]{content:"jFFNWn,"}/*!sc*/
.cWqojy{color:#4749c0;position:relative;background:none;padding:0;cursor:pointer;}/*!sc*/
.cWqojy:hover{-webkit-text-decoration:underline;text-decoration:underline;}/*!sc*/
.cWqojy:active{color:#585cff;-webkit-text-decoration:none;text-decoration:none;}/*!sc*/
data-styled.g968[id="sc-ne2nun-2"]{content:"cWqojy,"}/*!sc*/
.kgGhBx{margin-bottom:12px;}/*!sc*/
data-styled.g971[id="sc-1u84tez-2"]{content:"kgGhBx,"}/*!sc*/
.lcNwWc{margin-bottom:20px;}/*!sc*/
data-styled.g972[id="sc-1u84tez-3"]{content:"lcNwWc,"}/*!sc*/
.VNvrk{width:992px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.VNvrk{width:100%;}}/*!sc*/
data-styled.g974[id="sc-mgf5g0-0"]{content:"VNvrk,"}/*!sc*/
.cGuqjL{position:relative;height:auto;margin-bottom:120px;padding:160px 0 200px;color:#fff;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.cGuqjL{margin-bottom:92px;padding:136px 0;}}/*!sc*/
data-styled.g975[id="sc-mgf5g0-1"]{content:"cGuqjL,"}/*!sc*/
.bTpWiK{height:80px;width:80px;background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/4d/d0/4dd0c082325d44dcae00108349dd03f7.svg);background-repeat:no-repeat;background-size:100% 100%;margin-right:24px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.bTpWiK{margin-right:0;margin-bottom:16px;}}/*!sc*/
data-styled.g976[id="sc-mgf5g0-2"]{content:"bTpWiK,"}/*!sc*/
.iMmpz{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;margin-bottom:60px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.iMmpz{margin-bottom:80px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.iMmpz{-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;margin-bottom:40px;}}/*!sc*/
data-styled.g977[id="sc-mgf5g0-3"]{content:"iMmpz,"}/*!sc*/
.cIkHKG{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.cIkHKG{-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;}}/*!sc*/
data-styled.g978[id="sc-mgf5g0-4"]{content:"cIkHKG,"}/*!sc*/
.cHLoOP{text-align:center;}/*!sc*/
data-styled.g979[id="sc-mgf5g0-5"]{content:"cHLoOP,"}/*!sc*/
.kiGnqS{margin-top:40px;display:none;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.kiGnqS{display:inherit;}}/*!sc*/
data-styled.g980[id="sc-mgf5g0-6"]{content:"kiGnqS,"}/*!sc*/
.gOGHoc{background:linear-gradient( 99.66deg,#59018E 11.62%,#360061 87.01% );display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;-webkit-box-pack:justify;-webkit-justify-content:space-between;-ms-flex-pack:justify;justify-content:space-between;margin:120px 0 0;padding:54px 64px;border-radius:20px;box-shadow:0px 0px 49px rgba(0,0,0,0.05);}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.gOGHoc{-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;-webkit-align-items:normal;-webkit-box-align:normal;-ms-flex-align:normal;align-items:normal;padding:48px 64px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.gOGHoc{-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;padding:40px 24px;}}/*!sc*/
data-styled.g981[id="sc-hqry8z-0"]{content:"gOGHoc,"}/*!sc*/
.byqrft{-webkit-flex:1;-ms-flex:1;flex:1;color:#fff;white-space:pre-wrap;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.byqrft{white-space:normal;}}/*!sc*/
data-styled.g982[id="sc-hqry8z-1"]{content:"byqrft,"}/*!sc*/
.ipIyzP{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;width:288px;margin:0 32px 0 0;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.ipIyzP{width:100%;margin:32px 0 0;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.ipIyzP{margin:28px 0 0;}}/*!sc*/
data-styled.g983[id="sc-hqry8z-2"]{content:"ipIyzP,"}/*!sc*/
.kGaApg:not(:last-child){margin-bottom:24px;}/*!sc*/
data-styled.g984[id="sc-1dvzzbq-0"]{content:"kGaApg,"}/*!sc*/
.bTvRzO{margin-bottom:40px;}/*!sc*/
.bTvRzO:last-child{margin-bottom:0;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.bTvRzO{margin-bottom:32px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.bTvRzO{margin-bottom:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g986[id="sc-yxq6ju-1"]{content:"bTvRzO,"}/*!sc*/
.kOagS{padding-top:40px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.kOagS{padding-top:32px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.kOagS{padding-top:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g987[id="sc-12j3cf5-0"]{content:"kOagS,"}/*!sc*/
.jTjgBj{margin:0 0 24px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.jTjgBj{margin:0 0 16px;}}/*!sc*/
data-styled.g988[id="sc-12j3cf5-1"]{content:"jTjgBj,"}/*!sc*/
.cmpQoV{margin-bottom:120px;padding-top:80px;border-top:1px solid #afafaf;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.cmpQoV{margin-bottom:58px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.cmpQoV{margin-bottom:64px;}}/*!sc*/
data-styled.g995[id="sc-1am6qh7-0"]{content:"cmpQoV,"}/*!sc*/
.bmcDgO{width:992px;margin:0 auto;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;color:#0f0f10;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.bmcDgO{width:100%;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.bmcDgO{width:100%;}}/*!sc*/
data-styled.g996[id="sc-1am6qh7-1"]{content:"bmcDgO,"}/*!sc*/
.jZdzTX{margin-bottom:76px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.jZdzTX{margin-bottom:84px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.jZdzTX{margin-bottom:32px;}}/*!sc*/
data-styled.g997[id="sc-1am6qh7-2"]{content:"jZdzTX,"}/*!sc*/
.coDgWq{width:512px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.coDgWq{width:500px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.coDgWq{width:352px;}}/*!sc*/
data-styled.g998[id="sc-wqbts8-0"]{content:"coDgWq,"}/*!sc*/
.jjMVIs{position:relative;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;width:992px;margin:0 auto 212px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.jjMVIs{margin-bottom:198px;-webkit-flex-direction:column-reverse;-ms-flex-direction:column-reverse;flex-direction:column-reverse;-webkit-align-items:center;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;width:100%;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.jjMVIs{margin-bottom:136px;}}/*!sc*/
data-styled.g999[id="sc-130tum6-0"]{content:"jjMVIs,"}/*!sc*/
.leLsGR{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;max-width:480px;}/*!sc*/
.leLsGR h2{font-family:'IBM Plex Sans','Roboto',sans-serif;font-size:52px;line-height:64px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.leLsGR h2{font-size:52px;line-height:64px;max-width:100%;margin-top:66px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.leLsGR h2{font-size:24px;line-height:28px;margin-top:28px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.leLsGR{max-width:100%;margin-top:66px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.leLsGR{margin-top:28px;}}/*!sc*/
data-styled.g1000[id="sc-130tum6-1"]{content:"leLsGR,"}/*!sc*/
.ervbDS{margin:0 12px 0 0;}/*!sc*/
.ervbDS:last-child{margin:0;}/*!sc*/
data-styled.g1021[id="sc-e8trbg-0"]{content:"ervbDS,"}/*!sc*/
.hejpaX{color:#afafaf;}/*!sc*/
data-styled.g1022[id="sc-uyf7sm-0"]{content:"hejpaX,"}/*!sc*/
.gQNEkq{padding:40px 64px;background:#fff;border-radius:20px;height:100%;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.gQNEkq.swiper-slide{width:544px;padding:40px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.gQNEkq.swiper-slide{width:100%;margin:0;padding:24px 16px;}}/*!sc*/
data-styled.g1023[id="sc-h3yero-0"]{content:"gQNEkq,"}/*!sc*/
.kaQYTv{color:#0f0f10;margin-bottom:16px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.kaQYTv{margin-bottom:4px;}}/*!sc*/
data-styled.g1024[id="sc-h3yero-1"]{content:"kaQYTv,"}/*!sc*/
.dOvyBf{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;margin-bottom:20px;}/*!sc*/
data-styled.g1025[id="sc-h3yero-2"]{content:"dOvyBf,"}/*!sc*/
.keJcdl{margin-right:24px;}/*!sc*/
data-styled.g1026[id="sc-h3yero-3"]{content:"keJcdl,"}/*!sc*/
.gdMOoY{width:88px;height:88px;border-radius:50%;background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/af/83/avatar-575972-af8357.png);background-repeat:no-repeat;background-size:cover;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.gdMOoY{width:60px;height:60px;}}/*!sc*/
.gtmkyk{width:88px;height:88px;border-radius:50%;background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/28/ae/avatar-541684-28ae47.png);background-repeat:no-repeat;background-size:cover;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.gtmkyk{width:60px;height:60px;}}/*!sc*/
.ieIYBP{width:88px;height:88px;border-radius:50%;background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/0f/fa/avatar-456572-0ffa32.png);background-repeat:no-repeat;background-size:cover;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.ieIYBP{width:60px;height:60px;}}/*!sc*/
.hOejHc{width:88px;height:88px;border-radius:50%;background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/7b/47/avatar-355153-7b47de.png);background-repeat:no-repeat;background-size:cover;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hOejHc{width:60px;height:60px;}}/*!sc*/
.dHBZzc{width:88px;height:88px;border-radius:50%;background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/80/34/avatar-339686-8034bf.png);background-repeat:no-repeat;background-size:cover;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dHBZzc{width:60px;height:60px;}}/*!sc*/
.dswNCp{width:88px;height:88px;border-radius:50%;background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/b2/50/avatar-304856-b25000.png);background-repeat:no-repeat;background-size:cover;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dswNCp{width:60px;height:60px;}}/*!sc*/
.kYedYY{width:88px;height:88px;border-radius:50%;background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/98/18/avatar-301289-981880.png);background-repeat:no-repeat;background-size:cover;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.kYedYY{width:60px;height:60px;}}/*!sc*/
.bGUrPk{width:88px;height:88px;border-radius:50%;background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/38/47/avatar-1801-3847cf.png);background-repeat:no-repeat;background-size:cover;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.bGUrPk{width:60px;height:60px;}}/*!sc*/
data-styled.g1027[id="sc-h3yero-4"]{content:"gdMOoY,gtmkyk,ieIYBP,hOejHc,dHBZzc,dswNCp,kYedYY,bGUrPk,"}/*!sc*/
.dYfXnT{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;max-width:30%;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dYfXnT{max-width:208px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dYfXnT{max-width:92px;}}/*!sc*/
data-styled.g1028[id="sc-h3yero-5"]{content:"dYfXnT,"}/*!sc*/
.bXBhOa{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;justify-self:flex-start;margin-left:auto;}/*!sc*/
data-styled.g1029[id="sc-h3yero-6"]{content:"bXBhOa,"}/*!sc*/
.fwXQYP{color:#0f0f10;margin-bottom:16px;word-wrap:break-word;overflow:hidden;max-height:168px;display:-webkit-box;-webkit-line-clamp:7;-webkit-box-orient:vertical;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fwXQYP{word-wrap:break-word;overflow:hidden;max-height:144px;display:-webkit-box;-webkit-line-clamp:6;-webkit-box-orient:vertical;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fwXQYP{word-wrap:break-word;overflow:hidden;max-height:216px;display:-webkit-box;-webkit-line-clamp:9;-webkit-box-orient:vertical;}}/*!sc*/
data-styled.g1031[id="sc-h3yero-8"]{content:"fwXQYP,"}/*!sc*/
.dXezGA{margin-bottom:120px;position:relative;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dXezGA{margin-bottom:80px;}}/*!sc*/
data-styled.g1033[id="sc-h0c1ca-0"]{content:"dXezGA,"}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.gaiDWC{margin:-16px -16px 0;}}/*!sc*/
data-styled.g1034[id="sc-h0c1ca-1"]{content:"gaiDWC,"}/*!sc*/
.dygiGU{margin-left:64px;margin-bottom:60px;color:#0f0f10;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.dygiGU{margin-left:0;margin-bottom:44px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.dygiGU{margin-bottom:24px;}}/*!sc*/
data-styled.g1037[id="sc-h0c1ca-4"]{content:"dygiGU,"}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.vuxta .swiper{margin-right:-36px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.vuxta .swiper{margin-right:0;}}/*!sc*/
data-styled.g1038[id="sc-h0c1ca-5"]{content:"vuxta,"}/*!sc*/
.drAKVv{background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/0e/42/0e4275435c3c4a5e97839de0bf1d0205.jpg);background-repeat:no-repeat;background-position:50% 50%;background-size:cover;position:relative;width:100%;height:100%;border-radius:15px;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.drAKVv:before{-webkit-transition:opacity 0.2s ease-out;transition:opacity 0.2s ease-out;will-change:opacity;content:'';position:absolute;width:100%;height:100%;top:0;left:0;background-color:#fff;z-index:2;opacity:0.1;border-radius:inherit;}}/*!sc*/
.FhJzX{background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/f3/93/f3930afd51d04af18375d0a647378409.jpg);background-repeat:no-repeat;background-position:50% 50%;background-size:cover;position:relative;width:100%;height:100%;border-radius:15px;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.FhJzX:before{-webkit-transition:opacity 0.2s ease-out;transition:opacity 0.2s ease-out;will-change:opacity;content:'';position:absolute;width:100%;height:100%;top:0;left:0;background-color:#fff;z-index:2;opacity:0.1;border-radius:inherit;}}/*!sc*/
.dPOHju{background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/c3/2c/c32c196d739642c6a8657baaf1867ece.png);background-repeat:no-repeat;background-position:50% 50%;background-size:cover;position:relative;width:100%;height:100%;border-radius:15px;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.dPOHju:before{-webkit-transition:opacity 0.2s ease-out;transition:opacity 0.2s ease-out;will-change:opacity;content:'';position:absolute;width:100%;height:100%;top:0;left:0;background-color:#fff;z-index:2;opacity:0.1;border-radius:inherit;}}/*!sc*/
.kWClOZ{background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg);background-repeat:no-repeat;background-position:50% 50%;background-size:cover;position:relative;width:100%;height:100%;border-radius:15px;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.kWClOZ:before{-webkit-transition:opacity 0.2s ease-out;transition:opacity 0.2s ease-out;will-change:opacity;content:'';position:absolute;width:100%;height:100%;top:0;left:0;background-color:#fff;z-index:2;opacity:0.1;border-radius:inherit;}}/*!sc*/
.htRUuL{background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/f1/05/f1057ce071b34154bada056fe80b88eb.jpg);background-repeat:no-repeat;background-position:50% 50%;background-size:cover;position:relative;width:100%;height:100%;border-radius:15px;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.htRUuL:before{-webkit-transition:opacity 0.2s ease-out;transition:opacity 0.2s ease-out;will-change:opacity;content:'';position:absolute;width:100%;height:100%;top:0;left:0;background-color:#fff;z-index:2;opacity:0.1;border-radius:inherit;}}/*!sc*/
.hIKlsu{background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/1e/5f/1e5feb61fb4e49698793b1ee5db4a043.jpg);background-repeat:no-repeat;background-position:50% 50%;background-size:cover;position:relative;width:100%;height:100%;border-radius:15px;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.hIKlsu:before{-webkit-transition:opacity 0.2s ease-out;transition:opacity 0.2s ease-out;will-change:opacity;content:'';position:absolute;width:100%;height:100%;top:0;left:0;background-color:#fff;z-index:2;opacity:0.1;border-radius:inherit;}}/*!sc*/
.dajQiu{background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/07/98/0798297351a343a8806cbb4dd73bbd17.jpg);background-repeat:no-repeat;background-position:50% 50%;background-size:cover;position:relative;width:100%;height:100%;border-radius:15px;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.dajQiu:before{-webkit-transition:opacity 0.2s ease-out;transition:opacity 0.2s ease-out;will-change:opacity;content:'';position:absolute;width:100%;height:100%;top:0;left:0;background-color:#fff;z-index:2;opacity:0.1;border-radius:inherit;}}/*!sc*/
.eCimXT{background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/e7/6f/e76f478dc74c4567a04f8c8f680285bd.jpg);background-repeat:no-repeat;background-position:50% 50%;background-size:cover;position:relative;width:100%;height:100%;border-radius:15px;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.eCimXT:before{-webkit-transition:opacity 0.2s ease-out;transition:opacity 0.2s ease-out;will-change:opacity;content:'';position:absolute;width:100%;height:100%;top:0;left:0;background-color:#fff;z-index:2;opacity:0.1;border-radius:inherit;}}/*!sc*/
.hdRSNQ{background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/5d/e4/5de452d3b1bf4f0fabdef26b81204ef7.jpg);background-repeat:no-repeat;background-position:50% 50%;background-size:cover;position:relative;width:100%;height:100%;border-radius:15px;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.hdRSNQ:before{-webkit-transition:opacity 0.2s ease-out;transition:opacity 0.2s ease-out;will-change:opacity;content:'';position:absolute;width:100%;height:100%;top:0;left:0;background-color:#fff;z-index:2;opacity:0.1;border-radius:inherit;}}/*!sc*/
.dCuOlV{background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/fc/b0/fcb0ef6c85eb41acb6ddf483a74530c6.jpg);background-repeat:no-repeat;background-position:50% 50%;background-size:cover;position:relative;width:100%;height:100%;border-radius:15px;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.dCuOlV:before{-webkit-transition:opacity 0.2s ease-out;transition:opacity 0.2s ease-out;will-change:opacity;content:'';position:absolute;width:100%;height:100%;top:0;left:0;background-color:#fff;z-index:2;opacity:0.1;border-radius:inherit;}}/*!sc*/
.edJCen{background-image:url(https://cdn.otus.ru/media/public/d8/08/d808783934954ab3a9f4a8887b54bd39.jpg);background-repeat:no-repeat;background-position:50% 50%;background-size:cover;position:relative;width:100%;height:100%;border-radius:15px;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.edJCen:before{-webkit-transition:opacity 0.2s ease-out;transition:opacity 0.2s ease-out;will-change:opacity;content:'';position:absolute;width:100%;height:100%;top:0;left:0;background-color:#fff;z-index:2;opacity:0.1;border-radius:inherit;}}/*!sc*/
data-styled.g1039[id="sc-jotj87-0"]{content:"drAKVv,FhJzX,dPOHju,kWClOZ,htRUuL,hIKlsu,dajQiu,eCimXT,hdRSNQ,dCuOlV,edJCen,"}/*!sc*/
.fjUCpx{cursor:pointer;position:relative;width:256px;height:380px;}/*!sc*/
@media (min-width:1200px){.fjUCpx{-webkit-transition:-webkit-transform 0.2s ease-out;-webkit-transition:transform 0.2s ease-out;transition:transform 0.2s ease-out;will-change:transform;}.fjUCpx:hover{-webkit-transform:scale(1.078);-ms-transform:scale(1.078);transform:scale(1.078);}.fjUCpx:hover > .sc-jotj87-0::before{opacity:0;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fjUCpx{width:172px;height:255px;}}/*!sc*/
data-styled.g1040[id="sc-jotj87-1"]{content:"fjUCpx,"}/*!sc*/
.hhSKfU{color:#fff;position:absolute;top:16px;left:16px;z-index:1;will-change:background-color,padding,border-radius,transform;border-radius:20px;background-color:#25b969;padding:4px 8px;}/*!sc*/
data-styled.g1044[id="sc-jotj87-5"]{content:"hhSKfU,"}/*!sc*/
.fxMjmR{color:#fff;}/*!sc*/
.fxMjmR.swiper-slide{width:256px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fxMjmR.swiper-slide{width:256px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fxMjmR.swiper-slide{width:172px;}}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fxMjmR.swiper-slide{margin:0;}}/*!sc*/
data-styled.g1045[id="sc-1s527z5-0"]{content:"fxMjmR,"}/*!sc*/
.iiYkXk{margin-top:20px;}/*!sc*/
data-styled.g1046[id="sc-1s527z5-1"]{content:"iiYkXk,"}/*!sc*/
.jSHKpX{margin-top:8px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.jSHKpX{margin-top:4px;}}/*!sc*/
data-styled.g1047[id="sc-1s527z5-2"]{content:"jSHKpX,"}/*!sc*/
.kLSaHO{margin-top:8px;font-style:italic;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.kLSaHO{margin-top:4px;}}/*!sc*/
data-styled.g1048[id="sc-1s527z5-3"]{content:"kLSaHO,"}/*!sc*/
.iJNhSn{width:992px;margin:0 auto;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.iJNhSn{width:100%;}}/*!sc*/
data-styled.g1063[id="sc-7bqyxh-0"]{content:"iJNhSn,"}/*!sc*/
.eTWzoY{position:relative;height:auto;margin-bottom:120px;padding:160px 0 200px;color:#fff;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.eTWzoY{margin-bottom:92px;padding:136px 0;}}/*!sc*/
data-styled.g1064[id="sc-7bqyxh-1"]{content:"eTWzoY,"}/*!sc*/
.imGcoX{overflow:hidden;padding:0 105px;margin:0 -105px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.imGcoX{padding:0 36px;margin:0 -36px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.imGcoX{padding:0 16px;margin:0 -16px;}}/*!sc*/
data-styled.g1065[id="sc-7bqyxh-2"]{content:"imGcoX,"}/*!sc*/
.gvtgmJ{margin-bottom:80px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.gvtgmJ{margin-bottom:48px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.gvtgmJ{margin-bottom:40px;}}/*!sc*/
data-styled.g1066[id="sc-7bqyxh-3"]{content:"gvtgmJ,"}/*!sc*/
.hgzLIf{position:relative;width:672px;margin:56px 0 0;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.hgzLIf{margin:112px 0 0;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hgzLIf{margin:48px 0 0;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hgzLIf{width:100%;}}/*!sc*/
data-styled.g1067[id="sc-7bqyxh-4"]{content:"hgzLIf,"}/*!sc*/
.gCZLLN .swiper{overflow:visible;}/*!sc*/
data-styled.g1068[id="sc-7bqyxh-5"]{content:"gCZLLN,"}/*!sc*/
.cjUVzd{display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;margin:0 auto 67px;padding:0 64px 0;color:#0f0f10;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.cjUVzd{-webkit-flex-direction:column;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column;margin:0 auto 110px;padding:0;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.cjUVzd{margin:0 auto 50px;}}/*!sc*/
data-styled.g1070[id="sc-rvdro8-0"]{content:"cjUVzd,"}/*!sc*/
.hIDsVz{margin:0 0 40px;}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.hIDsVz{margin:0 0 24px;}}/*!sc*/
data-styled.g1072[id="sc-rvdro8-2"]{content:"hIDsVz,"}/*!sc*/
.fAoRTp{min-width:448px;width:448px;min-height:448px;height:448px;margin:0 32px 0 0;object-fit:contain;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.fAoRTp{min-width:547px;width:547px;min-height:547px;height:547px;margin:0 auto 24px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.fAoRTp{min-width:352px;width:352px;min-height:352px;height:352px;margin:0 auto 40px;}}/*!sc*/
data-styled.g1073[id="sc-rvdro8-1-Component"]{content:"fAoRTp,"}/*!sc*/
.bbEYfR{margin-bottom:120px;}/*!sc*/
@media (max-width:1201px){.bbEYfR{margin-bottom:80px;}}/*!sc*/
@media (max-width:751px){.bbEYfR{margin-bottom:40px;}}/*!sc*/
data-styled.g1074[id="sc-nqd633-0"]{content:"bbEYfR,"}/*!sc*/
</style></head><body><div id="__next"><script type="application/ld+json">{
"@context": "http://schema.org",
"@type": "Course",
"name": "Machine Learning. Professional",
"url": "https://otus.ru",
"logo": "https://otus.ru/__new_static__/img/meta-image.png",
"sameAs": [
"https://vk.com/otusru",
"https://t.me/Otusjava"
],
"description": "Вы последовательно освоите современные инструменты анализа данных и сможете на профессиональном уровне создавать модели машинного обучения. Для закрепления навыков с каждым алгоритмом вы будете проводить полный pipeline работ от подготовки…",
"provider": {
"@type": "Organization",
"name": "OTUS",
"sameAs": "https://otus.ru"
},
"image": "https://otus.ru/__new_static__/img/meta-image.png",
"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": "4.7",
"ratingCount": "150"
},
"offers": {
"@type": "Offer",
"priceCurrency": "RUB",
"price": 115200,
"availability": "https://schema.org/InStock",
"url": "https://otus.ru/lessons/machinelearning"
},
"hasCourseInstance": {
"@type": "CourseInstance",
"name": "Machine Learning. Professional (Онлайн)",
"courseMode": "Online",
"startDate": "2026-03-31",
"endDate": "2026-10-29",
"duration": "P6M"
}
}</script><div class="sc-1j17uuq-0 klmZDZ sc-1b3dhyb-0 bzaXwp"><div class="ui-chunk-container sc-1pwtpfp-0 dMvvUT sc-1pwtpfp-0 dMvvUT"><div class="before-header-ui">
<div class="before-header-ui__ellipse1"></div>
<div class="before-header-ui__ellipse2"></div>
<div class="before-header-ui__container">
<div class="before-header-ui__img before-header-ui__img_sales"></div>
<div class="before-header-ui__content">
<div class="before-header-ui__title hide-phone">Курсы по нейросетям со скидкой до 30%</div>
<div class="before-header-ui__title show-phone">Курсы по нейросетям со скидкой до 30%</div>
</div>
<a class="before-header-ui__button" rel="noopener" href="https://otus.ru/catalog/courses?categories=neural_networks&utm_source=internal&utm_medium=free&utm_campaign=otus&utm_term=chank&utm_content=sla_sale_20-02-2026-10-04-2026" target="_blank">Выбрать курс</a>
</div>
</div></div><!--$!--><template data-dgst="BAILOUT_TO_CLIENT_SIDE_RENDERING"></template><!--/$--><div id="main-menu" class="sc-r03h0s-0 dKnRmO"><div class="sc-x072mc-0 sc-1x9oq14-0-styled-div sc-r03h0s-1 hOtCic eFDQwF bMTmMH"><a class="sc-r03h0s-2 iLJJBX" href="/"><img src="/_next/static/images/img/logo2022_without_text-ad6a01e8608432b9967c441a0f4760b4.svg" alt="OTUS Logo" width="82" height="42" class="sc-136rsxq-0 dxxUfg"/></a><nav class="sc-r03h0s-3 kVvakX"><div class="sc-r03h0s-5 sc-1youhxc-2 sc-k2vhmo-0 bYKNcH gAMwby gnDzft"><div class="sc-k2vhmo-1 cYMYSf"><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-k2vhmo-2 etPPJE"><circle cx="11.7666" cy="11.7666" r="8.98856" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"></circle><path d="M18.0183 18.4852L21.5423 22.0001" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"></path></svg></div></div><div class="sc-r03h0s-5 sc-1youhxc-2 cGgLky ewISlX"><span title="Обучение" class="sc-1youhxc-1 cMNIlZ">Обучение</span> <div size="24" class="sc-i28ik1-0 bmVffP sc-1youhxc-0 dwrtLP"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="10" height="5" viewBox="0 0 10 5" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-8zcw6d-0 eJDLVL"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M1.10067 0.378818C1.29593 0.183556 1.61251 0.183555 1.80778 0.378818L5.00023 3.57127L8.19272 0.378777C8.38798 0.183515 8.70457 0.183515 8.89983 0.378777C9.09509 0.574039 9.09509 0.890622 8.89983 1.08588L5.3643 4.62142C5.26426 4.72146 5.13237 4.77024 5.00127 4.76777C4.8695 4.77079 4.73676 4.72202 4.6362 4.62146L1.10067 1.08592C0.905408 0.890663 0.905408 0.57408 1.10067 0.378818Z" fill="currentColor"></path></svg></div></div></div><div class="sc-piuiz2-0 fEESDM"><div class="sc-piuiz2-1 fDVGGf"><svg class="sc-1gml7ra-3 XomuX sc-r03h0s-6 sc-1891c19-0 kpxsrg ggDqfB" viewBox="0 0 600 600" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M125.573 140.619C131.659 71.6017 210.245 34.9562 267.027 74.6573L553.942 275.262C610.723 314.962 603.117 401.233 540.247 430.55L222.58 578.681C159.71 607.997 88.7344 558.37 94.8204 489.355L125.573 140.619Z" stroke="#eaeaea" class="sc-1gml7ra-0 hERPbJ"></path><path d="M148.472 246.647C133.624 191.005 184.615 140.013 240.257 154.862L519.856 229.476C575.498 244.325 594.059 313.877 553.266 354.67L348.281 559.656C307.488 600.449 237.935 581.888 223.087 526.246L148.472 246.647Z" fill="url(#eeaef150405aeb816bf9edc5)"></path><defs><linearGradient id="eeaef150405aeb816bf9edc5" x1="128.696" y1="395.739" x2="443.538" y2="180.173" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="rgba(249, 249, 249, 1)"></stop><stop offset="1" stop-color="rgba(235, 235, 235, 1)"></stop></linearGradient></defs></svg><div class="sc-piuiz2-2 fhxPhf"><!--$!--><template data-dgst="BAILOUT_TO_CLIENT_SIDE_RENDERING"></template><!--/$--><div class="sc-1kjc6dh-0 fXsjgC"><div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1kjc6dh-1 ViUGY bxwCjw">Направления</p><div class="sc-1kjc6dh-2 sc-ig0m9y-0 lhsLfs cgYLnJ"><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/categories/programming">Программирование<!-- --> (<!-- -->117<!-- -->)</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/categories/architecture">Архитектура<!-- --> (<!-- -->17<!-- -->)</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/categories/data-science">Data Science<!-- --> (<!-- -->27<!-- -->)</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/categories/operations">Инфраструктура<!-- --> (<!-- -->58<!-- -->)</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/categories/gamedev">GameDev<!-- --> (<!-- -->10<!-- -->)</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/categories/information-security-courses">Безопасность<!-- --> (<!-- -->15<!-- -->)</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/categories/marketing-business">Управление<!-- --> (<!-- -->46<!-- -->)</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/categories/analytics">Аналитика и анализ<!-- --> (<!-- -->25<!-- -->)</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/categories/business-product">Бизнес и продукт в IT<!-- --> (<!-- -->26<!-- -->)</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/categories/import-substitution">Импортозамещение<!-- --> (<!-- -->15<!-- -->)</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/categories/testing">Тестирование<!-- --> (<!-- -->12<!-- -->)</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/categories/neural_networks">Нейросети<!-- --> (<!-- -->9<!-- -->)</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/categories/it-bez-programmirovanija">IT без программирования<!-- --> (<!-- -->19<!-- -->)</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/categories/corporate">Корпоративные курсы<!-- --> (<!-- -->27<!-- -->)</a></div></div></div><div class="sc-1kjc6dh-0 fXsjgC"><div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1kjc6dh-1 ViUGY bxwCjw">События</p><div class="sc-1kjc6dh-2 eANJVj"><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/lessons/calendar/2026">Календарь запуска курсов</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/events/near">Календарь мероприятий</a></div></div><div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1kjc6dh-1 ViUGY bxwCjw">Другое</p><div class="sc-1kjc6dh-2 eANJVj"><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/categories/spec">Специализации<!-- --> (<!-- -->13<!-- -->)</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/categories/online">Подготовительные курсы<!-- --> (<!-- -->14<!-- -->)</a><a class="sc-4zz0i4-0 gXNPrh" href="/subscription">Подписка на курсы</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/tests">Проверьте свои знания</a></div></div></div></div></div></div><div class="sc-r03h0s-5 sc-1youhxc-2 cGgLky ewISlX"><span title="Информация" class="sc-1youhxc-1 cMNIlZ">Информация</span> <div size="24" class="sc-i28ik1-0 bmVffP sc-1youhxc-0 dwrtLP"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="10" height="5" viewBox="0 0 10 5" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-8zcw6d-0 eJDLVL"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M1.10067 0.378818C1.29593 0.183556 1.61251 0.183555 1.80778 0.378818L5.00023 3.57127L8.19272 0.378777C8.38798 0.183515 8.70457 0.183515 8.89983 0.378777C9.09509 0.574039 9.09509 0.890622 8.89983 1.08588L5.3643 4.62142C5.26426 4.72146 5.13237 4.77024 5.00127 4.76777C4.8695 4.77079 4.73676 4.72202 4.6362 4.62146L1.10067 1.08592C0.905408 0.890663 0.905408 0.57408 1.10067 0.378818Z" fill="currentColor"></path></svg></div></div></div><div class="sc-piuiz2-0 fEESDM"><div class="sc-piuiz2-1 fDVGGf"><svg class="sc-1gml7ra-3 XomuX sc-r03h0s-6 sc-1891c19-0 kpxsrg ggDqfB" viewBox="0 0 600 600" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M125.573 140.619C131.659 71.6017 210.245 34.9562 267.027 74.6573L553.942 275.262C610.723 314.962 603.117 401.233 540.247 430.55L222.58 578.681C159.71 607.997 88.7344 558.37 94.8204 489.355L125.573 140.619Z" stroke="#eaeaea" class="sc-1gml7ra-0 hERPbJ"></path><path d="M148.472 246.647C133.624 191.005 184.615 140.013 240.257 154.862L519.856 229.476C575.498 244.325 594.059 313.877 553.266 354.67L348.281 559.656C307.488 600.449 237.935 581.888 223.087 526.246L148.472 246.647Z" fill="url(#fcb2e943b37e2768e98d499b)"></path><defs><linearGradient id="fcb2e943b37e2768e98d499b" x1="128.696" y1="395.739" x2="443.538" y2="180.173" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="rgba(249, 249, 249, 1)"></stop><stop offset="1" stop-color="rgba(235, 235, 235, 1)"></stop></linearGradient></defs></svg><div class="sc-piuiz2-2 fhxPhf"><div class="sc-1kjc6dh-0 fXsjgC"><div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1kjc6dh-1 ViUGY bxwCjw">OTUS</p><div class="sc-1kjc6dh-2 eANJVj"><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/about">О компании</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/smi">СМИ о нас</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/journal">OTUS Журнал</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="https://direct.otus.ru" target="_blank" rel="noopener noreferrer">OTUS Директ</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/legal/common">Сведения об образовательной организации</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" rel="noopener noreferrer" href="/contacts">Контактная информация</a></div></div></div><div class="sc-1kjc6dh-0 fXsjgC"><div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1kjc6dh-1 ViUGY bxwCjw">Студентам</p><div class="sc-1kjc6dh-2 eANJVj"><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/reviews">Отзывы</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="https://landing.otus.ru/about-otus ">Как выбрать курс</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="https://landing.otus.ru/gallery">Истории выпускников</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/instructors">Наши преподаватели</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/employers/all">Наши партнеры</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/about/loyalty">Программа лояльности</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/faq">Вопросы и ответы</a></div></div></div><div class="sc-1kjc6dh-0 fXsjgC"><div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1kjc6dh-1 ViUGY bxwCjw">Преподавателям</p><div class="sc-1kjc6dh-2 eANJVj"><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/teach">Стать преподавателем</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/instructors">Наши преподаватели</a><a class="sc-4zz0i4-0 dZepSJ" href="/nest/dlja-prepodavatelej">База знаний</a></div></div></div></div></div></div><a class="sc-1vdp0yy-0 ldwIhb sc-r03h0s-5 sc-r03h0s-7 cGgLky jHaHbB" href="/b2b">Компаниям</a></nav><section class="sc-1pw2hu9-0 deZXFK"><div class="sc-r03h0s-5 sc-gqclrv-0 cGgLky eDycrR"><div class="sc-199a3eq-1-div cwTwwh sc-hrqzy3-0 jTtOKw"><div class="sc-hrqzy3-1 faPWUN"></div><div class="sc-1xopqwy-0 LDEpF"></div></div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-gqclrv-1 eMZyoN rcsBI sc-hrqzy3-0 ePGOOQ"><div class="sc-1xopqwy-0 iXhGSD">UserPartName</div></p></div></section></div></div><main class="sc-1j17uuq-1 dPcKhb"><div class="sc-1b3dhyb-1 dvLdDh"><section class="sc-s2pydo-0 eufkJz"><div class="sc-4o7hfp-0 jDOZfu"><div class="sc-1vxm7ng-0 golIF"><div class="sc-1vxm7ng-2 jxmQOK"><a href="/categories/data-science">Data Science</a><svg class="sc-1vxm7ng-1 dbOiAN" width="7" height="10" viewBox="0 0 7 10" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M1 1L5 5L1 9" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round"></path></svg></div><div class="sc-1vxm7ng-2 jxmQOK"><span>Machine Learning. Professional</span></div></div><div class="sc-4o7hfp-1 eBROUt"><div class="sc-4o7hfp-2 fHVRxg"><div class="sc-5am0g3-1 eFljfP"><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-4o7hfp-5 hqiDZP"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M20.3991 9.14611L21.1193 9.86611C21.6895 10.4261 21.9996 11.1861 21.9996 11.9861C22.0096 12.7861 21.6995 13.5471 21.1393 14.1161C21.1327 14.1234 21.126 14.1299 21.1193 14.1363C21.116 14.1396 21.1127 14.1428 21.1093 14.1461L20.3991 14.8561C20.119 15.1361 19.9589 15.5161 19.9589 15.9171V16.9461C19.9589 18.6061 18.6084 19.9571 16.9478 19.9571H15.9174C15.5173 19.9571 15.1372 20.1161 14.8571 20.3961L14.1368 21.1161C13.5466 21.7071 12.7763 21.9961 12.006 21.9961C11.2357 21.9961 10.4655 21.7071 9.87525 21.1271L9.14498 20.3961C8.86488 20.1161 8.48474 19.9571 8.0846 19.9571H7.05423C5.39362 19.9571 4.04313 18.6061 4.04313 16.9461V15.9171C4.04313 15.5161 3.88308 15.1361 3.60298 14.8461L2.88271 14.1361C1.71229 12.9671 1.70229 11.0561 2.87271 9.87711L3.60298 9.14611C3.88308 8.86611 4.04313 8.48611 4.04313 8.07611V7.05611C4.04313 5.39611 5.39362 4.04711 7.05423 4.04711H8.0846C8.48474 4.04711 8.86488 3.88611 9.14498 3.60611L9.86524 2.88611C11.0357 1.70711 12.9464 1.70711 14.1268 2.87711L14.8571 3.60611C15.1372 3.88611 15.5173 4.04711 15.9174 4.04711H16.9478C18.6084 4.04711 19.9589 5.39611 19.9589 7.05611V8.08711C19.9589 8.48611 20.119 8.86611 20.3991 9.14611ZM9.42509 15.4461C9.66517 15.4461 9.88525 15.3561 10.0453 15.1861L15.1872 10.0471C15.5273 9.70711 15.5273 9.14611 15.1872 8.80611C14.8471 8.46711 14.2969 8.46711 13.9567 8.80611L8.81486 13.9461C8.47474 14.2861 8.47474 14.8461 8.81486 15.1861C8.97492 15.3561 9.195 15.4461 9.42509 15.4461ZM13.6966 14.5661C13.6966 15.0561 14.0868 15.4461 14.577 15.4461C15.0571 15.4461 15.4473 15.0561 15.4473 14.5661C15.4473 14.0871 15.0571 13.6961 14.577 13.6961C14.0868 13.6961 13.6966 14.0871 13.6966 14.5661ZM9.43509 8.55611C9.91526 8.55611 10.3054 8.94611 10.3054 9.42611C10.3054 9.91711 9.91526 10.3061 9.43509 10.3061C8.95492 10.3061 8.55477 9.91711 8.55477 9.42611C8.55477 8.94611 8.95492 8.55611 9.43509 8.55611Z" fill="currentColor"></path></svg><p class="sc-1x9oq14-0 sc-5am0g3-0 krJlll ivApKl">Специальная цена</p></div><div class="sc-5am0g3-1 eFljfP"><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-4o7hfp-4 pkSWX"><path d="M17.9185 14.32C17.6595 14.571 17.5405 14.934 17.5995 15.29L18.4885 20.21C18.5635 20.627 18.3875 21.049 18.0385 21.29C17.6965 21.54 17.2415 21.57 16.8685 21.37L12.4395 19.06C12.2855 18.978 12.1145 18.934 11.9395 18.929H11.6685C11.5745 18.943 11.4825 18.973 11.3985 19.019L6.96851 21.34C6.74951 21.45 6.50151 21.489 6.25851 21.45C5.66651 21.338 5.27151 20.774 5.36851 20.179L6.25851 15.259C6.31751 14.9 6.19851 14.535 5.93951 14.28L2.32851 10.78C2.02651 10.487 1.92151 10.047 2.05951 9.65C2.19351 9.254 2.53551 8.965 2.94851 8.9L7.91851 8.179C8.29651 8.14 8.62851 7.91 8.79851 7.57L10.9885 3.08C11.0405 2.98 11.1075 2.888 11.1885 2.81L11.2785 2.74C11.3255 2.688 11.3795 2.645 11.4395 2.61L11.5485 2.57L11.7185 2.5H12.1395C12.5155 2.539 12.8465 2.764 13.0195 3.1L15.2385 7.57C15.3985 7.897 15.7095 8.124 16.0685 8.179L21.0385 8.9C21.4585 8.96 21.8095 9.25 21.9485 9.65C22.0795 10.051 21.9665 10.491 21.6585 10.78L17.9185 14.32Z" fill="currentColor"></path></svg><p class="sc-1x9oq14-0 sc-5am0g3-0 krJlll ivApKl">Скидка 10% на курс</p></div></div></div></div><div class="sc-1ddwpfq-1 hnlXxp sc-s2pydo-5 iHjMxQ"><i class="sc-1ddwpfq-0 hbmMMm"></i><!--$!--><template data-dgst="BAILOUT_TO_CLIENT_SIDE_RENDERING"></template><!--/$--><div class="sc-s2pydo-6 EOCgR sc-x072mc-0 hOtCic"><div class="sc-s2pydo-2 jMZEwr"></div><h1 class="sc-1x9oq14-0 sc-s2pydo-1 kswXpy diGrSa">Machine Learning. Professional</h1><div class="sc-1x9oq14-0 sc-s2pydo-3 enpOeQ dZDxRw"><p>Научитесь работать с важнейшими моделями машинного обучения, NLP, DL, рекомендательными системами на практике с реальными данными</p></div><div class="sc-1lrh8w5-0 ftkQLi sc-kixk9v-0 gwYuWO"><button class="sc-1qig7zt-0 czpnNJ sc-1lrh8w5-3 JTsAm"><span class="sc-1lrh8w5-4 jTrfLJ">Вступительное тестирование</span><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-1lrh8w5-5 eCsaUt"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M15.164 6.08252C15.4791 6.08684 15.7949 6.09117 16.1119 6.09441C19.5172 6.09441 22 8.52216 22 11.8748V16.1811C22 19.5337 19.5172 21.9615 16.1119 21.9615C14.7478 21.9904 13.3837 22 12.0098 22C10.6359 22 9.25221 21.9904 7.88813 21.9615C4.48283 21.9615 2 19.5337 2 16.1811V11.8748C2 8.52216 4.48283 6.09441 7.89794 6.09441C9.18351 6.07514 10.4985 6.05588 11.8332 6.05588V5.8921C11.8332 5.22736 11.2738 4.68786 10.6065 4.68786H9.63494C8.52601 4.68786 7.62316 3.80154 7.62316 2.72254C7.62316 2.32755 7.95682 2 8.35918 2C8.77134 2 9.09519 2.32755 9.09519 2.72254C9.09519 3.01156 9.34053 3.24277 9.63494 3.24277H10.6065C12.0883 3.25241 13.2954 4.43738 13.3052 5.88247V6.06551C13.9239 6.06551 14.5425 6.074 15.164 6.08252ZM10.8518 14.7457H9.82139V15.7669C9.82139 16.1618 9.48773 16.4894 9.08538 16.4894C8.67321 16.4894 8.34936 16.1618 8.34936 15.7669V14.7457H7.30913C6.90677 14.7457 6.57311 14.4277 6.57311 14.0231C6.57311 13.6281 6.90677 13.3006 7.30913 13.3006H8.34936V12.289C8.34936 11.894 8.67321 11.5665 9.08538 11.5665C9.48773 11.5665 9.82139 11.894 9.82139 12.289V13.3006H10.8518C11.2542 13.3006 11.5878 13.6281 11.5878 14.0231C11.5878 14.4277 11.2542 14.7457 10.8518 14.7457ZM15.0226 13.1175H15.1207C15.5231 13.1175 15.8567 12.7996 15.8567 12.395C15.8567 12 15.5231 11.6724 15.1207 11.6724H15.0226C14.6104 11.6724 14.2866 12 14.2866 12.395C14.2866 12.7996 14.6104 13.1175 15.0226 13.1175ZM16.7007 16.4316H16.7988C17.2012 16.4316 17.5348 16.1137 17.5348 15.7091C17.5348 15.3141 17.2012 14.9865 16.7988 14.9865H16.7007C16.2875 14.9865 15.9647 15.3141 15.9647 15.7091C15.9647 16.1137 16.2875 16.4316 16.7007 16.4316Z" fill="currentColor"></path></svg></button></div></div></div><div class="sc-x072mc-0 sc-3cb1l3-1 hOtCic galmep"><div class="sc-3cb1l3-3 jeNzke"><div class="sc-3cb1l3-4 kGoYMV"><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M18.7071 8.79633C18.7071 10.0523 19.039 10.7925 19.7695 11.6456C20.3231 12.2741 20.5 13.0808 20.5 13.956C20.5 14.8302 20.2128 15.6601 19.6373 16.3339C18.884 17.1417 17.8215 17.6573 16.7372 17.747C15.1659 17.8809 13.5937 17.9937 12.0005 17.9937C10.4063 17.9937 8.83505 17.9263 7.26375 17.747C6.17846 17.6573 5.11602 17.1417 4.36367 16.3339C3.78822 15.6601 3.5 14.8302 3.5 13.956C3.5 13.0808 3.6779 12.2741 4.23049 11.6456C4.98384 10.7925 5.29392 10.0523 5.29392 8.79633V8.3703C5.29392 6.68834 5.71333 5.58852 6.577 4.51186C7.86106 2.9417 9.91935 2 11.9558 2H12.0452C14.1254 2 16.2502 2.98702 17.5125 4.62466C18.3314 5.67916 18.7071 6.73265 18.7071 8.3703V8.79633ZM9.07367 20.0608C9.07367 19.5573 9.53582 19.3266 9.96318 19.2279C10.4631 19.1222 13.5093 19.1222 14.0092 19.2279C14.4366 19.3266 14.8987 19.5573 14.8987 20.0608C14.8738 20.5402 14.5926 20.9653 14.204 21.2352C13.7001 21.628 13.1088 21.8767 12.4906 21.9664C12.1487 22.0107 11.8128 22.0117 11.4828 21.9664C10.8636 21.8767 10.2723 21.628 9.76938 21.2342C9.37978 20.9653 9.09852 20.5402 9.07367 20.0608Z" fill="currentColor"></path></svg><p class="sc-1x9oq14-0 sc-3cb1l3-0 doSDez dgWykw">31 марта</p></div><div class="sc-3cb1l3-4 kGoYMV"><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M7.33037 2.00049H16.6694C20.0704 2.00049 21.9904 3.92949 22.0004 7.33049V16.6705C22.0004 20.0705 20.0704 22.0005 16.6694 22.0005H7.33037C3.92937 22.0005 2.00037 20.0705 2.00037 16.6705V7.33049C2.00037 3.92949 3.92937 2.00049 7.33037 2.00049ZM12.0494 17.8605C12.4804 17.8605 12.8394 17.5405 12.8794 17.1105V6.92049C12.9194 6.61049 12.7704 6.29949 12.5004 6.13049C12.2194 5.96049 11.8794 5.96049 11.6104 6.13049C11.3394 6.29949 11.1904 6.61049 11.2194 6.92049V17.1105C11.2704 17.5405 11.6294 17.8605 12.0494 17.8605ZM16.6504 17.8605C17.0704 17.8605 17.4294 17.5405 17.4804 17.1105V13.8305C17.5094 13.5095 17.3604 13.2105 17.0894 13.0405C16.8204 12.8705 16.4804 12.8705 16.2004 13.0405C15.9294 13.2105 15.7804 13.5095 15.8204 13.8305V17.1105C15.8604 17.5405 16.2194 17.8605 16.6504 17.8605ZM8.21937 17.1105C8.17937 17.5405 7.82037 17.8605 7.38937 17.8605C6.95937 17.8605 6.59937 17.5405 6.56037 17.1105V10.2005C6.53037 9.88949 6.67937 9.58049 6.95037 9.41049C7.21937 9.24049 7.56037 9.24049 7.83037 9.41049C8.09937 9.58049 8.25037 9.88949 8.21937 10.2005V17.1105Z" fill="currentColor"></path></svg><p class="sc-1x9oq14-0 sc-3cb1l3-0 doSDez dgWykw">Professional</p></div><div class="sc-3cb1l3-4 kGoYMV"><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M16.4109 2.76862L16.4119 3.51824C19.1665 3.73414 20.9862 5.6112 20.9891 8.48975L21 16.9155C21.0039 20.054 19.0322 21.985 15.8718 21.99L8.15189 22C5.0112 22.004 3.01482 20.027 3.01087 16.8796L3.00001 8.55272C2.99606 5.65517 4.75153 3.78311 7.50618 3.53024L7.50519 2.78061C7.5042 2.34083 7.83002 2.01 8.26445 2.01C8.69887 2.009 9.02469 2.33883 9.02568 2.77861L9.02666 3.47826L14.8914 3.47027L14.8904 2.77062C14.8894 2.33084 15.2152 2.001 15.6497 2C16.0742 1.99901 16.4099 2.32884 16.4109 2.76862ZM4.52149 8.86157L19.4696 8.84158V8.49175C19.4272 6.34283 18.349 5.21539 16.4139 5.04748L16.4148 5.81709C16.4148 6.24688 16.0801 6.58771 15.6556 6.58771C15.2212 6.58871 14.8944 6.24888 14.8944 5.81909L14.8934 5.0095L9.02864 5.01749L9.02962 5.82609C9.02962 6.25687 8.70479 6.5967 8.27037 6.5967C7.83595 6.5977 7.50914 6.25887 7.50914 5.82809L7.50815 5.05847C5.58286 5.25138 4.51754 6.38281 4.5205 8.55072L4.52149 8.86157ZM15.2399 13.4043V13.4153C15.2498 13.8751 15.625 14.2239 16.0801 14.2139C16.5244 14.2029 16.8789 13.8221 16.869 13.3623C16.8483 12.9225 16.4918 12.5637 16.0485 12.5647C15.5944 12.5747 15.2389 12.9445 15.2399 13.4043ZM16.0554 17.892C15.6013 17.882 15.235 17.5032 15.234 17.0435C15.2241 16.5837 15.5884 16.2029 16.0426 16.1919H16.0525C16.5165 16.1919 16.8927 16.5707 16.8927 17.0405C16.8937 17.5102 16.5185 17.891 16.0554 17.892ZM11.1721 13.4203C11.1919 13.8801 11.568 14.2389 12.0222 14.2189C12.4665 14.1979 12.821 13.8181 12.8012 13.3583C12.7904 12.9085 12.425 12.5587 11.9807 12.5597C11.5266 12.5797 11.1711 12.9605 11.1721 13.4203ZM12.0262 17.8471C11.572 17.8671 11.1968 17.5082 11.1761 17.0485C11.1761 16.5887 11.5305 16.2089 11.9847 16.1879C12.429 16.1869 12.7953 16.5367 12.8052 16.9855C12.8259 17.4463 12.4705 17.8261 12.0262 17.8471ZM7.10434 13.4553C7.12408 13.915 7.50025 14.2749 7.95442 14.2539C8.39872 14.2339 8.75317 13.8531 8.73244 13.3933C8.72257 12.9435 8.35725 12.5937 7.91197 12.5947C7.4578 12.6147 7.10335 12.9955 7.10434 13.4553ZM7.95837 17.8521C7.5042 17.8731 7.12902 17.5132 7.10828 17.0535C7.1073 16.5937 7.46274 16.2129 7.91691 16.1929C8.3612 16.1919 8.7275 16.5417 8.73738 16.9915C8.75811 17.4513 8.40366 17.8321 7.95837 17.8521Z" fill="currentColor"></path></svg><p class="sc-1x9oq14-0 sc-3cb1l3-0 doSDez dgWykw">5 месяцев</p></div><div class="sc-3cb1l3-4 kGoYMV"><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M3.5 10.3178C3.5 5.71789 7.34388 2 11.9934 2C16.6561 2 20.5 5.71789 20.5 10.3178C20.5 12.6357 19.657 14.7876 18.2695 16.6116C16.7388 18.6235 14.8522 20.3765 12.7285 21.7524C12.2425 22.0704 11.8039 22.0944 11.2704 21.7524C9.13474 20.3765 7.24809 18.6235 5.7305 16.6116C4.34198 14.7876 3.5 12.6357 3.5 10.3178ZM9.19423 10.5768C9.19423 12.1177 10.4517 13.3297 11.9934 13.3297C13.5362 13.3297 14.8058 12.1177 14.8058 10.5768C14.8058 9.0478 13.5362 7.77683 11.9934 7.77683C10.4517 7.77683 9.19423 9.0478 9.19423 10.5768Z" fill="currentColor"></path></svg><p class="sc-1x9oq14-0 sc-3cb1l3-0 doSDez dgWykw">Онлайн</p></div><div class="sc-3cb1l3-4 kGoYMV"><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M7.66988 2H16.3399C19.7299 2 21.9999 4.379 21.9999 7.919V16.089C21.9999 19.62 19.7299 22 16.3399 22H7.66988C4.27988 22 1.99988 19.62 1.99988 16.089V7.919C1.99988 4.379 4.27988 2 7.66988 2ZM15.5799 15.81C15.8299 15.81 16.0799 15.68 16.2199 15.44C16.4399 15.089 16.3199 14.629 15.9599 14.41L12.3999 12.29V7.669C12.3999 7.26 12.0699 6.919 11.6499 6.919C11.2399 6.919 10.8999 7.26 10.8999 7.669V12.72C10.8999 12.98 11.0399 13.23 11.2699 13.36L15.1899 15.7C15.3099 15.78 15.4499 15.81 15.5799 15.81Z" fill="currentColor"></path></svg><p class="sc-1x9oq14-0 sc-3cb1l3-0 doSDez dgWykw">Вт/Пт 20:00 Мск</p></div></div></div></section><div id="vdescription" class="sc-x072mc-0 sc-1oat6ot-0 hOtCic dYVcmu"><div class="sc-1oat6ot-1 cVgwEc"><div class="sc-1oat6ot-5 klGcVm"><div class="sc-1oat6ot-4 hdfpFD"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-pyhrzd-0 doSDez fVuuMJ"> <h2><strong>Для кого этот курс?</strong></h2>
<ul>
<li class="p1">Для <strong>специалистов по Data Science</strong>, которые хотят глубоко освоить алгоритмы ML, включая нейросети и их применение для таких направлений как работа с временными рядами, построение рекомендательных систем и обработка естественного языка</li>
<li class="p1">Для <strong>ML-инженеров</strong>, которые хотят углубиться в детали подготовки данных, построение автоматизацию ML-пайплайнов, оптимизацию моделей для продакшена</li>
<li class="p1"><span style="font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Open Sans', 'Helvetica Neue', sans-serif;">Для <strong>Fullstack-разработчиков</strong>, которых интересует разработка end-to-end решений с ML-компонентами — от обучения моделей до их внедрения в интерфейс. Понимание полного цикла ML-разработки для эффективной работы в команде</span></li>
<li class="p1"><span style="font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Open Sans', 'Helvetica Neue', sans-serif;">Для <strong>аналитиков и системных аналитиков</strong>, которые хотят научиться применять ML для автоматизации аналитики, прогнозирования и выявления скрытых паттернов. Генерация инсайтов с помощью ML-моделей и их интерпретация для бизнеса. Навыки внедрения ML в процессы принятия решений и продуктовую аналитику</span></li>
</ul>
<h2>Необходимые знания:</h2>
<ul>
<li><span>базовое знакомство с Python</span></li>
<li>базовые знания линейной алгебры, математического анализа, математической статистики</li>
<li><span>базовые навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия)</span></li>
</ul>
<div><strong>Хотите изучить или повторить Python, <br>математический анализ и основны ML?<br></strong></div>
<p><span style="color: #59018e;"><strong><a href="../../../../../lessons/ml-specialization/" style="color: #59018e;" target="_blank" rel="noopener">Посмотрите программу ДПО Machine Learning Специализация</a><br></strong></span></p>
<h2>Подходит ли эта программа именно вам?</h2>
<p>Пройдите короткий тест, который проверяет ваше знание пререквизитов, а именно математики и Python, которые понадобятся вам на курсе</p></div><div class="sc-1lrh8w5-0 ftkQLi sc-1oat6ot-3 hjZAnk"><button class="sc-1qig7zt-0 czpnNJ sc-1lrh8w5-3 JTsAm"><span class="sc-1lrh8w5-4 jTrfLJ">Вступительное тестирование</span><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-1lrh8w5-5 eCsaUt"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M15.164 6.08252C15.4791 6.08684 15.7949 6.09117 16.1119 6.09441C19.5172 6.09441 22 8.52216 22 11.8748V16.1811C22 19.5337 19.5172 21.9615 16.1119 21.9615C14.7478 21.9904 13.3837 22 12.0098 22C10.6359 22 9.25221 21.9904 7.88813 21.9615C4.48283 21.9615 2 19.5337 2 16.1811V11.8748C2 8.52216 4.48283 6.09441 7.89794 6.09441C9.18351 6.07514 10.4985 6.05588 11.8332 6.05588V5.8921C11.8332 5.22736 11.2738 4.68786 10.6065 4.68786H9.63494C8.52601 4.68786 7.62316 3.80154 7.62316 2.72254C7.62316 2.32755 7.95682 2 8.35918 2C8.77134 2 9.09519 2.32755 9.09519 2.72254C9.09519 3.01156 9.34053 3.24277 9.63494 3.24277H10.6065C12.0883 3.25241 13.2954 4.43738 13.3052 5.88247V6.06551C13.9239 6.06551 14.5425 6.074 15.164 6.08252ZM10.8518 14.7457H9.82139V15.7669C9.82139 16.1618 9.48773 16.4894 9.08538 16.4894C8.67321 16.4894 8.34936 16.1618 8.34936 15.7669V14.7457H7.30913C6.90677 14.7457 6.57311 14.4277 6.57311 14.0231C6.57311 13.6281 6.90677 13.3006 7.30913 13.3006H8.34936V12.289C8.34936 11.894 8.67321 11.5665 9.08538 11.5665C9.48773 11.5665 9.82139 11.894 9.82139 12.289V13.3006H10.8518C11.2542 13.3006 11.5878 13.6281 11.5878 14.0231C11.5878 14.4277 11.2542 14.7457 10.8518 14.7457ZM15.0226 13.1175H15.1207C15.5231 13.1175 15.8567 12.7996 15.8567 12.395C15.8567 12 15.5231 11.6724 15.1207 11.6724H15.0226C14.6104 11.6724 14.2866 12 14.2866 12.395C14.2866 12.7996 14.6104 13.1175 15.0226 13.1175ZM16.7007 16.4316H16.7988C17.2012 16.4316 17.5348 16.1137 17.5348 15.7091C17.5348 15.3141 17.2012 14.9865 16.7988 14.9865H16.7007C16.2875 14.9865 15.9647 15.3141 15.9647 15.7091C15.9647 16.1137 16.2875 16.4316 16.7007 16.4316Z" fill="currentColor"></path></svg></button></div></div><a class="sc-clwny5-0 fXxDDe sc-1nmmm75-0 hHfHsk" href="https://otus.ru/lessons/machinelearning/assessment/?utm_source=internal&utm_medium=free&utm_campaign=ml&utm_term=landing-test&utm_content=landing"><img src="https://cdn.otus.ru/media/public/5e/0c/320х400_1-453930-5e0c38.png" alt="" class="sc-clwny5-1 bPlUQW"/></a></div></div></div><div class="sc-x072mc-0 sc-lpm061-0 hOtCic cjEHVO"><div><h2 class="sc-1x9oq14-0 sc-lpm061-1 jmLQpp iKbbnr">Что даст вам этот курс ?</h2><div class="sc-1x9oq14-0 sc-pyhrzd-0 doSDez fVuuMJ"><p>Вы последовательно освоите современные инструменты анализа данных и <strong>сможете на профессиональном уровне создавать модели машинного обучения</strong>. <span style="font-weight: 400;">Чтобы лучше закрепить навыки, вы будете практиковаться: использовать каждый алгоритм в работе с реальными данными.<br></span><br>Практики и знаний, которые вы получите, будет достаточно, чтобы самостоятельно решать задачи классического ML и <strong>претендовать на Junior+ и Middle позиции в Data Science</strong>.</p>
<h2><strong>Особенности курса<br></strong></h2>
<div>В курс по машинному обучению входят темы, которые часто обделяют вниманием. Однако знания такого рода необходимы специалисту в повседневных задачах и очень ценятся работодателями<br><br></div>
<h2><strong>Что вы сможете после обучения:</strong></h2>
<ul>
<li class="p1">работать с «грязными» данными</li>
<li>работать с языковыми моделями (NLP)</li>
<li>прогнозировать временные ряды при помощи машинного обучения</li>
<li>строить рекомендательные системы</li>
<li><span style="font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Open Sans', 'Helvetica Neue', sans-serif;">готовить модели в продакшн</span></li>
<li>разрабатывать и создавать нейросетевые AI-модели</li>
<li>работать с AI-моделями</li>
<li>применять широкий спектр нейросетевых AI-моделей для разнообразных задач</li>
</ul>
<div>Примеры<strong> тем некоторых итоговых проектов</strong> студентов 2024:</div>
<div> </div>
<ul>
<li>Обработка сетевых данных с целью обнаружения атак и их классификации</li>
<li>Обнаружитель дефектов в буксовых узлах железнодорожных составов</li>
<li>Влияние акций на покупки товаров</li>
</ul>
<h2>Недостаточно хардкорно? Посмотрите программы:</h2>
<p><span style="color: #360061;"><strong><a href="../../../../../lessons/advanced-ml/" style="color: #360061;" target="_blank" rel="noopener">Machine Learning Advanced</a><br><br><span style="color: #360061;"><a href="../../../../../lessons/cv/" style="color: #360061;" target="_blank" rel="noopener">Computer Vision</a><br><br><a href="../../../../../lessons/reinforcement-learning-cours/" style="color: #360061;" target="_blank" rel="noopener">Reinforcement Learning</a><br><br><a href="../../../../../lessons/nlp/" style="color: #360061;" target="_blank" rel="noopener">Natural Language Processing</a></span><br></strong></span></p></div></div><div class="sc-1232l32-0 gjfSTs"><svg width="48" height="48" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-1232l32-1 gLmhvn"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M7.66988 1.99927H16.3399C19.7299 1.99927 21.9999 4.37927 21.9999 7.91927V16.0903C21.9999 19.6203 19.7299 21.9993 16.3399 21.9993H7.66988C4.27988 21.9993 1.99988 19.6203 1.99988 16.0903V7.91927C1.99988 4.37927 4.27988 1.99927 7.66988 1.99927ZM11.9899 9.06027C11.5199 9.06027 11.1299 8.66927 11.1299 8.19027C11.1299 7.70027 11.5199 7.31027 12.0099 7.31027C12.4899 7.31027 12.8799 7.70027 12.8799 8.19027C12.8799 8.66927 12.4899 9.06027 11.9899 9.06027ZM12.8699 15.7803C12.8699 16.2603 12.4799 16.6503 11.9899 16.6503C11.5099 16.6503 11.1199 16.2603 11.1199 15.7803V11.3603C11.1199 10.8793 11.5099 10.4803 11.9899 10.4803C12.4799 10.4803 12.8699 10.8793 12.8699 11.3603V15.7803Z" fill="url(#e0c8b314a2f07e01404947d5)"></path><defs><linearGradient id="e0c8b314a2f07e01404947d5" x1="7.24435" y1="16.8809" x2="41.5417" y2="22.7167" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg><div class="sc-1x9oq14-0 sc-pyhrzd-0 doSDez fVuuMJ sc-1232l32-2 cLdvvd"><h2><span style="color: #000000;"><strong>Hard skills</strong></span></h2>
<p><span style="color: #000000;">Нейросети, PyTorch, NLP (Архитектура трансформер, BERT, RNN для работы с текстом), обучение с учителем, обучение без учителя, DB-Scan, K-means, рекуррентные сети, временные ряды, рекомендательные системы, Apache Spark</span></p>
<h3><strong><span style="color: #000000;">Что нового в 2025?</span></strong></h3>
<div><span style="color: #000000;">Обновили материалы занятия «ML в Apache Spark»</span></div></div></div></div><div class="sc-x072mc-0 sc-rvdro8-0 hOtCic cjUVzd"><svg class="sc-rvdro8-1-Component fAoRTp" width="448" height="448" viewBox="0 0 448 448" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M73.973 262.521c-25.943-9.97-31.12-43.662-9.318-60.646L292.018 24.752c21.802-16.984 54.23-4.521 58.372 22.432l43.19 281.097c4.142 26.954-23.11 48.184-49.053 38.214L73.973 262.521Z" fill="url(#processDefaultImageIconA)"></path><path d="M119.392 368.19c-23.13 10.287-48.177-8.104-45.084-33.104l32.265-260.72c3.094-25 32.008-37.859 52.045-23.146l208.965 153.435c20.037 14.712 16.17 45.962-6.961 56.25L119.392 368.19Z" fill="url(#processDefaultImageIconB)"></path><path d="M204.971 119.576c-8.276-10.24-2.416-25.302 10.548-27.111l135.199-18.87c12.964-1.81 23.309 10.99 18.621 23.039l-48.89 125.659c-4.688 12.049-20.893 14.311-29.169 4.071l-86.309-106.788Z" fill="url(#processDefaultImageIconC)"></path><path d="M90.942 108.696c-3.277 0-6.145-2.456-6.145-5.732a3.67 3.67 0 0 0-3.687-3.684 3.67 3.67 0 0 0-3.687 3.684c0 3.276-2.459 5.732-5.736 5.732A3.67 3.67 0 0 0 68 112.381a3.67 3.67 0 0 0 3.687 3.685c3.278 0 5.736 2.456 5.736 5.731a3.67 3.67 0 0 0 3.687 3.685 3.67 3.67 0 0 0 3.687-3.685c0-3.275 2.458-5.731 5.735-5.731a3.67 3.67 0 0 0 3.687-3.685c.41-2.047-1.229-3.685-3.277-3.685Z" fill="url(#processDefaultImageIconD)"></path><path d="M235.737 385.911c-3.277 0-6.145-2.457-6.145-5.732a3.671 3.671 0 0 0-3.687-3.685 3.67 3.67 0 0 0-3.687 3.685c0 3.275-2.458 5.732-5.736 5.732a3.67 3.67 0 0 0-3.687 3.684 3.671 3.671 0 0 0 3.687 3.685c3.278 0 5.736 2.456 5.736 5.732a3.67 3.67 0 0 0 3.687 3.684 3.67 3.67 0 0 0 3.687-3.684c0-3.276 2.458-5.732 5.735-5.732a3.67 3.67 0 0 0 3.687-3.685c0-2.047-1.638-3.684-3.277-3.684Z" fill="url(#processDefaultImageIconE)"></path><path d="M227.072 79.54a6.553 6.553 0 0 0 6.555-6.55 6.553 6.553 0 0 0-6.555-6.55 6.553 6.553 0 0 0-6.555 6.55 6.553 6.553 0 0 0 6.555 6.55Z" fill="url(#processDefaultImageIconF)"></path><path d="M78.242 66.626C72.506 66.626 68 62.122 68 56.39c0-5.731 4.506-10.235 10.242-10.235 5.735 0 10.242 4.504 10.242 10.236 0 5.731-4.507 10.235-10.242 10.235Zm0-13.92c-2.049 0-4.097 1.637-4.097 4.094 0 2.456 1.639 4.094 4.097 4.094 2.048 0 4.097-1.638 4.097-4.094 0-2.456-2.049-4.094-4.097-4.094Z" fill="url(#processDefaultImageIconG)"></path><path d="M307.192 382.834a6.553 6.553 0 0 0 6.555-6.55 6.553 6.553 0 0 0-6.555-6.551 6.553 6.553 0 0 0-6.555 6.551 6.553 6.553 0 0 0 6.555 6.55Z" fill="url(#processDefaultImageIconH)"></path><path d="M324.394 308.101c-5.736 0-10.242-4.503-10.242-10.235 0-5.732 4.506-10.235 10.242-10.235 5.735 0 10.241 4.503 10.241 10.235 0 5.732-4.506 10.235-10.241 10.235Zm0-13.92c-2.049 0-4.097 1.638-4.097 4.095 0 2.456 1.638 4.094 4.097 4.094 2.048 0 4.096-1.638 4.096-4.094 0-2.457-1.638-4.095-4.096-4.095Z" fill="url(#processDefaultImageIconI)"></path><path d="m310.288 164.276-43.879-42.909a13.329 13.329 0 0 0-9.355-3.82c-3.52 0-6.847 1.368-9.354 3.82L109.552 256.414c-2.507 2.452-3.905 5.705-3.905 9.147s1.398 6.696 3.905 9.148l43.88 42.909a13.324 13.324 0 0 0 9.354 3.82c3.52 0 6.847-1.368 9.355-3.82L310.24 182.572c5.207-4.999 5.207-13.25.048-18.296Zm-3.183 15.231L169.006 314.554c-1.639 1.603-3.857 2.499-6.22 2.499-2.363 0-4.532-.896-6.22-2.499l-43.879-42.91a8.432 8.432 0 0 1-2.556-6.036c0-2.31.916-4.432 2.556-6.082l138.099-135.047c1.639-1.603 3.857-2.499 6.22-2.499 2.363 0 4.533.896 6.22 2.499l43.879 42.909a8.433 8.433 0 0 1 0 12.119Z" fill="#fff"></path><path d="m135.88 267.494 5.304-5.186c.868-.849.868-2.264 0-3.16l-5.835-5.705c-.868-.849-2.314-.849-3.23 0l-5.304 5.187c-.868.848-.868 2.263 0 3.159l5.834 5.705c.916.849 2.363.849 3.231 0ZM143.451 256.979c.867.849 2.314.849 3.23 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.263 0-3.159l-5.834-5.706c-.868-.849-2.315-.849-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.263 0 3.159l5.835 5.706ZM154.155 246.464c.868.849 2.314.849 3.231 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.263 0-3.159l-5.835-5.706c-.868-.848-2.314-.848-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.264 0 3.16l5.835 5.705ZM164.908 235.996c.868.849 2.315.849 3.231 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.263 0-3.159l-5.835-5.706c-.868-.849-2.314-.849-3.23 0l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.263 0 3.159l5.834 5.706ZM175.661 225.481c.868.848 2.314.848 3.23 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.264 0-3.159l-5.834-5.706c-.868-.849-2.315-.849-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.263 0 3.159l5.835 5.706ZM186.413 214.965c.868.849 2.315.849 3.231 0l5.304-5.187c.868-.848.868-2.263 0-3.159l-5.883-5.658c-.868-.849-2.314-.849-3.23 0l-5.304 5.187c-.868.848-.868 2.263 0 3.159l5.882 5.658ZM197.118 204.45c.868.849 2.314.849 3.23 0l5.305-5.186c.867-.849.867-2.264 0-3.16l-5.835-5.705c-.868-.849-2.314-.849-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.848-.868 2.263 0 3.159l5.835 5.705ZM207.871 193.982c.868.848 2.314.848 3.231 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.264 0-3.159l-5.835-5.706c-.868-.849-2.314-.849-3.23 0l-5.305 5.187c-.867.849-.867 2.263 0 3.159l5.835 5.706ZM218.624 183.468c.868.848 2.314.848 3.23 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.264 0-3.16l-5.834-5.705c-.868-.849-2.315-.849-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.848-.868 2.263 0 3.159l5.835 5.706ZM229.376 172.952c.868.849 2.315.849 3.231 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.263 0-3.159l-5.883-5.658c-.868-.849-2.314-.849-3.23 0l-5.305 5.186c-.867.849-.867 2.264 0 3.16l5.883 5.658ZM240.081 162.437c.868.849 2.315.849 3.231 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.263 0-3.159l-5.835-5.706c-.868-.849-2.314-.849-3.23 0l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.263 0 3.159l5.834 5.706ZM250.834 151.922c.868.849 2.315.849 3.231 0l5.304-5.187c.868-.848.868-2.263 0-3.159l-5.834-5.706c-.868-.848-2.315-.848-3.231 0L245 143.057c-.868.849-.868 2.264 0 3.16l5.834 5.705ZM147.259 275.982l-5.834-5.706c-.868-.849-2.315-.849-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.263 0 3.159l5.835 5.706c.868.849 2.314.849 3.23 0l5.304-5.187c.917-.849.917-2.263 0-3.159ZM148.995 259.809l-5.304 5.187c-.868.848-.868 2.263 0 3.159l5.835 5.658c.868.849 2.314.849 3.23 0l5.304-5.187c.868-.848.868-2.263 0-3.159l-5.834-5.705c-.916-.849-2.363-.849-3.231.047ZM163.461 263.297l5.304-5.187c.868-.849.868-2.263 0-3.159l-5.834-5.706c-.868-.848-2.315-.848-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.264 0 3.16l5.835 5.705c.916.849 2.362.849 3.23 0ZM170.453 238.778l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.263 0 3.159l5.834 5.706c.868.849 2.315.849 3.231 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.263 0-3.159l-5.834-5.706a2.368 2.368 0 0 0-3.231 0ZM181.206 228.31l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.263 0 3.159l5.834 5.706c.868.849 2.315.849 3.231 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.263 0-3.159l-5.834-5.706c-.916-.896-2.363-.896-3.231 0ZM191.959 217.795l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.263 0 3.159l5.834 5.706c.868.848 2.315.848 3.231 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.264 0-3.159l-5.835-5.706c-.916-.896-2.362-.896-3.23 0ZM202.712 207.28l-5.304 5.186c-.868.849-.868 2.264 0 3.16l5.834 5.705c.868.849 2.315.849 3.231 0l5.304-5.187c.868-.848.868-2.263 0-3.159l-5.835-5.705c-.916-.849-2.362-.849-3.23 0ZM213.416 196.764l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.264 0 3.16l5.835 5.705c.868.849 2.314.849 3.23 0l5.304-5.187c.868-.848.868-2.263 0-3.159l-5.834-5.706c-.868-.848-2.315-.848-3.231 0ZM224.169 186.249l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.264 0 3.159l5.834 5.706c.868.849 2.315.849 3.231 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.263 0-3.159l-5.834-5.706c-.917-.848-2.363-.848-3.231 0ZM234.922 175.781l-5.304 5.187c-.868.848-.868 2.263 0 3.159l5.834 5.705c.868.849 2.315.849 3.231 0l5.304-5.186c.868-.849.868-2.264 0-3.16l-5.835-5.705c-.916-.896-2.362-.896-3.23 0ZM245.674 165.266l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.263 0 3.159l5.834 5.706c.868.848 2.315.848 3.231 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.264 0-3.159l-5.883-5.706c-.867-.849-2.314-.849-3.182 0ZM260.14 168.756l5.304-5.187c.868-.849.868-2.264 0-3.16l-5.834-5.705c-.868-.849-2.315-.849-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.263 0 3.159l5.835 5.706c.916.896 2.362.896 3.23 0ZM267.662 158.24c.868.849 2.315.849 3.231 0l5.304-5.186c.868-.849.868-2.264 0-3.16l-5.835-5.705c-.867-.849-2.314-.849-3.23 0l-5.304 5.187c-.868.848-.868 2.263 0 3.159l5.834 5.705ZM152.371 280.98c-.868-.848-2.315-.848-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.264 0 3.159l5.835 5.706c.868.849 2.314.849 3.23 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.263 0-3.159l-5.834-5.706ZM168.959 276.171l-5.835-5.706c-.868-.849-2.314-.849-3.23 0l-5.305 5.187c-.868.849-.868 2.263 0 3.159l5.835 5.706c.868.849 2.314.849 3.231 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.263 0-3.159ZM171.177 274.001c.868.849 2.314.849 3.23 0l5.304-5.187c.868-.848.868-2.263 0-3.159l-5.834-5.705c-.868-.849-2.315-.849-3.231 0l-5.304 5.186c-.868.849-.868 2.264 0 3.16l5.835 5.705ZM185.159 263.486l5.305-5.187c.867-.848.867-2.263 0-3.159l-5.835-5.658c-.868-.849-2.314-.849-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.848-.868 2.263 0 3.159l5.835 5.705a2.32 2.32 0 0 0 3.23-.047ZM195.864 252.971l5.304-5.187c.868-.848.868-2.263 0-3.159l-5.834-5.658c-.868-.849-2.315-.849-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.848-.868 2.263 0 3.159l5.835 5.705c.916.849 2.362.849 3.23-.047ZM206.617 242.503l5.304-5.187c.868-.848.868-2.263 0-3.159l-5.834-5.705c-.868-.849-2.315-.849-3.231 0l-5.304 5.186c-.868.849-.868 2.264 0 3.16l5.834 5.705c.916.849 2.363.849 3.231 0ZM217.37 231.988l5.304-5.187c.868-.849.868-2.263 0-3.159l-5.834-5.706c-.868-.848-2.315-.848-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.264 0 3.159l5.835 5.706c.916.849 2.362.849 3.23 0ZM228.123 221.472l5.304-5.186c.868-.849.868-2.264 0-3.16l-5.835-5.705c-.867-.849-2.314-.849-3.23 0l-5.304 5.187c-.868.848-.868 2.263 0 3.159l5.834 5.705a2.278 2.278 0 0 0 3.231 0ZM238.875 210.957l5.304-5.187c.868-.848.868-2.263 0-3.159l-5.834-5.705c-.868-.849-2.315-.849-3.231 0l-5.304 5.186c-.868.849-.868 2.264 0 3.16l5.835 5.705c.868.896 2.314.896 3.23 0ZM249.58 200.489l5.304-5.186c.868-.849.868-2.264 0-3.16l-5.834-5.705c-.868-.849-2.315-.849-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.848-.868 2.263 0 3.159l5.835 5.705c.916.849 2.362.849 3.23 0ZM260.333 189.974l5.304-5.186c.868-.849.868-2.264 0-3.16l-5.834-5.705c-.868-.849-2.315-.849-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.848-.868 2.263 0 3.159l5.834 5.705c.917.849 2.363.849 3.231 0ZM271.086 179.459l5.304-5.187c.868-.849.868-2.263 0-3.159l-5.834-5.659c-.868-.848-2.315-.848-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.264 0 3.16l5.835 5.705a2.417 2.417 0 0 0 3.23-.047ZM272.774 163.286l5.834 5.705c.868.849 2.315.849 3.231 0l5.304-5.186c.868-.849.868-2.264 0-3.16l-5.835-5.705c-.868-.849-2.314-.849-3.23 0l-5.304 5.187c-.868.848-.868 2.263 0 3.159ZM174.504 281.64c-.868-.849-2.315-.849-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.263 0 3.159l5.834 5.706c.868.848 2.315.848 3.231 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.264 0-3.159l-5.834-5.706ZM185.256 271.125c-.868-.848-2.315-.848-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.264 0 3.159l5.835 5.706c.867.849 2.314.849 3.23 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.263 0-3.159l-5.834-5.706ZM196.009 260.61c-.868-.849-2.314-.849-3.23 0l-5.304 5.187c-.868.848-.868 2.263 0 3.159l5.834 5.705c.868.849 2.315.849 3.231 0l5.304-5.186c.868-.849.868-2.264 0-3.16l-5.835-5.705ZM249.387 208.412c-.868-.849-2.314-.849-3.182 0l-47.062 46.021a2.186 2.186 0 0 0 0 3.113l5.835 5.705c.868.849 2.314.849 3.182 0l47.062-46.021a2.185 2.185 0 0 0 0-3.112l-5.835-5.706ZM260.429 197.613c-.868-.849-2.314-.849-3.23 0l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.263 0 3.159l5.834 5.706c.868.849 2.315.849 3.231 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.263 0-3.159l-5.835-5.706ZM271.183 187.098c-.868-.849-2.315-.849-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.263 0 3.159l5.834 5.706c.868.848 2.315.848 3.231 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.264 0-3.159l-5.834-5.706ZM281.935 176.583c-.868-.848-2.315-.848-3.231 0l-5.304 5.187c-.868.849-.868 2.264 0 3.159l5.835 5.706c.868.849 2.314.849 3.23 0l5.304-5.187c.868-.849.868-2.263 0-3.159l-5.834-5.706ZM141.184 164.323l30.426 24.803 4.774-4.669-30.86-25.179c-5.545-4.527-11.766-10.516-10.415-16.645 1.06-4.857 6.895-7.781 11.958-7.781h.145c6.027 0 11.958 2.924 17.069 5.659 4.292 2.31 9.596 5.139 15.334 4.102 2.989-.566 5.786-2.075 8.824-4.762 6.799-5.989 11.379-14.477 12.633-23.341.241-1.792-1.013-3.443-2.893-3.678-1.832-.236-3.52.99-3.761 2.829-1.013 7.356-4.822 14.382-10.464 19.333-2.121 1.839-3.857 2.876-5.593 3.159-3.375.613-7.185-1.415-10.849-3.395-5.835-3.112-12.682-6.46-20.3-6.46h-.193c-7.571 0-16.636 4.574-18.468 12.92-2.122 9.572 5.641 17.352 12.633 23.105Z" fill="#fff"></path><defs><linearGradient id="processDefaultImageIconA" x1="289.831" y1="218.139" x2="80.152" y2="210.264" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#EFEFEF"></stop><stop offset="1" stop-color="#fff" stop-opacity=".56"></stop></linearGradient><linearGradient id="processDefaultImageIconB" x1="98.909" y1="150.023" x2="362.575" y2="192.19" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient><linearGradient id="processDefaultImageIconC" x1="214.875" y1="124.769" x2="359.559" y2="150.919" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient><linearGradient id="processDefaultImageIconD" x1="70.132" y1="107.718" x2="92.663" y2="111.564" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient><linearGradient id="processDefaultImageIconE" x1="214.922" y1="384.933" x2="237.402" y2="388.76" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient><linearGradient id="processDefaultImageIconF" x1="221.581" y1="70.659" x2="232.821" y2="72.573" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient><linearGradient id="processDefaultImageIconG" x1="69.662" y1="52.748" x2="87.224" y2="55.738" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient><linearGradient id="processDefaultImageIconH" x1="301.701" y1="373.952" x2="312.941" y2="375.866" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient><linearGradient id="processDefaultImageIconI" x1="315.813" y1="294.224" x2="333.376" y2="297.214" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg><div><h2 class="sc-1x9oq14-0 sc-rvdro8-2 jmLQpp hIDsVz">Процесс обучения</h2><div class="sc-1x9oq14-0 sc-pyhrzd-0 doSDez fVuuMJ"><span style="font-weight: 400;">У нас нет предзаписанных уроков. </span><span style="font-weight: 400;"><br></span><span style="font-weight: 400;">Занятия в OTUS – это вебинары.<br><br>Преподаватели-практики помогут погрузиться в теорию, обучат на реальных примерах, расскажут о необходимых в работе инструментах. Вы всегда сможете задать вопрос и получить исчерпывающий ответ. И самое главное – <strong>сможете практиковаться</strong>. <br><br><strong>Учитесь онлайн отовсюду</strong>. А если вдруг пропустите занятие, просто посмотрите запись.</span></div></div></div><div class="sc-11l8wec-0 eOXZIV sc-x072mc-0 sc-nqd633-0 hOtCic bbEYfR"><div class="sc-16yt4q5-0 iHYLll"><div class="sc-16yt4q5-1 kArXtu"><div src="/_next/static/images/img/oneImg-b1c92b38734a5b324f9b32a5a243bf06.svg" class="sc-16yt4q5-2 bUbCKQ"></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-16yt4q5-3 doSDez kgZxtV"><h3>Оптимальная нагрузка<br><br></h3>
<span>Возможность совмещать учебу с работой.</span></div></div><div class="sc-16yt4q5-0 iHYLll"><div class="sc-16yt4q5-1 kArXtu"><div src="/_next/static/images/img/twoImg-28bd45b9ade74f4471bf39916d76d47e.svg" class="sc-16yt4q5-2 dIESaV"></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-16yt4q5-3 doSDez kgZxtV"><h3>Эксперты<br><br></h3>
<p>Преподаватели из разных сфер, каждый со своим уникальным опытом.</p></div></div><div class="sc-16yt4q5-0 iHYLll"><div class="sc-16yt4q5-1 kArXtu"><div src="/_next/static/images/img/threeImg-7d8d62a36e7b66f9691d1d7d01b44fb9.svg" class="sc-16yt4q5-2 gbGscf"></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-16yt4q5-3 doSDez kgZxtV"><h3>Перспективы<br><br></h3>
<span>Сможете претендовать на позицию Data Scientist Junior + / Middle+</span></div></div></div><div class="sc-1ddwpfq-1 hnlXxp sc-1kuct9n-0 jzJAgH"><i class="sc-1ddwpfq-0 bGLtep"></i><!--$!--><template data-dgst="BAILOUT_TO_CLIENT_SIDE_RENDERING"></template><!--/$--><div class="sc-x072mc-0 hOtCic"><div class="sc-1kuct9n-2 cfBLof"><h2 class="sc-1x9oq14-0 sc-1kuct9n-1 kswXpy jqwyOS">Партнеры</h2><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1kuct9n-4 fPZiIk efarBD"><p>Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности. </p></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-pyhrzd-0 doSDez dJQBfL sc-1kuct9n-5 hXsBII"><ul>
<li aria-level="1" style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">Разместите резюме в базе OTUS: так наши партнёры смогут пригласить вас на собеседование</span></li>
<li aria-level="1" style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">Посещайте карьерные мероприятия OTUS: вам расскажут, как лучше проходить собеседование</span></li>
</ul></div></div><div class="sc-xgmw75-1 fqgPAJ"><div class="sc-xgmw75-3 jzczJK"><div class="sc-xgmw75-2 cGRACb"><div class="sc-xgmw75-9 bXzdTC"></div><h2 class="sc-1x9oq14-0 bTMeHF">Data Scientist</h2></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-xgmw75-0 gGtEnS kWSJKL">Перспективы направления</div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-xgmw75-4 hQBzUY fSmctL">Средний уровень зарплат:</div><div class="sc-xgmw75-5 fHxdGa"><div class="sc-1f5byvo-0 hlgWda"><span class="sc-1x9oq14-0 sc-1f5byvo-1 jmLQpp jyvyoR">100 000<!-- --> ₽</span><span class="sc-1x9oq14-0 sc-1f5byvo-2 gGtEnS lhTbHf">Junior+
специалист</span></div><div class="sc-1f5byvo-0 hlgWda"><span class="sc-1x9oq14-0 sc-1f5byvo-1 jmLQpp jyvyoR">200 000<!-- --> ₽</span><span class="sc-1x9oq14-0 sc-1f5byvo-2 gGtEnS lhTbHf">Middle+
специалист</span></div><div class="sc-1f5byvo-0 hlgWda"><span class="sc-1x9oq14-0 sc-1f5byvo-1 jmLQpp jyvyoR">350 000<!-- --> ₽</span><span class="sc-1x9oq14-0 sc-1f5byvo-2 gGtEnS lhTbHf">Senior
специалист</span></div></div></div><div class="sc-xgmw75-6 hNPHLe"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-xgmw75-7 kswXpy hBXFys">1580<div class="sc-1x9oq14-0 sc-xgmw75-8 gGtEnS rdBYv">актуальных вакансий</div></div><div class="sc-i28ik1-0 kOdeIv"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" fill="none" width="48" height="48" viewBox="0 0 58 58"><g filter="url(#filter0_d)"><path stroke="#fff" stroke-width="4" d="M49.627 23.745c.693 11.392-7.98 21.189-19.372 21.882-11.392.693-21.189-7.98-21.882-19.372-.693-11.392 7.98-21.189 19.372-21.882 11.392-.693 21.189 7.98 21.882 19.372z"></path></g><path fill="#D6001C" d="M30.27 45.882c11.534-.702 20.314-10.62 19.613-22.154-.702-11.534-10.62-20.315-22.154-19.613-11.534.702-20.314 10.62-19.613 22.154.702 11.534 10.62 20.314 22.154 19.613z"></path><path fill="#FEFEFE" d="M19.421 16.123l.432 7.104c1.003-1.356 2.26-2.084 3.764-2.175.774-.047 1.477.058 2.117.314.642.253 1.13.6 1.473 1.034.345.44.59.928.739 1.475.148.544.258 1.397.329 2.56l.462 7.595-3.36.205-.417-6.841c-.082-1.358-.196-2.214-.346-2.571a1.672 1.672 0 0 0-.727-.83c-.337-.198-.747-.282-1.233-.252a2.726 2.726 0 0 0-1.465.507c-.427.305-.72.74-.888 1.309-.172.569-.224 1.398-.155 2.486l.392 6.486-3.357.204-1.12-18.406 3.361-.204zm13.232-.805l.433 7.104c1.003-1.356 2.26-2.084 3.762-2.175.772-.047 1.48.058 2.12.314.64.253 1.129.599 1.47 1.034.343.436.595.938.738 1.475.15.544.26 1.397.33 2.56l.462 7.595-3.357.204-.416-6.84c-.083-1.358-.199-2.214-.349-2.572a1.665 1.665 0 0 0-.729-.829c-.333-.198-.746-.282-1.233-.252a2.729 2.729 0 0 0-1.465.507c-.42.305-.715.74-.886 1.308-.168.57-.22 1.398-.154 2.487l.394 6.486-3.356.204-1.12-18.406 3.356-.204z"></path><defs><filter id="filter0_d" width="58" height="58" x="0" y="0" color-interpolation-filters="sRGB" filterUnits="userSpaceOnUse"><feFlood flood-opacity="0" result="BackgroundImageFix"></feFlood><feColorMatrix in="SourceAlpha" values="0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 127 0"></feColorMatrix><feOffset dy="4"></feOffset><feGaussianBlur stdDeviation="2.5"></feGaussianBlur><feColorMatrix values="0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.13 0"></feColorMatrix><feBlend in2="BackgroundImageFix" result="effect1_dropShadow"></feBlend><feBlend in="SourceGraphic" in2="effect1_dropShadow" result="shape"></feBlend></filter></defs></svg></div></div></div></div><div class="sc-2pu6he-0 cdveUu"><h3 class="sc-1x9oq14-0 sc-2pu6he-1 jmLQpp ifdlyD">Работодатели курса</h3><div class="sc-1bkbgbz-0 dGHcsq swiper-ui sc-2pu6he-3 rLbwk"><div class="sc-1bkbgbz-1 cPJghB"><div class="swiper"><div class="swiper-wrapper"><div class="swiper-slide sc-x5ajzb-0 kbHGLB"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/e5/5f/e55fb1a3c533414db9d1549e996cd54d.png" class="sc-x5ajzb-1 kvYNbs"></div></div><div class="swiper-slide sc-x5ajzb-0 kbHGLB"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/a7/6b/a76b7daaf5584b1c841ccccfdf189446.PNG" class="sc-x5ajzb-1 MASgn"></div></div><div class="swiper-slide sc-x5ajzb-0 kbHGLB"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/81/c8/81c844c71b85419b8aa2ad821d8f6c84.jpg" class="sc-x5ajzb-1 bjDeFO"></div></div><div class="swiper-slide sc-x5ajzb-0 kbHGLB"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/18/81/1881e9c9680b455b8f6f7b8174ae0197.png" class="sc-x5ajzb-1 lhZYOf"></div></div><div class="swiper-slide sc-x5ajzb-0 kbHGLB"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/c9/28/c928db6561ce4aa0972360da0ed11761.png" class="sc-x5ajzb-1 iuKcXk"></div></div><div class="swiper-slide sc-x5ajzb-0 kbHGLB"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/85/e1/85e1c6070e114d14aee6a046badf8705.png" class="sc-x5ajzb-1 hrTZCU"></div></div><div class="swiper-slide sc-x5ajzb-0 kbHGLB"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/fe/25/fe252cdd35774b798543e5d7b058d4b9.png" class="sc-x5ajzb-1 bwrSNv"></div></div><div class="swiper-slide sc-x5ajzb-0 kbHGLB"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/b3/f5/b3f52e7a164740ed9a5c9881a89f2094.png" class="sc-x5ajzb-1 fwEFeC"></div></div></div></div></div><div color="#fff" class="sc-1bkbgbz-6 eoibzU"><button color="#fff" class="sc-1bkbgbz-2 sc-1bkbgbz-4 dQlnjC biZjNh"><div class="sc-1bqzqc9-0"><div size="28" class="sc-i28ik1-0 cvcsLz"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="28" height="28" viewBox="0 0 28 28" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M3.57771 12.2111C2.10361 12.9482 2.10361 15.0518 3.57771 15.7889L25.1056 26.5528C26.4354 27.2177 28 26.2507 28 24.7639L28 3.23607C28 1.7493 26.4354 0.782312 25.1056 1.44721L3.57771 12.2111Z" fill="currentColor"></path></svg></div></div></div></button><div class="sc-1bkbgbz-5 hGKrlu"></div><button color="#fff" class="sc-1bkbgbz-2 sc-1bkbgbz-3 dQlnjC iPzpLW"><div class="sc-1bqzqc9-0 dzJeEt"><div size="28" class="sc-i28ik1-0 cvcsLz"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="28" height="28" viewBox="0 0 28 28" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M3.57771 12.2111C2.10361 12.9482 2.10361 15.0518 3.57771 15.7889L25.1056 26.5528C26.4354 27.2177 28 26.2507 28 24.7639L28 3.23607C28 1.7493 26.4354 0.782312 25.1056 1.44721L3.57771 12.2111Z" fill="currentColor"></path></svg></div></div></div></button></div></div></div></div></div><div class="sc-x072mc-0 sc-ze365z-0 hOtCic jpiMVl"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-ze365z-1 bTMeHF RPhWg"><div class="sc-1og4wiw-0 sc-ze365z-1 dzeXkx RPhWg">
<h5>Формат обучения</h5>
</div></div><div class="sc-11l8wec-0 eOXZIV"><div class="sc-16yt4q5-0 iHYLll"><div class="sc-16yt4q5-1 kArXtu"><div src="/_next/static/images/img/oneImg-d53504a93142009806d3cc77cd059dcb.svg" class="sc-16yt4q5-2 yjETG"></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-16yt4q5-3 doSDez kgZxtV"><h3>Интерактивные вебинары</h3>
<br>
<p>2 занятия по 2 академ.часа в неделю.<br>Доступ к записям и материалам остается навсегда</p></div></div><div class="sc-16yt4q5-0 iHYLll"><div class="sc-16yt4q5-1 kArXtu"><div src="/_next/static/images/img/twoImg-bf3134a7f0a1f9684257b13b37cd07b5.svg" class="sc-16yt4q5-2 iGfrzu"></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-16yt4q5-3 doSDez kgZxtV"><h3>Практика</h3>
<br>
<p><span>Домашние задания с поддержкой и обратной связью наших преподавателей помогут освоить изучаемые технологии</span></p></div></div><div class="sc-16yt4q5-0 iHYLll"><div class="sc-16yt4q5-1 kArXtu"><div src="/_next/static/images/img/threeImg-a81ea3b3db08e9c236bce2eb8f407ab7.svg" class="sc-16yt4q5-2 eJXsCF"></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-16yt4q5-3 doSDez kgZxtV"><h3>Активное комьюнити</h3>
<br>
<p><span style="font-weight: 400;">Общение с преподавателями на вебинарах, переписки в закрытом телеграм-чате, развёрнутые ответы при проверке домашних заданий</span></p></div></div></div></div><div class="sc-x072mc-0 sc-1am6qh7-0 hOtCic cmpQoV"><div class="sc-1am6qh7-1 bmcDgO"><h2 class="sc-1x9oq14-0 sc-1am6qh7-2 kswXpy jZdzTX">Программа</h2><div class="sc-12j3cf5-0 kOagS"><div class="sc-li015i-2 iJMWTL sc-yxq6ju-1 bTvRzO" color="#740FB4"><div class="sc-li015i-0 hdRZtB"><h5 class="sc-1x9oq14-0 sc-li015i-1 fPZiIk bqYpKB">Продвинутые методы машинного обучения: обучение с учителем</h5><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-li015i-3 dbNuvG"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M12.0001 22C6.48012 22 2.00012 17.51 2.00012 12C2.00012 6.48 6.48012 2 12.0001 2C17.5101 2 22.0001 6.48 22.0001 12C22.0001 17.51 17.5101 22 12.0001 22ZM16.0001 10.02C15.7001 9.73 15.2301 9.73 14.9401 10.03L12.0001 12.98L9.06012 10.03C8.77012 9.73 8.29012 9.73 8.00012 10.02C7.70012 10.32 7.70012 10.79 8.00012 11.08L11.4701 14.57C11.6101 14.71 11.8001 14.79 12.0001 14.79C12.2001 14.79 12.3901 14.71 12.5301 14.57L16.0001 11.08C16.1501 10.94 16.2201 10.75 16.2201 10.56C16.2201 10.36 16.1501 10.17 16.0001 10.02Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div style="height:0" class="sc-ptxdl6-1 kyVtIH"><div class="sc-ptxdl6-2 kVdrfk"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-ptxdl6-0 doSDez ciEuHS"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-12j3cf5-1 doSDez jTjgBj">Первый модуль познакомит вас с различными продвинутыми моделями машинного обучения для задач обучения с учителем (регрессия и классификация), начиная от классических методов деревьев решений и заканчивая продвинутыми методами градиентного бустинга.</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 1: Программа курса. Повторение основных концепций машинного обучения на примере задачи регрессии</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 2: Метод градиентного спуска</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 3: Повторение основных понятий задачи классификации на практике: EDA, cross-validation, метрики качества</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 4: Деревья решений</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 5: Ансамбли моделей</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 6: Градиентный бустинг</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 7: Метод опорных векторов</p></div></div></div></div><div class="sc-li015i-2 iJMWTL sc-yxq6ju-1 bTvRzO" color="#740FB4"><div class="sc-li015i-0 hdRZtB"><h5 class="sc-1x9oq14-0 sc-li015i-1 fPZiIk bqYpKB">Продвинутые методы машинного обучения: обучение без учителя</h5><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-li015i-3 dbNuvG"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M12.0001 22C6.48012 22 2.00012 17.51 2.00012 12C2.00012 6.48 6.48012 2 12.0001 2C17.5101 2 22.0001 6.48 22.0001 12C22.0001 17.51 17.5101 22 12.0001 22ZM16.0001 10.02C15.7001 9.73 15.2301 9.73 14.9401 10.03L12.0001 12.98L9.06012 10.03C8.77012 9.73 8.29012 9.73 8.00012 10.02C7.70012 10.32 7.70012 10.79 8.00012 11.08L11.4701 14.57C11.6101 14.71 11.8001 14.79 12.0001 14.79C12.2001 14.79 12.3901 14.71 12.5301 14.57L16.0001 11.08C16.1501 10.94 16.2201 10.75 16.2201 10.56C16.2201 10.36 16.1501 10.17 16.0001 10.02Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div style="height:0" class="sc-ptxdl6-1 kyVtIH"><div class="sc-ptxdl6-2 kVdrfk"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-ptxdl6-0 doSDez ciEuHS"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-12j3cf5-1 doSDez jTjgBj">Второй модуль посвящен алгоритмам для задачи обучения без учителя, в нем вы познакомитесь с различными способами кластеризации, такими как алгоритм k средних и DBSAN, методами снижения размерности и методами работы с новым типом данных - графами.</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 1: Методы уменьшения размерности</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 2: Обучение без учителя. K-means</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 3: Обучение без учителя. Иерархическая кластеризация. DB-Scan</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 4: Поиск аномалий в данных</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 5: Практическое занятие - Построение end-to-end пайплайнов и сериализация моделей</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 6: Алгоритмы на графах</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 7: Алгоритмы на графах: продолжение</p></div></div></div></div><div class="sc-li015i-2 iJMWTL sc-yxq6ju-1 bTvRzO" color="#740FB4"><div class="sc-li015i-0 hdRZtB"><h5 class="sc-1x9oq14-0 sc-li015i-1 fPZiIk bqYpKB">Введение в Deep Learning</h5><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-li015i-3 dbNuvG"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M12.0001 22C6.48012 22 2.00012 17.51 2.00012 12C2.00012 6.48 6.48012 2 12.0001 2C17.5101 2 22.0001 6.48 22.0001 12C22.0001 17.51 17.5101 22 12.0001 22ZM16.0001 10.02C15.7001 9.73 15.2301 9.73 14.9401 10.03L12.0001 12.98L9.06012 10.03C8.77012 9.73 8.29012 9.73 8.00012 10.02C7.70012 10.32 7.70012 10.79 8.00012 11.08L11.4701 14.57C11.6101 14.71 11.8001 14.79 12.0001 14.79C12.2001 14.79 12.3901 14.71 12.5301 14.57L16.0001 11.08C16.1501 10.94 16.2201 10.75 16.2201 10.56C16.2201 10.36 16.1501 10.17 16.0001 10.02Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div style="height:0" class="sc-ptxdl6-1 kyVtIH"><div class="sc-ptxdl6-2 kVdrfk"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-ptxdl6-0 doSDez ciEuHS"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-12j3cf5-1 doSDez jTjgBj">В этом модуле мы коснёмся методов Deep Learning и работы с нейронными сетями. Вы узнаете принципы работы и обучения нейронных сетей, а также освоите нейросетевые архитектуры для работы с изображениями (сверточные нейросети) и последовательностями (рекуррентные нейросети).</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 1: Введение в нейросети</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 2: PyTorch (часть 1)</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 3: Продвинутые методы оптимизации, backpropagation и обучение нейронных сетей</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 4: Борьба с переобучение нейросетей, взрыв и затухание градиентов</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 5: PyTorch (часть 2)</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 6: Сверточные сети (Convolutional Neural Networks)</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 7: Рекуррентные сети</p></div></div></div></div><div class="sc-li015i-2 iJMWTL sc-yxq6ju-1 bTvRzO" color="#740FB4"><div class="sc-li015i-0 hdRZtB"><h5 class="sc-1x9oq14-0 sc-li015i-1 fPZiIk bqYpKB">Сбор данных. Анализ текстовых данных</h5><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-li015i-3 dbNuvG"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M12.0001 22C6.48012 22 2.00012 17.51 2.00012 12C2.00012 6.48 6.48012 2 12.0001 2C17.5101 2 22.0001 6.48 22.0001 12C22.0001 17.51 17.5101 22 12.0001 22ZM16.0001 10.02C15.7001 9.73 15.2301 9.73 14.9401 10.03L12.0001 12.98L9.06012 10.03C8.77012 9.73 8.29012 9.73 8.00012 10.02C7.70012 10.32 7.70012 10.79 8.00012 11.08L11.4701 14.57C11.6101 14.71 11.8001 14.79 12.0001 14.79C12.2001 14.79 12.3901 14.71 12.5301 14.57L16.0001 11.08C16.1501 10.94 16.2201 10.75 16.2201 10.56C16.2201 10.36 16.1501 10.17 16.0001 10.02Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div style="height:0" class="sc-ptxdl6-1 kyVtIH"><div class="sc-ptxdl6-2 kVdrfk"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-ptxdl6-0 doSDez ciEuHS"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-12j3cf5-1 doSDez jTjgBj">В этом модуле вы научитесь работать с одним из самых распространенных типов данных - текстом.
Мы разберём различные способы предобработки текста, которые позволяют использовать его в качестве признаков для моделей машинного обучения.
Мы изучим такие полезные задачи, как тематическое моделирование, распознавание именованных сущностей (NER) и работу с векторными представлениями слов.
Также вы научитесь заниматься парсингом данных, который позволит вам собирать и создавать свои собственные уникальные датасеты для анализа. </p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 1: Сбор данных</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 2: Предобработка и токенизация</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 3: Векторные представления слов, работа с предобученными эмбеддингами</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 4: Понятие языковой модели, RNN для работы с текстом</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 5: Архитектура трансформер</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 6: Transfer Learning. Архитектура BERT</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 7: Named Entity Recognition</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 8: Тематическое моделирование</p></div></div></div></div><div class="sc-li015i-2 iJMWTL sc-yxq6ju-1 bTvRzO" color="#740FB4"><div class="sc-li015i-0 hdRZtB"><h5 class="sc-1x9oq14-0 sc-li015i-1 fPZiIk bqYpKB">Анализ временных рядов</h5><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-li015i-3 dbNuvG"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M12.0001 22C6.48012 22 2.00012 17.51 2.00012 12C2.00012 6.48 6.48012 2 12.0001 2C17.5101 2 22.0001 6.48 22.0001 12C22.0001 17.51 17.5101 22 12.0001 22ZM16.0001 10.02C15.7001 9.73 15.2301 9.73 14.9401 10.03L12.0001 12.98L9.06012 10.03C8.77012 9.73 8.29012 9.73 8.00012 10.02C7.70012 10.32 7.70012 10.79 8.00012 11.08L11.4701 14.57C11.6101 14.71 11.8001 14.79 12.0001 14.79C12.2001 14.79 12.3901 14.71 12.5301 14.57L16.0001 11.08C16.1501 10.94 16.2201 10.75 16.2201 10.56C16.2201 10.36 16.1501 10.17 16.0001 10.02Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div style="height:0" class="sc-ptxdl6-1 kyVtIH"><div class="sc-ptxdl6-2 kVdrfk"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-ptxdl6-0 doSDez ciEuHS"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-12j3cf5-1 doSDez jTjgBj">В этом модуле вы познакомитесь с еще одним распространенным типом данных - временными рядами.
Мы разберем как классические методы работы с временными рядами, включая ARIMA-модель, так и продвинутые способы извлечения признаков и применения машинного обучения.
Также мы научимся решать задачу кластеризации, используя временные ряды, на примере финансовых котировок. </p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 1: Анализ временных рядов. Часть 1: Постановка задачи, простейшие методы. ARIMA-модель</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 2: Анализ временных рядов. Часть 2: Извлечение признаков и применение моделей машинного обучения. Автоматическое прогнозирование</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 3: Анализ временных рядов Часть 3: Кластеризация временных рядов (ищем связанные котировки акций)</p></div></div></div></div><div class="sc-li015i-2 iJMWTL sc-yxq6ju-1 bTvRzO" color="#740FB4"><div class="sc-li015i-0 hdRZtB"><h5 class="sc-1x9oq14-0 sc-li015i-1 fPZiIk bqYpKB">Рекомендательные системы</h5><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-li015i-3 dbNuvG"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M12.0001 22C6.48012 22 2.00012 17.51 2.00012 12C2.00012 6.48 6.48012 2 12.0001 2C17.5101 2 22.0001 6.48 22.0001 12C22.0001 17.51 17.5101 22 12.0001 22ZM16.0001 10.02C15.7001 9.73 15.2301 9.73 14.9401 10.03L12.0001 12.98L9.06012 10.03C8.77012 9.73 8.29012 9.73 8.00012 10.02C7.70012 10.32 7.70012 10.79 8.00012 11.08L11.4701 14.57C11.6101 14.71 11.8001 14.79 12.0001 14.79C12.2001 14.79 12.3901 14.71 12.5301 14.57L16.0001 11.08C16.1501 10.94 16.2201 10.75 16.2201 10.56C16.2201 10.36 16.1501 10.17 16.0001 10.02Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div style="height:0" class="sc-ptxdl6-1 kyVtIH"><div class="sc-ptxdl6-2 kVdrfk"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-ptxdl6-0 doSDez ciEuHS"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-12j3cf5-1 doSDez jTjgBj">В этом модуле мы будем работать с различными типами рекомендательных систем. Разберем постановку задачи, познакомимся с популярными метриками качества и основными видами моделей рекомендательных систем.
Также мы научимся работать с одной из самых популярных питоновских библиотек для рекомендательных систем. </p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 1: Введение в рекомендательные системы</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 2: Простые рекомендательные модели. Коллаборативная фильтрация</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 3: Контентная фильтрация, гибридные подходы. Ассоциативные правила</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 4: Методы матричной факторизации</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 5: Практическое занятие по рекомендательным системам</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 6: ML в Apache Spark</p></div></div></div></div><div class="sc-li015i-2 iJMWTL sc-yxq6ju-1 bTvRzO" color="#740FB4"><div class="sc-li015i-0 hdRZtB"><h5 class="sc-1x9oq14-0 sc-li015i-1 fPZiIk bqYpKB">Проектная работа </h5><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-li015i-3 dbNuvG"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M12.0001 22C6.48012 22 2.00012 17.51 2.00012 12C2.00012 6.48 6.48012 2 12.0001 2C17.5101 2 22.0001 6.48 22.0001 12C22.0001 17.51 17.5101 22 12.0001 22ZM16.0001 10.02C15.7001 9.73 15.2301 9.73 14.9401 10.03L12.0001 12.98L9.06012 10.03C8.77012 9.73 8.29012 9.73 8.00012 10.02C7.70012 10.32 7.70012 10.79 8.00012 11.08L11.4701 14.57C11.6101 14.71 11.8001 14.79 12.0001 14.79C12.2001 14.79 12.3901 14.71 12.5301 14.57L16.0001 11.08C16.1501 10.94 16.2201 10.75 16.2201 10.56C16.2201 10.36 16.1501 10.17 16.0001 10.02Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div style="height:0" class="sc-ptxdl6-1 kyVtIH"><div class="sc-ptxdl6-2 kVdrfk"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-ptxdl6-0 doSDez ciEuHS"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-12j3cf5-1 doSDez jTjgBj">Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект — это то, над чем интересно поработать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей. </p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 2: Предзащита проектных работ №1</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 3: Предзащита проектных работ №2</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1dvzzbq-0 hQBzUY kGaApg">Тема 4: Защита проектных работ</p></div></div></div></div></div></div><div class="sc-hqry8z-0 gOGHoc"><h5 class="sc-1x9oq14-0 sc-hqry8z-1 fPZiIk byqrft">Также вы можете получить полную программу,
чтобы убедиться, что обучение вам подходит</h5><button class="sc-1qig7zt-0 bYRRHi sc-hqry8z-2 ipIyzP">Получить</button></div></div><div class="sc-x072mc-0 sc-130tum6-0 hOtCic jjMVIs"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-130tum6-1 fPZiIk leLsGR"><h2>Проектная работа</h2>
<div> </div>
<p><span>Мы стремимся, чтобы студенты выбирали темы выпускных проектов – сами, а не работали по шаблонным заготовкам. Поэтому все выпускные проекты на курсе– это ценные исследования для ML. О выпускных проектах наших студентов рассказывают на собеседованиях и даже пишут статьи. Вот некоторые из них:<br><br></span></p>
<div>
<ul>
<li><a href="https://habr.com/ru/company/otus/blog/503398/" target="_blank" rel="noopener"><span style="color: #59018e;">Тематическое моделирование форума (Habr)</span></a></li>
<li><a href="https://habr.com/ru/company/otus/blog/504806/" target="_blank" rel="noopener"><span style="color: #59018e;">Анализ изображений с помощью классического ML (Habr)</span></a></li>
<li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=YW5Q1mI99n4&list=PLfnFOImnyWRWlW7rOBzWgZ1Rt7R3dEpz4" target="_blank" rel="noopener"><span style="color: #59018e;">Построение моделей для сравнения цен на похожие товар (YouTube)</span></a></li>
<li><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/904352/" target="_blank" rel="noopener"><span style="color: #59018e;">Обучаем нейросеть управлению транспортом на основе мультисенсорных данных и информации о локальных траекториях (Habr)</span></a></li>
</ul>
</div></div><svg viewBox="0 0 512 460" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-wqbts8-0 coDgWq"><path d="M245.655 442C367.71 442 466.655 343.055 466.655 221C466.655 98.9451 367.71 0 245.655 0C123.6 0 24.6548 98.9451 24.6548 221C24.6548 343.055 123.6 442 245.655 442Z" fill="url(#GraduationProjects0)"></path><path d="M339.351 330.984C408.966 330.984 465.399 274.623 465.399 205.097C465.399 135.571 408.966 79.2095 339.351 79.2095C269.737 79.2095 213.304 135.571 213.304 205.097C213.304 274.623 269.737 330.984 339.351 330.984Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><path d="M190.363 320.725C201.556 273.813 172.551 226.722 125.58 215.544C78.6085 204.366 31.4575 233.333 20.2651 280.245C9.07273 327.157 38.0773 374.248 85.0486 385.426C132.02 396.604 179.171 367.636 190.363 320.725Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><path d="M396.694 335.224V363.622C396.694 377.186 385.671 388.63 371.68 388.63H115.172C101.604 388.63 90.1567 377.61 90.1567 363.622V335.224H396.694Z" fill="white"></path><path d="M396.694 335.224V363.622C396.694 377.186 385.671 388.63 371.68 388.63H115.172C101.604 388.63 90.1567 377.61 90.1567 363.622V335.224H396.694Z" fill="url(#GraduationProjects2)"></path><path d="M371.679 391.595H115.171C99.4834 391.595 87.188 378.879 87.188 363.62V335.221C87.188 333.526 88.4599 331.83 90.5798 331.83H396.693C398.389 331.83 400.085 333.102 400.085 335.221V363.62C399.661 378.879 387.366 391.595 371.679 391.595ZM93.5477 338.612V363.62C93.5477 375.488 103.299 385.237 115.171 385.237H371.679C383.55 385.237 393.302 375.488 393.302 363.62V338.612H93.5477Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><path d="M397.456 188.138V335.218H90.583V188.138C90.583 174.574 101.619 163.13 115.625 163.13H372.414C385.996 163.13 397.456 174.574 397.456 188.138Z" fill="white"></path><path d="M397.842 338.612H90.5835C88.3095 338.612 87.188 337.34 87.188 335.221V188.14C87.188 172.457 99.9213 160.165 115.201 160.165H371.99C387.694 160.165 400.003 172.881 400.003 188.14L400.085 336.348C400.085 337.468 398.964 338.612 397.842 338.612ZM93.9791 332.254H394.061V188.14C394.061 176.272 384.298 166.523 372.414 166.523H115.626C103.741 166.523 93.9791 176.272 93.9791 188.14V332.254Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><path d="M57.122 177.118C53.7268 177.118 50.756 174.575 50.756 171.184C50.756 169.065 49.0584 167.369 46.9364 167.369C44.8144 167.369 43.1167 169.065 43.1167 171.184C43.1167 174.575 40.5703 177.118 37.1751 177.118C35.0531 177.118 33.3555 178.814 33.3555 180.933C33.3555 183.052 35.0531 184.748 37.1751 184.748C40.5703 184.748 43.1167 187.291 43.1167 190.682C43.1167 192.801 44.8144 194.497 46.9364 194.497C49.0584 194.497 50.756 192.801 50.756 190.682C50.756 187.291 53.3024 184.748 56.6976 184.748C58.8197 184.748 60.5173 183.052 60.5173 180.933C60.9417 178.814 59.2441 177.118 57.122 177.118Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><path d="M494.257 351.754C490.862 351.754 487.891 349.211 487.891 345.82C487.891 343.7 486.194 342.005 484.072 342.005C481.95 342.005 480.252 343.7 480.252 345.82C480.252 349.211 477.706 351.754 474.31 351.754C472.188 351.754 470.491 353.449 470.491 355.569C470.491 357.688 472.188 359.383 474.31 359.383C477.706 359.383 480.252 361.926 480.252 365.317C480.252 367.437 481.95 369.132 484.072 369.132C486.194 369.132 487.891 367.437 487.891 365.317C487.891 361.926 490.438 359.383 493.833 359.383C495.955 359.383 497.653 357.688 497.653 355.569C497.653 353.449 495.955 351.754 494.257 351.754Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><path d="M79.6176 149.566C83.3679 149.566 86.4081 146.53 86.4081 142.784C86.4081 139.039 83.3679 136.002 79.6176 136.002C75.8673 136.002 72.8271 139.039 72.8271 142.784C72.8271 146.53 75.8673 149.566 79.6176 149.566Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><path d="M71.5515 92.7706C65.6098 92.7706 60.9414 88.1081 60.9414 82.174C60.9414 76.2399 65.6098 71.5774 71.5515 71.5774C77.4931 71.5774 82.1616 76.2399 82.1616 82.174C82.1616 88.1081 77.4931 92.7706 71.5515 92.7706ZM71.5515 78.3592C69.4295 78.3592 67.3075 80.0547 67.3075 82.5978C67.3075 85.141 69.0051 86.8365 71.5515 86.8365C73.6735 86.8365 75.7955 85.141 75.7955 82.5978C75.7955 80.0547 73.6735 78.3592 71.5515 78.3592Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><path d="M431.446 391.597C435.196 391.597 438.237 388.561 438.237 384.815C438.237 381.07 435.196 378.033 431.446 378.033C427.696 378.033 424.656 381.07 424.656 384.815C424.656 388.561 427.696 391.597 431.446 391.597Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><path d="M463.278 317.841C457.336 317.841 452.668 313.178 452.668 307.244C452.668 301.31 457.336 296.648 463.278 296.648C469.22 296.648 473.888 301.31 473.888 307.244C473.888 313.178 469.22 317.841 463.278 317.841ZM463.278 303.43C461.156 303.43 459.034 305.125 459.034 307.668C459.034 310.211 460.732 311.907 463.278 311.907C465.4 311.907 467.522 310.211 467.522 307.668C467.522 305.125 465.824 303.43 463.278 303.43Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><path d="M305.398 426.355L299.881 423.812C285.875 417.454 279.085 403.89 279.085 388.207H212.454C212.454 403.466 206.088 417.454 191.658 423.812L186.141 426.355H305.398Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><path d="M305.399 429.319H186.142C184.444 429.319 183.171 428.472 183.171 426.776C182.747 425.505 183.595 423.809 184.869 423.385L190.386 420.842C202.269 415.756 209.06 403.888 209.06 388.205C209.06 386.509 210.333 384.814 212.455 384.814H279.51C281.208 384.814 282.906 386.085 282.906 388.205C282.906 403.464 289.696 415.332 301.579 420.842L307.097 423.385C308.37 423.809 309.219 425.505 308.794 426.776C308.37 428.472 307.097 429.319 305.399 429.319ZM199.723 422.961H292.243C282.906 416.18 276.964 405.159 276.54 391.596H215.426C215.001 405.159 209.06 416.18 199.723 422.961Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><path d="M85.1337 445.001H36.3274C34.6297 445.001 32.9321 443.73 32.9321 441.61C32.9321 439.915 34.2053 438.219 36.3274 438.219H85.1337C86.8313 438.219 88.5289 439.491 88.5289 441.61C88.5289 443.73 86.8313 445.001 85.1337 445.001Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><path d="M450.121 445.001H431.872C430.174 445.001 428.477 443.73 428.477 441.61C428.477 439.915 429.75 438.219 431.872 438.219H450.121C451.819 438.219 453.516 439.491 453.516 441.61C453.092 443.73 451.819 445.001 450.121 445.001Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><path d="M332.986 321.657H139.458C127.999 321.657 118.662 312.332 118.662 300.888V198.313C118.662 186.868 127.999 177.543 139.458 177.543H333.41C344.869 177.543 354.206 186.868 354.206 198.313V300.888C353.781 312.332 344.445 321.657 332.986 321.657ZM139.458 183.901C131.394 183.901 125.028 190.259 125.028 198.313V300.888C125.028 308.941 131.394 315.299 139.458 315.299H333.41C341.474 315.299 347.84 308.941 347.84 300.888V198.313C347.84 190.259 341.474 183.901 333.41 183.901H139.458Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><path d="M139.458 183.901C131.394 183.901 125.028 190.259 125.028 198.313V300.888C125.028 308.941 131.394 315.299 139.458 315.299H333.41C341.474 315.299 347.84 308.941 347.84 300.888V198.313C347.84 190.259 341.474 183.901 333.41 183.901H139.458Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><path d="M314.284 292.413H239.688C231.933 292.413 225.655 285.208 225.655 276.306V239.43C225.655 230.529 231.933 223.323 239.688 223.323H314.284C322.039 223.323 328.317 230.529 328.317 239.43V276.306C328.317 285.208 322.039 292.413 314.284 292.413ZM239.688 229.681C234.887 229.681 231.194 233.92 231.194 239.43V276.306C231.194 281.817 234.887 286.055 239.688 286.055H314.284C319.084 286.055 322.777 281.817 322.777 276.306V239.43C322.777 233.92 319.084 229.681 314.284 229.681H239.688Z" fill="white"></path><path d="M239.688 229.681C234.887 229.681 231.194 233.92 231.194 239.43V276.306C231.194 281.817 234.887 286.055 239.688 286.055H314.284C319.084 286.055 322.777 281.817 322.777 276.306V239.43C322.777 233.92 319.084 229.681 314.284 229.681H239.688Z" fill="white"></path><mask id="mask0" maskType="alpha" maskUnits="userSpaceOnUse" x="144" y="222" width="77" height="70"><rect x="144.655" y="222.999" width="76" height="69" rx="16" fill="#C4C4C4"></rect></mask><g mask="url(#mask0)"><rect x="144.655" y="222.813" width="76" height="70.3704" fill="white"></rect><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M154.589 291.24L148.034 296.924C148.034 296.924 150.758 273.834 170.151 253.646L167.852 255.265C167.699 254.186 167.58 252.702 167.58 251.2C167.58 247.726 168.533 244.505 170.185 241.789C170.185 241.789 171.513 242.228 172.994 242.076C172.994 242.076 171.155 241.907 170.1 241.267C168.193 240.086 167.818 236.73 167.818 236.73C169.044 238.686 172.262 237.978 174.05 237.387C176.774 235.144 180.196 233.829 183.908 233.829C187.398 233.829 191.11 234.959 194.106 237.337C195.877 237.927 199.163 238.686 200.389 236.696C200.389 236.696 199.981 240.12 198.108 241.317C196.729 242.211 195.435 242.245 195.435 242.245C196.66 242.346 197.937 241.874 197.937 241.874C199.964 245.584 200.815 250.627 199.521 257.12C199.282 258.301 198.295 261.033 197.324 263.327L199.317 259.616C200.866 264.339 202.586 281.947 183.448 293.399L183.355 293.454L183.239 293.523C181.858 294.342 180.448 295.179 179.362 296.367C179.311 296.426 179.26 296.481 179.209 296.536C179.157 296.59 179.106 296.645 179.055 296.704C178.204 297.682 178.408 299.116 179.379 299.858C179.532 299.976 179.719 300.094 179.924 300.162C183.193 301.46 187.994 304.378 183.005 309.286C183.005 309.286 184.776 304.901 181.626 304.193C181.626 304.193 182.478 306.992 180.179 308.898C180.179 308.898 180.741 305.896 178.766 303.957C178.119 303.323 177.176 303.287 176.134 303.247C174.872 303.198 173.465 303.144 172.262 302.017C171.428 301.224 170.713 299.926 170.202 297.733C170.1 297.311 169.248 293.871 169.248 293.871L169.401 296.654C166.541 296.789 163.034 296.671 159.628 296.333L160.871 293.213L151.967 307.33L154.589 291.24ZM187.313 247.827C187.313 250.268 189.463 252.246 192.114 252.246C194.766 252.246 196.916 250.268 196.916 247.827C196.916 245.387 194.766 243.409 192.114 243.409C189.463 243.409 187.313 245.387 187.313 247.827ZM189.407 247.827C189.407 249.197 190.619 250.307 192.114 250.307C193.61 250.307 194.822 249.197 194.822 247.827C194.822 247.276 194.625 246.766 194.292 246.355C194.267 246.79 193.873 247.136 193.391 247.136C192.893 247.136 192.489 246.766 192.489 246.309C192.489 245.942 192.752 245.63 193.114 245.523C192.805 245.41 192.468 245.348 192.114 245.348C190.619 245.348 189.407 246.458 189.407 247.827ZM176.587 252.246C173.935 252.246 171.785 250.268 171.785 247.827C171.785 245.387 173.935 243.409 176.587 243.409C179.238 243.409 181.388 245.387 181.388 247.827C181.388 250.268 179.238 252.246 176.587 252.246ZM176.587 250.307C175.091 250.307 173.879 249.197 173.879 247.827C173.879 246.458 175.091 245.348 176.587 245.348C176.94 245.348 177.278 245.41 177.588 245.523C177.232 245.631 176.978 245.943 176.978 246.309C176.978 246.765 177.387 247.136 177.881 247.136C178.358 247.136 178.741 246.804 178.765 246.355C179.097 246.767 179.294 247.276 179.294 247.827C179.294 249.197 178.082 250.307 176.587 250.307ZM184.368 250.205C188.403 250.172 184.35 257.002 184.35 257.002C184.35 257.002 180.298 250.189 184.333 250.205H184.368ZM180.537 260.46C180.128 260.494 179.907 260.527 179.907 260.527C179.907 260.527 180.111 260.477 180.537 260.308C180.628 260.293 180.731 260.278 180.843 260.261C180.981 260.241 181.134 260.218 181.303 260.19C181.353 260.187 181.405 260.184 181.458 260.181C181.728 260.164 182.031 260.145 182.358 260.173C183.159 260.224 184.129 260.426 185.134 260.898C185.193 260.932 185.257 260.962 185.321 260.991C185.385 261.021 185.449 261.05 185.508 261.084C185.568 261.118 185.632 261.156 185.696 261.193C185.759 261.231 185.823 261.269 185.883 261.303C185.934 261.354 186.002 261.387 186.07 261.421C186.104 261.446 186.134 261.468 186.164 261.489C186.194 261.51 186.223 261.531 186.257 261.556C186.317 261.598 186.381 261.645 186.445 261.691C186.509 261.737 186.572 261.784 186.632 261.826L186.99 262.13C187.018 262.154 187.047 262.178 187.077 262.202C187.172 262.28 187.269 262.36 187.347 262.45C187.568 262.669 187.807 262.905 187.994 263.175C188.42 263.698 188.743 264.305 189.033 264.946L189.051 264.994L189.078 265.068C189.185 265.351 189.297 265.648 189.356 265.958C189.373 266.051 189.394 266.139 189.416 266.228C189.437 266.316 189.458 266.405 189.475 266.498C189.483 266.576 189.495 266.657 189.507 266.741C189.52 266.838 189.534 266.938 189.543 267.037C189.561 267.122 189.578 267.206 189.578 267.307V267.594V268.167C189.546 268.339 189.529 268.524 189.513 268.698L189.509 268.741L189.475 269.028C189.475 269.093 189.461 269.151 189.447 269.211C189.439 269.244 189.43 269.278 189.424 269.314C189.407 269.407 189.386 269.504 189.365 269.601C189.343 269.698 189.322 269.795 189.305 269.888C189.284 270.014 189.243 270.134 189.202 270.252C189.178 270.322 189.154 270.392 189.135 270.461C189.084 270.664 189.016 270.849 188.948 271.035C188.879 271.22 188.794 271.406 188.709 271.591C188.045 273.059 187.041 274.442 185.849 275.673C184.657 276.904 183.295 278.017 181.865 279.029L180.758 279.754C180.588 279.872 180.4 279.99 180.213 280.108L179.651 280.446C179.277 280.665 178.902 280.884 178.51 281.103L177.387 281.711L176.263 282.318C176.027 282.43 175.797 282.548 175.57 282.664C175.42 282.741 175.271 282.818 175.122 282.891C174.583 283.171 174.034 283.432 173.496 283.689C173.287 283.789 173.08 283.888 172.875 283.988C171.444 284.672 170.028 285.278 168.691 285.85L168.55 285.91C168.136 286.081 167.727 286.245 167.324 286.407C167.049 286.518 166.777 286.627 166.507 286.737C166.207 286.851 165.91 286.962 165.618 287.071L165.617 287.072C165.264 287.204 164.918 287.333 164.583 287.462C164.308 287.557 164.04 287.656 163.779 287.753C163.44 287.877 163.112 287.998 162.795 288.103C162.51 288.197 162.228 288.291 161.954 288.383L161.949 288.385L161.948 288.385L161.947 288.386C161.684 288.474 161.427 288.56 161.178 288.642C160.278 288.94 159.483 289.172 158.794 289.372C158.702 289.399 158.611 289.426 158.522 289.452C157.826 289.656 157.263 289.801 156.873 289.902L156.872 289.902L156.871 289.902L156.785 289.924C156.393 290.025 156.172 290.076 156.172 290.076C156.172 290.076 156.972 289.739 158.369 289.132C158.686 288.993 159.032 288.838 159.406 288.67L159.407 288.669L159.408 288.669C159.855 288.467 160.343 288.248 160.871 288.018C161.633 287.682 162.481 287.291 163.39 286.873C163.619 286.767 163.853 286.66 164.089 286.551C164.668 286.281 165.281 285.995 165.911 285.691C166.23 285.537 166.554 285.379 166.882 285.219L166.882 285.219L166.884 285.218C167.202 285.062 167.525 284.904 167.852 284.746C169.18 284.089 170.576 283.38 172.006 282.638L172.126 282.576C172.209 282.533 172.292 282.49 172.376 282.447C172.972 282.139 173.576 281.827 174.169 281.491C174.413 281.356 174.657 281.223 174.901 281.09L174.901 281.09C175.389 280.824 175.877 280.558 176.365 280.277C176.471 280.217 176.578 280.156 176.686 280.094L176.688 280.093L176.689 280.093L176.69 280.092C176.946 279.945 177.209 279.795 177.472 279.653C177.651 279.543 177.829 279.438 178.008 279.333C178.187 279.227 178.366 279.122 178.545 279.012L179.089 278.692C179.277 278.59 179.447 278.472 179.617 278.354L180.656 277.663C182.001 276.702 183.278 275.673 184.402 274.56C184.963 274.003 185.474 273.413 185.934 272.822C186.377 272.215 186.785 271.608 187.109 270.967C187.151 270.891 187.19 270.811 187.228 270.731C187.266 270.651 187.305 270.571 187.347 270.495C187.376 270.423 187.402 270.352 187.427 270.282C187.462 270.186 187.495 270.093 187.534 270.006C187.556 269.936 187.582 269.869 187.609 269.803C187.647 269.709 187.685 269.616 187.705 269.517C187.73 269.432 187.751 269.352 187.773 269.272C187.794 269.192 187.815 269.112 187.841 269.028C187.848 269 187.857 268.97 187.868 268.938C187.883 268.892 187.899 268.842 187.909 268.791L187.943 268.555C187.959 268.477 187.971 268.399 187.983 268.322C187.997 268.234 188.01 268.148 188.028 268.066C188.037 267.99 188.041 267.91 188.045 267.83C188.049 267.75 188.054 267.67 188.062 267.594L188.079 267.358C188.09 267.302 188.087 267.254 188.083 267.204C188.081 267.177 188.079 267.151 188.079 267.122C188.079 267.035 188.075 266.953 188.07 266.873C188.066 266.797 188.062 266.723 188.062 266.65C188.054 266.574 188.041 266.498 188.028 266.422C188.015 266.346 188.003 266.27 187.994 266.194C187.971 265.987 187.916 265.788 187.862 265.592C187.837 265.5 187.811 265.409 187.79 265.317C187.585 264.744 187.364 264.204 187.041 263.732C186.428 262.77 185.593 262.028 184.742 261.505C183.891 260.999 183.022 260.696 182.29 260.561C182.034 260.503 181.793 260.485 181.574 260.468C181.473 260.461 181.377 260.454 181.286 260.443C180.996 260.443 180.741 260.443 180.537 260.46Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path></g><path d="M217.122 212.722H147.095C145.398 212.722 143.7 211.45 143.7 209.331C143.7 207.635 144.973 205.94 147.095 205.94H217.122C218.82 205.94 220.517 207.211 220.517 209.331C220.093 211.026 218.82 212.722 217.122 212.722Z" fill="white"></path><path d="M263.384 212.722H229.008C227.31 212.722 225.612 211.45 225.612 209.331C225.612 207.635 226.886 205.94 229.008 205.94H263.384C265.082 205.94 266.779 207.211 266.779 209.331C266.355 211.026 265.082 212.722 263.384 212.722Z" fill="white"></path><path d="M285.026 212.722H274.416C272.719 212.722 271.021 211.45 271.021 209.331C271.021 207.635 272.294 205.94 274.416 205.94H285.026C286.724 205.94 288.422 207.211 288.422 209.331C287.997 211.026 286.724 212.722 285.026 212.722Z" fill="white"></path><path d="M325.346 212.722H296.063C294.365 212.722 292.667 211.45 292.667 209.331C292.667 207.635 293.941 205.94 296.063 205.94H325.346C327.044 205.94 328.742 207.211 328.742 209.331C328.317 211.026 327.044 212.722 325.346 212.722Z" fill="white"></path><path d="M319.829 436.522V442.032H167.469V436.522C167.469 431.011 172.137 426.349 177.654 426.349H310.068C315.585 426.349 319.829 430.588 319.829 436.522Z" fill="white"></path><path d="M319.83 445.001H167.469C165.772 445.001 164.074 443.73 164.074 441.61V436.524C164.074 429.318 170.016 423.384 177.231 423.384H309.645C316.859 423.384 322.801 429.318 322.801 436.524V442.034C323.225 443.73 321.528 445.001 319.83 445.001ZM170.44 438.643H316.435V436.524C316.435 432.709 313.464 429.742 309.645 429.742H177.655C173.835 429.742 170.865 432.709 170.865 436.524V438.643H170.44Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><path d="M421.686 445.001H105.081C103.384 445.001 101.686 443.73 101.686 441.61C101.686 439.915 102.959 438.219 105.081 438.219H421.262C422.959 438.219 424.657 439.491 424.657 441.61C424.657 443.73 423.384 445.001 421.686 445.001Z" fill="url(#GraduationProjects1)"></path><defs><linearGradient id="GraduationProjects0" x1="228.598" y1="252.519" x2="264.261" y2="62.8264" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#EFEFEF"></stop><stop offset="1" stop-color="white" stop-opacity="0.56"></stop></linearGradient><linearGradient id="GraduationProjects1" x1="233.752" y1="160.296" x2="449.892" y2="197.12" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient><linearGradient id="GraduationProjects2" x1="347.655" y1="388.999" x2="213.549" y2="470.528" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#EFEFEF"></stop><stop offset="1" stop-color="white" stop-opacity="0.56"></stop></linearGradient></defs></svg></div><!--$!--><template data-dgst="BAILOUT_TO_CLIENT_SIDE_RENDERING"></template><!--/$--><div class="sc-1ddwpfq-1 hnlXxp sc-7bqyxh-1 eTWzoY"><i class="sc-1ddwpfq-0 clzfwh"></i><!--$!--><template data-dgst="BAILOUT_TO_CLIENT_SIDE_RENDERING"></template><!--/$--><section class="sc-7bqyxh-0 iJNhSn sc-x072mc-0 hOtCic"><div class="sc-7bqyxh-2 imGcoX"><h2 class="sc-1x9oq14-0 sc-7bqyxh-3 kswXpy gvtgmJ">Преподаватели</h2><div></div><div class="sc-1bkbgbz-0 cInatB swiper-ui sc-7bqyxh-5 gCZLLN"><div class="sc-1bkbgbz-1 cPJghB"><div class="swiper"><div class="swiper-wrapper"><div class="swiper-slide sc-1s527z5-0 fxMjmR"><div class="sc-jotj87-1 fjUCpx"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-jotj87-5 wJZyp hhSKfU">Руководитель курса</div><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/0e/42/0e4275435c3c4a5e97839de0bf1d0205.jpg" class="sc-jotj87-0 drAKVv"></div></div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-1 gGtEnS iiYkXk">Игорь Стурейко</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-2 dvqddq jSHKpX">(к.ф.-м.н.) Teamlead, главный инженер</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-3 eMZyoN kLSaHO">FinTech</p></div><div class="swiper-slide sc-1s527z5-0 fxMjmR"><div class="sc-jotj87-1 fjUCpx"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/f3/93/f3930afd51d04af18375d0a647378409.jpg" class="sc-jotj87-0 FhJzX"></div></div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-1 gGtEnS iiYkXk">Михаил Лебедев</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-2 dvqddq jSHKpX">Tech Lead DS</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-3 eMZyoN kLSaHO">Банк России</p></div><div class="swiper-slide sc-1s527z5-0 fxMjmR"><div class="sc-jotj87-1 fjUCpx"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/c3/2c/c32c196d739642c6a8657baaf1867ece.png" class="sc-jotj87-0 dPOHju"></div></div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-1 gGtEnS iiYkXk">Кирилл Бухтеев</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-2 dvqddq jSHKpX">Lead ML Engineer</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-3 eMZyoN kLSaHO">Т-Банк</p></div><div class="swiper-slide sc-1s527z5-0 fxMjmR"><div class="sc-jotj87-1 fjUCpx"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg" class="sc-jotj87-0 kWClOZ"></div></div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-1 gGtEnS iiYkXk">Мария Тихонова</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-2 dvqddq jSHKpX">Лидер Research кластера</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-3 eMZyoN kLSaHO">Сбер, ВШЭ</p></div><div class="swiper-slide sc-1s527z5-0 fxMjmR"><div class="sc-jotj87-1 fjUCpx"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/f1/05/f1057ce071b34154bada056fe80b88eb.jpg" class="sc-jotj87-0 htRUuL"></div></div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-1 gGtEnS iiYkXk">Алексей Кисляков</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-2 dvqddq jSHKpX">(д.э.н., к.т.н.) преподаватель/ученый-исследователь</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-3 eMZyoN kLSaHO">Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ (Владимирский филиал)</p></div><div class="swiper-slide sc-1s527z5-0 fxMjmR"><div class="sc-jotj87-1 fjUCpx"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/1e/5f/1e5feb61fb4e49698793b1ee5db4a043.jpg" class="sc-jotj87-0 hIKlsu"></div></div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-1 gGtEnS iiYkXk">Антон Витвицкий</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-2 dvqddq jSHKpX">(к.ф.-м.н.) Director of Computer Vision</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-3 eMZyoN kLSaHO">Boost Arria NLG</p></div><div class="swiper-slide sc-1s527z5-0 fxMjmR"><div class="sc-jotj87-1 fjUCpx"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/07/98/0798297351a343a8806cbb4dd73bbd17.jpg" class="sc-jotj87-0 dajQiu"></div></div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-1 gGtEnS iiYkXk">Вероника Иванова</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-2 dvqddq jSHKpX">Data Scientist</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-3 eMZyoN kLSaHO">Sber AI Lab</p></div><div class="swiper-slide sc-1s527z5-0 fxMjmR"><div class="sc-jotj87-1 fjUCpx"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/e7/6f/e76f478dc74c4567a04f8c8f680285bd.jpg" class="sc-jotj87-0 eCimXT"></div></div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-1 gGtEnS iiYkXk">Андрей Канашов</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-2 dvqddq jSHKpX">Senior Data Scientist</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-3 eMZyoN kLSaHO">Самолет</p></div><div class="swiper-slide sc-1s527z5-0 fxMjmR"><div class="sc-jotj87-1 fjUCpx"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/5d/e4/5de452d3b1bf4f0fabdef26b81204ef7.jpg" class="sc-jotj87-0 hdRSNQ"></div></div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-1 gGtEnS iiYkXk">Дмитрий Гайнуллин</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-2 dvqddq jSHKpX">Machine Learning Engineer</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-3 eMZyoN kLSaHO">AIC</p></div><div class="swiper-slide sc-1s527z5-0 fxMjmR"><div class="sc-jotj87-1 fjUCpx"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/fc/b0/fcb0ef6c85eb41acb6ddf483a74530c6.jpg" class="sc-jotj87-0 dCuOlV"></div></div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-1 gGtEnS iiYkXk">Евгений Романов</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-2 dvqddq jSHKpX">Data Scientist</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-3 eMZyoN kLSaHO">Газпромбанк</p></div><div class="swiper-slide sc-1s527z5-0 fxMjmR"><div class="sc-jotj87-1 fjUCpx"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/d8/08/d808783934954ab3a9f4a8887b54bd39.jpg" class="sc-jotj87-0 edJCen"></div></div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-1 gGtEnS iiYkXk">Раиль Сулейманов</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-2 dvqddq jSHKpX">Machine Learning Engineer</p><p class="sc-1x9oq14-0 sc-1s527z5-3 eMZyoN kLSaHO">Garage IT</p></div></div></div></div><div color="#fff" class="sc-1bkbgbz-6 hcbJSK"><button color="#fff" class="sc-1bkbgbz-2 sc-1bkbgbz-4 dQlnjC biZjNh"><div class="sc-1bqzqc9-0"><div size="28" class="sc-i28ik1-0 cvcsLz"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="28" height="28" viewBox="0 0 28 28" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M3.57771 12.2111C2.10361 12.9482 2.10361 15.0518 3.57771 15.7889L25.1056 26.5528C26.4354 27.2177 28 26.2507 28 24.7639L28 3.23607C28 1.7493 26.4354 0.782312 25.1056 1.44721L3.57771 12.2111Z" fill="currentColor"></path></svg></div></div></div></button><div class="sc-1bkbgbz-5 hGKrlu"></div><button color="#fff" class="sc-1bkbgbz-2 sc-1bkbgbz-3 dQlnjC iPzpLW"><div class="sc-1bqzqc9-0 dzJeEt"><div size="28" class="sc-i28ik1-0 cvcsLz"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="28" height="28" viewBox="0 0 28 28" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M3.57771 12.2111C2.10361 12.9482 2.10361 15.0518 3.57771 15.7889L25.1056 26.5528C26.4354 27.2177 28 26.2507 28 24.7639L28 3.23607C28 1.7493 26.4354 0.782312 25.1056 1.44721L3.57771 12.2111Z" fill="currentColor"></path></svg></div></div></div></button></div></div><p class="sc-1x9oq14-0 sc-7bqyxh-4 fPZiIk hgzLIf">Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания</p></div></section></div><div id="broadcast" class="sc-x072mc-0 sc-1n8zn8-0 hOtCic kTlAtn"><div class="sc-1n8zn8-3 bNPdJC"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1n8zn8-1 bTMeHF eVtlSO"><h2>Ближайшие мероприятия</h2></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1n8zn8-2 fPZiIk djvzct"><p>Открытый вебинар — это настоящее занятие в режиме он-лайн с преподавателем курса, которое позволяет посмотреть, как проходит процесс обучения. В ходе занятия слушатели имеют возможность задать вопросы и получить знания по реальным практическим кейсам.</p></div></div><div class="sc-1n8zn8-4 eruVPL"><div class="sc-fgesu2-0 gCLUsB"><div class="sc-yfz19-0 keMPbH"><div size="128" src="https://cdn.otus.ru/media/public/f1/05/f1057ce071b34154bada056fe80b88eb.jpg" class="sc-yfz19-1 Kmcgt"></div></div><div id="event-6845" class="sc-fgesu2-1 fNTfNW"><div class="sc-fgesu2-2 fxDzQc"><div class="sc-fgesu2-3 eyMrGT"><div class="sc-fgesu2-4 fGVXtz"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-fgesu2-5 gGtEnS gLvmdB">Метод градиентного спуска: лучше гор могут быть только горы…</div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-fgesu2-6 iFeEEh keqBcC">Алексей Кисляков</div></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-2yxsal-0 doSDez jaQEyp"><span><span></span><span><span>Градиентный спуск – не просто строчка кода model.fit(). Это краеугольный камень, на котором держится почти все машинное обучение и глубокое обучение. Можно годами использовать библиотеки, не понимая, как и почему ваша модель находит решение, а главное – находит ли она лучшее из возможных? Без глубокого понимания градиентного спуска вы ходите по тонкому льду: не можете правильно диагностировать сходимость, подобрать скорость обучения или спасти модель от вечного блуждания в «долинах» локальных минимумов.
</span><br/><span>
</span><br/><span>📍 Программа вебинара:
</span><br/><span>- За пределами черного ящика: Разберем, как алгоритм «изучает многомерный ландшафт» ошибок и находит путь к минимуму ошибки. Поймем, почему этот путь редко бывает прямым, и что такое осцилляции и «зигзаги» градиента.
</span><br/><span>- Скорость (шаг) обучения (Learning Rate): Узнаем, правильное управление этим параметром - главный ключ к успеху. Разберем сценарии и как найти золотую середину.
</span><br/><span>- Эволюция метода: От классического и стохастического градиентного спуска к их продвинутым «потомкам». Поймем, как они используют «инерцию» и адаптацию, чтобы стать быстрее и устойчивее.
</span><br/><span>- Примеры на Python: Увидим всё своими глазами! Разберем модельные примеры, где мы в реальном времени будем управлять параметрами и анализировать результаты.
</span><br/><span>- Ответы на ваши вопросы: Какие модификации метода градиентного спуска выбрать? Как понять, что модель сошлась, а не застряла?
</span><br/><span>
</span><br/><span>👥 Кому будет полезно:
</span><br/><span>- Data scientist’ам, которые хотят заложить фундаментальное понимание того, как на самом деле «учатся» некоторые классические ML-модели и нейронные сети и, выйдя за рамки абстрактного model.fit().
</span><br/><span>- Практикующим ML-инженерам, которые хотят осознанно настраивать процесс обучения, улучшать сходимость моделей и глубже диагностировать проблемы при тренировке.
</span><br/><span>- Всем, кто готовится к собеседованиям, где вопросы о градиентном спуске, его вариациях и тонкостях — обязательная классика и освежить знания по этому вопросу необходимо обязательно.
</span><br/><span>Любознательным разработчикам и аналитикам, желающим понять философию итеративной оптимизации, которая лежит в основе не только ML, но и многих других прикладных задач.
</span><br/><span>
</span><br/><span>✅ Что узнаете по итогам вебинара:
</span><br/><span>- Поймете философию и механику градиентного спуска: от вычисления производной до обновления весов модели.
</span><br/><span>- Научитесь осознанно выбирать и настраивать оптимизатор под конкретную задачу.
</span><br/><span>- Сможете диагностировать проблемы процесса обучения.
</span><br/><span>- Получите готовый код с примерами, который станет вашим мощным инструментом для интуитивного понимания сложных концепций.
</span><br/><span>
</span><br/><span>Присоединяйтесь, чтобы перестать воспринимать процесс обучения моделей как «черный ящик» и начать осознанно управлять путешествием по многомерным ландшафтам ошибок!</span></span><span style="position:fixed;visibility:hidden;top:0;left:0">...<!-- --> <button class="sc-2yxsal-1 gjkZBp">Читать дальше</button></span></span></div></div><div class="sc-fgesu2-7 eaisXT"><div class="sc-fgesu2-8 cAsFre"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-fgesu2-9 fPZiIk cLaaQZ">12 марта в 17:00</div><div class="sc-1x9oq14-0 enpOeQ">Открытый вебинар</div></div><div class="sc-fgesu2-10 hIqDgT"><button class="sc-1qig7zt-0 bYRRHi sc-fgesu2-11 fPQjfN"><div style="color:#fff" class="sc-10qj18o-1 bLNTdk"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="20" height="20" viewBox="0 0 100 100" preserveAspectRatio="xMidYMid" class="sc-10qj18o-0 iJGzvz"><circle cx="50" cy="50" fill="none" r="45" stroke-width="10" stroke="currentColor" stroke-dasharray="73.82742735936014 73.82742735936014"></circle></svg></div></button><button class="sc-1qig7zt-0 jBZCRO"><div class="sc-1pd1pn6-0 kpFjsV"><svg class="sc-1pd1pn6-1 jpjsGB" width="6" height="6" viewBox="0 0 6 6" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M5.10103 2.08786H3.89795V0.911617C3.89795 0.409446 3.49521 0 2.99897 0C2.50377 0 2.1 0.409446 2.1 0.911617V2.08786H0.898973C0.40274 2.08786 0 2.49731 0 2.99948C0 3.50165 0.40274 3.9111 0.898973 3.9111H2.1V5.08838C2.1 5.59055 2.50377 6 2.99897 6C3.49521 6 3.89795 5.59055 3.89795 5.08838V3.9111H5.10103C5.59623 3.9111 6 3.50165 6 2.99948C6 2.49731 5.59623 2.08786 5.10103 2.08786Z" fill="currentColor"></path></svg><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M16.4109 2.76862L16.4119 3.51824C19.1665 3.73414 20.9862 5.6112 20.9891 8.48975L21 16.9155C21.0039 20.054 19.0322 21.985 15.8718 21.99L8.15189 22C5.0112 22.004 3.01482 20.027 3.01087 16.8796L3.00001 8.55272C2.99606 5.65517 4.75153 3.78311 7.50618 3.53024L7.50519 2.78061C7.5042 2.34083 7.83002 2.01 8.26445 2.01C8.69887 2.009 9.02469 2.33883 9.02568 2.77861L9.02666 3.47826L14.8914 3.47027L14.8904 2.77062C14.8894 2.33084 15.2152 2.001 15.6497 2C16.0742 1.99901 16.4099 2.32884 16.4109 2.76862ZM4.52149 8.86157L19.4696 8.84158V8.49175C19.4272 6.34283 18.349 5.21539 16.4139 5.04748L16.4148 5.81709C16.4148 6.24688 16.0801 6.58771 15.6556 6.58771C15.2212 6.58871 14.8944 6.24888 14.8944 5.81909L14.8934 5.0095L9.02864 5.01749L9.02962 5.82609C9.02962 6.25687 8.70479 6.5967 8.27037 6.5967C7.83595 6.5977 7.50914 6.25887 7.50914 5.82809L7.50815 5.05847C5.58286 5.25138 4.51754 6.38281 4.5205 8.55072L4.52149 8.86157ZM15.2399 13.4043V13.4153C15.2498 13.8751 15.625 14.2239 16.0801 14.2139C16.5244 14.2029 16.8789 13.8221 16.869 13.3623C16.8483 12.9225 16.4918 12.5637 16.0485 12.5647C15.5944 12.5747 15.2389 12.9445 15.2399 13.4043ZM16.0554 17.892C15.6013 17.882 15.235 17.5032 15.234 17.0435C15.2241 16.5837 15.5884 16.2029 16.0426 16.1919H16.0525C16.5165 16.1919 16.8927 16.5707 16.8927 17.0405C16.8937 17.5102 16.5185 17.891 16.0554 17.892ZM11.1721 13.4203C11.1919 13.8801 11.568 14.2389 12.0222 14.2189C12.4665 14.1979 12.821 13.8181 12.8012 13.3583C12.7904 12.9085 12.425 12.5587 11.9807 12.5597C11.5266 12.5797 11.1711 12.9605 11.1721 13.4203ZM12.0262 17.8471C11.572 17.8671 11.1968 17.5082 11.1761 17.0485C11.1761 16.5887 11.5305 16.2089 11.9847 16.1879C12.429 16.1869 12.7953 16.5367 12.8052 16.9855C12.8259 17.4463 12.4705 17.8261 12.0262 17.8471ZM7.10434 13.4553C7.12408 13.915 7.50025 14.2749 7.95442 14.2539C8.39872 14.2339 8.75317 13.8531 8.73244 13.3933C8.72257 12.9435 8.35725 12.5937 7.91197 12.5947C7.4578 12.6147 7.10335 12.9955 7.10434 13.4553ZM7.95837 17.8521C7.5042 17.8731 7.12902 17.5132 7.10828 17.0535C7.1073 16.5937 7.46274 16.2129 7.91691 16.1929C8.3612 16.1919 8.7275 16.5417 8.73738 16.9915C8.75811 17.4513 8.40366 17.8321 7.95837 17.8521Z" fill="currentColor"></path></svg></div></button></div></div></div></div><div class="sc-fgesu2-0 gCLUsB"><div class="sc-yfz19-0 keMPbH"><div size="128" src="https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg" class="sc-yfz19-1 kSbXRX"></div></div><div id="event-6846" class="sc-fgesu2-1 fNTfNW"><div class="sc-fgesu2-2 fxDzQc"><div class="sc-fgesu2-3 eyMrGT"><div class="sc-fgesu2-4 fGVXtz"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-fgesu2-5 gGtEnS gLvmdB">Random Forest - мощный метод ансамблирования в ML</div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-fgesu2-6 iFeEEh keqBcC">Мария Тихонова</div></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-2yxsal-0 doSDez jaQEyp"><span><span></span><span><span>Занятие посвящено популярной модели BERT, которая широко применяется для решения самых разных задач текстовой аналитики.
</span><br/><span>Вы узнаете как работает перед и как легко и просто его можно адаптировать под ваши NLP задачи: разберем в теории и применим на практике для решения задачи классификации.
</span><br/><span>
</span><br/><span>👥 Кому подходит этот урок:
</span><br/><span>- IT-специалистам которые хотят перейти в Data Science
</span><br/><span>- Начинающим дата-сайентистам и специалиста по машинному обучению, желающим углубиться в профессию
</span><br/><span>- Тем кто самостоятельно изучает Data Science
</span><br/><span>- Кто хочет войти в IT, но не знает что выбрать
</span><br/><span>
</span><br/><span>✅ Результаты урока:
</span><br/><span>- Познакомитесь с моделью BERT
</span><br/><span>- Научитесь дообучать BERT для задач классификации
</span><br/><span>- Поймете основные принципы дообучения предобученных моделей</span></span><span style="position:fixed;visibility:hidden;top:0;left:0">...<!-- --> <button class="sc-2yxsal-1 gjkZBp">Читать дальше</button></span></span></div></div><div class="sc-fgesu2-7 eaisXT"><div class="sc-fgesu2-8 cAsFre"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-fgesu2-9 fPZiIk cLaaQZ">18 марта в 15:00</div><div class="sc-1x9oq14-0 enpOeQ">Открытый вебинар</div></div><div class="sc-fgesu2-10 hIqDgT"><button class="sc-1qig7zt-0 bYRRHi sc-fgesu2-11 fPQjfN"><div style="color:#fff" class="sc-10qj18o-1 bLNTdk"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="20" height="20" viewBox="0 0 100 100" preserveAspectRatio="xMidYMid" class="sc-10qj18o-0 iJGzvz"><circle cx="50" cy="50" fill="none" r="45" stroke-width="10" stroke="currentColor" stroke-dasharray="73.82742735936014 73.82742735936014"></circle></svg></div></button><button class="sc-1qig7zt-0 jBZCRO"><div class="sc-1pd1pn6-0 kpFjsV"><svg class="sc-1pd1pn6-1 jpjsGB" width="6" height="6" viewBox="0 0 6 6" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M5.10103 2.08786H3.89795V0.911617C3.89795 0.409446 3.49521 0 2.99897 0C2.50377 0 2.1 0.409446 2.1 0.911617V2.08786H0.898973C0.40274 2.08786 0 2.49731 0 2.99948C0 3.50165 0.40274 3.9111 0.898973 3.9111H2.1V5.08838C2.1 5.59055 2.50377 6 2.99897 6C3.49521 6 3.89795 5.59055 3.89795 5.08838V3.9111H5.10103C5.59623 3.9111 6 3.50165 6 2.99948C6 2.49731 5.59623 2.08786 5.10103 2.08786Z" fill="currentColor"></path></svg><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M16.4109 2.76862L16.4119 3.51824C19.1665 3.73414 20.9862 5.6112 20.9891 8.48975L21 16.9155C21.0039 20.054 19.0322 21.985 15.8718 21.99L8.15189 22C5.0112 22.004 3.01482 20.027 3.01087 16.8796L3.00001 8.55272C2.99606 5.65517 4.75153 3.78311 7.50618 3.53024L7.50519 2.78061C7.5042 2.34083 7.83002 2.01 8.26445 2.01C8.69887 2.009 9.02469 2.33883 9.02568 2.77861L9.02666 3.47826L14.8914 3.47027L14.8904 2.77062C14.8894 2.33084 15.2152 2.001 15.6497 2C16.0742 1.99901 16.4099 2.32884 16.4109 2.76862ZM4.52149 8.86157L19.4696 8.84158V8.49175C19.4272 6.34283 18.349 5.21539 16.4139 5.04748L16.4148 5.81709C16.4148 6.24688 16.0801 6.58771 15.6556 6.58771C15.2212 6.58871 14.8944 6.24888 14.8944 5.81909L14.8934 5.0095L9.02864 5.01749L9.02962 5.82609C9.02962 6.25687 8.70479 6.5967 8.27037 6.5967C7.83595 6.5977 7.50914 6.25887 7.50914 5.82809L7.50815 5.05847C5.58286 5.25138 4.51754 6.38281 4.5205 8.55072L4.52149 8.86157ZM15.2399 13.4043V13.4153C15.2498 13.8751 15.625 14.2239 16.0801 14.2139C16.5244 14.2029 16.8789 13.8221 16.869 13.3623C16.8483 12.9225 16.4918 12.5637 16.0485 12.5647C15.5944 12.5747 15.2389 12.9445 15.2399 13.4043ZM16.0554 17.892C15.6013 17.882 15.235 17.5032 15.234 17.0435C15.2241 16.5837 15.5884 16.2029 16.0426 16.1919H16.0525C16.5165 16.1919 16.8927 16.5707 16.8927 17.0405C16.8937 17.5102 16.5185 17.891 16.0554 17.892ZM11.1721 13.4203C11.1919 13.8801 11.568 14.2389 12.0222 14.2189C12.4665 14.1979 12.821 13.8181 12.8012 13.3583C12.7904 12.9085 12.425 12.5587 11.9807 12.5597C11.5266 12.5797 11.1711 12.9605 11.1721 13.4203ZM12.0262 17.8471C11.572 17.8671 11.1968 17.5082 11.1761 17.0485C11.1761 16.5887 11.5305 16.2089 11.9847 16.1879C12.429 16.1869 12.7953 16.5367 12.8052 16.9855C12.8259 17.4463 12.4705 17.8261 12.0262 17.8471ZM7.10434 13.4553C7.12408 13.915 7.50025 14.2749 7.95442 14.2539C8.39872 14.2339 8.75317 13.8531 8.73244 13.3933C8.72257 12.9435 8.35725 12.5937 7.91197 12.5947C7.4578 12.6147 7.10335 12.9955 7.10434 13.4553ZM7.95837 17.8521C7.5042 17.8731 7.12902 17.5132 7.10828 17.0535C7.1073 16.5937 7.46274 16.2129 7.91691 16.1929C8.3612 16.1919 8.7275 16.5417 8.73738 16.9915C8.75811 17.4513 8.40366 17.8321 7.95837 17.8521Z" fill="currentColor"></path></svg></div></button></div></div></div></div></div></div><div id="pastevents" class="sc-x072mc-0 sc-g9zqla-0 hOtCic frFtzw"><h2 class="sc-1x9oq14-0 sc-g9zqla-1 bTMeHF jqTCqB">Прошедшие <br class="sc-g9zqla-2 nExnN"/>мероприятия</h2><div class="sc-g9zqla-3 cmzqGo"><div id="video-6844" class="sc-1l3meww-0 gAbnmq"><div src="https://sun9-45.userapi.com/impg/J4g4KfyXp4AwSTEA5tBT3KyIZCXNHdKAIqM2gw/aXJ07EFz8AA.jpg?size=320x240&quality=95&keep_aspect_ratio=1&background=000000&sign=097e34f9e939046e210fb60aa685f03d&c_uniq_tag=oL9dUSYUGgMCftspzYGD5xnLCwhbeTZ5CPayaI9mbLU&type=video_thumb" class="sc-1l3meww-1 coqYvd"><svg width="48" height="48" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-1l3meww-7 hkpcCk"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M2 12.0058C2 6.48625 6.48842 2 12 2C17.5116 2 22 6.48625 22 12.0058C22 17.5137 17.5116 22 12 22C6.48842 22 2 17.5137 2 12.0058ZM15.668 13.0178C15.7741 12.9117 15.9093 12.7477 15.9382 12.7091C16.0927 12.5065 16.1699 12.2557 16.1699 12.0058C16.1699 11.725 16.083 11.4645 15.9189 11.2523C15.9055 11.2388 15.8791 11.2102 15.8448 11.1728C15.7806 11.103 15.6885 11.0026 15.6004 10.9146C14.8089 10.0656 12.7432 8.67631 11.6622 8.25181C11.4981 8.18524 11.083 8.03956 10.861 8.02991C10.6486 8.02991 10.4459 8.07815 10.2529 8.17463C10.0116 8.3097 9.81853 8.52195 9.71236 8.77279C9.64479 8.94645 9.53861 9.46744 9.53861 9.47709C9.43243 10.0463 9.37452 10.9725 9.37452 11.9952C9.37452 12.9706 9.43243 13.8572 9.51931 14.4361C9.52169 14.4385 9.53 14.4799 9.5429 14.5442C9.58211 14.7397 9.6638 15.1471 9.75097 15.314C9.96332 15.7192 10.3784 15.9701 10.8224 15.9701H10.861C11.1506 15.9604 11.7587 15.7096 11.7587 15.7C12.7819 15.2754 14.7992 13.9537 15.61 13.0757L15.668 13.0178Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div class="sc-1l3meww-2 cHxJxf"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1l3meww-3 dvqddq blhXzJ">Алексей Кисляков</div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1l3meww-4 iFeEEh dePnfm">Открытый вебинар</div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1l3meww-5 doSDez gnNvLT">Извлечение признаков из временных рядов</div></div></div><div id="video-6499" class="sc-1l3meww-0 gAbnmq"><div src="https://sun9-71.userapi.com/impg/ukDmDfsgRMWD3F3zhrmtEBAySgAaMc-yh1bLsg/AEXbvKFzdUU.jpg?size=320x240&quality=95&keep_aspect_ratio=1&background=000000&sign=7e823522f2a20523ec4f68c57f851c6a&c_uniq_tag=OSJHoYVWyK-VmGV77AYGT1_LOTQIQEPxlBYMItPCiG0&type=video_thumb" class="sc-1l3meww-1 CxaOw"><svg width="48" height="48" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-1l3meww-7 hkpcCk"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M2 12.0058C2 6.48625 6.48842 2 12 2C17.5116 2 22 6.48625 22 12.0058C22 17.5137 17.5116 22 12 22C6.48842 22 2 17.5137 2 12.0058ZM15.668 13.0178C15.7741 12.9117 15.9093 12.7477 15.9382 12.7091C16.0927 12.5065 16.1699 12.2557 16.1699 12.0058C16.1699 11.725 16.083 11.4645 15.9189 11.2523C15.9055 11.2388 15.8791 11.2102 15.8448 11.1728C15.7806 11.103 15.6885 11.0026 15.6004 10.9146C14.8089 10.0656 12.7432 8.67631 11.6622 8.25181C11.4981 8.18524 11.083 8.03956 10.861 8.02991C10.6486 8.02991 10.4459 8.07815 10.2529 8.17463C10.0116 8.3097 9.81853 8.52195 9.71236 8.77279C9.64479 8.94645 9.53861 9.46744 9.53861 9.47709C9.43243 10.0463 9.37452 10.9725 9.37452 11.9952C9.37452 12.9706 9.43243 13.8572 9.51931 14.4361C9.52169 14.4385 9.53 14.4799 9.5429 14.5442C9.58211 14.7397 9.6638 15.1471 9.75097 15.314C9.96332 15.7192 10.3784 15.9701 10.8224 15.9701H10.861C11.1506 15.9604 11.7587 15.7096 11.7587 15.7C12.7819 15.2754 14.7992 13.9537 15.61 13.0757L15.668 13.0178Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div class="sc-1l3meww-2 cHxJxf"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1l3meww-3 dvqddq blhXzJ">Мария Тихонова</div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1l3meww-4 iFeEEh dePnfm">Открытый вебинар</div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1l3meww-5 doSDez gnNvLT">Оптимизируем построение модели через Pipeline</div></div></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-n3p609-1 doSDez caypgj">Для доступа ко всем прошедшим мероприятиям необходимо пройти<!-- --> <b>входное тестирование</b><br/>Возможность пройти вступительное тестирование повторно появится только через <b>3 дня</b><br/>Результаты тестирования будут отправлены вам <b>на email</b>, указанный при регистрации.<br/>Тест рассчитан на <b>30</b> минут, после начала тестирования отложить тестирование не получится!</div><div class="sc-1lrh8w5-0 ftkQLi sc-n3p609-0 fYPwsY"><button class="sc-1qig7zt-0 czpnNJ sc-1lrh8w5-3 JTsAm"><span class="sc-1lrh8w5-4 jTrfLJ">Вступительное тестирование</span><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-1lrh8w5-5 kfzfcV"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M15.164 6.08252C15.4791 6.08684 15.7949 6.09117 16.1119 6.09441C19.5172 6.09441 22 8.52216 22 11.8748V16.1811C22 19.5337 19.5172 21.9615 16.1119 21.9615C14.7478 21.9904 13.3837 22 12.0098 22C10.6359 22 9.25221 21.9904 7.88813 21.9615C4.48283 21.9615 2 19.5337 2 16.1811V11.8748C2 8.52216 4.48283 6.09441 7.89794 6.09441C9.18351 6.07514 10.4985 6.05588 11.8332 6.05588V5.8921C11.8332 5.22736 11.2738 4.68786 10.6065 4.68786H9.63494C8.52601 4.68786 7.62316 3.80154 7.62316 2.72254C7.62316 2.32755 7.95682 2 8.35918 2C8.77134 2 9.09519 2.32755 9.09519 2.72254C9.09519 3.01156 9.34053 3.24277 9.63494 3.24277H10.6065C12.0883 3.25241 13.2954 4.43738 13.3052 5.88247V6.06551C13.9239 6.06551 14.5425 6.074 15.164 6.08252ZM10.8518 14.7457H9.82139V15.7669C9.82139 16.1618 9.48773 16.4894 9.08538 16.4894C8.67321 16.4894 8.34936 16.1618 8.34936 15.7669V14.7457H7.30913C6.90677 14.7457 6.57311 14.4277 6.57311 14.0231C6.57311 13.6281 6.90677 13.3006 7.30913 13.3006H8.34936V12.289C8.34936 11.894 8.67321 11.5665 9.08538 11.5665C9.48773 11.5665 9.82139 11.894 9.82139 12.289V13.3006H10.8518C11.2542 13.3006 11.5878 13.6281 11.5878 14.0231C11.5878 14.4277 11.2542 14.7457 10.8518 14.7457ZM15.0226 13.1175H15.1207C15.5231 13.1175 15.8567 12.7996 15.8567 12.395C15.8567 12 15.5231 11.6724 15.1207 11.6724H15.0226C14.6104 11.6724 14.2866 12 14.2866 12.395C14.2866 12.7996 14.6104 13.1175 15.0226 13.1175ZM16.7007 16.4316H16.7988C17.2012 16.4316 17.5348 16.1137 17.5348 15.7091C17.5348 15.3141 17.2012 14.9865 16.7988 14.9865H16.7007C16.2875 14.9865 15.9647 15.3141 15.9647 15.7091C15.9647 16.1137 16.2875 16.4316 16.7007 16.4316Z" fill="currentColor"></path></svg></button></div></div><div class="sc-1ddwpfq-1 hnlXxp sc-1xm68ya-2 isRQVJ"><i class="sc-1ddwpfq-0 bGLtep"></i><!--$!--><template data-dgst="BAILOUT_TO_CLIENT_SIDE_RENDERING"></template><!--/$--><div class="sc-x072mc-0 sc-1xm68ya-1 hOtCic hqEzLD sc-x072mc-0 hOtCic"><h2 class="sc-1x9oq14-0 sc-1xm68ya-3 kswXpy cXcqyt">Этот курс может оплатить ваш работодатель</h2><div class="sc-1xm68ya-4 kscGdX"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1xm68ya-5 fPZiIk">Обучайтесь за счёт работодателя или разделите оплату 50/50</div><ul class="sc-1xm68ya-6 jEIquP"><li class="sc-1xm68ya-0 eNgslB">Подробно расскажем об интересующем вас курсе</li><li class="sc-1xm68ya-0 eNgslB">Объясним, как договориться с работодателем</li><li class="sc-1xm68ya-0 eNgslB">Сообщим стоимость обучения и варианты оплаты</li><li class="sc-1xm68ya-0 eNgslB">Ответим на вопросы</li><li class="sc-1xm68ya-0 eNgslB">Предоставим шаблон договора и счёт на оплату</li></ul><div><a class="sc-1xm68ya-7 eOihnY" target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="/b2b">Подробнее о корпоративном обучении</a></div></div><div class="sc-32ejay-1 bnqryM"><button class="sc-1qig7zt-0 czpnNJ">Оставить заявку</button></div></div></div><div class="sc-x072mc-0 sc-h0c1ca-0 hOtCic dXezGA"><!--$!--><template data-dgst="BAILOUT_TO_CLIENT_SIDE_RENDERING"></template><!--/$--><h2 class="sc-1x9oq14-0 sc-h0c1ca-4 kswXpy dygiGU">Отзывы</h2><div class="sc-h0c1ca-1 gaiDWC"><div class="sc-1bkbgbz-0 haeyZv swiper-ui sc-h0c1ca-5 vuxta"><div class="sc-1bkbgbz-1 jssxGI"><div class="swiper"><div class="swiper-wrapper"><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div size="88" class="sc-i28ik1-0 gsweRb"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="88" height="88" viewBox="0 0 88 88" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><rect y="0.405762" width="88" height="87.5945" rx="43.7972" fill="url(#LessonSlugReviewsDefaultAvatar)"></rect><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M57.3454 32.1294C57.3454 39.5331 51.4091 45.4697 44.0002 45.4697C36.5937 45.4697 30.6549 39.5331 30.6549 32.1294C30.6549 24.7256 36.5937 18.7915 44.0002 18.7915C51.4091 18.7915 57.3454 24.7256 57.3454 32.1294ZM44.0002 69.2082C33.0657 69.2082 23.8335 67.431 23.8335 60.5742C23.8335 53.715 33.1237 52.0008 44.0002 52.0008C54.9371 52.0008 64.1668 53.778 64.1668 60.6347C64.1668 67.494 54.8766 69.2082 44.0002 69.2082Z" fill="white"></path><defs><linearGradient id="LessonSlugReviewsDefaultAvatar" x1="7.1381" y1="28.6163" x2="82.5726" y2="41.5112" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></div></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Екатерина Кожевникова</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">30.09.2025</div></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">Мой муж проходил курс на платформе OTUS и был под впечатлением. Поскольку моя работа связана с прогнозированием, то мы в своих процессах используем модели ML. Я понимала, что мне не хватает знаний для реализации своих задумок. По этой причине я решила прислушаться к совету своего супруга и пройти курс на вашей платформе по машинному обучению. Мне было важно, чтобы в программе курса был блок, связанный с прогнозированием временных рядов. Очень трудно было найти курс, в котором это выделено в отдельный блок.
В обучении у вас мне понравилась доступность материала. ДЗ интересные, порою сложные. Но благодаря им ты учишься, преодолеваешь себя, узнаешь что-то новое и закрепляешь материал, который рассказали на лекции.
Курс дал мне новые знания, позволил продвинуться вверх по карьерной лестнице. Знания, которые я получила, уже успешно применяю в рабочих задачах. Я счастлива!</div></div><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div size="88" class="sc-i28ik1-0 gsweRb"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="88" height="88" viewBox="0 0 88 88" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><rect y="0.405762" width="88" height="87.5945" rx="43.7972" fill="url(#LessonSlugReviewsDefaultAvatar)"></rect><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M57.3454 32.1294C57.3454 39.5331 51.4091 45.4697 44.0002 45.4697C36.5937 45.4697 30.6549 39.5331 30.6549 32.1294C30.6549 24.7256 36.5937 18.7915 44.0002 18.7915C51.4091 18.7915 57.3454 24.7256 57.3454 32.1294ZM44.0002 69.2082C33.0657 69.2082 23.8335 67.431 23.8335 60.5742C23.8335 53.715 33.1237 52.0008 44.0002 52.0008C54.9371 52.0008 64.1668 53.778 64.1668 60.6347C64.1668 67.494 54.8766 69.2082 44.0002 69.2082Z" fill="white"></path><defs><linearGradient id="LessonSlugReviewsDefaultAvatar" x1="7.1381" y1="28.6163" x2="82.5726" y2="41.5112" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></div></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Владислав Смелов</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">30.09.2025</div></div><div class="sc-h3yero-6 bXBhOa"><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://telegram.me/telegram" class="sc-e8trbg-0 ervbDS"><svg width="32" height="32" viewBox="0 0 32 32" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M31.9995 16.001C31.9995 24.8375 24.836 32.001 15.9995 32.001C7.16298 32.001 -0.000488281 24.8375 -0.000488281 16.001C-0.000488281 7.16444 7.16298 0.000976562 15.9995 0.000976562C24.836 0.000976562 31.9995 7.16444 31.9995 16.001ZM10.7138 14.5353C9.11105 15.2351 7.46425 15.9542 5.95835 16.7836C5.17203 17.3594 6.2171 17.7666 7.19758 18.1486C7.35345 18.2094 7.50765 18.2694 7.65265 18.3294C7.77331 18.3666 7.89598 18.4056 8.02031 18.4452C9.11078 18.7926 10.3266 19.18 11.3853 18.5973C13.1244 17.5983 14.7655 16.4434 16.4054 15.2893C16.9427 14.9112 17.4798 14.5332 18.0202 14.1608C18.0456 14.1446 18.0741 14.126 18.1054 14.1058C18.5657 13.8074 19.6011 13.1362 19.2181 14.061C18.3125 15.0514 17.3424 15.9281 16.3672 16.8096C15.7098 17.4037 15.0501 18 14.4061 18.6346C13.8452 19.0904 13.2628 20.0068 13.8908 20.645C15.3374 21.6577 16.8066 22.6458 18.275 23.6334C18.7528 23.9548 19.2306 24.2761 19.7074 24.5982C20.5155 25.2434 21.7785 24.7215 21.9562 23.7133C22.0352 23.2495 22.1145 22.7858 22.1938 22.322C22.6322 19.7588 23.0708 17.1948 23.4582 14.6233C23.5108 14.2199 23.5705 13.8166 23.6302 13.413C23.775 12.435 23.9199 11.4557 23.9652 10.4724C23.8485 9.49104 22.6586 9.70684 21.9965 9.92751C18.593 11.2226 15.2236 12.6136 11.8674 14.0292C11.4872 14.1976 11.1018 14.3659 10.7138 14.5353Z" fill="url(#PromoReviewSocialTg)"></path><defs><linearGradient id="PromoReviewSocialTg" x1="2.59519" y1="10.3069" x2="30.0331" y2="14.9755" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></a></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">OTUS выбрал, так как только тут можно подобрать курс под свой бэкграунд и задачи. Понравилось, что обучение проходит в виде вебинаров. Не записей, а именно живых уроков. Всегда можно спросить непонятные вопросы прямо во время лекции. Курс помог систематизировать знания и узнать несколько интересных подходов технологий.</div></div><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div size="88" class="sc-i28ik1-0 gsweRb"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="88" height="88" viewBox="0 0 88 88" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><rect y="0.405762" width="88" height="87.5945" rx="43.7972" fill="url(#LessonSlugReviewsDefaultAvatar)"></rect><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M57.3454 32.1294C57.3454 39.5331 51.4091 45.4697 44.0002 45.4697C36.5937 45.4697 30.6549 39.5331 30.6549 32.1294C30.6549 24.7256 36.5937 18.7915 44.0002 18.7915C51.4091 18.7915 57.3454 24.7256 57.3454 32.1294ZM44.0002 69.2082C33.0657 69.2082 23.8335 67.431 23.8335 60.5742C23.8335 53.715 33.1237 52.0008 44.0002 52.0008C54.9371 52.0008 64.1668 53.778 64.1668 60.6347C64.1668 67.494 54.8766 69.2082 44.0002 69.2082Z" fill="white"></path><defs><linearGradient id="LessonSlugReviewsDefaultAvatar" x1="7.1381" y1="28.6163" x2="82.5726" y2="41.5112" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></div></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Александр Иванов</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">23.05.2025</div></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">Очень хороший курс, интересный. В целом доволен. Преподаватели настроены на то, чтобы изложить информацию по теме так, чтобы было понятно обучающимся, хотя есть моменты, когда на одном занятии получаешь столько новой информации, что, чтобы задать вопросы, необходимо сперва переварить ее. Хотелось бы, чтобы, иногда, презентацию выдавали за пару дней до занятия, чтобы потом было легче студентам на самой лекции. Курс помогает окунуться во многие направления ML и понять, какое из них тебе более интересно.</div></div><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/af/83/avatar-575972-af8357.png" class="sc-h3yero-4 gdMOoY"></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Игорь Ясинский</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">26.04.2025</div></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">Я интересуюсь машинным обучением очень давно, более десяти лет. За это время разработал ряд решений в медицинской области, техническом зрении и гидродинамике.
Как известно, саморазвитие это бесконечное путешествие. И чтобы его продолжить, мне требовалось освоить современные программные инструменты, а также актуализировать теоретические знания в области искусственного интеллекта. Для этой цели я выбрал курс Otus. Machine Learning Professional. Решил сразу пойти на профессиональную версию, поскольку подготовка позволяла.
На курсе я узнал много нового из области аналитики. Подробное рассмотрение таких тем как EDA, прогнозирование функций, сверточные и рекуррентные сети, и, конечно, анализ естественного языка (NLP) позволило хорошо разобраться и в теории, и попробовать реализовать эти методы на практике.
До курса я был не очень знаком с языком Python, поэтому были сомнения, что я осилю задания. Однако, я смог сделать их все! Некоторые были действительно сложные - особенно классификация спутниковых снимков облаков с помощью сверточной нейронной сети, где надо было выделять различные формы облачных образований. Зато это очень приятно, когда понимаешь, что решил такую непростую задачу! Осваивать Питон и Google Colab вполне реально, особенно с советами преподавателей и кураторов Otus.
Не всегда получалось смотреть в онлайн режиме лекции курса, поэтому очень понравилась функция для просмотра записи вебинаров.
Буду говорить только за свой курс, но все преподаватели, кто вëл занятия у нашей группы, были очень компетентны в своей профессии. К занятию всегда прикладывают дополнительный материал из программ, презентаций и полезных ссылок. Благодаря такой помощи я и сумел сделать все предложенные задания и понять их суть и практическую значимость.
Считаю, что полученные знания позволят мне продвигаться в любимом деле и развиться как в профессиональном, так и карьерном плане.
Еще раз спасибо, Otus!</div></div><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/28/ae/avatar-541684-28ae47.png" class="sc-h3yero-4 gtmkyk"></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Владимир Федин</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">13.01.2025</div></div><div class="sc-h3yero-6 bXBhOa"><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://telegram.me/telegram" class="sc-e8trbg-0 ervbDS"><svg width="32" height="32" viewBox="0 0 32 32" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M31.9995 16.001C31.9995 24.8375 24.836 32.001 15.9995 32.001C7.16298 32.001 -0.000488281 24.8375 -0.000488281 16.001C-0.000488281 7.16444 7.16298 0.000976562 15.9995 0.000976562C24.836 0.000976562 31.9995 7.16444 31.9995 16.001ZM10.7138 14.5353C9.11105 15.2351 7.46425 15.9542 5.95835 16.7836C5.17203 17.3594 6.2171 17.7666 7.19758 18.1486C7.35345 18.2094 7.50765 18.2694 7.65265 18.3294C7.77331 18.3666 7.89598 18.4056 8.02031 18.4452C9.11078 18.7926 10.3266 19.18 11.3853 18.5973C13.1244 17.5983 14.7655 16.4434 16.4054 15.2893C16.9427 14.9112 17.4798 14.5332 18.0202 14.1608C18.0456 14.1446 18.0741 14.126 18.1054 14.1058C18.5657 13.8074 19.6011 13.1362 19.2181 14.061C18.3125 15.0514 17.3424 15.9281 16.3672 16.8096C15.7098 17.4037 15.0501 18 14.4061 18.6346C13.8452 19.0904 13.2628 20.0068 13.8908 20.645C15.3374 21.6577 16.8066 22.6458 18.275 23.6334C18.7528 23.9548 19.2306 24.2761 19.7074 24.5982C20.5155 25.2434 21.7785 24.7215 21.9562 23.7133C22.0352 23.2495 22.1145 22.7858 22.1938 22.322C22.6322 19.7588 23.0708 17.1948 23.4582 14.6233C23.5108 14.2199 23.5705 13.8166 23.6302 13.413C23.775 12.435 23.9199 11.4557 23.9652 10.4724C23.8485 9.49104 22.6586 9.70684 21.9965 9.92751C18.593 11.2226 15.2236 12.6136 11.8674 14.0292C11.4872 14.1976 11.1018 14.3659 10.7138 14.5353Z" fill="url(#PromoReviewSocialTg)"></path><defs><linearGradient id="PromoReviewSocialTg" x1="2.59519" y1="10.3069" x2="30.0331" y2="14.9755" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></a></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">Я работаю в компании “ИТ-Экспертиза” на позиции “ML инженер”. Курс выбрал, потому что возникла необходимость в повышении квалификации, и Otus — единственное место, где были вступительные тесты.
Курс мне понравился — я углубился в трансформерные модели и сейчас работаю над проектом с их применением.</div></div><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/0f/fa/avatar-456572-0ffa32.png" class="sc-h3yero-4 ieIYBP"></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Александр Дементьев</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">16.09.2024</div></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">Работаю консультантом по внедрению (SAP, 1С).
Выбрал курс, потому что тема стала хайповая, в рамках рабочих задач решил прокачать в этом направлении свои навыки, чтоб что-то сделать полезное в рамках своего бизнес-направления, а также стать более востребованным специалистом.
Понравился видеоформат обучения; что к лекциям прикладывают ноутбуки (фрагменты кода)
Я продолжаю двигаться в том же направлении, которое определил до обучения — сделать полезный продукт.</div></div><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div size="88" class="sc-i28ik1-0 gsweRb"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="88" height="88" viewBox="0 0 88 88" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><rect y="0.405762" width="88" height="87.5945" rx="43.7972" fill="url(#LessonSlugReviewsDefaultAvatar)"></rect><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M57.3454 32.1294C57.3454 39.5331 51.4091 45.4697 44.0002 45.4697C36.5937 45.4697 30.6549 39.5331 30.6549 32.1294C30.6549 24.7256 36.5937 18.7915 44.0002 18.7915C51.4091 18.7915 57.3454 24.7256 57.3454 32.1294ZM44.0002 69.2082C33.0657 69.2082 23.8335 67.431 23.8335 60.5742C23.8335 53.715 33.1237 52.0008 44.0002 52.0008C54.9371 52.0008 64.1668 53.778 64.1668 60.6347C64.1668 67.494 54.8766 69.2082 44.0002 69.2082Z" fill="white"></path><defs><linearGradient id="LessonSlugReviewsDefaultAvatar" x1="7.1381" y1="28.6163" x2="82.5726" y2="41.5112" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></div></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Павел Ломов</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">05.09.2024</div></div><div class="sc-h3yero-6 bXBhOa"><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://telegram.me/telegram" class="sc-e8trbg-0 ervbDS"><svg width="32" height="32" viewBox="0 0 32 32" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M31.9995 16.001C31.9995 24.8375 24.836 32.001 15.9995 32.001C7.16298 32.001 -0.000488281 24.8375 -0.000488281 16.001C-0.000488281 7.16444 7.16298 0.000976562 15.9995 0.000976562C24.836 0.000976562 31.9995 7.16444 31.9995 16.001ZM10.7138 14.5353C9.11105 15.2351 7.46425 15.9542 5.95835 16.7836C5.17203 17.3594 6.2171 17.7666 7.19758 18.1486C7.35345 18.2094 7.50765 18.2694 7.65265 18.3294C7.77331 18.3666 7.89598 18.4056 8.02031 18.4452C9.11078 18.7926 10.3266 19.18 11.3853 18.5973C13.1244 17.5983 14.7655 16.4434 16.4054 15.2893C16.9427 14.9112 17.4798 14.5332 18.0202 14.1608C18.0456 14.1446 18.0741 14.126 18.1054 14.1058C18.5657 13.8074 19.6011 13.1362 19.2181 14.061C18.3125 15.0514 17.3424 15.9281 16.3672 16.8096C15.7098 17.4037 15.0501 18 14.4061 18.6346C13.8452 19.0904 13.2628 20.0068 13.8908 20.645C15.3374 21.6577 16.8066 22.6458 18.275 23.6334C18.7528 23.9548 19.2306 24.2761 19.7074 24.5982C20.5155 25.2434 21.7785 24.7215 21.9562 23.7133C22.0352 23.2495 22.1145 22.7858 22.1938 22.322C22.6322 19.7588 23.0708 17.1948 23.4582 14.6233C23.5108 14.2199 23.5705 13.8166 23.6302 13.413C23.775 12.435 23.9199 11.4557 23.9652 10.4724C23.8485 9.49104 22.6586 9.70684 21.9965 9.92751C18.593 11.2226 15.2236 12.6136 11.8674 14.0292C11.4872 14.1976 11.1018 14.3659 10.7138 14.5353Z" fill="url(#PromoReviewSocialTg)"></path><defs><linearGradient id="PromoReviewSocialTg" x1="2.59519" y1="10.3069" x2="30.0331" y2="14.9755" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></a></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">Работаю в институте старшим научным сотрудником, преподаю инф. технологии и сети в университете, программирую на GoLang, Java (немного Scala), Python.
Область интересов: онтологическое моделирование, semantic web, linked data, ontology learning, представление знаний, NLP, машинное обучение.
Курс ML Professional выбрал для того, чтобы систематизировать свои знания в области ML, порешать практические задания, избавиться от синдрома самозванца.
90% пользы дало решения домашних заданий, которые обычно включали каждый раз полный цикл действий для получения приемлемой ML модели. Т.е. понравился общий подход к ДЗ + большая часть их формулировок с поэтапным описанием. Понравились также ответы преподавателей из их личного опыта использования ML моделей.
После прохождения курса,наконец, изучил "базу" ML и могу более эффективно "троллить" коллег и студентов, научился использовать ML модели в качестве компонентов своего ПО, вместо кодинга, расширил технологический кругозор в сфере решения практических задач с применением AI.</div></div><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div size="88" class="sc-i28ik1-0 gsweRb"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="88" height="88" viewBox="0 0 88 88" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><rect y="0.405762" width="88" height="87.5945" rx="43.7972" fill="url(#LessonSlugReviewsDefaultAvatar)"></rect><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M57.3454 32.1294C57.3454 39.5331 51.4091 45.4697 44.0002 45.4697C36.5937 45.4697 30.6549 39.5331 30.6549 32.1294C30.6549 24.7256 36.5937 18.7915 44.0002 18.7915C51.4091 18.7915 57.3454 24.7256 57.3454 32.1294ZM44.0002 69.2082C33.0657 69.2082 23.8335 67.431 23.8335 60.5742C23.8335 53.715 33.1237 52.0008 44.0002 52.0008C54.9371 52.0008 64.1668 53.778 64.1668 60.6347C64.1668 67.494 54.8766 69.2082 44.0002 69.2082Z" fill="white"></path><defs><linearGradient id="LessonSlugReviewsDefaultAvatar" x1="7.1381" y1="28.6163" x2="82.5726" y2="41.5112" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></div></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Василий Петухов</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">07.08.2024</div></div><div class="sc-h3yero-6 bXBhOa"><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://telegram.me/telegram" class="sc-e8trbg-0 ervbDS"><svg width="32" height="32" viewBox="0 0 32 32" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M31.9995 16.001C31.9995 24.8375 24.836 32.001 15.9995 32.001C7.16298 32.001 -0.000488281 24.8375 -0.000488281 16.001C-0.000488281 7.16444 7.16298 0.000976562 15.9995 0.000976562C24.836 0.000976562 31.9995 7.16444 31.9995 16.001ZM10.7138 14.5353C9.11105 15.2351 7.46425 15.9542 5.95835 16.7836C5.17203 17.3594 6.2171 17.7666 7.19758 18.1486C7.35345 18.2094 7.50765 18.2694 7.65265 18.3294C7.77331 18.3666 7.89598 18.4056 8.02031 18.4452C9.11078 18.7926 10.3266 19.18 11.3853 18.5973C13.1244 17.5983 14.7655 16.4434 16.4054 15.2893C16.9427 14.9112 17.4798 14.5332 18.0202 14.1608C18.0456 14.1446 18.0741 14.126 18.1054 14.1058C18.5657 13.8074 19.6011 13.1362 19.2181 14.061C18.3125 15.0514 17.3424 15.9281 16.3672 16.8096C15.7098 17.4037 15.0501 18 14.4061 18.6346C13.8452 19.0904 13.2628 20.0068 13.8908 20.645C15.3374 21.6577 16.8066 22.6458 18.275 23.6334C18.7528 23.9548 19.2306 24.2761 19.7074 24.5982C20.5155 25.2434 21.7785 24.7215 21.9562 23.7133C22.0352 23.2495 22.1145 22.7858 22.1938 22.322C22.6322 19.7588 23.0708 17.1948 23.4582 14.6233C23.5108 14.2199 23.5705 13.8166 23.6302 13.413C23.775 12.435 23.9199 11.4557 23.9652 10.4724C23.8485 9.49104 22.6586 9.70684 21.9965 9.92751C18.593 11.2226 15.2236 12.6136 11.8674 14.0292C11.4872 14.1976 11.1018 14.3659 10.7138 14.5353Z" fill="url(#PromoReviewSocialTg)"></path><defs><linearGradient id="PromoReviewSocialTg" x1="2.59519" y1="10.3069" x2="30.0331" y2="14.9755" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></a></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">Работаю бэкэнд-разработчиком. Хотел получить базовые знания об ML, может пригодится в будущем.
По курсу могу сказать следующее:лекции очень хорошо структурированы. Лекция начинается с плана и оканчивается выводами; у преподавателей хорошая дикция и они четко формулируют мысль; есть обратная связь по ДЗ, проверяющий дает советы; полезна часть по NLP и про архитектуру "трансформер"</div></div><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div size="88" class="sc-i28ik1-0 gsweRb"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="88" height="88" viewBox="0 0 88 88" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><rect y="0.405762" width="88" height="87.5945" rx="43.7972" fill="url(#LessonSlugReviewsDefaultAvatar)"></rect><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M57.3454 32.1294C57.3454 39.5331 51.4091 45.4697 44.0002 45.4697C36.5937 45.4697 30.6549 39.5331 30.6549 32.1294C30.6549 24.7256 36.5937 18.7915 44.0002 18.7915C51.4091 18.7915 57.3454 24.7256 57.3454 32.1294ZM44.0002 69.2082C33.0657 69.2082 23.8335 67.431 23.8335 60.5742C23.8335 53.715 33.1237 52.0008 44.0002 52.0008C54.9371 52.0008 64.1668 53.778 64.1668 60.6347C64.1668 67.494 54.8766 69.2082 44.0002 69.2082Z" fill="white"></path><defs><linearGradient id="LessonSlugReviewsDefaultAvatar" x1="7.1381" y1="28.6163" x2="82.5726" y2="41.5112" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></div></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Артём Старовойтов</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">03.07.2024</div></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">На данный момент занимаюсь бэкенд-разработкой (python, django) в компании “Arenadata”. Окончил НИЯУ МИФИ.
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.</div></div><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/7b/47/avatar-355153-7b47de.png" class="sc-h3yero-4 hOejHc"></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Наталья Иваникова</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">23.04.2024</div></div><div class="sc-h3yero-6 bXBhOa"><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://telegram.me/telegram" class="sc-e8trbg-0 ervbDS"><svg width="32" height="32" viewBox="0 0 32 32" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M31.9995 16.001C31.9995 24.8375 24.836 32.001 15.9995 32.001C7.16298 32.001 -0.000488281 24.8375 -0.000488281 16.001C-0.000488281 7.16444 7.16298 0.000976562 15.9995 0.000976562C24.836 0.000976562 31.9995 7.16444 31.9995 16.001ZM10.7138 14.5353C9.11105 15.2351 7.46425 15.9542 5.95835 16.7836C5.17203 17.3594 6.2171 17.7666 7.19758 18.1486C7.35345 18.2094 7.50765 18.2694 7.65265 18.3294C7.77331 18.3666 7.89598 18.4056 8.02031 18.4452C9.11078 18.7926 10.3266 19.18 11.3853 18.5973C13.1244 17.5983 14.7655 16.4434 16.4054 15.2893C16.9427 14.9112 17.4798 14.5332 18.0202 14.1608C18.0456 14.1446 18.0741 14.126 18.1054 14.1058C18.5657 13.8074 19.6011 13.1362 19.2181 14.061C18.3125 15.0514 17.3424 15.9281 16.3672 16.8096C15.7098 17.4037 15.0501 18 14.4061 18.6346C13.8452 19.0904 13.2628 20.0068 13.8908 20.645C15.3374 21.6577 16.8066 22.6458 18.275 23.6334C18.7528 23.9548 19.2306 24.2761 19.7074 24.5982C20.5155 25.2434 21.7785 24.7215 21.9562 23.7133C22.0352 23.2495 22.1145 22.7858 22.1938 22.322C22.6322 19.7588 23.0708 17.1948 23.4582 14.6233C23.5108 14.2199 23.5705 13.8166 23.6302 13.413C23.775 12.435 23.9199 11.4557 23.9652 10.4724C23.8485 9.49104 22.6586 9.70684 21.9965 9.92751C18.593 11.2226 15.2236 12.6136 11.8674 14.0292C11.4872 14.1976 11.1018 14.3659 10.7138 14.5353Z" fill="url(#PromoReviewSocialTg)"></path><defs><linearGradient id="PromoReviewSocialTg" x1="2.59519" y1="10.3069" x2="30.0331" y2="14.9755" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></a></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">Курс мне понравился. Он подходит даже новичкам, которые не имеют представления о Data Science. Мотивация у студентов должна быть достаточно высокой, так как требуется много самостоятельной работы, впрочем как и везде.
Спасибо преподавателям!</div></div><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/80/34/avatar-339686-8034bf.png" class="sc-h3yero-4 dHBZzc"></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Жанна Боташева</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">03.04.2024</div></div><div class="sc-h3yero-6 bXBhOa"><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://telegram.me/telegram" class="sc-e8trbg-0 ervbDS"><svg width="32" height="32" viewBox="0 0 32 32" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M31.9995 16.001C31.9995 24.8375 24.836 32.001 15.9995 32.001C7.16298 32.001 -0.000488281 24.8375 -0.000488281 16.001C-0.000488281 7.16444 7.16298 0.000976562 15.9995 0.000976562C24.836 0.000976562 31.9995 7.16444 31.9995 16.001ZM10.7138 14.5353C9.11105 15.2351 7.46425 15.9542 5.95835 16.7836C5.17203 17.3594 6.2171 17.7666 7.19758 18.1486C7.35345 18.2094 7.50765 18.2694 7.65265 18.3294C7.77331 18.3666 7.89598 18.4056 8.02031 18.4452C9.11078 18.7926 10.3266 19.18 11.3853 18.5973C13.1244 17.5983 14.7655 16.4434 16.4054 15.2893C16.9427 14.9112 17.4798 14.5332 18.0202 14.1608C18.0456 14.1446 18.0741 14.126 18.1054 14.1058C18.5657 13.8074 19.6011 13.1362 19.2181 14.061C18.3125 15.0514 17.3424 15.9281 16.3672 16.8096C15.7098 17.4037 15.0501 18 14.4061 18.6346C13.8452 19.0904 13.2628 20.0068 13.8908 20.645C15.3374 21.6577 16.8066 22.6458 18.275 23.6334C18.7528 23.9548 19.2306 24.2761 19.7074 24.5982C20.5155 25.2434 21.7785 24.7215 21.9562 23.7133C22.0352 23.2495 22.1145 22.7858 22.1938 22.322C22.6322 19.7588 23.0708 17.1948 23.4582 14.6233C23.5108 14.2199 23.5705 13.8166 23.6302 13.413C23.775 12.435 23.9199 11.4557 23.9652 10.4724C23.8485 9.49104 22.6586 9.70684 21.9965 9.92751C18.593 11.2226 15.2236 12.6136 11.8674 14.0292C11.4872 14.1976 11.1018 14.3659 10.7138 14.5353Z" fill="url(#PromoReviewSocialTg)"></path><defs><linearGradient id="PromoReviewSocialTg" x1="2.59519" y1="10.3069" x2="30.0331" y2="14.9755" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></a></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">Обучаясь на курсе, получила много полезной информации — изучала информацию, полученную на вебинарах, и после занятий. Более детально. Многие вопросы отпали.
Хотелось больше практических примеров. Полезной информации было настолько много, что не хватало времени всё изучить. Буду пересматривать курс в записи.</div></div><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/b2/50/avatar-304856-b25000.png" class="sc-h3yero-4 dswNCp"></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Николай Задубровский</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">01.04.2024</div></div><div class="sc-h3yero-6 bXBhOa"><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://telegram.me/telegram" class="sc-e8trbg-0 ervbDS"><svg width="32" height="32" viewBox="0 0 32 32" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M31.9995 16.001C31.9995 24.8375 24.836 32.001 15.9995 32.001C7.16298 32.001 -0.000488281 24.8375 -0.000488281 16.001C-0.000488281 7.16444 7.16298 0.000976562 15.9995 0.000976562C24.836 0.000976562 31.9995 7.16444 31.9995 16.001ZM10.7138 14.5353C9.11105 15.2351 7.46425 15.9542 5.95835 16.7836C5.17203 17.3594 6.2171 17.7666 7.19758 18.1486C7.35345 18.2094 7.50765 18.2694 7.65265 18.3294C7.77331 18.3666 7.89598 18.4056 8.02031 18.4452C9.11078 18.7926 10.3266 19.18 11.3853 18.5973C13.1244 17.5983 14.7655 16.4434 16.4054 15.2893C16.9427 14.9112 17.4798 14.5332 18.0202 14.1608C18.0456 14.1446 18.0741 14.126 18.1054 14.1058C18.5657 13.8074 19.6011 13.1362 19.2181 14.061C18.3125 15.0514 17.3424 15.9281 16.3672 16.8096C15.7098 17.4037 15.0501 18 14.4061 18.6346C13.8452 19.0904 13.2628 20.0068 13.8908 20.645C15.3374 21.6577 16.8066 22.6458 18.275 23.6334C18.7528 23.9548 19.2306 24.2761 19.7074 24.5982C20.5155 25.2434 21.7785 24.7215 21.9562 23.7133C22.0352 23.2495 22.1145 22.7858 22.1938 22.322C22.6322 19.7588 23.0708 17.1948 23.4582 14.6233C23.5108 14.2199 23.5705 13.8166 23.6302 13.413C23.775 12.435 23.9199 11.4557 23.9652 10.4724C23.8485 9.49104 22.6586 9.70684 21.9965 9.92751C18.593 11.2226 15.2236 12.6136 11.8674 14.0292C11.4872 14.1976 11.1018 14.3659 10.7138 14.5353Z" fill="url(#PromoReviewSocialTg)"></path><defs><linearGradient id="PromoReviewSocialTg" x1="2.59519" y1="10.3069" x2="30.0331" y2="14.9755" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></a></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">Открывая новый учебный год в 2023 г., решил углубить свои знания в области машинного обучения. После долгих поисков различных курсов, я остановился на курсе машинного обучения в OTUS.
Очень радуюсь, что выбрал именно этот курс.
Курс в OTUS сбалансирован между теорией и практикой, что позволяет мне вникнуть в материал, а не просто пройти его. Это важно, потому что в области машинного обучения теория и практика тесно связаны, и без практического применения теоретические знания могут быть забыты.
Отличное в курсе - это домашние задания. Они позволяют мне углубиться в материал, не просто пробежаться по нему. Это особенно важно в области машинного обучения, где практика - это ключ к успеху.
Курс помог мне углубить свои знания в области машинного обучения и подготовил меня к дальнейшей работе в этой области. Рекомендую этот курс всем, кто хочет изучить машинное обучение.</div></div><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div size="88" class="sc-i28ik1-0 gsweRb"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="88" height="88" viewBox="0 0 88 88" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><rect y="0.405762" width="88" height="87.5945" rx="43.7972" fill="url(#LessonSlugReviewsDefaultAvatar)"></rect><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M57.3454 32.1294C57.3454 39.5331 51.4091 45.4697 44.0002 45.4697C36.5937 45.4697 30.6549 39.5331 30.6549 32.1294C30.6549 24.7256 36.5937 18.7915 44.0002 18.7915C51.4091 18.7915 57.3454 24.7256 57.3454 32.1294ZM44.0002 69.2082C33.0657 69.2082 23.8335 67.431 23.8335 60.5742C23.8335 53.715 33.1237 52.0008 44.0002 52.0008C54.9371 52.0008 64.1668 53.778 64.1668 60.6347C64.1668 67.494 54.8766 69.2082 44.0002 69.2082Z" fill="white"></path><defs><linearGradient id="LessonSlugReviewsDefaultAvatar" x1="7.1381" y1="28.6163" x2="82.5726" y2="41.5112" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></div></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Артём Колос</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">19.03.2024</div></div><div class="sc-h3yero-6 bXBhOa"><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://telegram.me/telegram" class="sc-e8trbg-0 ervbDS"><svg width="32" height="32" viewBox="0 0 32 32" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M31.9995 16.001C31.9995 24.8375 24.836 32.001 15.9995 32.001C7.16298 32.001 -0.000488281 24.8375 -0.000488281 16.001C-0.000488281 7.16444 7.16298 0.000976562 15.9995 0.000976562C24.836 0.000976562 31.9995 7.16444 31.9995 16.001ZM10.7138 14.5353C9.11105 15.2351 7.46425 15.9542 5.95835 16.7836C5.17203 17.3594 6.2171 17.7666 7.19758 18.1486C7.35345 18.2094 7.50765 18.2694 7.65265 18.3294C7.77331 18.3666 7.89598 18.4056 8.02031 18.4452C9.11078 18.7926 10.3266 19.18 11.3853 18.5973C13.1244 17.5983 14.7655 16.4434 16.4054 15.2893C16.9427 14.9112 17.4798 14.5332 18.0202 14.1608C18.0456 14.1446 18.0741 14.126 18.1054 14.1058C18.5657 13.8074 19.6011 13.1362 19.2181 14.061C18.3125 15.0514 17.3424 15.9281 16.3672 16.8096C15.7098 17.4037 15.0501 18 14.4061 18.6346C13.8452 19.0904 13.2628 20.0068 13.8908 20.645C15.3374 21.6577 16.8066 22.6458 18.275 23.6334C18.7528 23.9548 19.2306 24.2761 19.7074 24.5982C20.5155 25.2434 21.7785 24.7215 21.9562 23.7133C22.0352 23.2495 22.1145 22.7858 22.1938 22.322C22.6322 19.7588 23.0708 17.1948 23.4582 14.6233C23.5108 14.2199 23.5705 13.8166 23.6302 13.413C23.775 12.435 23.9199 11.4557 23.9652 10.4724C23.8485 9.49104 22.6586 9.70684 21.9965 9.92751C18.593 11.2226 15.2236 12.6136 11.8674 14.0292C11.4872 14.1976 11.1018 14.3659 10.7138 14.5353Z" fill="url(#PromoReviewSocialTg)"></path><defs><linearGradient id="PromoReviewSocialTg" x1="2.59519" y1="10.3069" x2="30.0331" y2="14.9755" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></a></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">Курс отлично подходит для тех, кто уже имеет некоторый опыт работы с данными и хочет расширить знания в Data Science и получить инструментарий для работы с различными типами данных. Рекомендую.</div></div><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div size="88" class="sc-i28ik1-0 gsweRb"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="88" height="88" viewBox="0 0 88 88" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><rect y="0.405762" width="88" height="87.5945" rx="43.7972" fill="url(#LessonSlugReviewsDefaultAvatar)"></rect><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M57.3454 32.1294C57.3454 39.5331 51.4091 45.4697 44.0002 45.4697C36.5937 45.4697 30.6549 39.5331 30.6549 32.1294C30.6549 24.7256 36.5937 18.7915 44.0002 18.7915C51.4091 18.7915 57.3454 24.7256 57.3454 32.1294ZM44.0002 69.2082C33.0657 69.2082 23.8335 67.431 23.8335 60.5742C23.8335 53.715 33.1237 52.0008 44.0002 52.0008C54.9371 52.0008 64.1668 53.778 64.1668 60.6347C64.1668 67.494 54.8766 69.2082 44.0002 69.2082Z" fill="white"></path><defs><linearGradient id="LessonSlugReviewsDefaultAvatar" x1="7.1381" y1="28.6163" x2="82.5726" y2="41.5112" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></div></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Кирилл Четвертков</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">08.11.2023</div></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">Это реально очень классный курс, дает базу. И NLP затронут, и модели.
Выступления Тихоновой очень интересны, видно что ей самой очень интересно давать материал. Я не успевал выполнять ДЗ, но итоговую работу сделать - дело чести. После курса ML professional записался на курс CV, потому что он ближе всего к Deep Learning. Пока моя работа не связана с применением ML, я Kotlin разработчик, но мне очень интересно разобраться как ML и DL работает.</div></div><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/98/18/avatar-301289-981880.png" class="sc-h3yero-4 kYedYY"></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Наталья Золотарева</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">08.11.2023</div></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">Мне всегда было интересно попробовать свои силы в работе с ИИ и анализе данных, но не хватало смелости сделать шаг к обучению в этом направлении. Когда же я решилась, то выбрала специальность Machine Learning от Otus. Я четко знала направление, которое хочу изучить, поэтому выбрала сразу специальность из 2-х этапов.
Одной из причин моего выбора была программа, рассчитанная на новичков. До обучения в Otus я не была связана с IT и работала в сфере аналитической химии на производстве, поэтому всерьез опасалась, что не справлюсь. На этом курсе обучение начиналось с основ и, хотя, мне пришлось немного подтянуть python, подача материала была настолько доступной, что у меня не возникло трудностей с пониманием.
Очень понравился формат обучения: лекции 2 раза в неделю, доступные затем в записи, и домашние задания с мягким дедлайном. Если нет времени посетить занятие или задание требует дополнительного изучения, всегда можно заниматься в своем темпе.
Если говорить о домашних заданиях, то они совсем не простые. Именно выполнение заданий давало мне понимание материала. В моем случае, при просмотре лекций я ухватывала суть, но не могла уловить нюансы реализации, а на практических задачах они все и выплывали. Были, конечно, и очень сложные для меня темы, когда я над одним заданием работала по 3 недели, но для меня это был основной компонент обучения. И их именно столько сколько нужно, с большим количеством домашних заданий я бы не справилась. Это была моя любимая часть учебы. Было очень интересно!
Еще один момент, который мне бы хотелось отметить, это итоговый проект. Здорово, что выбор темы ничем не ограничен. Было увлекательно провести полностью самостоятельное исследование и систематизировать результаты.
Теперь, окончив курс, я знаю современное состояние отрасли ML, понимаю как работают основные технологии в этом направлении и могу использовать их в своей работе.</div></div><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div size="88" class="sc-i28ik1-0 gsweRb"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="88" height="88" viewBox="0 0 88 88" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><rect y="0.405762" width="88" height="87.5945" rx="43.7972" fill="url(#LessonSlugReviewsDefaultAvatar)"></rect><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M57.3454 32.1294C57.3454 39.5331 51.4091 45.4697 44.0002 45.4697C36.5937 45.4697 30.6549 39.5331 30.6549 32.1294C30.6549 24.7256 36.5937 18.7915 44.0002 18.7915C51.4091 18.7915 57.3454 24.7256 57.3454 32.1294ZM44.0002 69.2082C33.0657 69.2082 23.8335 67.431 23.8335 60.5742C23.8335 53.715 33.1237 52.0008 44.0002 52.0008C54.9371 52.0008 64.1668 53.778 64.1668 60.6347C64.1668 67.494 54.8766 69.2082 44.0002 69.2082Z" fill="white"></path><defs><linearGradient id="LessonSlugReviewsDefaultAvatar" x1="7.1381" y1="28.6163" x2="82.5726" y2="41.5112" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></div></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Елена Черная</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">12.04.2023</div></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">Курс очень хороший. Я обучалась ML с полного нуля. У меня был опыт на питоне и университетская мат. база, мне этого хватило для полного понимания тем. Хорошие большие практические задания, при их выполнении приходит ясное понимание что и для чего ты делаешь. Но просто слушать уроки недостаточно, некоторые уроки приходится просматривать несколько раз (для усвоения информации) и довольно большое количество доп. материалов, на которые тоже нужно уделять время. В целом, мне все понравилось, спасибо.</div></div><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div size="88" class="sc-i28ik1-0 gsweRb"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="88" height="88" viewBox="0 0 88 88" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><rect y="0.405762" width="88" height="87.5945" rx="43.7972" fill="url(#LessonSlugReviewsDefaultAvatar)"></rect><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M57.3454 32.1294C57.3454 39.5331 51.4091 45.4697 44.0002 45.4697C36.5937 45.4697 30.6549 39.5331 30.6549 32.1294C30.6549 24.7256 36.5937 18.7915 44.0002 18.7915C51.4091 18.7915 57.3454 24.7256 57.3454 32.1294ZM44.0002 69.2082C33.0657 69.2082 23.8335 67.431 23.8335 60.5742C23.8335 53.715 33.1237 52.0008 44.0002 52.0008C54.9371 52.0008 64.1668 53.778 64.1668 60.6347C64.1668 67.494 54.8766 69.2082 44.0002 69.2082Z" fill="white"></path><defs><linearGradient id="LessonSlugReviewsDefaultAvatar" x1="7.1381" y1="28.6163" x2="82.5726" y2="41.5112" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></div></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Васильев Владимир</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">13.11.2022</div></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">Курс охватывает как теоретические основы, так и детали практического применения методов ML. Объем материала огромен, впихнуть его в две лекции в неделю невозможно, поэтому нужно быть готовым к ежедневной самостоятельной работе 1-2 часа.
ДЗ интересные - некоторые очень даже творческие, некоторые взяты с kaggle, но это не отменяет того, что нужно сесть и разобраться в том, как все это работает. Kaggle еще и помогает посмотреть, как это решали другие.
В целом курс оправдал ожидания, теперь создание моделей машинного обучения, формализация задач стала рутинной и простой задачей для меня. Спасибо команде курса!</div></div><div class="swiper-slide sc-h3yero-0 gQNEkq"><div class="sc-h3yero-2 dOvyBf"><div class="sc-h3yero-3 keJcdl"><div src="https://cdn.otus.ru/media/public/38/47/avatar-1801-3847cf.png" class="sc-h3yero-4 bGUrPk"></div></div><div class="sc-h3yero-5 dYfXnT"><p class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-1 enpOeQ kaQYTv">Тагир Шарифуллин</p><div class="sc-1x9oq14-0 sc-uyf7sm-0 iwrrOS hejpaX">16.08.2022</div></div><div class="sc-h3yero-6 bXBhOa"><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://telegram.me/telegram" class="sc-e8trbg-0 ervbDS"><svg width="32" height="32" viewBox="0 0 32 32" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M31.9995 16.001C31.9995 24.8375 24.836 32.001 15.9995 32.001C7.16298 32.001 -0.000488281 24.8375 -0.000488281 16.001C-0.000488281 7.16444 7.16298 0.000976562 15.9995 0.000976562C24.836 0.000976562 31.9995 7.16444 31.9995 16.001ZM10.7138 14.5353C9.11105 15.2351 7.46425 15.9542 5.95835 16.7836C5.17203 17.3594 6.2171 17.7666 7.19758 18.1486C7.35345 18.2094 7.50765 18.2694 7.65265 18.3294C7.77331 18.3666 7.89598 18.4056 8.02031 18.4452C9.11078 18.7926 10.3266 19.18 11.3853 18.5973C13.1244 17.5983 14.7655 16.4434 16.4054 15.2893C16.9427 14.9112 17.4798 14.5332 18.0202 14.1608C18.0456 14.1446 18.0741 14.126 18.1054 14.1058C18.5657 13.8074 19.6011 13.1362 19.2181 14.061C18.3125 15.0514 17.3424 15.9281 16.3672 16.8096C15.7098 17.4037 15.0501 18 14.4061 18.6346C13.8452 19.0904 13.2628 20.0068 13.8908 20.645C15.3374 21.6577 16.8066 22.6458 18.275 23.6334C18.7528 23.9548 19.2306 24.2761 19.7074 24.5982C20.5155 25.2434 21.7785 24.7215 21.9562 23.7133C22.0352 23.2495 22.1145 22.7858 22.1938 22.322C22.6322 19.7588 23.0708 17.1948 23.4582 14.6233C23.5108 14.2199 23.5705 13.8166 23.6302 13.413C23.775 12.435 23.9199 11.4557 23.9652 10.4724C23.8485 9.49104 22.6586 9.70684 21.9965 9.92751C18.593 11.2226 15.2236 12.6136 11.8674 14.0292C11.4872 14.1976 11.1018 14.3659 10.7138 14.5353Z" fill="url(#PromoReviewSocialTg)"></path><defs><linearGradient id="PromoReviewSocialTg" x1="2.59519" y1="10.3069" x2="30.0331" y2="14.9755" gradientUnits="userSpaceOnUse"><stop stop-color="#59018E"></stop><stop offset="1" stop-color="#360061"></stop></linearGradient></defs></svg></a></div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-h3yero-8 doSDez fwXQYP">Хочу выразить благодарность всему коллективу ОТУС и Machine Learning. Professional и в особенности руководителю программы Марие Тихоновой. Благодаря выполненным проектам на курсе и полученным знаниям я смог получить свою первую работу в IT сфере!</div></div></div></div></div><div color="#740FB4" class="sc-1bkbgbz-6 dtHGxE"><button color="#740FB4" class="sc-1bkbgbz-2 sc-1bkbgbz-4 fzLRzy biZjNh"><div class="sc-1bqzqc9-0"><div size="28" class="sc-i28ik1-0 cvcsLz"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="28" height="28" viewBox="0 0 28 28" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M3.57771 12.2111C2.10361 12.9482 2.10361 15.0518 3.57771 15.7889L25.1056 26.5528C26.4354 27.2177 28 26.2507 28 24.7639L28 3.23607C28 1.7493 26.4354 0.782312 25.1056 1.44721L3.57771 12.2111Z" fill="currentColor"></path></svg></div></div></div></button><div class="sc-1bkbgbz-5 hGKrlu"></div><button color="#740FB4" class="sc-1bkbgbz-2 sc-1bkbgbz-3 fzLRzy iPzpLW"><div class="sc-1bqzqc9-0 dzJeEt"><div size="28" class="sc-i28ik1-0 cvcsLz"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="28" height="28" viewBox="0 0 28 28" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M3.57771 12.2111C2.10361 12.9482 2.10361 15.0518 3.57771 15.7889L25.1056 26.5528C26.4354 27.2177 28 26.2507 28 24.7639L28 3.23607C28 1.7493 26.4354 0.782312 25.1056 1.44721L3.57771 12.2111Z" fill="currentColor"></path></svg></div></div></div></button></div></div></div></div><div class="sc-x072mc-0 sc-1r62a6q-0 hOtCic lliDuJ"><h2 class="sc-1x9oq14-0 sc-1r62a6q-1 bTMeHF llFwsA">Подтверждение знаний и навыков</h2><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1r62a6q-2 fPZiIk dtnelf"><p><span>OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность.</span><br><span>Вы получите сертификат о прохождении обучения, а также можете получить удостоверение о повышении квалификации.</span></p></div><div class="sc-1r62a6q-3 eNyjzK"><div class="sc-1oz275d-0 ddfkAs"><div class="sc-1bkbgbz-0 giOpNO swiper-ui sc-1oz275d-3 hXVWHD"><div class="sc-1oz275d-2 cmjKRy sc-1bkbgbz-1 ehnata"><div class="swiper"><div class="swiper-wrapper"><div class="swiper-slide"><img src="/_next/static/images/img/otus-certificate-832bf0e82aba1cde68e7417b12683728.png" class="sc-1oz275d-1 dCggDS"/></div><div class="swiper-slide"><img src="/_next/static/images/img/upk-diploma-d6bca6c33b9795bec7d04fb91a431230.png" class="sc-1oz275d-1 dCggDS"/></div></div></div></div><div color="#740FB4" class="sc-1bkbgbz-6 dtHGxE"><button color="#740FB4" class="sc-1bkbgbz-2 sc-1bkbgbz-4 fzLRzy biZjNh"><div class="sc-1bqzqc9-0"><div size="28" class="sc-i28ik1-0 cvcsLz"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="28" height="28" viewBox="0 0 28 28" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M3.57771 12.2111C2.10361 12.9482 2.10361 15.0518 3.57771 15.7889L25.1056 26.5528C26.4354 27.2177 28 26.2507 28 24.7639L28 3.23607C28 1.7493 26.4354 0.782312 25.1056 1.44721L3.57771 12.2111Z" fill="currentColor"></path></svg></div></div></div></button><div class="sc-1bkbgbz-5 hGKrlu"></div><button color="#740FB4" class="sc-1bkbgbz-2 sc-1bkbgbz-3 fzLRzy iPzpLW"><div class="sc-1bqzqc9-0 dzJeEt"><div size="28" class="sc-i28ik1-0 cvcsLz"><div class="sc-i28ik1-1 gNVXtU"><svg width="28" height="28" viewBox="0 0 28 28" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M3.57771 12.2111C2.10361 12.9482 2.10361 15.0518 3.57771 15.7889L25.1056 26.5528C26.4354 27.2177 28 26.2507 28 24.7639L28 3.23607C28 1.7493 26.4354 0.782312 25.1056 1.44721L3.57771 12.2111Z" fill="currentColor"></path></svg></div></div></div></button></div></div></div><div class="sc-1r62a6q-4 iFJPFM"><h3>После обучения вы:</h3>
<ul>
<li>заберете с собой полный комплект обучающих материалов: видеозаписи всех вебинаров, презентации к занятиям и другие дополнительные материалы</li>
<li aria-level="1" style="font-weight: 400;"><span style="font-weight: 400;">освоите все необходимые навыки, чтобы создавать </span><span style="font-weight: 400;">модели машинного обучения</span></li>
<li>пополните свое портфолио новыми работами для будущего работодателя</li>
<li>получите сертификат о прохождении курса</li>
</ul></div></div></div><!--$!--><template data-dgst="BAILOUT_TO_CLIENT_SIDE_RENDERING"></template><!--/$--><div id="payment-link" class="sc-1ddwpfq-1 hnlXxp sc-mgf5g0-1 cGuqjL"><i class="sc-1ddwpfq-0 clzfwh"></i><!--$!--><template data-dgst="BAILOUT_TO_CLIENT_SIDE_RENDERING"></template><!--/$--><div class="sc-mgf5g0-0 VNvrk sc-x072mc-0 hOtCic"><div class="sc-mgf5g0-3 iMmpz"><div class="sc-mgf5g0-2 bTpWiK"></div><h2 class="sc-1x9oq14-0 sc-mgf5g0-5 jmLQpp cHLoOP">Machine Learning. Professional</h2></div><div class="sc-mgf5g0-4 cIkHKG"><div class="sc-10kui61-0 hgTHTJ"><div class="sc-10kui61-1 gEGbfQ"><div class="sc-t8narm-0 gPfNRv sc-1peufw-0 gosVbC"><div class="sc-zkx93-0 yFPt"><div>В рассрочку</div></div><div class="sc-zkx93-0 hubLMz"><div>Полная</div></div><div class="sc-zkx93-0 hubLMz"><div>Компаниям</div></div></div><p class="sc-1x9oq14-0 hQBzUY">Стоимость в рассрочку со скидкой</p><div class="sc-1peufw-1 lYQex"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1peufw-2 ioOegJ iKtgdB">от<!-- --> <!-- -->10 406,5<!-- --> <!-- -->₽<span class="sc-1peufw-4 iLnntQ">/мес</span></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1peufw-3 gGtEnS dKwXRv">10 666,67 ₽/мес</div></div><div class="sc-1gixy6u-0 SAbyR"><div class="sc-1gixy6u-1 gPoh"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1gixy6u-3 iFeEEh fyePAn">Скидка 2.4%</div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1gixy6u-4 iwrrOS eaqLEc">действительна до 14 марта</div></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1gixy6u-2 eMZyoN cGbwrP">Обращаем ваше внимание, что при оплате в рассрочку предоставление скидки и её размер может зависеть от комиссии банка.</div></div></div><div class="sc-1r0uxxj-1 bPBPRV sc-10kui61-2 bpPrAe"><div class="sc-1r0uxxj-0 ewmmcs"></div><div class="sc-147fm2r-0 dAAQHW"><div class="sc-147fm2r-1 cnspAU"><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M17.7689 8.3818H22C22 4.98459 19.9644 3 16.5156 3H7.48444C4.03556 3 2 4.98459 2 8.33847V15.6615C2 19.0154 4.03556 21 7.48444 21H16.5156C19.9644 21 22 19.0154 22 15.6615V15.3495H17.7689C15.8052 15.3495 14.2133 13.7975 14.2133 11.883C14.2133 9.96849 15.8052 8.41647 17.7689 8.41647V8.3818ZM17.7689 9.87241H21.2533C21.6657 9.87241 22 10.1983 22 10.6004V13.131C21.9952 13.5311 21.6637 13.8543 21.2533 13.8589H17.8489C16.8548 13.872 15.9855 13.2084 15.76 12.2643C15.6471 11.6783 15.8056 11.0736 16.1931 10.6122C16.5805 10.1509 17.1573 9.88007 17.7689 9.87241ZM17.92 12.533H18.2489C18.6711 12.533 19.0133 12.1993 19.0133 11.7877C19.0133 11.3761 18.6711 11.0424 18.2489 11.0424H17.92C17.7181 11.0401 17.5236 11.1166 17.38 11.255C17.2364 11.3934 17.1555 11.5821 17.1556 11.779C17.1555 12.1921 17.4964 12.5282 17.92 12.533ZM6.73778 8.3818H12.3822C12.8044 8.3818 13.1467 8.04812 13.1467 7.63649C13.1467 7.22487 12.8044 6.89119 12.3822 6.89119H6.73778C6.31903 6.89116 5.9782 7.2196 5.97333 7.62783C5.97331 8.04087 6.31415 8.37705 6.73778 8.3818Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div class="sc-1x9oq14-0 doSDez"><span class="sc-1r0uxxj-3 kMVdSV">Доступные способы оплаты.</span> <br class="sc-1r0uxxj-2 eewVHU"/>Стоимость указана для оплаты физическими лицами</div></div><div class="sc-147fm2r-0 dAAQHW"><div class="sc-147fm2r-1 cnspAU"><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M20.3991 9.14611L21.1193 9.86611C21.6895 10.4261 21.9996 11.1861 21.9996 11.9861C22.0096 12.7861 21.6995 13.5471 21.1393 14.1161C21.1327 14.1234 21.126 14.1299 21.1193 14.1363C21.116 14.1396 21.1127 14.1428 21.1093 14.1461L20.3991 14.8561C20.119 15.1361 19.9589 15.5161 19.9589 15.9171V16.9461C19.9589 18.6061 18.6084 19.9571 16.9478 19.9571H15.9174C15.5173 19.9571 15.1372 20.1161 14.8571 20.3961L14.1368 21.1161C13.5466 21.7071 12.7763 21.9961 12.006 21.9961C11.2357 21.9961 10.4655 21.7071 9.87525 21.1271L9.14498 20.3961C8.86488 20.1161 8.48474 19.9571 8.0846 19.9571H7.05423C5.39362 19.9571 4.04313 18.6061 4.04313 16.9461V15.9171C4.04313 15.5161 3.88308 15.1361 3.60298 14.8461L2.88271 14.1361C1.71229 12.9671 1.70229 11.0561 2.87271 9.87711L3.60298 9.14611C3.88308 8.86611 4.04313 8.48611 4.04313 8.07611V7.05611C4.04313 5.39611 5.39362 4.04711 7.05423 4.04711H8.0846C8.48474 4.04711 8.86488 3.88611 9.14498 3.60611L9.86524 2.88611C11.0357 1.70711 12.9464 1.70711 14.1268 2.87711L14.8571 3.60611C15.1372 3.88611 15.5173 4.04711 15.9174 4.04711H16.9478C18.6084 4.04711 19.9589 5.39611 19.9589 7.05611V8.08711C19.9589 8.48611 20.119 8.86611 20.3991 9.14611ZM9.42509 15.4461C9.66517 15.4461 9.88525 15.3561 10.0453 15.1861L15.1872 10.0471C15.5273 9.70711 15.5273 9.14611 15.1872 8.80611C14.8471 8.46711 14.2969 8.46711 13.9567 8.80611L8.81486 13.9461C8.47474 14.2861 8.47474 14.8461 8.81486 15.1861C8.97492 15.3561 9.195 15.4461 9.42509 15.4461ZM13.6966 14.5661C13.6966 15.0561 14.0868 15.4461 14.577 15.4461C15.0571 15.4461 15.4473 15.0561 15.4473 14.5661C15.4473 14.0871 15.0571 13.6961 14.577 13.6961C14.0868 13.6961 13.6966 14.0871 13.6966 14.5661ZM9.43509 8.55611C9.91526 8.55611 10.3054 8.94611 10.3054 9.42611C10.3054 9.91711 9.91526 10.3061 9.43509 10.3061C8.95492 10.3061 8.55477 9.91711 8.55477 9.42611C8.55477 8.94611 8.95492 8.55611 9.43509 8.55611Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div class="sc-1x9oq14-0 doSDez">Верните с помощью налогового <br class="sc-1r0uxxj-2 eewVHU"/>вычета до 13% стоимости обучения.<!-- --> <!-- -->Пройдите тестирование и менеджер вас проконсультирует</div></div><div class="sc-147fm2r-0 dAAQHW"><div class="sc-147fm2r-1 cnspAU"><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl"><g><path d="M14.4183 5.49C13.9422 5.40206 13.505 5.70586 13.4144 6.17054C13.3238 6.63522 13.6285 7.08891 14.0916 7.17984C15.4859 7.45166 16.5624 8.53092 16.8353 9.92995V9.93095C16.913 10.3337 17.2675 10.6265 17.6759 10.6265C17.7306 10.6265 17.7854 10.6215 17.8412 10.6115C18.3043 10.5186 18.609 10.0659 18.5184 9.60018C18.1111 7.51062 16.5027 5.89672 14.4183 5.49Z" fill="currentColor"></path><path d="M14.356 2.00793C14.1329 1.97595 13.9088 2.04191 13.7305 2.18381C13.5473 2.32771 13.4328 2.53557 13.4079 2.76841C13.3551 3.23908 13.6947 3.66479 14.1648 3.71776C17.4064 4.07951 19.926 6.60477 20.2905 9.85654C20.3393 10.2922 20.7048 10.621 21.141 10.621C21.1739 10.621 21.2058 10.619 21.2386 10.615C21.4667 10.59 21.6699 10.4771 21.8133 10.2972C21.9557 10.1174 22.0204 9.89351 21.9945 9.66467C21.5404 5.60746 18.4003 2.45862 14.356 2.00793Z" fill="currentColor"></path></g><g><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M11.0317 12.9724C15.0208 16.9604 15.9258 12.3467 18.4656 14.8848C20.9143 17.3328 22.3216 17.8232 19.2192 20.9247C18.8306 21.237 16.3616 24.9943 7.6846 16.3197C-0.993478 7.644 2.76158 5.17244 3.07397 4.78395C6.18387 1.67385 6.66586 3.08938 9.11449 5.53733C11.6544 8.0765 7.04266 8.98441 11.0317 12.9724Z" fill="currentColor"></path></g></svg></div><div class="sc-1x9oq14-0 doSDez">Есть вопросы? Позвоните!<br/><a href="tel:+7 499 938-92-02"><span class="sc-1r0uxxj-3 kMVdSV">+7 499 938-92-02</span></a> <!-- -->бесплатно</div></div></div></div><div class="sc-7ugo7y-0 bTFiyu"><div class="sc-7ugo7y-1 iOYphy"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1u84tez-2 gGtEnS kgGhBx">Пройдите тестирование</div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-1u84tez-3 eMZyoN lcNwWc">Старт занятий 31 марта</div><div class="sc-1lrh8w5-0 ftkQLi"><button class="sc-1qig7zt-0 czpnNJ sc-1lrh8w5-3 JTsAm"><span class="sc-1lrh8w5-4 jTrfLJ">Вступительное тестирование</span><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-1lrh8w5-5 kfzfcV"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M15.164 6.08252C15.4791 6.08684 15.7949 6.09117 16.1119 6.09441C19.5172 6.09441 22 8.52216 22 11.8748V16.1811C22 19.5337 19.5172 21.9615 16.1119 21.9615C14.7478 21.9904 13.3837 22 12.0098 22C10.6359 22 9.25221 21.9904 7.88813 21.9615C4.48283 21.9615 2 19.5337 2 16.1811V11.8748C2 8.52216 4.48283 6.09441 7.89794 6.09441C9.18351 6.07514 10.4985 6.05588 11.8332 6.05588V5.8921C11.8332 5.22736 11.2738 4.68786 10.6065 4.68786H9.63494C8.52601 4.68786 7.62316 3.80154 7.62316 2.72254C7.62316 2.32755 7.95682 2 8.35918 2C8.77134 2 9.09519 2.32755 9.09519 2.72254C9.09519 3.01156 9.34053 3.24277 9.63494 3.24277H10.6065C12.0883 3.25241 13.2954 4.43738 13.3052 5.88247V6.06551C13.9239 6.06551 14.5425 6.074 15.164 6.08252ZM10.8518 14.7457H9.82139V15.7669C9.82139 16.1618 9.48773 16.4894 9.08538 16.4894C8.67321 16.4894 8.34936 16.1618 8.34936 15.7669V14.7457H7.30913C6.90677 14.7457 6.57311 14.4277 6.57311 14.0231C6.57311 13.6281 6.90677 13.3006 7.30913 13.3006H8.34936V12.289C8.34936 11.894 8.67321 11.5665 9.08538 11.5665C9.48773 11.5665 9.82139 11.894 9.82139 12.289V13.3006H10.8518C11.2542 13.3006 11.5878 13.6281 11.5878 14.0231C11.5878 14.4277 11.2542 14.7457 10.8518 14.7457ZM15.0226 13.1175H15.1207C15.5231 13.1175 15.8567 12.7996 15.8567 12.395C15.8567 12 15.5231 11.6724 15.1207 11.6724H15.0226C14.6104 11.6724 14.2866 12 14.2866 12.395C14.2866 12.7996 14.6104 13.1175 15.0226 13.1175ZM16.7007 16.4316H16.7988C17.2012 16.4316 17.5348 16.1137 17.5348 15.7091C17.5348 15.3141 17.2012 14.9865 16.7988 14.9865H16.7007C16.2875 14.9865 15.9647 15.3141 15.9647 15.7091C15.9647 16.1137 16.2875 16.4316 16.7007 16.4316Z" fill="currentColor"></path></svg></button></div><div class="sc-ne2nun-0 jFFNWn"><button class="sc-1x9oq14-0 sc-ne2nun-2 doSDez cWqojy">Оставить заявку на оплату<!-- --> <!-- -->курса<!-- --> работодателем</button></div></div></div><div class="sc-1r0uxxj-1 bPBPRV sc-mgf5g0-6 kiGnqS"><div class="sc-1r0uxxj-0 ewmmcs"></div><div class="sc-147fm2r-0 dAAQHW"><div class="sc-147fm2r-1 cnspAU"><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M17.7689 8.3818H22C22 4.98459 19.9644 3 16.5156 3H7.48444C4.03556 3 2 4.98459 2 8.33847V15.6615C2 19.0154 4.03556 21 7.48444 21H16.5156C19.9644 21 22 19.0154 22 15.6615V15.3495H17.7689C15.8052 15.3495 14.2133 13.7975 14.2133 11.883C14.2133 9.96849 15.8052 8.41647 17.7689 8.41647V8.3818ZM17.7689 9.87241H21.2533C21.6657 9.87241 22 10.1983 22 10.6004V13.131C21.9952 13.5311 21.6637 13.8543 21.2533 13.8589H17.8489C16.8548 13.872 15.9855 13.2084 15.76 12.2643C15.6471 11.6783 15.8056 11.0736 16.1931 10.6122C16.5805 10.1509 17.1573 9.88007 17.7689 9.87241ZM17.92 12.533H18.2489C18.6711 12.533 19.0133 12.1993 19.0133 11.7877C19.0133 11.3761 18.6711 11.0424 18.2489 11.0424H17.92C17.7181 11.0401 17.5236 11.1166 17.38 11.255C17.2364 11.3934 17.1555 11.5821 17.1556 11.779C17.1555 12.1921 17.4964 12.5282 17.92 12.533ZM6.73778 8.3818H12.3822C12.8044 8.3818 13.1467 8.04812 13.1467 7.63649C13.1467 7.22487 12.8044 6.89119 12.3822 6.89119H6.73778C6.31903 6.89116 5.9782 7.2196 5.97333 7.62783C5.97331 8.04087 6.31415 8.37705 6.73778 8.3818Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div class="sc-1x9oq14-0 doSDez"><span class="sc-1r0uxxj-3 kMVdSV">Доступные способы оплаты.</span> <br class="sc-1r0uxxj-2 eewVHU"/>Стоимость указана для оплаты физическими лицами</div></div><div class="sc-147fm2r-0 dAAQHW"><div class="sc-147fm2r-1 cnspAU"><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M20.3991 9.14611L21.1193 9.86611C21.6895 10.4261 21.9996 11.1861 21.9996 11.9861C22.0096 12.7861 21.6995 13.5471 21.1393 14.1161C21.1327 14.1234 21.126 14.1299 21.1193 14.1363C21.116 14.1396 21.1127 14.1428 21.1093 14.1461L20.3991 14.8561C20.119 15.1361 19.9589 15.5161 19.9589 15.9171V16.9461C19.9589 18.6061 18.6084 19.9571 16.9478 19.9571H15.9174C15.5173 19.9571 15.1372 20.1161 14.8571 20.3961L14.1368 21.1161C13.5466 21.7071 12.7763 21.9961 12.006 21.9961C11.2357 21.9961 10.4655 21.7071 9.87525 21.1271L9.14498 20.3961C8.86488 20.1161 8.48474 19.9571 8.0846 19.9571H7.05423C5.39362 19.9571 4.04313 18.6061 4.04313 16.9461V15.9171C4.04313 15.5161 3.88308 15.1361 3.60298 14.8461L2.88271 14.1361C1.71229 12.9671 1.70229 11.0561 2.87271 9.87711L3.60298 9.14611C3.88308 8.86611 4.04313 8.48611 4.04313 8.07611V7.05611C4.04313 5.39611 5.39362 4.04711 7.05423 4.04711H8.0846C8.48474 4.04711 8.86488 3.88611 9.14498 3.60611L9.86524 2.88611C11.0357 1.70711 12.9464 1.70711 14.1268 2.87711L14.8571 3.60611C15.1372 3.88611 15.5173 4.04711 15.9174 4.04711H16.9478C18.6084 4.04711 19.9589 5.39611 19.9589 7.05611V8.08711C19.9589 8.48611 20.119 8.86611 20.3991 9.14611ZM9.42509 15.4461C9.66517 15.4461 9.88525 15.3561 10.0453 15.1861L15.1872 10.0471C15.5273 9.70711 15.5273 9.14611 15.1872 8.80611C14.8471 8.46711 14.2969 8.46711 13.9567 8.80611L8.81486 13.9461C8.47474 14.2861 8.47474 14.8461 8.81486 15.1861C8.97492 15.3561 9.195 15.4461 9.42509 15.4461ZM13.6966 14.5661C13.6966 15.0561 14.0868 15.4461 14.577 15.4461C15.0571 15.4461 15.4473 15.0561 15.4473 14.5661C15.4473 14.0871 15.0571 13.6961 14.577 13.6961C14.0868 13.6961 13.6966 14.0871 13.6966 14.5661ZM9.43509 8.55611C9.91526 8.55611 10.3054 8.94611 10.3054 9.42611C10.3054 9.91711 9.91526 10.3061 9.43509 10.3061C8.95492 10.3061 8.55477 9.91711 8.55477 9.42611C8.55477 8.94611 8.95492 8.55611 9.43509 8.55611Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div class="sc-1x9oq14-0 doSDez">Верните с помощью налогового <br class="sc-1r0uxxj-2 eewVHU"/>вычета до 13% стоимости обучения.<!-- --> <!-- -->Пройдите тестирование и менеджер вас проконсультирует</div></div><div class="sc-147fm2r-0 dAAQHW"><div class="sc-147fm2r-1 cnspAU"><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl"><g><path d="M14.4183 5.49C13.9422 5.40206 13.505 5.70586 13.4144 6.17054C13.3238 6.63522 13.6285 7.08891 14.0916 7.17984C15.4859 7.45166 16.5624 8.53092 16.8353 9.92995V9.93095C16.913 10.3337 17.2675 10.6265 17.6759 10.6265C17.7306 10.6265 17.7854 10.6215 17.8412 10.6115C18.3043 10.5186 18.609 10.0659 18.5184 9.60018C18.1111 7.51062 16.5027 5.89672 14.4183 5.49Z" fill="currentColor"></path><path d="M14.356 2.00793C14.1329 1.97595 13.9088 2.04191 13.7305 2.18381C13.5473 2.32771 13.4328 2.53557 13.4079 2.76841C13.3551 3.23908 13.6947 3.66479 14.1648 3.71776C17.4064 4.07951 19.926 6.60477 20.2905 9.85654C20.3393 10.2922 20.7048 10.621 21.141 10.621C21.1739 10.621 21.2058 10.619 21.2386 10.615C21.4667 10.59 21.6699 10.4771 21.8133 10.2972C21.9557 10.1174 22.0204 9.89351 21.9945 9.66467C21.5404 5.60746 18.4003 2.45862 14.356 2.00793Z" fill="currentColor"></path></g><g><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M11.0317 12.9724C15.0208 16.9604 15.9258 12.3467 18.4656 14.8848C20.9143 17.3328 22.3216 17.8232 19.2192 20.9247C18.8306 21.237 16.3616 24.9943 7.6846 16.3197C-0.993478 7.644 2.76158 5.17244 3.07397 4.78395C6.18387 1.67385 6.66586 3.08938 9.11449 5.53733C11.6544 8.0765 7.04266 8.98441 11.0317 12.9724Z" fill="currentColor"></path></g></svg></div><div class="sc-1x9oq14-0 doSDez">Есть вопросы? Позвоните!<br/><a href="tel:+7 499 938-92-02"><span class="sc-1r0uxxj-3 kMVdSV">+7 499 938-92-02</span></a> <!-- -->бесплатно</div></div></div></div></div></div><div class="sc-x072mc-0 sc-1mszhjn-0 hOtCic irTCnx"><h2 class="sc-1x9oq14-0 sc-1mszhjn-1 kswXpy kPNZqQ">Частые вопросы</h2><div class="sc-tqrjzo-0 doKOqQ"><div class="sc-li015i-2 iJMWTL sc-tqrjzo-1 htYSLI" color="#740FB4"><div class="sc-li015i-0 hdRZtB"><h5 class="sc-1x9oq14-0 sc-li015i-1 fPZiIk bqYpKB">Почему OTUS?</h5><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-li015i-3 dbNuvG"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M12.0001 22C6.48012 22 2.00012 17.51 2.00012 12C2.00012 6.48 6.48012 2 12.0001 2C17.5101 2 22.0001 6.48 22.0001 12C22.0001 17.51 17.5101 22 12.0001 22ZM16.0001 10.02C15.7001 9.73 15.2301 9.73 14.9401 10.03L12.0001 12.98L9.06012 10.03C8.77012 9.73 8.29012 9.73 8.00012 10.02C7.70012 10.32 7.70012 10.79 8.00012 11.08L11.4701 14.57C11.6101 14.71 11.8001 14.79 12.0001 14.79C12.2001 14.79 12.3901 14.71 12.5301 14.57L16.0001 11.08C16.1501 10.94 16.2201 10.75 16.2201 10.56C16.2201 10.36 16.1501 10.17 16.0001 10.02Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div style="height:0" class="sc-ptxdl6-1 kyVtIH"><div class="sc-ptxdl6-2 kVdrfk"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-ptxdl6-0 doSDez ciEuHS">Мы обучаем IT-сотрудников уже 6 лет, через OTUS прошли 20000 студентов. Специализируемся на программах для людей с опытом, а ещё – быстро переформатируем учебные программы под изменения в сфере информационных технологий.</div></div></div></div><div class="sc-li015i-2 iJMWTL sc-tqrjzo-1 htYSLI" color="#740FB4"><div class="sc-li015i-0 hdRZtB"><h5 class="sc-1x9oq14-0 sc-li015i-1 fPZiIk bqYpKB">Что является наиболее ценным по мнению выпускников?</h5><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-li015i-3 dbNuvG"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M12.0001 22C6.48012 22 2.00012 17.51 2.00012 12C2.00012 6.48 6.48012 2 12.0001 2C17.5101 2 22.0001 6.48 22.0001 12C22.0001 17.51 17.5101 22 12.0001 22ZM16.0001 10.02C15.7001 9.73 15.2301 9.73 14.9401 10.03L12.0001 12.98L9.06012 10.03C8.77012 9.73 8.29012 9.73 8.00012 10.02C7.70012 10.32 7.70012 10.79 8.00012 11.08L11.4701 14.57C11.6101 14.71 11.8001 14.79 12.0001 14.79C12.2001 14.79 12.3901 14.71 12.5301 14.57L16.0001 11.08C16.1501 10.94 16.2201 10.75 16.2201 10.56C16.2201 10.36 16.1501 10.17 16.0001 10.02Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div style="height:0" class="sc-ptxdl6-1 kyVtIH"><div class="sc-ptxdl6-2 kVdrfk"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-ptxdl6-0 doSDez ciEuHS">На курсе «Machine Learning. Professional» вы получите знания, которые можно сразу же применить в работе. Наши преподаватели развёрнуто анализируют домашние задания, активно общаются со студентами в телеграм-чатах и на вебинарах, помогают с выпускными проектами.</div></div></div></div><div class="sc-li015i-2 iJMWTL sc-tqrjzo-1 htYSLI" color="#740FB4"><div class="sc-li015i-0 hdRZtB"><h5 class="sc-1x9oq14-0 sc-li015i-1 fPZiIk bqYpKB">Обязательно ли выполнять и защищать выпускной проект?</h5><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-li015i-3 dbNuvG"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M12.0001 22C6.48012 22 2.00012 17.51 2.00012 12C2.00012 6.48 6.48012 2 12.0001 2C17.5101 2 22.0001 6.48 22.0001 12C22.0001 17.51 17.5101 22 12.0001 22ZM16.0001 10.02C15.7001 9.73 15.2301 9.73 14.9401 10.03L12.0001 12.98L9.06012 10.03C8.77012 9.73 8.29012 9.73 8.00012 10.02C7.70012 10.32 7.70012 10.79 8.00012 11.08L11.4701 14.57C11.6101 14.71 11.8001 14.79 12.0001 14.79C12.2001 14.79 12.3901 14.71 12.5301 14.57L16.0001 11.08C16.1501 10.94 16.2201 10.75 16.2201 10.56C16.2201 10.36 16.1501 10.17 16.0001 10.02Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div style="height:0" class="sc-ptxdl6-1 kyVtIH"><div class="sc-ptxdl6-2 kVdrfk"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-ptxdl6-0 doSDez ciEuHS">Для получения сертификата OTUS и УПК (удостоверение повышения квалификации государственного образца) необходимо сдать проект. Кроме того, проект необязательно защищать перед аудиторией, а можно сдать в чате с преподавателем. Для получения УПК также понадобится предъявить документ об образовании.</div></div></div></div><div class="sc-li015i-2 iJMWTL sc-tqrjzo-1 htYSLI" color="#740FB4"><div class="sc-li015i-0 hdRZtB"><h5 class="sc-1x9oq14-0 sc-li015i-1 fPZiIk bqYpKB">Обязательно ли выполнять все домашние задания?</h5><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-li015i-3 dbNuvG"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M12.0001 22C6.48012 22 2.00012 17.51 2.00012 12C2.00012 6.48 6.48012 2 12.0001 2C17.5101 2 22.0001 6.48 22.0001 12C22.0001 17.51 17.5101 22 12.0001 22ZM16.0001 10.02C15.7001 9.73 15.2301 9.73 14.9401 10.03L12.0001 12.98L9.06012 10.03C8.77012 9.73 8.29012 9.73 8.00012 10.02C7.70012 10.32 7.70012 10.79 8.00012 11.08L11.4701 14.57C11.6101 14.71 11.8001 14.79 12.0001 14.79C12.2001 14.79 12.3901 14.71 12.5301 14.57L16.0001 11.08C16.1501 10.94 16.2201 10.75 16.2201 10.56C16.2201 10.36 16.1501 10.17 16.0001 10.02Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div style="height:0" class="sc-ptxdl6-1 kyVtIH"><div class="sc-ptxdl6-2 kVdrfk"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-ptxdl6-0 doSDez ciEuHS">Да, если хотите хорошо отточить навыки. На курсе будут практические домашние задания, их выполнение занимает примерно 2-3 часа.</div></div></div></div><div class="sc-li015i-2 iJMWTL sc-tqrjzo-1 htYSLI" color="#740FB4"><div class="sc-li015i-0 hdRZtB"><h5 class="sc-1x9oq14-0 sc-li015i-1 fPZiIk bqYpKB">Смогу ли я совмещать учёбу с работой?</h5><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-li015i-3 dbNuvG"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M12.0001 22C6.48012 22 2.00012 17.51 2.00012 12C2.00012 6.48 6.48012 2 12.0001 2C17.5101 2 22.0001 6.48 22.0001 12C22.0001 17.51 17.5101 22 12.0001 22ZM16.0001 10.02C15.7001 9.73 15.2301 9.73 14.9401 10.03L12.0001 12.98L9.06012 10.03C8.77012 9.73 8.29012 9.73 8.00012 10.02C7.70012 10.32 7.70012 10.79 8.00012 11.08L11.4701 14.57C11.6101 14.71 11.8001 14.79 12.0001 14.79C12.2001 14.79 12.3901 14.71 12.5301 14.57L16.0001 11.08C16.1501 10.94 16.2201 10.75 16.2201 10.56C16.2201 10.36 16.1501 10.17 16.0001 10.02Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div style="height:0" class="sc-ptxdl6-1 kyVtIH"><div class="sc-ptxdl6-2 kVdrfk"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-ptxdl6-0 doSDez ciEuHS">Да. Программа рассчитана на студентов, у которых мало времени. Раз в модуль мы даём домашние задания, а лекции проводим дважды в неделю.</div></div></div></div><div class="sc-li015i-2 iJMWTL sc-tqrjzo-1 htYSLI" color="#740FB4"><div class="sc-li015i-0 hdRZtB"><h5 class="sc-1x9oq14-0 sc-li015i-1 fPZiIk bqYpKB">Что если в середине курса я не смогу продолжать обучение?</h5><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-li015i-3 dbNuvG"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M12.0001 22C6.48012 22 2.00012 17.51 2.00012 12C2.00012 6.48 6.48012 2 12.0001 2C17.5101 2 22.0001 6.48 22.0001 12C22.0001 17.51 17.5101 22 12.0001 22ZM16.0001 10.02C15.7001 9.73 15.2301 9.73 14.9401 10.03L12.0001 12.98L9.06012 10.03C8.77012 9.73 8.29012 9.73 8.00012 10.02C7.70012 10.32 7.70012 10.79 8.00012 11.08L11.4701 14.57C11.6101 14.71 11.8001 14.79 12.0001 14.79C12.2001 14.79 12.3901 14.71 12.5301 14.57L16.0001 11.08C16.1501 10.94 16.2201 10.75 16.2201 10.56C16.2201 10.36 16.1501 10.17 16.0001 10.02Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div style="height:0" class="sc-ptxdl6-1 kyVtIH"><div class="sc-ptxdl6-2 kVdrfk"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-ptxdl6-0 doSDez ciEuHS">Вы можете бесплатно перейти в другую группу. Но только один раз.</div></div></div></div><div class="sc-li015i-2 iJMWTL sc-tqrjzo-1 htYSLI" color="#740FB4"><div class="sc-li015i-0 hdRZtB"><h5 class="sc-1x9oq14-0 sc-li015i-1 fPZiIk bqYpKB">Я могу вернуть деньги?</h5><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-li015i-3 dbNuvG"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M12.0001 22C6.48012 22 2.00012 17.51 2.00012 12C2.00012 6.48 6.48012 2 12.0001 2C17.5101 2 22.0001 6.48 22.0001 12C22.0001 17.51 17.5101 22 12.0001 22ZM16.0001 10.02C15.7001 9.73 15.2301 9.73 14.9401 10.03L12.0001 12.98L9.06012 10.03C8.77012 9.73 8.29012 9.73 8.00012 10.02C7.70012 10.32 7.70012 10.79 8.00012 11.08L11.4701 14.57C11.6101 14.71 11.8001 14.79 12.0001 14.79C12.2001 14.79 12.3901 14.71 12.5301 14.57L16.0001 11.08C16.1501 10.94 16.2201 10.75 16.2201 10.56C16.2201 10.36 16.1501 10.17 16.0001 10.02Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div style="height:0" class="sc-ptxdl6-1 kyVtIH"><div class="sc-ptxdl6-2 kVdrfk"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-ptxdl6-0 doSDez ciEuHS">Да, мы можем вернуть деньги за то время, которое вы ещё не успели отучиться. Например, если курс длится пять месяцев, а вы отучились один, мы вернём деньги за оставшиеся четыре месяца.</div></div></div></div><div class="sc-li015i-2 iJMWTL sc-tqrjzo-1 htYSLI" color="#740FB4"><div class="sc-li015i-0 hdRZtB"><h5 class="sc-1x9oq14-0 sc-li015i-1 fPZiIk bqYpKB">Может ли мой работодатель оплатить курс?</h5><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-li015i-3 dbNuvG"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M12.0001 22C6.48012 22 2.00012 17.51 2.00012 12C2.00012 6.48 6.48012 2 12.0001 2C17.5101 2 22.0001 6.48 22.0001 12C22.0001 17.51 17.5101 22 12.0001 22ZM16.0001 10.02C15.7001 9.73 15.2301 9.73 14.9401 10.03L12.0001 12.98L9.06012 10.03C8.77012 9.73 8.29012 9.73 8.00012 10.02C7.70012 10.32 7.70012 10.79 8.00012 11.08L11.4701 14.57C11.6101 14.71 11.8001 14.79 12.0001 14.79C12.2001 14.79 12.3901 14.71 12.5301 14.57L16.0001 11.08C16.1501 10.94 16.2201 10.75 16.2201 10.56C16.2201 10.36 16.1501 10.17 16.0001 10.02Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div style="height:0" class="sc-ptxdl6-1 kyVtIH"><div class="sc-ptxdl6-2 kVdrfk"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-ptxdl6-0 doSDez ciEuHS">Да. Когда свяжетесь с нашим менеджером, уточните, что оплачивать курс будет ваш работодатель.</div></div></div></div><div class="sc-li015i-2 iJMWTL sc-tqrjzo-1 htYSLI" color="#740FB4"><div class="sc-li015i-0 hdRZtB"><h5 class="sc-1x9oq14-0 sc-li015i-1 fPZiIk bqYpKB">Остались вопросы?</h5><svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="sc-aobi4b-0 hzdVAl sc-li015i-3 dbNuvG"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M12.0001 22C6.48012 22 2.00012 17.51 2.00012 12C2.00012 6.48 6.48012 2 12.0001 2C17.5101 2 22.0001 6.48 22.0001 12C22.0001 17.51 17.5101 22 12.0001 22ZM16.0001 10.02C15.7001 9.73 15.2301 9.73 14.9401 10.03L12.0001 12.98L9.06012 10.03C8.77012 9.73 8.29012 9.73 8.00012 10.02C7.70012 10.32 7.70012 10.79 8.00012 11.08L11.4701 14.57C11.6101 14.71 11.8001 14.79 12.0001 14.79C12.2001 14.79 12.3901 14.71 12.5301 14.57L16.0001 11.08C16.1501 10.94 16.2201 10.75 16.2201 10.56C16.2201 10.36 16.1501 10.17 16.0001 10.02Z" fill="currentColor"></path></svg></div><div style="height:0" class="sc-ptxdl6-1 kyVtIH"><div class="sc-ptxdl6-2 kVdrfk"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-ptxdl6-0 doSDez ciEuHS">Оставляйте заявку и задавайте вопросы менеджеру, команда курса с ним на связи и постарается дать вам дать исчерпывающую информацию.</div></div></div></div></div></div></div></main><!--$--><footer class="sc-oy98rf-0 jliiMx"><div class="sc-oy98rf-2 bLWaqJ sc-1ddwpfq-1 hnlXxp sc-oy98rf-3 fMEenG"><div class="sc-oy98rf-1 ikxHfK sc-1ddwpfq-0 hNHefG"></div><!--$!--><template data-dgst="BAILOUT_TO_CLIENT_SIDE_RENDERING"></template><!--/$--><div class="sc-x072mc-0 hOtCic"><!--$--><div class="sc-176eli6-0 kVOlcO"><div class="sc-176eli6-1 bIqTVy"><div class="sc-s8yol2-0 dmOCHb"><div class="sc-s8yol2-1 sc-s8yol2-2 fSkxQH jinSfn"><a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-s8yol2-4 eibrwt dopIUT" href="/about">О нас</a><a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-s8yol2-4 eibrwt dopIUT" href="/smi">СМИ о нас</a><a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-s8yol2-4 eibrwt dopIUT" href="/reviews">Отзывы</a><a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-s8yol2-4 eibrwt dopIUT" href="/contacts">Контакты</a><a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-s8yol2-4 eibrwt dopIUT" href="/journal">Блог</a><a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-s8yol2-4 eibrwt dopIUT" href="/faq">FAQ</a></div><div class="sc-s8yol2-1 sc-s8yol2-3 fSkxQH nSSml"><a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-s8yol2-4 eibrwt dopIUT" href="/b2b">Корпоративное обучение</a><a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-s8yol2-4 eibrwt dopIUT" href="/lessons">Каталог курсов</a><a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-s8yol2-4 eibrwt dopIUT" href="/about/loyalty">Программы лояльности</a><a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-s8yol2-4 eibrwt dopIUT" href="/professions">Каталог профессий</a><a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-s8yol2-4 eibrwt dopIUT" href="/employers/all">Наши партнеры</a><a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-s8yol2-4 eibrwt dopIUT" href="/teach">Стать преподавателем</a></div></div><div class="sc-15qczmr-0 MecOH"><div class="sc-15qczmr-1 dpoRMu"><a target="_blank" rel="nofollow noopener" href="https://vk.com/club145052891" src="/_next/static/images/img/footerUivk-1a499178c819de0f4161a07172b27f6b.svg" class="sc-15qczmr-2 jKMwie"></a><a target="_blank" rel="nofollow noopener" href="https://www.youtube.com/channel/UCetgtvy93o3i3CvyGXKFU3g" src="/_next/static/images/img/footerUiyt-84e5fa7c2e582191762486a7be2c2652.svg" class="sc-15qczmr-2 eFVTJV"></a><a target="_blank" rel="nofollow noopener" href="https://zen.yandex.ru/id/5bbcbc1ba5bd5400a990e7d9" src="/_next/static/images/img/footerUidzen-cfe01a671b9064c8e5d54b2ac5895a0c.png" class="sc-15qczmr-2 hUuIIY"></a></div><div class="sc-15qczmr-3 foluGF"><a target="_blank" rel="nofollow noopener" href="https://t.me/Otusjava" class="sc-15qczmr-4 hMqYlN"><div src="/_next/static/images/img/footerUitg-326baa373419d1a193621a597320c652.svg" class="sc-15qczmr-5 kmPvgJ"></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-15qczmr-6 CWfAH driyCh">Канал в Telegram</div></a><a target="_blank" rel="nofollow noopener" href="https://t.me/joinchat/JMakp0NXc-L8nNneHCtx7A" class="sc-15qczmr-4 hMqYlN"><div src="/_next/static/images/img/footerUitg-326baa373419d1a193621a597320c652.svg" class="sc-15qczmr-5 kmPvgJ"></div><div class="sc-1x9oq14-0 sc-15qczmr-6 CWfAH driyCh">Группа в Telegram</div></a></div></div><div class="sc-176eli6-2 hRGcmY"><section class="sc-des2oc-0 fYuJAI"><div class="sc-1x9oq14-0 sc-des2oc-1 bDRAny hbxrvB">Подписка на новости IT, анонсы открытых уроков, спец. предложения</div><div class="sc-des2oc-2 iHEhCu"><div class="sc-7tecya-1 igoKuA sc-des2oc-3 heMBup"><div class="sc-1uo0fn1-0 chwycb sc-7tecya-2 dUXfnG"><label class="sc-7tecya-3 ewcVbw">Введите Email</label><input placeholder="" class="sc-7tecya-4 bkPfUD" type="text" value=""/></div></div><button class="sc-1qig7zt-0 bYRRHi sc-des2oc-4 dqoHct">OK</button><div class="sc-1x9oq14-0 sc-dusc05-0 doSDez fyzNNQ sc-1x9oq14-0-Component sc-des2oc-5 fvUGfA kSlCOl"><div class="sc-1fry39v-0 eAOVcR" value="true"><div class="sc-12fwr4-0 eZuRED"><input id="a67e1c2f1ece79939ff6dc28" type="checkbox" class="sc-j40lj7-0 ceClWZ" checked=""/><svg class="sc-hd7keq-0 dWxMps sc-12fwr4-1 exsZZC" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M7.26022 12.5541C7.60716 12.2072 8.16964 12.2072 8.51658 12.5541L10.3433 14.3808L15.4311 8.31742C15.7465 7.94157 16.3068 7.89254 16.6827 8.20792C17.0585 8.52329 17.1075 9.08364 16.7921 9.45949L11.1045 16.2377C11.0816 16.2674 11.0565 16.2959 11.0293 16.3232C10.6824 16.6701 10.1199 16.6701 9.77293 16.3232L7.26022 13.8104C6.91329 13.4635 6.91329 12.901 7.26022 12.5541Z" fill="currentColor"></path></svg></div><label for="a67e1c2f1ece79939ff6dc28" class="sc-1fry39v-1 kMJHVN">Я принимаю условия<!-- --> <a class="sc-1vdp0yy-0 ldwIhb sc-dusc05-1 fgICvQ" href="/legal/privacy" target="_blank">Политики обработки персональных данных</a> <!-- -->и<!-- --> <a class="sc-1vdp0yy-0 ldwIhb sc-dusc05-1 fgICvQ" href="/legal/terms" target="_blank">Пользовательского соглашения</a> <!-- -->и даю свое<!-- --> <a class="sc-1vdp0yy-0 ldwIhb sc-dusc05-1 fgICvQ" href="/legal/lead_privacy_agree" target="_blank">согласие на обработку персональных данных</a></label></div></div></div></section><div class="sc-b223p8-0 jbfvPl"><span class="sc-b223p8-1 kexDMw"><span class="sc-1x9oq14-0 sc-b223p8-2 CWfAH cpJPIb">По всем вопросам<!-- --> <!-- -->пишите на</span> <a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-b223p8-3 eibrwt kqoeNm" href="mailto:help@otus.ru"> <!-- -->help@otus.ru</a></span><a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-b223p8-3 eibrwt kqoeNm" href="/legal/common">Сведения об образовательной организации</a><a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-b223p8-3 eibrwt kqoeNm" href="/legal/it_company_accreditation">OTUS является аккредитованной IT-компанией</a><a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-b223p8-3 eibrwt kqoeNm" href="https://reestr.digital.gov.ru/reestr/2704482/" target="_blank">В реестре отечественного ПО №24216</a><a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-b223p8-3 eibrwt kqoeNm" href="/legal/terms">Условия использования сервиса</a><a class="sc-1x9oq14-0-Component sc-b223p8-3 eibrwt kqoeNm" href="/legal/recommendations">Сведения о рекомендательных технологиях</a></div></div></div><div class="sc-19c5cbt-0 kXtOIJ"><div class="sc-1x9oq14-0 eMZyoN">© 2015-2026 OTUS</div><!--$--><div class="sc-19c5cbt-1 fvpIrL"><div class="sc-1jb0vz0-0 fEJhZn"></div><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="http://sk.ru/?utm_source=otus" class="sc-1jb0vz0-1 bQKtqJ"></a><a target="_blank" href="https://ktsstudio.com/?utm_source=otus" class="sc-1urziip-1 cPEbNj"><img src="/_next/static/images/img/light-3dd56d782c43dc1e78b7e0da7bb3fb50.svg" alt="KTS Logo" class="sc-ed2fvu-0 sc-1urziip-0 kmquqg fCchjz"/></a></div><!--/$--></div></div><!--/$--></div></div></footer><!--/$--><!--$!--><template data-dgst="BAILOUT_TO_CLIENT_SIDE_RENDERING"></template><!--/$--></div><div class="smart-captcha"></div><!--$!--><template data-dgst="BAILOUT_TO_CLIENT_SIDE_RENDERING"></template><!--/$--></div><div id="__PORTAL__"></div><noscript><div><img src="https://mc.yandex.ru/watch/44973232" style="position:absolute;left:-9999px;top:0" alt=""/></div></noscript><noscript><img src="https://vk.com/rtrg?p=VK-RTRG-410987-bLXUv" style="position:fixed;left:-999px" alt=""/></noscript><noscript><div><img src="https://top-fwz1.mail.ru/counter?id=3316675;js=na" style="position:absolute;left:-9999px" alt="Top.Mail.Ru"/></div></noscript><script src="/_next/static/chunks/webpack-84c612d5581a179f.js" async=""></script><style data-styled="" data-styled-version="5.3.10"></style><script>(self.__next_f=self.__next_f||[]).push([0]);self.__next_f.push([2,null])</script><script>self.__next_f.push([1,"1:HL[\"/_next/static/css/8cc264f7ea39f5c5.css\",\"style\"]\n2:HL[\"/_next/static/css/369ab862ca923128.css\",\"style\"]\n3:HL[\"/_next/static/css/1eb8edb263c0b31d.css\",\"style\"]\n"])</script><script>self.__next_f.push([1,"4:I[69521,[],\"\"]\n6:I[38895,[],\"\"]\n8:I[35725,[],\"\"]\nc:I[63988,[],\"NotFoundBoundary\"]\n17:I[27927,[],\"\"]\n7:[\"slug\",\"machinelearning\",\"d\"]\nf:{\"rel\":\"stylesheet\",\"href\":\"/_next/static/css/8cc264f7ea39f5c5.css\",\"precedence\":\"next\",\"crossOrigin\":\"$undefined\"}\ne:[\"$\",\"link\",\"0\",\"$f\"]\n11:{\"rel\":\"stylesheet\",\"href\":\"/_next/static/css/369ab862ca923128.css\",\"precedence\":\"next\",\"crossOrigin\":\"$undefined\"}\n10:[\"$\",\"link\",\"1\",\"$11\"]\n13:{\"rel\":\"stylesheet\",\"href\":\"/_next/static/css/1eb8edb263c0b31d.css\",\"precedence\":\"next\",\"crossOrigin\":\"$undefined\"}\n12:[\"$\",\"link\",\"2\",\"$13\"]\nd:[\"$e\",\"$10\",\"$12\"]\n18:[]\n"])</script><script>self.__next_f.push([1,"0:[\"$\",\"$L4\",null,{\"buildId\":\"PhmzOnCKvz9SgutMtT86U\",\"assetPrefix\":\"\",\"urlParts\":[\"\",\"lessons\",\"machinelearning\"],\"initialTree\":[\"\",{\"structuredData\":[\"children\",{\"children\":[\"lessons\",{\"children\":[[\"slug\",\"machinelearning\",\"d\"],{\"children\":[\"__PAGE__\",{}]}]}]}],\"children\":[\"lessons\",{\"children\":[[\"slug\",\"machinelearning\",\"d\"],{\"children\":[\"__PAGE__\",{}]}]}]},\"$undefined\",\"$undefined\",true],\"initialSeedData\":[\"\",{\"structuredData\":[\"children\",{\"children\":[\"lessons\",{\"children\":[[\"slug\",\"machinelearning\",\"d\"],{\"children\":[\"__PAGE__\",{},[[\"$undefined\",\"$L5\",null],null],null]},[null,[\"$\",\"$L6\",null,{\"parallelRouterKey\":\"children\",\"segmentPath\":[\"structuredData\",\"children\",\"children\",\"lessons\",\"children\",\"$7\",\"children\"],\"error\":\"$undefined\",\"errorStyles\":\"$undefined\",\"errorScripts\":\"$undefined\",\"template\":[\"$\",\"$L8\",null,{}],\"templateStyles\":\"$undefined\",\"templateScripts\":\"$undefined\",\"notFound\":\"$undefined\",\"notFoundStyles\":\"$undefined\"}]],null]},[null,[\"$\",\"$L6\",null,{\"parallelRouterKey\":\"children\",\"segmentPath\":[\"structuredData\",\"children\",\"children\",\"lessons\",\"children\"],\"error\":\"$undefined\",\"errorStyles\":\"$undefined\",\"errorScripts\":\"$undefined\",\"template\":[\"$\",\"$L8\",null,{}],\"templateStyles\":\"$undefined\",\"templateScripts\":\"$undefined\",\"notFound\":\"$undefined\",\"notFoundStyles\":\"$undefined\"}]],null]},[null,[\"$\",\"$L6\",null,{\"parallelRouterKey\":\"children\",\"segmentPath\":[\"structuredData\",\"children\",\"children\"],\"error\":\"$undefined\",\"errorStyles\":\"$undefined\",\"errorScripts\":\"$undefined\",\"template\":[\"$\",\"$L8\",null,{}],\"templateStyles\":\"$undefined\",\"templateScripts\":\"$undefined\",\"notFound\":\"$undefined\",\"notFoundStyles\":\"$undefined\"}]],null],\"children\":[\"lessons\",{\"children\":[[\"slug\",\"machinelearning\",\"d\"],{\"children\":[\"__PAGE__\",{},[[\"$L9\",\"$La\",null],null],null]},[[null,\"$Lb\"],null],null]},[null,[\"$\",\"$L6\",null,{\"parallelRouterKey\":\"children\",\"segmentPath\":[\"children\",\"lessons\",\"children\"],\"error\":\"$undefined\",\"errorStyles\":\"$undefined\",\"errorScripts\":\"$undefined\",\"template\":[\"$\",\"$L8\",null,{}],\"templateStyles\":\"$undefined\",\"templateScripts\":\"$undefined\",\"notFound\":\"$undefined\",\"notFoundStyles\":\"$undefined\"}]],null]},[[[[\"$\",\"link\",\"0\",{\"rel\":\"stylesheet\",\"href\":\"/_next/static/css/8cc264f7ea39f5c5.css\",\"precedence\":\"next\",\"crossOrigin\":\"$undefined\"}],[\"$\",\"link\",\"1\",{\"rel\":\"stylesheet\",\"href\":\"/_next/static/css/369ab862ca923128.css\",\"precedence\":\"next\",\"crossOrigin\":\"$undefined\"}],[\"$\",\"link\",\"2\",{\"rel\":\"stylesheet\",\"href\":\"/_next/static/css/1eb8edb263c0b31d.css\",\"precedence\":\"next\",\"crossOrigin\":\"$undefined\"}]],[\"$\",\"$Lc\",null,{\"notFound\":[\"$d\",\"$L14\"],\"children\":\"$L15\"}]],null],null],\"couldBeIntercepted\":false,\"initialHead\":[null,\"$L16\"],\"globalErrorComponent\":\"$17\",\"missingSlots\":\"$W18\"}]\n"])</script><script>self.__next_f.push([1,"19:[\"slug\",\"machinelearning\",\"d\"]\nb:[\"$\",\"$L6\",null,{\"parallelRouterKey\":\"children\",\"segmentPath\":[\"children\",\"lessons\",\"children\",\"$19\",\"children\"],\"error\":\"$undefined\",\"errorStyles\":\"$undefined\",\"errorScripts\":\"$undefined\",\"template\":[\"$\",\"$L8\",null,{}],\"templateStyles\":\"$undefined\",\"templateScripts\":\"$undefined\",\"notFound\":\"$undefined\",\"notFoundStyles\":\"$undefined\"}]\n"])</script><script>self.__next_f.push([1,"16:[[\"$\",\"meta\",\"0\",{\"name\":\"viewport\",\"content\":\"width=device-width, initial-scale=1\"}],[\"$\",\"meta\",\"1\",{\"charSet\":\"utf-8\"}],[\"$\",\"title\",\"2\",{\"children\":\"Курс «Machine Learning» Pro: для опытных ML специалистов - ОТУС\"}],[\"$\",\"meta\",\"3\",{\"name\":\"description\",\"content\":\"Продвинутый онлайн-курс по Машинному обучению для специалистов по Data Science, опытных ML-инженеров, Fullstack-разработчиков, аналитиков данных. Освойте работу с NLP, DL, Data Driven на практике с реальными данными. Записаться на продвинутый курс «Machine Learning» Professional на сайте ОТУС\"}],[\"$\",\"link\",\"4\",{\"rel\":\"manifest\",\"href\":\"/site.webmanifest\",\"crossOrigin\":\"use-credentials\"}],[\"$\",\"meta\",\"5\",{\"name\":\"is_app_seo_default\",\"content\":\"false\"}],[\"$\",\"meta\",\"6\",{\"name\":\"vk:image\",\"content\":\"/__new_static__/img/meta-image.png\"}],[\"$\",\"meta\",\"7\",{\"name\":\"fb:app_id\",\"content\":\"486413851704844\"}],[\"$\",\"link\",\"8\",{\"rel\":\"canonical\",\"href\":\"https://otus.ru/lessons/machinelearning/\"}],[\"$\",\"meta\",\"9\",{\"name\":\"yandex-verification\",\"content\":\"3019a35aeda6b45d\"}],[\"$\",\"meta\",\"10\",{\"property\":\"og:title\",\"content\":\"Курс «Machine Learning» Pro: для опытных ML специалистов - ОТУС\"}],[\"$\",\"meta\",\"11\",{\"property\":\"og:description\",\"content\":\"Продвинутый онлайн-курс по Машинному обучению для специалистов по Data Science, опытных ML-инженеров, Fullstack-разработчиков, аналитиков данных. Освойте работу с NLP, DL, Data Driven на практике с реальными данными. Записаться на продвинутый курс «Machine Learning» Professional на сайте ОТУС\"}],[\"$\",\"meta\",\"12\",{\"property\":\"og:url\",\"content\":\"https://otus.ru/lessons/machinelearning/\"}],[\"$\",\"meta\",\"13\",{\"name\":\"twitter:card\",\"content\":\"summary\"}],[\"$\",\"meta\",\"14\",{\"name\":\"twitter:title\",\"content\":\"Курс «Machine Learning» Pro: для опытных ML специалистов - ОТУС\"}],[\"$\",\"meta\",\"15\",{\"name\":\"twitter:description\",\"content\":\"Продвинутый онлайн-курс по Машинному обучению для специалистов по Data Science, опытных ML-инженеров, Fullstack-разработчиков, аналитиков данных. Освойте работу с NLP, DL, Data Driven на практике с реальными данными. Записаться на продвинутый курс «Machine Learning» Professional на сайте ОТУС\"}]]\n"])</script><script>self.__next_f.push([1,"9:null\n"])</script><script>self.__next_f.push([1,"1a:I[58890,[\"8330\",\"static/chunks/b57a0ff0-f64b6c8491bc987c.js\",\"7761\",\"static/chunks/7761-f25228226f9fd7b1.js\",\"3260\",\"static/chunks/3260-e663d3aeeb454c53.js\",\"7844\",\"static/chunks/7844-5a1706e76e0167fe.js\",\"7985\",\"static/chunks/7985-5aa503ef1e488f37.js\",\"8012\",\"static/chunks/8012-ba13e2afafa1b32c.js\",\"4944\",\"static/chunks/4944-c0f1c1dc3dd5ddc8.js\",\"4888\",\"static/chunks/4888-09a084700e30f3b2.js\",\"2633\",\"static/chunks/2633-d7e691d1179a550f.js\",\"3242\",\"static/chunks/3242-4559e666a92af915.js\",\"8308\",\"static/chunks/8308-a718381dbc33cfb4.js\",\"3185\",\"static/chunks/app/layout-37aaf27e992c5aeb.js\"],\"default\"]\n1b:I[49866,[\"8330\",\"static/chunks/b57a0ff0-f64b6c8491bc987c.js\",\"7761\",\"static/chunks/7761-f25228226f9fd7b1.js\",\"3260\",\"static/chunks/3260-e663d3aeeb454c53.js\",\"7844\",\"static/chunks/7844-5a1706e76e0167fe.js\",\"7985\",\"static/chunks/7985-5aa503ef1e488f37.js\",\"8012\",\"static/chunks/8012-ba13e2afafa1b32c.js\",\"4944\",\"static/chunks/4944-c0f1c1dc3dd5ddc8.js\",\"4888\",\"static/chunks/4888-09a084700e30f3b2.js\",\"2633\",\"static/chunks/2633-d7e691d1179a550f.js\",\"3242\",\"static/chunks/3242-4559e666a92af915.js\",\"8308\",\"static/chunks/8308-a718381dbc33cfb4.js\",\"3185\",\"static/chunks/app/layout-37aaf27e992c5aeb.js\"],\"Providers\"]\n1c:I[17776,[\"8330\",\"static/chunks/b57a0ff0-f64b6c8491bc987c.js\",\"7761\",\"static/chunks/7761-f25228226f9fd7b1.js\",\"3260\",\"static/chunks/3260-e663d3aeeb454c53.js\",\"4419\",\"static/chunks/4419-cfc7a5f44d08cc1b.js\",\"7844\",\"static/chunks/7844-5a1706e76e0167fe.js\",\"5632\",\"static/chunks/5632-5ae1d5cde11086be.js\",\"3118\",\"static/chunks/3118-3c71903ee058260c.js\",\"7670\",\"static/chunks/7670-88498cb7f740ea45.js\",\"5873\",\"static/chunks/5873-a84150cef512c203.js\",\"7985\",\"static/chunks/7985-5aa503ef1e488f37.js\",\"8012\",\"static/chunks/8012-ba13e2afafa1b32c.js\",\"4944\",\"static/chunks/4944-c0f1c1dc3dd5ddc8.js\",\"8212\",\"static/chunks/8212-ad195a1ac639b812.js\",\"428\",\"static/chunks/428-b85ac0b1d8ebbe87.js\",\"4888\",\"static/chunks/4888-09a084700e30f3b2.js\",\"2633\",\"static/chunks/2633-d7e691d1179a550f.js\",\"9374\",\"static/chunks/9374-dedf9cc8b15c395b."])</script><script>self.__next_f.push([1,"js\",\"4485\",\"static/chunks/4485-9ab23cf29f3d4493.js\",\"4089\",\"static/chunks/4089-38c618b1e8038db2.js\",\"8308\",\"static/chunks/8308-a718381dbc33cfb4.js\",\"1598\",\"static/chunks/1598-4e9e0a333affae09.js\",\"7234\",\"static/chunks/7234-0a01e49f09a75afe.js\",\"1701\",\"static/chunks/1701-caea77cd580b46da.js\",\"1589\",\"static/chunks/1589-5e9d65a97827bc49.js\",\"8817\",\"static/chunks/8817-f756b1c7094aa889.js\",\"3742\",\"static/chunks/3742-cf316c1014abe42c.js\",\"7624\",\"static/chunks/7624-a0236e3eec1f6b3c.js\",\"5588\",\"static/chunks/5588-acf8559ddd553204.js\",\"1613\",\"static/chunks/1613-56d7f10ce9045e21.js\",\"9160\",\"static/chunks/app/not-found-6846642e53dd56ba.js\"],\"default\"]\n1d:I[27869,[\"8330\",\"static/chunks/b57a0ff0-f64b6c8491bc987c.js\",\"7761\",\"static/chunks/7761-f25228226f9fd7b1.js\",\"3260\",\"static/chunks/3260-e663d3aeeb454c53.js\",\"7844\",\"static/chunks/7844-5a1706e76e0167fe.js\",\"7985\",\"static/chunks/7985-5aa503ef1e488f37.js\",\"8012\",\"static/chunks/8012-ba13e2afafa1b32c.js\",\"4944\",\"static/chunks/4944-c0f1c1dc3dd5ddc8.js\",\"4888\",\"static/chunks/4888-09a084700e30f3b2.js\",\"2633\",\"static/chunks/2633-d7e691d1179a550f.js\",\"3242\",\"static/chunks/3242-4559e666a92af915.js\",\"8308\",\"static/chunks/8308-a718381dbc33cfb4.js\",\"3185\",\"static/chunks/app/layout-37aaf27e992c5aeb.js\"],\"default\"]\n1e:I[78444,[\"8330\",\"static/chunks/b57a0ff0-f64b6c8491bc987c.js\",\"7761\",\"static/chunks/7761-f25228226f9fd7b1.js\",\"3260\",\"static/chunks/3260-e663d3aeeb454c53.js\",\"4419\",\"static/chunks/4419-cfc7a5f44d08cc1b.js\",\"7844\",\"static/chunks/7844-5a1706e76e0167fe.js\",\"5632\",\"static/chunks/5632-5ae1d5cde11086be.js\",\"3118\",\"static/chunks/3118-3c71903ee058260c.js\",\"7670\",\"static/chunks/7670-88498cb7f740ea45.js\",\"5873\",\"static/chunks/5873-a84150cef512c203.js\",\"7985\",\"static/chunks/7985-5aa503ef1e488f37.js\",\"8012\",\"static/chunks/8012-ba13e2afafa1b32c.js\",\"4944\",\"static/chunks/4944-c0f1c1dc3dd5ddc8.js\",\"8212\",\"static/chunks/8212-ad195a1ac639b812.js\",\"428\",\"static/chunks/428-b85ac0b1d8ebbe87.js\",\"4888\",\"static/chunks/4888-09a084700e30f3b2.js\",\"2633\",\"static/chunks/2633-d7e691d1179a550f.js\",\"9374\","])</script><script>self.__next_f.push([1,"\"static/chunks/9374-dedf9cc8b15c395b.js\",\"4485\",\"static/chunks/4485-9ab23cf29f3d4493.js\",\"4089\",\"static/chunks/4089-38c618b1e8038db2.js\",\"8308\",\"static/chunks/8308-a718381dbc33cfb4.js\",\"1598\",\"static/chunks/1598-4e9e0a333affae09.js\",\"7234\",\"static/chunks/7234-0a01e49f09a75afe.js\",\"1701\",\"static/chunks/1701-caea77cd580b46da.js\",\"1589\",\"static/chunks/1589-5e9d65a97827bc49.js\",\"8817\",\"static/chunks/8817-f756b1c7094aa889.js\",\"3742\",\"static/chunks/3742-cf316c1014abe42c.js\",\"7624\",\"static/chunks/7624-a0236e3eec1f6b3c.js\",\"5588\",\"static/chunks/5588-acf8559ddd553204.js\",\"1613\",\"static/chunks/1613-56d7f10ce9045e21.js\",\"7601\",\"static/chunks/app/error-37bbf3f7388748a0.js\"],\"default\"]\n"])</script><script>self.__next_f.push([1,"14:[\"$\",\"html\",null,{\"lang\":\"ru\",\"children\":[[\"$\",\"head\",null,{\"children\":[[\"$\",\"meta\",null,{\"charSet\":\"UTF-8\"}],[\"$\",\"meta\",null,{\"name\":\"viewport\",\"content\":\"width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no, user-scalable=no, viewport-fit=cover\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"image_src\",\"href\":\"/__new_static__/img/meta-image.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"shortcut icon\",\"type\":\"image/x-icon\",\"href\":\"/favicon.ico\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"preload\",\"href\":\"/_next/static/images/img/owl-flight-5d7d1106ce62f5dd4057eb334384e529.gif\",\"as\":\"image\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"icon\",\"type\":\"image/png\",\"sizes\":\"16x16\",\"href\":\"/_next/static/images/img/favicon-16x16-3dc5220f18624c2a6fd3aa3b081da00a.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"icon\",\"type\":\"image/png\",\"sizes\":\"32x32\",\"href\":\"/_next/static/images/img/favicon-32x32-dd124835ecce421e1bb2c8f849e49a3f.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-a4721dddcfb741a7e41d52e619f3820d.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"57x57\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-57x57-92769d5e197783e63f3bb3c8519c8912.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"60x60\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-60x60-dfaaf3934bc7ed111c8c306b967afeeb.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"72x72\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-72x72-693f0d64a225d5f0fe26ba5d088c8f14.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"76x76\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-76x76-f3487d673c3e7ae975cf190fb758ab10.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"114x114\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-114x114-98609536fdaa492edede039bdd03cff2.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"120x120\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-120x120-169d5a3cf2a78fa8e7dfa780f15abcb7.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"144x144\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-144x144-9b1aa25d8b37e9b97af4717495fd71bf.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"152x152\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-152x152-e04100124be68d4151efe4eb96227866.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"180x180\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-180x180-a4721dddcfb741a7e41d52e619f3820d.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"mask-icon\",\"href\":\"/_next/static/images/img/safari-pinned-tab-9b975a1bbe6e965061daed04a88d48e8.svg\",\"color\":\"#000000\"}],[\"$\",\"meta\",null,{\"name\":\"msapplication-TileColor\",\"content\":\"#ffffff\"}],[\"$\",\"meta\",null,{\"name\":\"msapplication-TileImage\",\"content\":\"/_next/static/images/img/mstile-144x144-c363ac4f42a2d7656bae44c971f5deab.png\"}],[\"$\",\"script\",null,{\"src\":\"https://vk.com/js/api/openapi.js?162\",\"type\":\"text/javascript\"}],[\"$\",\"$L1a\",null,{}]]}],[\"$\",\"body\",null,{\"children\":[[\"$\",\"div\",null,{\"id\":\"__next\",\"children\":[\"$\",\"$L1b\",null,{\"data\":{\"headerStoreInitialData\":{\"categories\":[{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":117,\"id\":1,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/df/68/df68cab51573450db618e44501ae4c57.jpg\",\"slug\":\"programming\",\"title\":\"Программирование\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":17,\"id\":12,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/69/0b/690b6d40c17c484d9130d57eb344260e.png\",\"slug\":\"architecture\",\"title\":\"Архитектура\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":27,\"id\":2,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/4a/72/4a72106d85b8465c9d744cc0efe28a47.jpg\",\"slug\":\"data-science\",\"title\":\"Data Science\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":58,\"id\":3,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/5d/74/5d74d97874e84236a8094f3e0246e6a8.jpg\",\"slug\":\"operations\",\"title\":\"Инфраструктура\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":10,\"id\":8,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/35/df/35dfb4a92fe140f6a1a3839fb8717f97.jpeg\",\"slug\":\"gamedev\",\"title\":\"GameDev\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":15,\"id\":11,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/c7/7e/c77e523bd935455ab0e0bd0c92c760b6.png\",\"slug\":\"information-security-courses\",\"title\":\"Безопасность\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":46,\"id\":5,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/84/43/8443c0d256c04ca698665c673afc866c.jpg\",\"slug\":\"marketing-business\",\"title\":\"Управление\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":25,\"id\":9,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/75/ae/75ae55064f7345e3aab0301a7f42c66e.png\",\"slug\":\"analytics\",\"title\":\"Аналитика и анализ\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":26,\"id\":15,\"imageUrl\":null,\"slug\":\"business-product\",\"title\":\"Бизнес и продукт в IT\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":15,\"id\":16,\"imageUrl\":null,\"slug\":\"import-substitution\",\"title\":\"Импортозамещение\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":12,\"id\":6,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/f2/fa/f2fa758623834ad1b320efd6cd5166b5.png\",\"slug\":\"testing\",\"title\":\"Тестирование\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":9,\"id\":17,\"imageUrl\":null,\"slug\":\"neural_networks\",\"title\":\"Нейросети\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":19,\"id\":13,\"imageUrl\":null,\"slug\":\"it-bez-programmirovanija\",\"title\":\"IT без программирования\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":27,\"id\":4,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/2f/ac/2fac7d21d6534f50b383405656782275.jpg\",\"slug\":\"corporate\",\"title\":\"Корпоративные курсы\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"specialization\",\"coursesCount\":13,\"slug\":\"spec\",\"title\":\"Специализации\",\"isShowOnMainPage\":\"$undefined\"},{\"objectType\":\"online\",\"coursesCount\":14,\"slug\":\"online\",\"title\":\"Подготовительные курсы\",\"isShowOnMainPage\":true}]},\"headChunkStoreInitialData\":{\"type\":1,\"data\":{\"html\":\"\u003cdiv class=\\\"before-header-ui\\\"\u003e\\r\\n \u003cdiv class=\\\"before-header-ui__ellipse1\\\"\u003e\u003c/div\u003e\\r\\n \u003cdiv class=\\\"before-header-ui__ellipse2\\\"\u003e\u003c/div\u003e\\r\\n \u003cdiv class=\\\"before-header-ui__container\\\"\u003e\\r\\n \u003cdiv class=\\\"before-header-ui__img before-header-ui__img_sales\\\"\u003e\u003c/div\u003e\\r\\n \u003cdiv class=\\\"before-header-ui__content\\\"\u003e\\r\\n \u003cdiv class=\\\"before-header-ui__title hide-phone\\\"\u003eКурсы по нейросетям со скидкой до 30%\u003c/div\u003e\\r\\n \u003cdiv class=\\\"before-header-ui__title show-phone\\\"\u003eКурсы по нейросетям со скидкой до 30%\u003c/div\u003e\\r\\n \u003c/div\u003e\\r\\n \u003ca href=\\\"https://otus.ru/catalog/courses?categories=neural_networks\u0026utm_source=internal\u0026utm_medium=free\u0026utm_campaign=otus\u0026utm_term=chank\u0026utm_content=sla_sale_20-02-2026-10-04-2026\\\" rel=\\\"nofollow noreferrer noopener\\\" target=\\\"_blank\\\" class=\\\"before-header-ui__button\\\"\u003eВыбрать курс\u003c/a\u003e\\r\\n \u003c/div\u003e\\r\\n\u003c/div\u003e\",\"id\":425,\"namespace\":null,\"key\":\"before-header-ui\",\"title\":\"Скидки на курсы по нейросетям\",\"include_paths\":null,\"exclude_paths\":null}}},\"children\":[\"$undefined\",[[],[\"$\",\"$L1c\",null,{}]],[\"$\",\"$L1d\",null,{}]]}]}],[\"$\",\"div\",null,{\"id\":\"__PORTAL__\"}],[\"$\",\"noscript\",null,{\"children\":[\"$\",\"div\",null,{\"children\":[\"$\",\"img\",null,{\"src\":\"https://mc.yandex.ru/watch/44973232\",\"style\":{\"position\":\"absolute\",\"left\":\"-9999px\",\"top\":\"0\"},\"alt\":\"\"}]}]}],[\"$\",\"noscript\",null,{\"children\":[\"$\",\"img\",null,{\"src\":\"https://vk.com/rtrg?p=VK-RTRG-410987-bLXUv\",\"style\":{\"position\":\"fixed\",\"left\":\"-999px\"},\"alt\":\"\"}]}],[\"$\",\"noscript\",null,{\"children\":[\"$\",\"div\",null,{\"children\":[\"$\",\"img\",null,{\"src\":\"https://top-fwz1.mail.ru/counter?id=3316675;js=na\",\"style\":{\"position\":\"absolute\",\"left\":\"-9999px\"},\"alt\":\"Top.Mail.Ru\"}]}]}]]}]]}]\n"])</script><style data-styled="" data-styled-version="5.3.10"></style><script>self.__next_f.push([1,"1f:[]\n20:[]\n21:[]\n"])</script><script>self.__next_f.push([1,"15:[\"$\",\"html\",null,{\"lang\":\"ru\",\"children\":[[\"$\",\"head\",null,{\"children\":[[\"$\",\"meta\",null,{\"charSet\":\"UTF-8\"}],[\"$\",\"meta\",null,{\"name\":\"viewport\",\"content\":\"width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no, user-scalable=no, viewport-fit=cover\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"image_src\",\"href\":\"/__new_static__/img/meta-image.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"shortcut icon\",\"type\":\"image/x-icon\",\"href\":\"/favicon.ico\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"preload\",\"href\":\"/_next/static/images/img/owl-flight-5d7d1106ce62f5dd4057eb334384e529.gif\",\"as\":\"image\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"icon\",\"type\":\"image/png\",\"sizes\":\"16x16\",\"href\":\"/_next/static/images/img/favicon-16x16-3dc5220f18624c2a6fd3aa3b081da00a.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"icon\",\"type\":\"image/png\",\"sizes\":\"32x32\",\"href\":\"/_next/static/images/img/favicon-32x32-dd124835ecce421e1bb2c8f849e49a3f.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-a4721dddcfb741a7e41d52e619f3820d.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"57x57\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-57x57-92769d5e197783e63f3bb3c8519c8912.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"60x60\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-60x60-dfaaf3934bc7ed111c8c306b967afeeb.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"72x72\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-72x72-693f0d64a225d5f0fe26ba5d088c8f14.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"76x76\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-76x76-f3487d673c3e7ae975cf190fb758ab10.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"114x114\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-114x114-98609536fdaa492edede039bdd03cff2.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"120x120\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-120x120-169d5a3cf2a78fa8e7dfa780f15abcb7.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"144x144\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-144x144-9b1aa25d8b37e9b97af4717495fd71bf.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"152x152\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-152x152-e04100124be68d4151efe4eb96227866.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"apple-touch-icon\",\"sizes\":\"180x180\",\"href\":\"/_next/static/images/img/apple-touch-icon-180x180-a4721dddcfb741a7e41d52e619f3820d.png\"}],[\"$\",\"link\",null,{\"rel\":\"mask-icon\",\"href\":\"/_next/static/images/img/safari-pinned-tab-9b975a1bbe6e965061daed04a88d48e8.svg\",\"color\":\"#000000\"}],[\"$\",\"meta\",null,{\"name\":\"msapplication-TileColor\",\"content\":\"#ffffff\"}],[\"$\",\"meta\",null,{\"name\":\"msapplication-TileImage\",\"content\":\"/_next/static/images/img/mstile-144x144-c363ac4f42a2d7656bae44c971f5deab.png\"}],[\"$\",\"script\",null,{\"src\":\"https://vk.com/js/api/openapi.js?162\",\"type\":\"text/javascript\"}],[\"$\",\"$L1a\",null,{}]]}],[\"$\",\"body\",null,{\"children\":[[\"$\",\"div\",null,{\"id\":\"__next\",\"children\":[\"$\",\"$L1b\",null,{\"data\":{\"headerStoreInitialData\":{\"categories\":[{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":117,\"id\":1,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/df/68/df68cab51573450db618e44501ae4c57.jpg\",\"slug\":\"programming\",\"title\":\"Программирование\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":17,\"id\":12,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/69/0b/690b6d40c17c484d9130d57eb344260e.png\",\"slug\":\"architecture\",\"title\":\"Архитектура\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":27,\"id\":2,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/4a/72/4a72106d85b8465c9d744cc0efe28a47.jpg\",\"slug\":\"data-science\",\"title\":\"Data Science\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":58,\"id\":3,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/5d/74/5d74d97874e84236a8094f3e0246e6a8.jpg\",\"slug\":\"operations\",\"title\":\"Инфраструктура\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":10,\"id\":8,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/35/df/35dfb4a92fe140f6a1a3839fb8717f97.jpeg\",\"slug\":\"gamedev\",\"title\":\"GameDev\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":15,\"id\":11,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/c7/7e/c77e523bd935455ab0e0bd0c92c760b6.png\",\"slug\":\"information-security-courses\",\"title\":\"Безопасность\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":46,\"id\":5,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/84/43/8443c0d256c04ca698665c673afc866c.jpg\",\"slug\":\"marketing-business\",\"title\":\"Управление\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":25,\"id\":9,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/75/ae/75ae55064f7345e3aab0301a7f42c66e.png\",\"slug\":\"analytics\",\"title\":\"Аналитика и анализ\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":26,\"id\":15,\"imageUrl\":null,\"slug\":\"business-product\",\"title\":\"Бизнес и продукт в IT\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":15,\"id\":16,\"imageUrl\":null,\"slug\":\"import-substitution\",\"title\":\"Импортозамещение\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":12,\"id\":6,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/f2/fa/f2fa758623834ad1b320efd6cd5166b5.png\",\"slug\":\"testing\",\"title\":\"Тестирование\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":9,\"id\":17,\"imageUrl\":null,\"slug\":\"neural_networks\",\"title\":\"Нейросети\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":19,\"id\":13,\"imageUrl\":null,\"slug\":\"it-bez-programmirovanija\",\"title\":\"IT без программирования\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"category\",\"coursesCount\":27,\"id\":4,\"imageUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/2f/ac/2fac7d21d6534f50b383405656782275.jpg\",\"slug\":\"corporate\",\"title\":\"Корпоративные курсы\",\"isShowOnMainPage\":true},{\"objectType\":\"specialization\",\"coursesCount\":13,\"slug\":\"spec\",\"title\":\"Специализации\",\"isShowOnMainPage\":\"$undefined\"},{\"objectType\":\"online\",\"coursesCount\":14,\"slug\":\"online\",\"title\":\"Подготовительные курсы\",\"isShowOnMainPage\":true}]},\"headChunkStoreInitialData\":{\"type\":1,\"data\":{\"html\":\"\u003cdiv class=\\\"before-header-ui\\\"\u003e\\r\\n \u003cdiv class=\\\"before-header-ui__ellipse1\\\"\u003e\u003c/div\u003e\\r\\n \u003cdiv class=\\\"before-header-ui__ellipse2\\\"\u003e\u003c/div\u003e\\r\\n \u003cdiv class=\\\"before-header-ui__container\\\"\u003e\\r\\n \u003cdiv class=\\\"before-header-ui__img before-header-ui__img_sales\\\"\u003e\u003c/div\u003e\\r\\n \u003cdiv class=\\\"before-header-ui__content\\\"\u003e\\r\\n \u003cdiv class=\\\"before-header-ui__title hide-phone\\\"\u003eКурсы по нейросетям со скидкой до 30%\u003c/div\u003e\\r\\n \u003cdiv class=\\\"before-header-ui__title show-phone\\\"\u003eКурсы по нейросетям со скидкой до 30%\u003c/div\u003e\\r\\n \u003c/div\u003e\\r\\n \u003ca href=\\\"https://otus.ru/catalog/courses?categories=neural_networks\u0026utm_source=internal\u0026utm_medium=free\u0026utm_campaign=otus\u0026utm_term=chank\u0026utm_content=sla_sale_20-02-2026-10-04-2026\\\" rel=\\\"nofollow noreferrer noopener\\\" target=\\\"_blank\\\" class=\\\"before-header-ui__button\\\"\u003eВыбрать курс\u003c/a\u003e\\r\\n \u003c/div\u003e\\r\\n\u003c/div\u003e\",\"id\":425,\"namespace\":null,\"key\":\"before-header-ui\",\"title\":\"Скидки на курсы по нейросетям\",\"include_paths\":null,\"exclude_paths\":null}}},\"children\":[[\"$\",\"$L6\",null,{\"parallelRouterKey\":\"structuredData\",\"segmentPath\":[\"structuredData\"],\"error\":\"$1e\",\"errorStyles\":[],\"errorScripts\":[],\"template\":[\"$\",\"$L8\",null,{}],\"templateStyles\":\"$undefined\",\"templateScripts\":\"$undefined\",\"notFound\":\"$undefined\",\"notFoundStyles\":\"$1f\"}],[\"$\",\"$L6\",null,{\"parallelRouterKey\":\"children\",\"segmentPath\":[\"children\"],\"error\":\"$1e\",\"errorStyles\":\"$20\",\"errorScripts\":\"$21\",\"template\":[\"$\",\"$L8\",null,{}],\"templateStyles\":\"$undefined\",\"templateScripts\":\"$undefined\",\"notFound\":[\"$\",\"$L1c\",null,{}],\"notFoundStyles\":\"$1f\"}],[\"$\",\"$L1d\",null,{}]]}]}],[\"$\",\"div\",null,{\"id\":\"__PORTAL__\"}],[\"$\",\"noscript\",null,{\"children\":[\"$\",\"div\",null,{\"children\":[\"$\",\"img\",null,{\"src\":\"https://mc.yandex.ru/watch/44973232\",\"style\":{\"position\":\"absolute\",\"left\":\"-9999px\",\"top\":\"0\"},\"alt\":\"\"}]}]}],[\"$\",\"noscript\",null,{\"children\":[\"$\",\"img\",null,{\"src\":\"https://vk.com/rtrg?p=VK-RTRG-410987-bLXUv\",\"style\":{\"position\":\"fixed\",\"left\":\"-999px\"},\"alt\":\"\"}]}],[\"$\",\"noscript\",null,{\"children\":[\"$\",\"div\",null,{\"children\":[\"$\",\"img\",null,{\"src\":\"https://top-fwz1.mail.ru/counter?id=3316675;js=na\",\"style\":{\"position\":\"absolute\",\"left\":\"-9999px\"},\"alt\":\"Top.Mail.Ru\"}]}]}]]}]]}]\n"])</script><script>self.__next_f.push([1,"22:I[20056,[\"8330\",\"static/chunks/b57a0ff0-f64b6c8491bc987c.js\",\"7761\",\"static/chunks/7761-f25228226f9fd7b1.js\",\"3260\",\"static/chunks/3260-e663d3aeeb454c53.js\",\"4419\",\"static/chunks/4419-cfc7a5f44d08cc1b.js\",\"7844\",\"static/chunks/7844-5a1706e76e0167fe.js\",\"5632\",\"static/chunks/5632-5ae1d5cde11086be.js\",\"3118\",\"static/chunks/3118-3c71903ee058260c.js\",\"7670\",\"static/chunks/7670-88498cb7f740ea45.js\",\"5873\",\"static/chunks/5873-a84150cef512c203.js\",\"7985\",\"static/chunks/7985-5aa503ef1e488f37.js\",\"8012\",\"static/chunks/8012-ba13e2afafa1b32c.js\",\"4944\",\"static/chunks/4944-c0f1c1dc3dd5ddc8.js\",\"8212\",\"static/chunks/8212-ad195a1ac639b812.js\",\"428\",\"static/chunks/428-b85ac0b1d8ebbe87.js\",\"4888\",\"static/chunks/4888-09a084700e30f3b2.js\",\"2633\",\"static/chunks/2633-d7e691d1179a550f.js\",\"9374\",\"static/chunks/9374-dedf9cc8b15c395b.js\",\"5408\",\"static/chunks/5408-7304a011593a4e7b.js\",\"4485\",\"static/chunks/4485-9ab23cf29f3d4493.js\",\"4089\",\"static/chunks/4089-38c618b1e8038db2.js\",\"8308\",\"static/chunks/8308-a718381dbc33cfb4.js\",\"1598\",\"static/chunks/1598-4e9e0a333affae09.js\",\"7234\",\"static/chunks/7234-0a01e49f09a75afe.js\",\"1589\",\"static/chunks/1589-5e9d65a97827bc49.js\",\"8817\",\"static/chunks/8817-f756b1c7094aa889.js\",\"3742\",\"static/chunks/3742-cf316c1014abe42c.js\",\"7624\",\"static/chunks/7624-a0236e3eec1f6b3c.js\",\"5588\",\"static/chunks/5588-acf8559ddd553204.js\",\"1613\",\"static/chunks/1613-56d7f10ce9045e21.js\",\"4514\",\"static/chunks/4514-28d343fc6e2d14e0.js\",\"9697\",\"static/chunks/app/lessons/%5Bslug%5D/page-56f47397b9d2307e.js\"],\"Page\"]\n23:I[18927,[\"8330\",\"static/chunks/b57a0ff0-f64b6c8491bc987c.js\",\"7761\",\"static/chunks/7761-f25228226f9fd7b1.js\",\"3260\",\"static/chunks/3260-e663d3aeeb454c53.js\",\"4419\",\"static/chunks/4419-cfc7a5f44d08cc1b.js\",\"7844\",\"static/chunks/7844-5a1706e76e0167fe.js\",\"5632\",\"static/chunks/5632-5ae1d5cde11086be.js\",\"3118\",\"static/chunks/3118-3c71903ee058260c.js\",\"7670\",\"static/chunks/7670-88498cb7f740ea45.js\",\"5873\",\"static/chunks/5873-a84150cef512c203.js\",\"7985\",\"static/chunks/7985-5aa503ef1e488f37.js\",\"8012\",\"static/chu"])</script><script>self.__next_f.push([1,"nks/8012-ba13e2afafa1b32c.js\",\"4944\",\"static/chunks/4944-c0f1c1dc3dd5ddc8.js\",\"8212\",\"static/chunks/8212-ad195a1ac639b812.js\",\"428\",\"static/chunks/428-b85ac0b1d8ebbe87.js\",\"4888\",\"static/chunks/4888-09a084700e30f3b2.js\",\"2633\",\"static/chunks/2633-d7e691d1179a550f.js\",\"9374\",\"static/chunks/9374-dedf9cc8b15c395b.js\",\"5408\",\"static/chunks/5408-7304a011593a4e7b.js\",\"4485\",\"static/chunks/4485-9ab23cf29f3d4493.js\",\"4089\",\"static/chunks/4089-38c618b1e8038db2.js\",\"8308\",\"static/chunks/8308-a718381dbc33cfb4.js\",\"1598\",\"static/chunks/1598-4e9e0a333affae09.js\",\"7234\",\"static/chunks/7234-0a01e49f09a75afe.js\",\"1589\",\"static/chunks/1589-5e9d65a97827bc49.js\",\"8817\",\"static/chunks/8817-f756b1c7094aa889.js\",\"3742\",\"static/chunks/3742-cf316c1014abe42c.js\",\"7624\",\"static/chunks/7624-a0236e3eec1f6b3c.js\",\"5588\",\"static/chunks/5588-acf8559ddd553204.js\",\"1613\",\"static/chunks/1613-56d7f10ce9045e21.js\",\"4514\",\"static/chunks/4514-28d343fc6e2d14e0.js\",\"9697\",\"static/chunks/app/lessons/%5Bslug%5D/page-56f47397b9d2307e.js\"],\"default\"]\n24:Td08,"])</script><script>self.__next_f.push([1," \u003ch2\u003e\u003cstrong\u003eДля кого этот курс?\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli class=\"p1\"\u003eДля \u003cstrong\u003eспециалистов по Data Science\u003c/strong\u003e, которые хотят глубоко освоить алгоритмы ML, включая нейросети и их применение для таких направлений как работа с временными рядами, построение рекомендательных систем и обработка естественного языка\u003c/li\u003e\n\u003cli class=\"p1\"\u003eДля \u003cstrong\u003eML-инженеров\u003c/strong\u003e, которые хотят углубиться в детали подготовки данных, построение автоматизацию ML-пайплайнов, оптимизацию моделей для продакшена\u003c/li\u003e\n\u003cli class=\"p1\"\u003e\u003cspan style=\"font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Open Sans', 'Helvetica Neue', sans-serif;\"\u003eДля \u003cstrong\u003eFullstack-разработчиков\u003c/strong\u003e, которых интересует разработка end-to-end решений с ML-компонентами \u0026mdash; от обучения моделей до их внедрения в интерфейс. Понимание полного цикла ML-разработки для эффективной работы в команде\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e\n\u003cli class=\"p1\"\u003e\u003cspan style=\"font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Open Sans', 'Helvetica Neue', sans-serif;\"\u003eДля \u003cstrong\u003eаналитиков и системных аналитиков\u003c/strong\u003e, которые хотят научиться применять ML для автоматизации аналитики, прогнозирования и выявления скрытых паттернов. Генерация инсайтов с помощью ML-моделей и их интерпретация для бизнеса. Навыки внедрения ML в процессы принятия решений и продуктовую аналитику\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch2\u003eНеобходимые знания:\u003c/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cspan\u003eбазовое знакомство с Python\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eбазовые знания линейной алгебры, математического анализа, математической статистики\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cspan\u003eбазовые навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия)\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cstrong\u003eХотите изучить или повторить Python, \u003cbr\u003eматематический анализ и основны ML?\u003cbr\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/div\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan style=\"color: #59018e;\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca style=\"color: #59018e;\" href=\"../../../../../lessons/ml-specialization/\"\u003eПосмотрите программу ДПО Machine Learning Специализация\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003eПодходит ли эта программа именно вам?\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eПройдите короткий тест, который проверяет ваше знание пререквизитов, а именно математики и Python, которые понадобятся вам на курсе\u003c/p\u003e"])</script><style data-styled="" data-styled-version="5.3.10"></style><script>self.__next_f.push([1,"25:Tcf8,"])</script><script>self.__next_f.push([1,"\u003cp\u003eВы последовательно освоите современные инструменты анализа данных и \u003cstrong\u003eсможете на профессиональном уровне создавать модели машинного обучения\u003c/strong\u003e.\u0026nbsp;\u003cspan style=\"font-weight: 400;\"\u003eЧтобы лучше закрепить навыки, вы будете практиковаться: использовать каждый алгоритм в работе с реальными данными.\u003cbr\u003e\u003c/span\u003e\u003cbr\u003eПрактики и знаний, которые вы получите, будет достаточно, чтобы самостоятельно решать задачи классического ML и \u003cstrong\u003eпретендовать на Junior+ и Middle позиции в Data Science\u003c/strong\u003e.\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\u003cstrong\u003eОсобенности курса\u003cbr\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\n\u003cdiv\u003eВ курс по машинному обучению входят темы, которые часто обделяют вниманием. Однако знания такого рода необходимы специалисту в повседневных задачах и очень ценятся работодателями\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003c/div\u003e\n\u003ch2\u003e\u003cstrong\u003eЧто вы сможете после обучения:\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli class=\"p1\"\u003eработать с \u0026laquo;грязными\u0026raquo; данными\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eработать с языковыми моделями (NLP)\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eпрогнозировать временные ряды при помощи машинного обучения\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eстроить рекомендательные системы\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cspan style=\"font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Open Sans', 'Helvetica Neue', sans-serif;\"\u003eготовить модели в продакшн\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eразрабатывать и создавать нейросетевые AI-модели\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eработать с AI-моделями\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eприменять широкий спектр нейросетевых AI-моделей для разнообразных задач\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cdiv\u003eПримеры\u003cstrong\u003e тем некоторых итоговых проектов\u003c/strong\u003e студентов 2024:\u003c/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u0026nbsp;\u003c/div\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eОбработка сетевых данных с целью обнаружения атак и их классификации\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eОбнаружитель дефектов в буксовых узлах железнодорожных составов\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eВлияние акций на покупки товаров\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch2\u003eНедостаточно хардкорно? Посмотрите программы:\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan style=\"color: #360061;\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca style=\"color: #360061;\" href=\"../../../../../lessons/advanced-ml/\"\u003eMachine Learning Advanced\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cspan style=\"color: #360061;\"\u003e\u003ca style=\"color: #360061;\" href=\"../../../../../lessons/cv/\"\u003eComputer Vision\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003ca style=\"color: #360061;\" href=\"../../../../../lessons/reinforcement-learning-cours/\"\u003eReinforcement Learning\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003ca style=\"color: #360061;\" href=\"../../../../../lessons/nlp/\"\u003eNatural Language Processing\u003c/a\u003e\u003c/span\u003e\u003cbr\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e"])</script><script>self.__next_f.push([1,"26:T8d2,"])</script><script>self.__next_f.push([1,"\u003cb\u003eЧасть 1. EDA\u003c/b\u003e\n- Выберите любой интересующий вас датасет по классификации или регрессии (можно взять из репозитория https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php, еще неплохие и востребованные на практике варианты - предсказание оттока пользователей https://www.kaggle.com/blastchar/telco-customer-churn или предсказание Customer Livetime Value (CLV или LTV) - https://www.kaggle.com/pankajjsh06/ibm-watson-marketing-customer-value-data\n- По выбранному датасету проведите EDA, познакомьтесь с признаками, посмотрите зависимости и т.д.\n\n\u003cbr\u003e\n\n\u003cb\u003eЧасть 2. Preprocessing \u0026 Feature Engineering\u003c/b\u003e\n- Хотя цель этого задания - посмотреть на работу алгоритмов, тем не менее пропускать препроцессинг нельзя :) \n- Так что переведите категориальные переменные в уникальные лейблы при помощи LabelEncoder, попробуйте добавить новые переменные и выкинуть лишние и, наконец, разбейте данные на train-test. \n\n\u003cbr\u003e\n\n\u003cb\u003eЧасть 3. Who's the mightiest of them all?\u003c/b\u003e\n- Постройте 4 варианта градиентного бустинга, используя значения гиперпараметров “из коробки”: реализация из sklearn, XGBoost, CatBoost, LightGBM\n- Проверьте качество на отложенной выборке, кто пока лидирует? \n- Теперь проведите настройку гиперпараметров моделей на кросс-валидации, можно настраивать только самые основные гиперпараметры - число итераций бустинга, max_features, subsample и т.д.\n- Снова проверьте качество уже настроенных моделей. Кто в итоге победил? "])</script><script>self.__next_f.push([1,"27:T7a7,\u003cb\u003eЧасть 1. EDA и Preprocessing.\u003c/b\u003e\n1. Скачайте данные по клиентам немецкого банка: https://www.kaggle.com/uciml/german-credit;\n2. Проведите EDA, чтобы познакомиться с признаками; \n3. Преобразуйте все признаки в числовые подходящими методами;\n4. Приведите все данные к одному масштабу (а заодно поясните, почему это необходимая операция при кластеризации).\n\n\u003cbr\u003e\n\n\u003cb\u003eЧасть 2. Моделирование.\u003c/b\u003e\n1. Постройте три варианта кластеризации: k-means, hierarhical и DBSCAN, подберите оптимальное количество кластеров для каждого метода при помощи Elbow method и Silhouette plot; \n2. Также воспользуйтесь различными вариантами сжатия признакового пространства (PCA, UMAP, tSNE) и визуализируйте результаты кластеризации на двумерной плоскости. \n\n\u003cbr\u003e\n\n\u003cb\u003eЧасть 3. Интерпретация.\u003c/b\u003e\n1. Теперь ваша задача - попытаться проинтерпретировать получившиеся кластеры, начните с простого расчета средних значений признаков для каждого из кластеров, есть ли интересные закономерности? \n2. Теперь постройте boxplot-ы для каждого признака, сгруппировав значения по кластерам, по каким признакам заметно наибольшее отличие кластеров друг от друга? Можно ли их интерпретировать? 28:T1505,"])</script><script>self.__next_f.push([1,"Набор данных представляет собой основные маршруты авиаперелетов в США за один месяц 2008-го года. В качестве модели распространения инфекции предлагается использовать SI (susceptible-infected) модель, в которой каждый аэропорт имеет два возможных состояния - “здоровый” или “зараженный”. Здоровый аэропорт может заразиться с некоторой вероятностью p (infection probability), если к нему прилетает самолет из зараженного города. Инфекция начинает распространение из некоторого стартового аэропорта и заканчивает распространение, когда все перелеты из датасета завершены. \n\n\u003cbr\u003e\n\n\u003cb\u003eЧасть 1. Пишем симуляцию.\u003c/b\u003e\n- Напишите функцию для симуляции одного прохода по всему датасету и распространения инфекции. Функция должна принимать на вход стартовый город, в котором изначально началась инфекция и вероятность распространения инфекции p. На выходе функция должна возвращать словарь, в котором ключом будет время заражения аэропорта, значением - название аэропорта. В теле функции вам нужно написать проход по всему датасету (имеет смысл использовать itertuples), где вы будете проверять, является ли текущий рейс “заразным” и если да - с вероятностью p заражать новый аэропорт. \n- В качестве стартовой ноды/аэропорта для симуляций можно использовать Allentown (node_id = 0).\n\n\u003cbr\u003e\n\n\u003cb\u003eЧасть 2. Как инфекционность (вероятность заражения) болезни влияет на скорость распространения?\u003c/b\u003e\n- Давайте посмотрим, насколько заразной должна быть болезнь, чтобы заразить все аэропорты в сети. Для каждой из вероятностей p=[0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1.] прогоните по 10 симуляций распространения, каждый раз сохраняя результаты. \n- Для каждых 12 часов симуляции посчитайте, какой средний процент аэропортов от общего их числа, был заражен к этому моменту времени. Постройте графики числа зараженных городов в зависимости от времени для каждой из вероятностей. \n\n\u003cbr\u003e\n\n\u003cb\u003eЧасть 3. Может ли информация о сети помочь предсказать, кто будет заражен?\u003c/b\u003e\n- Настало время поработать с NetworkX. По имеющемуся датасету вам нужно построить ненаправленный граф всех аэропортов, используя относительное число перелетов между соседними аэропортами в качестве веса ребра. Например, если из аэропорта А в аэропорт Б суммарно есть 5 рейсов, из Б в А 10 рейсов, а всего в сети 150 перелетов, то вес ребра между А и Б должен быть равен (5+10)/150 = 0.1. \n- Прогоните вашу симуляцию 50 раз, используя p=0.5 и стартовый аэропорт Allentown, каждый раз сохраняя результаты. Используя данные симуляций посчитайте медианное время до заражения каждого города.\n- Теперь используя построенный вами граф, для каждого города посчитайте его коэффициент кластеризации (nx.clustering), степень (nx.degree) и центральность (nx.betweenness_centrality).\n- Наконец, постройте scatter-plot-ы для медианного времени заражения и каждой из рассчитанных выше метрик. Также посчитайте коэффициент корреляции Спирмана между этими показателями и попробуйте проинтерпретировать полученные результаты. Какая из метрик графа сильнее всего скоррелирована со временем заражения? Почему?\n\n\u003cbr\u003e\n\nhttps://www.kaggle.com/datasets/vikalpdongre/us-flights-data-2008"])</script><script>self.__next_f.push([1,"29:Tfe2,"])</script><script>self.__next_f.push([1,"\u003cb\u003eЧасть 1. Парсинг.\u003c/b\u003e\n\nПо аналогии с занятием, возьмите интересующий вас сайт, на котором можно пособирать какие-то данные (и при этом API не предоставляется). \n\n\u003cbr\u003e\n\nИдеальный датасет должен иметь текстовое описание некоторого объекта и некоторую целевую переменную, соответствующую этому объекту. Например:\n\n- Сайт новостей: текстовое описание - сама новость, целевая переменная - количество просмотров новости (можно поделить на число дней с момента даты публикации, чтобы получить “среднее число просмотров в день”).\n- Сайт с товарами/книгами/фильмами: текстовое описание товара/книги/фильма + средний рейтинг в качестве целевой переменной.\n- Блоги - тексты заметок + число просмотров.\n- И любые другие ваши идеи, которые подходят под такой формат. \n\n\u003cbr\u003e\n\nНапишите свой парсер, который будет бегать по страничкам и автоматически что-то собирать. \n\n\u003cbr\u003e\n\nНе забывайте, что парсинг - это ответственное мероприятие, поэтому не бомбардируйте несчастные сайты слишком частыми запросами (можно ограничить число запросов в секунду при помощи time.sleep(0.3), вставленного в теле цикла)\n\n\u003cbr\u003e\n\n\u003cb\u003eЧасть 2. NLP.\u003c/b\u003e\n\n1. Разбейте собранные данные на train/test, отложив 20-30% наблюдений для тестирования. \n2. Примените tf-idf преобразование для текстового описания. Используйте как отдельные токены, так и биграммы, отсейте стоп-слова, а также слова, которые встречаются слишком редко или слишком часто (параметры min/max_df), не забудьте убрать l2 регуляризацию, которая по умолчанию включена.\n3. Если в вашем датасете целевая переменная непрерывная (например, среднее число просмотров в день), то воспользуйтесь линейной регрессией, если дискретная (положительный/отрицательный отзыв), то логистической.\n4. Постройте регрессию с настройкой параметра регуляризации, оцените качество при помощи соответствующих задаче метрик.\n5. Визуализируйте получившиеся коэффициенты регрессии (возьмите топ-50 слов)\nПроинтерпретируйте результаты. \n\n\u003cbr\u003e\n\nP.S. Если с парсингом не задалось или данных собралось слишком мало - не отчаивайтесь, главное, что ваш парсер собрал хоть что-то! А для второй части задания можно скачать данные по отзывам на фильмы с сайта IMDB (https://www.kaggle.com/lakshmi25npathi/imdb-dataset-of-50k-movie-reviews), в которых для каждого отзыва поставлена семантическая оценка - \"позитивный\" или \"негативный\". "])</script><style data-styled="" data-styled-version="5.3.10"></style><script>self.__next_f.push([1,"2a:T602,В качестве данных выберете возьмите датасет RuCoLA для русского языка https://github.com/RussianNLP/RuCoLA (в качестве train возьмите in_domain_train.csv, а в качестве теста in_domain_dev.csv). \u003cbr\u003e\nРазбейте in_domain_train на train и val. \u003cbr\u003e\nЗафайнтьюньте и протестируйте RuBert или RuRoBerta на данной задаче (можно взять любую предобученную модель руберт с сайта huggingface. Например, ruBert-base/large https://huggingface.co/sberbank-ai/ruBert-base / https://huggingface.co/sberbank-ai/ruBert-large или rubert-base-cased https://huggingface.co/DeepPavlov/rubert-base-cased, ruRoberta-large https://huggingface.co/sberbank-ai/ruRoberta-large, xlm-roberta-base https://huggingface.co/xlm-roberta-base).\n\n\u003cbr\u003e\n\nВозьмите RuGPT3 base или large и решите данное задание с помощью методов few-/zero-shot. \u003cbr\u003e\nа) переберите несколько вариантов затравок; \u003cbr\u003e\nб) протестируйте различное число few-shot примеров (0, 1, 2, 4).\n\u003cbr\u003eОбучите и протестируйте модель RuT5 на данной задаче (пример finetun’а можете найти здесь https://github.com/RussianNLP/RuCoLA/blob/main/baselines/finetune_t5.py). \u003cbr\u003e\nСравните полученные результаты.2b:T1362,"])</script><script>self.__next_f.push([1,"\u003cb\u003eПодготовка:\u003c/b\u003e\n\n1. Скачиваем данные по загруженности метро вот отсюда https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Metro+Interstate+Traffic+Volume\n2. Проводим базовый EDA, вам понадобятся только 4 столбца датасета - traffic_volume (наша целевая переменная), date_time, holiday (является ли день некоторым праздником) и temp (температура воздуха).\n3. По результатам EDA убеждаемся, что в этом временном ряду во-первых, есть дубликаты, а во-вторых, нарушена равномерность временных интервалов, т.е. не все значения отстоят друг от друга на 1 час - дубликаты удаляем, а временные интервалы выравниваем и заполняем пропуски при помощи линейной интерполяции (подсказка - в этом вам помогут функции pd.date_range, и interpolate, пример можно найти здесь - https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.interpolate.html). \n\n\u003cbr\u003e\n\n\u003cb\u003eМоделирование:\u003c/b\u003e\n\nТеперь, когда ряд выглядит более-менее адекватно, настало время прогнозировать. Нашей целью будет построить модель, которая способна прогнозировать загрузку метро на ближайшую неделю (т.е, так как данные у нас дневные, модель должна предсказывать на 24*7 точек вперёд). \n1. Отложите последние две недели в датасете для тестирования вашей модели - на этих данных вы будете проверять финальное качество всех моделек.\n2. Теперь у вас осталось еще много-много наблюдений во временном ряду, исходя из графиков, трендов и т.д., попробуйте предположить, какие исторические данные действительно будут релевантны для прогнозов текущих значений, возможно, предыдущие три года уже не так сильно влияют на следующую неделю и можно значительную часть данных просто выкинуть.\n3. Генерируем дополнительные признаки из индекса, особенно нужен день недели и час дня.\n4. Строим baseline прогноз - по тем данным, которые вы решили оставить для обучения модели, посчитайте средние значения по часам и по дням (вам поможет data.groupby([\"weekday\", \"hour\"])[\"traffic_volume\"].mean() и используйте эти значения в качестве прогноза на отложенную выборку - посчитайте метрики качества, которые вы посчитаете нужными.\n5. А теперь свободное творчество - попробуйте построить разные модели, которые мы с вами разбирали, и побить качество базового прогноза. \n\n\u003cbr\u003e\n\n\u003cb\u003eНесколько советов:\u003c/b\u003e\n\n- для SARIMA модели имеет смысл указать недельную сезонность (т.е. 24*7), чтобы она учла падения по выходным;\n- попробуйте использовать температуру воздуха, как признак, в этом случае можно отдельно спрогнозировать температуру (например, используя SARIMA), а затем воспользоваться этими предсказаниями, когда будете делать прогноз для отложенной части выборки.\n\n\u003cbr\u003e\n\n6. Наконец, когда вы подберете модель, устраивающую вас по качеству на отложенной выборке, используйте эту выборку для построения прогноза на следующую неделю и попробуйте построить доверительные интервалы для этого прогноза.\n7. Теперь вы круто разбираетесь в прогнозировании и временных рядах :) "])</script><script>self.__next_f.push([1,"2c:T64e,\u003ch2\u003eПроектная работа\u003c/h2\u003e\n\u003cdiv\u003e\u0026nbsp;\u003c/div\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan\u003eМы стремимся, чтобы студенты выбирали темы выпускных проектов \u0026ndash; сами, а не работали по шаблонным заготовкам. Поэтому все выпускные проекты на курсе\u0026ndash; это ценные исследования для ML. О выпускных проектах наших студентов рассказывают на собеседованиях и даже пишут статьи. Вот некоторые из них:\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https://habr.com/ru/company/otus/blog/503398/\"\u003e\u003cspan style=\"color: #59018e;\"\u003eТематическое моделирование форума (Habr)\u003c/span\u003e\u003c/a\u003e\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https://habr.com/ru/company/otus/blog/504806/\"\u003e\u003cspan style=\"color: #59018e;\"\u003eАнализ изображений с помощью классического ML (Habr)\u003c/span\u003e\u003c/a\u003e\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https://www.youtube.com/watch?v=YW5Q1mI99n4\u0026amp;list=PLfnFOImnyWRWlW7rOBzWgZ1Rt7R3dEpz4\"\u003e\u003cspan style=\"color: #59018e;\"\u003eПостроение моделей для сравнения цен на похожие товар (YouTube)\u003c/span\u003e\u003c/a\u003e\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https://habr.com/ru/companies/otus/articles/904352/\"\u003e\u003cspan style=\"color: #59018e;\"\u003eОбучаем нейросеть управлению транспортом на основе мультисенсорных данных и информации о локальных траекториях (Habr)\u003c/span\u003e\u003c/a\u003e\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/div\u003e2d:T774,Кандидат компьютерных наук (Ph.D. in Computer Science), руководитель исследовательского направления в SberDevices (команда AGI NLP), доцент факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, руководитель курсов NLP и Machine Learning, спикер международных конференций п"])</script><script>self.__next_f.push([1,"о Data Science.\r\n\r\nМария Тихонова занимается исследованиями в области NLP и больших языковых моделей (LLM), таких как GPT и GigaChat. Простыми словами, она обучает искусственный интеллект понимать человеческий язык, общаться и \"думать, как человек\".\r\n\r\nМария Тихонова является доцентом факультета компьютерных наук Высшей школы экономики (ВШЭ), преподаёт в СберУниверситете и руководит курсами по машинному обучению и NLP в Otus.\r\n\r\nМария активно занимается научными исследованиями, пишет статьи вместе с коллегами и студентами, а также выступает на конференциях, в том числе на таких знаковых, как ACL, EMNLP и Coling.\r\n\r\nОкончила механико-математический факультет Московского государственного университета (МГУ) и защитила диссертацию по компьютерным наукам, а темой ее диссертации стало исследование, связанное с большими языковыми моделями.2e:T1318,"])</script><script>self.__next_f.push([1,"Градиентный спуск – не просто строчка кода model.fit(). Это краеугольный камень, на котором держится почти все машинное обучение и глубокое обучение. Можно годами использовать библиотеки, не понимая, как и почему ваша модель находит решение, а главное – находит ли она лучшее из возможных? Без глубокого понимания градиентного спуска вы ходите по тонкому льду: не можете правильно диагностировать сходимость, подобрать скорость обучения или спасти модель от вечного блуждания в «долинах» локальных минимумов.\r\n \r\n📍 Программа вебинара:\r\n- За пределами черного ящика: Разберем, как алгоритм «изучает многомерный ландшафт» ошибок и находит путь к минимуму ошибки. Поймем, почему этот путь редко бывает прямым, и что такое осцилляции и «зигзаги» градиента.\r\n- Скорость (шаг) обучения (Learning Rate): Узнаем, правильное управление этим параметром - главный ключ к успеху. Разберем сценарии и как найти золотую середину.\r\n- Эволюция метода: От классического и стохастического градиентного спуска к их продвинутым «потомкам». Поймем, как они используют «инерцию» и адаптацию, чтобы стать быстрее и устойчивее.\r\n- Примеры на Python: Увидим всё своими глазами! Разберем модельные примеры, где мы в реальном времени будем управлять параметрами и анализировать результаты.\r\n- Ответы на ваши вопросы: Какие модификации метода градиентного спуска выбрать? Как понять, что модель сошлась, а не застряла?\r\n \r\n👥 Кому будет полезно:\r\n- Data scientist’ам, которые хотят заложить фундаментальное понимание того, как на самом деле «учатся» некоторые классические ML-модели и нейронные сети и, выйдя за рамки абстрактного model.fit().\r\n- Практикующим ML-инженерам, которые хотят осознанно настраивать процесс обучения, улучшать сходимость моделей и глубже диагностировать проблемы при тренировке.\r\n- Всем, кто готовится к собеседованиям, где вопросы о градиентном спуске, его вариациях и тонкостях — обязательная классика и освежить знания по этому вопросу необходимо обязательно.\r\nЛюбознательным разработчикам и аналитикам, желающим понять философию итеративной оптимизации, которая лежит в основе не только ML, но и многих других прикладных задач.\r\n \r\n✅ Что узнаете по итогам вебинара:\r\n- Поймете философию и механику градиентного спуска: от вычисления производной до обновления весов модели.\r\n- Научитесь осознанно выбирать и настраивать оптимизатор под конкретную задачу.\r\n- Сможете диагностировать проблемы процесса обучения.\r\n- Получите готовый код с примерами, который станет вашим мощным инструментом для интуитивного понимания сложных концепций.\r\n \r\nПрисоединяйтесь, чтобы перестать воспринимать процесс обучения моделей как «черный ящик» и начать осознанно управлять путешествием по многомерным ландшафтам ошибок!"])</script><script>self.__next_f.push([1,"2f:Td8a,"])</script><script>self.__next_f.push([1,"Я интересуюсь машинным обучением очень давно, более десяти лет. За это время разработал ряд решений в медицинской области, техническом зрении и гидродинамике.\r\nКак известно, саморазвитие это бесконечное путешествие. И чтобы его продолжить, мне требовалось освоить современные программные инструменты, а также актуализировать теоретические знания в области искусственного интеллекта. Для этой цели я выбрал курс Otus. Machine Learning Professional. Решил сразу пойти на профессиональную версию, поскольку подготовка позволяла. \r\nНа курсе я узнал много нового из области аналитики. Подробное рассмотрение таких тем как EDA, прогнозирование функций, сверточные и рекуррентные сети, и, конечно, анализ естественного языка (NLP) позволило хорошо разобраться и в теории, и попробовать реализовать эти методы на практике. \r\nДо курса я был не очень знаком с языком Python, поэтому были сомнения, что я осилю задания. Однако, я смог сделать их все! Некоторые были действительно сложные - особенно классификация спутниковых снимков облаков с помощью сверточной нейронной сети, где надо было выделять различные формы облачных образований. Зато это очень приятно, когда понимаешь, что решил такую непростую задачу! Осваивать Питон и Google Colab вполне реально, особенно с советами преподавателей и кураторов Otus. \r\nНе всегда получалось смотреть в онлайн режиме лекции курса, поэтому очень понравилась функция для просмотра записи вебинаров. \r\nБуду говорить только за свой курс, но все преподаватели, кто вëл занятия у нашей группы, были очень компетентны в своей профессии. К занятию всегда прикладывают дополнительный материал из программ, презентаций и полезных ссылок. Благодаря такой помощи я и сумел сделать все предложенные задания и понять их суть и практическую значимость. \r\nСчитаю, что полученные знания позволят мне продвигаться в любимом деле и развиться как в профессиональном, так и карьерном плане. \r\nЕще раз спасибо, Otus!"])</script><style data-styled="" data-styled-version="5.3.10"></style><script>self.__next_f.push([1,"30:T707,Работаю в институте старшим научным сотрудником, преподаю инф. технологии и сети в университете, программирую на GoLang, Java (немного Scala), Python.\r\nОбласть интересов: онтологическое моделирование, semantic web, linked data, ontology learning, представление знаний, NLP, машинное обучение.\r\nКурс ML Professional выбрал для того, чтобы систематизировать свои знания в области ML, порешать практические задания, избавиться от синдрома самозванца.\r\n90% пользы дало решения домашних заданий, которые обычно включали каждый раз полный цикл действий для получения приемлемой ML модели. Т.е. понравился общий подход к ДЗ + большая часть их формулировок с поэтапным описанием. Понравились также ответы преподавателей из их личного опыта использования ML моделей.\r\nПосле прохождения курса,наконец, изучил \"базу\" ML и могу более эффективно \"троллить\" коллег и студентов, научился использовать ML модели в качестве компонентов своего ПО, вместо кодинга, расширил технологический кругозор в сфере решения практических задач с применением AI.31:Td4a,"])</script><script>self.__next_f.push([1,"Мне всегда было интересно попробовать свои силы в работе с ИИ и анализе данных, но не хватало смелости сделать шаг к обучению в этом направлении. Когда же я решилась, то выбрала специальность Machine Learning от Otus. Я четко знала направление, которое хочу изучить, поэтому выбрала сразу специальность из 2-х этапов.\r\nОдной из причин моего выбора была программа, рассчитанная на новичков. До обучения в Otus я не была связана с IT и работала в сфере аналитической химии на производстве, поэтому всерьез опасалась, что не справлюсь. На этом курсе обучение начиналось с основ и, хотя, мне пришлось немного подтянуть python, подача материала была настолько доступной, что у меня не возникло трудностей с пониманием.\r\nОчень понравился формат обучения: лекции 2 раза в неделю, доступные затем в записи, и домашние задания с мягким дедлайном. Если нет времени посетить занятие или задание требует дополнительного изучения, всегда можно заниматься в своем темпе.\r\nЕсли говорить о домашних заданиях, то они совсем не простые. Именно выполнение заданий давало мне понимание материала. В моем случае, при просмотре лекций я ухватывала суть, но не могла уловить нюансы реализации, а на практических задачах они все и выплывали. Были, конечно, и очень сложные для меня темы, когда я над одним заданием работала по 3 недели, но для меня это был основной компонент обучения. И их именно столько сколько нужно, с большим количеством домашних заданий я бы не справилась. Это была моя любимая часть учебы. Было очень интересно!\r\nЕще один момент, который мне бы хотелось отметить, это итоговый проект. Здорово, что выбор темы ничем не ограничен. Было увлекательно провести полностью самостоятельное исследование и систематизировать результаты.\r\nТеперь, окончив курс, я знаю современное состояние отрасли ML, понимаю как работают основные технологии в этом направлении и могу использовать их в своей работе."])</script><script>self.__next_f.push([1,"33:{\"start\":\"#59018E\",\"stop\":\"#360061\"}\n32:{\"gradient\":\"$33\",\"secondColor\":\"#740FB4\",\"textIsBlack\":false}\n"])</script><script>self.__next_f.push([1,"a:[\"$\",\"$L22\",null,{\"hideOverlayBanner\":true,\"withTopPadding\":false,\"theme\":{\"gradient\":{\"start\":\"#59018E\",\"stop\":\"#360061\"},\"secondColor\":\"#740FB4\",\"textIsBlack\":false},\"children\":[\"$\",\"$L23\",null,{\"initialData\":{\"course\":{\"id\":109,\"slug\":\"machinelearning\",\"title\":\"Machine Learning. Professional\",\"isSpecialization\":false,\"difficultyLevel\":\"Professional\",\"partnerLink\":null,\"partnerText\":\"\",\"partnerImageUrl\":null,\"partnerHeaderText\":null,\"partnerImageAlt\":\"логотип партнера\",\"category\":{\"title\":\"Data Science\",\"slug\":\"data-science\"},\"scheduleGroup\":{\"id\":3494,\"title\":\"ML-2026-03\",\"startDate\":\"2026-03-31\",\"isShowFullDate\":true,\"isShowDays\":false,\"timeFullDays\":null,\"timeFullMonth\":5,\"weekdaysStr\":\"Вт/Пт 20:00 Мск\",\"finishDate\":\"2026-10-29\",\"priceFull\":{\"fullPrice\":128000,\"discount\":12800,\"discountCapped\":false},\"priceFullB2b\":{\"fullPrice\":166000,\"discount\":0,\"discountCapped\":false},\"discountValidDate\":\"2026-03-14T21:00:00+00:00\",\"isAssessmentEnabled\":true,\"isEnableRequest\":false,\"status\":\"ready\"},\"headerIconUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/4d/d0/4dd0c082325d44dcae00108349dd03f7.svg\",\"headerIconInvtUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/c2/59/c259b81fde3b4c8c97bf48aa95611dd5.svg\",\"employers\":[{\"id\":138,\"title\":\"NAUMEN\",\"logoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/e5/5f/e55fb1a3c533414db9d1549e996cd54d.png\"},{\"id\":125,\"title\":\"AstraLab\",\"logoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/a7/6b/a76b7daaf5584b1c841ccccfdf189446.PNG\"},{\"id\":62,\"title\":\"Газпромбанк АО\",\"logoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/81/c8/81c844c71b85419b8aa2ad821d8f6c84.jpg\"},{\"id\":19,\"title\":\"СИБИНТЕК\",\"logoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/18/81/1881e9c9680b455b8f6f7b8174ae0197.png\"},{\"id\":51,\"title\":\"AWG\",\"logoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/c9/28/c928db6561ce4aa0972360da0ed11761.png\"},{\"id\":145,\"title\":\"Datana\",\"logoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/85/e1/85e1c6070e114d14aee6a046badf8705.png\"},{\"id\":82,\"title\":\"ПАО КБ «Восточный»\",\"logoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/fe/25/fe252cdd35774b798543e5d7b058d4b9.png\"},{\"id\":71,\"title\":\"Stream\",\"logoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/b3/f5/b3f52e7a164740ed9a5c9881a89f2094.png\"}],\"gaGoalDodWithoutAssessment\":\"ml_claim_event_ok\",\"yaGoalDodWithoutAssessment\":\"ml_claim_event_ok\",\"isForChildren\":false,\"linkTg\":null,\"linkVk\":null},\"blocks\":[{\"desc\":\"\u003cp\u003eНаучитесь работать с важнейшими моделями машинного обучения, NLP, DL, рекомендательными системами на практике с реальными данными\u003c/p\u003e\",\"isSpecialPriceShow\":true,\"isCourseUpdateShow\":true,\"specialPriceText\":\"Специальная цена\",\"specialPriceHelpText\":\"\",\"courseUpdateText\":\"Скидка 10% на курс\",\"courseUpdateHelpText\":\"Предложение актуально до 15.03\",\"id\":5305,\"type\":\"specialization_header\"},{\"desc\":\"$24\",\"visitCardLink\":null,\"visitCardPreviewUrl\":null,\"verticalBanner\":{\"link\":\"https://otus.ru/lessons/machinelearning/assessment/?utm_source=internal\u0026utm_medium=free\u0026utm_campaign=ml\u0026utm_term=landing-test\u0026utm_content=landing\",\"imgAlt\":\"\",\"imgUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/5e/0c/320х400_1-453930-5e0c38.png\"},\"horizontalBanner\":{\"link\":\"https://otus.ru/lessons/machinelearning/assessment/?utm_source=internal\u0026utm_medium=free\u0026utm_campaign=ml\u0026utm_term=landing-test\u0026utm_content=landing\",\"imgAlt\":\"\",\"imgUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/f7/94/PSD_Banners_MLAdv_1120x220-264956-f79431.png\"},\"id\":5306,\"type\":\"SPECIALIZATION_COURSE_PRESENTATION\"},{\"title\":\"Что даст вам этот курс ?\",\"text\":\"$25\",\"sideText\":\"\u003ch2\u003e\u003cspan style=\\\"color: #000000;\\\"\u003e\u003cstrong\u003eHard skills\u003c/strong\u003e\u003c/span\u003e\u003c/h2\u003e\\n\u003cp\u003e\u003cspan style=\\\"color: #000000;\\\"\u003eНейросети, PyTorch, NLP (Архитектура трансформер, BERT, RNN для работы с текстом), обучение с учителем, обучение без учителя, DB-Scan, K-means, рекуррентные сети, временные ряды, рекомендательные системы, Apache Spark\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\\n\u003ch3\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan style=\\\"color: #000000;\\\"\u003eЧто нового в 2025?\u003c/span\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/h3\u003e\\n\u003cdiv\u003e\u003cspan style=\\\"color: #000000;\\\"\u003eОбновили материалы занятия \u0026laquo;ML в Apache Spark\u0026raquo;\u003c/span\u003e\u003c/div\u003e\",\"id\":5307,\"type\":\"SPECIALIZATION_COURSE_GOAL\"},{\"iconUrl\":null,\"title\":\"Процесс обучения\",\"text\":\"\u003cspan style=\\\"font-weight: 400;\\\"\u003eУ нас нет предзаписанных уроков. \u003c/span\u003e\u003cspan style=\\\"font-weight: 400;\\\"\u003e\u003cbr /\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan style=\\\"font-weight: 400;\\\"\u003eЗанятия в OTUS \u0026ndash; это вебинары.\u003cbr /\u003e\u003cbr /\u003eПреподаватели-практики помогут погрузиться в теорию, обучат на реальных примерах, расскажут о необходимых в работе инструментах. Вы всегда сможете задать вопрос и получить исчерпывающий ответ. И самое главное \u0026ndash; \u003cstrong\u003eсможете практиковаться\u003c/strong\u003e. \u003cbr /\u003e\u003cbr /\u003e\u003cstrong\u003eУчитесь онлайн отовсюду\u003c/strong\u003e. А если вдруг пропустите занятие, просто посмотрите запись.\u003c/span\u003e\",\"id\":5308,\"type\":\"SPECIALIZATION_TEACHING_PROCESS\"},{\"columns\":[{\"imageUrl\":null,\"text\":\"\u003ch3\u003eОптимальная нагрузка\u003cbr /\u003e\u003cbr /\u003e\u003c/h3\u003e\\n\u003cspan\u003eВозможность совмещать учебу с работой.\u003c/span\u003e\"},{\"imageUrl\":null,\"text\":\"\u003ch3\u003eЭксперты\u003cbr /\u003e\u003cbr /\u003e\u003c/h3\u003e\\n\u003cp\u003eПреподаватели из разных сфер, каждый со своим уникальным опытом.\u003c/p\u003e\"},{\"imageUrl\":null,\"text\":\"\u003ch3\u003eПерспективы\u003cbr /\u003e\u003cbr /\u003e\u003c/h3\u003e\\n\u003cspan\u003eСможете претендовать на позицию Data Scientist Junior + / Middle+\u003c/span\u003e\"}],\"id\":5309,\"type\":\"textcolumns\"},{\"title\":\"Партнеры\",\"sliderTitle\":\"Работодатели курса\",\"desc\":\"\u003cp\u003eМногие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности.\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\",\"advantages\":\"\u003cul\u003e\\n\u003cli style=\\\"font-weight: 400;\\\" aria-level=\\\"1\\\"\u003e\u003cspan style=\\\"font-weight: 400;\\\"\u003eРазместите резюме в базе OTUS: так наши партнёры смогут пригласить вас на собеседование\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e\\n\u003cli style=\\\"font-weight: 400;\\\" aria-level=\\\"1\\\"\u003e\u003cspan style=\\\"font-weight: 400;\\\"\u003eПосещайте карьерные мероприятия OTUS: вам расскажут, как лучше проходить собеседование\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e\\n\u003c/ul\u003e\",\"vacancyDesc\":{\"title\":\"Data Scientist\",\"count\":1580,\"salaryJunior\":100000,\"salaryMiddle\":200000,\"salarySenior\":350000},\"id\":5310,\"type\":\"SPECIALIZATION_EMPLOYMENT\"},{\"header\":\"\u003cdiv class=\\\"sc-1og4wiw-0 sc-ze365z-1 dzeXkx RPhWg\\\"\u003e\\n\u003ch5\u003eФормат обучения\u003c/h5\u003e\\n\u003c/div\u003e\",\"columns\":[{\"text\":\"\u003ch3\u003eИнтерактивные вебинары\u003c/h3\u003e\\n\u003cbr /\u003e\\n\u003cp\u003e2 занятия по 2 академ.часа в неделю.\u003cbr /\u003eДоступ к записям и материалам остается навсегда\u003c/p\u003e\",\"imageUrl\":null},{\"text\":\"\u003ch3\u003eПрактика\u003c/h3\u003e\\n\u003cbr /\u003e\\n\u003cp\u003e\u003cspan\u003eДомашние задания с поддержкой и обратной связью наших преподавателей помогут освоить изучаемые технологии\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\",\"imageUrl\":null},{\"text\":\"\u003ch3\u003eАктивное комьюнити\u003c/h3\u003e\\n\u003cbr /\u003e\\n\u003cp\u003e\u003cspan style=\\\"font-weight: 400;\\\"\u003eОбщение с преподавателями на вебинарах, переписки в закрытом телеграм-чате, развёрнутые ответы при проверке домашних заданий\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\",\"imageUrl\":null}],\"id\":5311,\"type\":\"SPECIALIZATION_EDUCATION_FORMAT\"},{\"id\":5312,\"type\":\"program\",\"program\":{\"data\":{\"id\":3496,\"title\":\"ML-2026-03\",\"duration\":140,\"modules\":[{\"id\":21081,\"number\":1,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"likeUser\":null,\"title\":\"Продвинутые методы машинного обучения: обучение с учителем\",\"description\":\"Первый модуль познакомит вас с различными продвинутыми моделями машинного обучения для задач обучения с учителем (регрессия и классификация), начиная от классических методов деревьев решений и заканчивая продвинутыми методами градиентного бустинга.\",\"type\":\"common\",\"lessons\":[{\"id\":123111,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"познакомиться;\\nобсудить программу курса;\\nповторить основные концепции машинного обучения на практическом примере.\",\"title\":\"Программа курса. Повторение основных концепций машинного обучения на примере задачи регрессии\",\"summary\":\"программа курса;\\nконцепции машинного обучения;\\nпрактика;\\nрефлексия.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123113,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"рассмотреть метод градиентного спуска и его применение при обучении моделей машинного обучения.\",\"title\":\"Метод градиентного спуска\",\"summary\":\"метод градиентного спуска;\\nобучение модели методом градиентного спуска;\\nстохастический градиентный спуск.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123112,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"повторить основные понятия задачи классификации.\",\"title\":\"Повторение основных понятий задачи классификации на практике: EDA, cross-validation, метрики качества\",\"summary\":\"основные понятия задачи классификации: EDA, cross-validation, метрики качества.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123108,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"рассмотреть программу: классификация и регрессия с помощью деревьев решений;\\nрассмотреть алгоритмы: алгоритм CART, выбор оптимального сплита, суррогатный сплит;\\nрассмотреть реализацию в sklearn.\",\"title\":\"Деревья решений\",\"summary\":\"идея построения;\\nинформационные критерии;\\nобщий алгоритм построения;\\nкатегориальные признаки;\\nпроблемы в To Be Continued.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123109,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"разобрать методы ансамблирования;\\nрассмотреть случайный лес, бэггинг, стэкинг, блэндинг.\",\"title\":\"Ансамбли моделей\",\"summary\":\"Bias - Variance Trade-Off;\\nбутстрап / Bootstrap;\\nбэггинг / Bagging;\\nслучайный лес / Random Forest;\\nстэкинг и Блэндинг / Stacking \u0026 Blending.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123110,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"познакомиться с идеей бустинга;\\nпознакомиться с алгоритмом Gradient Boosting. \",\"title\":\"Градиентный бустинг\",\"summary\":\"Recap;\\nидея бустинга;\\nалгоритм Gradient Boosting.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[{\"id\":46848,\"title\":\"Чем лучше бустить? Тестируем алгоритмы бустинга в бою. \",\"likeUp\":0,\"likeDown\":0,\"goal\":\"В этом домашнем задании вам предстоит провести детективную работу и узнать, какой же алгоритм бустинга работает лучше всего (конечно, применительно к конкретной задаче).\",\"likeUser\":null,\"description\":\"$26\"}]},{\"id\":123107,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"познакомиться с SVM;\\nразобрать случаи Hard-Margin SVM и Soft-Margin SVM;\\nпознакомиться с идеей ядерных функция (kernel functions) и спрямляющих пространств;\\nпознакомиться с kernel SVM.\",\"title\":\"Метод опорных векторов\",\"summary\":\"Hard-Margin SVM;\\nSoft-Margin SVM;\\n“SVM in Natural Form“ и его имплементация методом стохастического градиентного спуска;\\nядра (kernels) и спрямляющие пространства.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]}]},{\"id\":21087,\"number\":2,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"likeUser\":null,\"title\":\"Продвинутые методы машинного обучения: обучение без учителя\",\"description\":\"Второй модуль посвящен алгоритмам для задачи обучения без учителя, в нем вы познакомитесь с различными способами кластеризации, такими как алгоритм k средних и DBSAN, методами снижения размерности и методами работы с новым типом данных - графами.\",\"type\":\"common\",\"lessons\":[{\"id\":123144,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"рассмотреть метод главных компонент (Principle component analysis);\\nрассмотреть метод t-SNE;\\nрассмотреть примеры визуализации с помощью метода t-SNE.\",\"title\":\"Методы уменьшения размерности\",\"summary\":\"метод главных компонент;\\nметод tsne.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123142,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"рассмотреть обучение без учителя;\\nрассмотреть алгоритмы кластеризации, области применения;\\nоценить качество обучения, ограничения и подбор алгоритма для задачи.\",\"title\":\"Обучение без учителя. K-means\",\"summary\":\"кластеризация;\\nстроение алгоритма K-Means и его применение на практике;\\nвыбор числа кластеров.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123143,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"рассмотреть иерархическую кластеризацию;\\nDB-Scan;\\nрассмотреть спектральную кластеризацию.\",\"title\":\"Обучение без учителя. Иерархическая кластеризация. DB-Scan\",\"summary\":\"иерархическая кластеризация;\\nDBSCAN;\\nсилуэтный коэффициент.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[{\"id\":46856,\"title\":\"Как узнать свою аудиторию? Построение различных вариантов кластеризаций и интерпретация результатов. \",\"likeUp\":0,\"likeDown\":0,\"goal\":\"На этот раз займемся классической задачкой - сегментация клиентов (в данном случае - банка). Крайне полезная операция, которая позволяет вам лучше познакомиться со своей аудиторией, понять, на какие группы она делится и чем они характеризуются.\",\"likeUser\":null,\"description\":\"$27\"}]},{\"id\":123145,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"рассмотреть статистические методы нахождения выбросов;\\nрассмотреть вероятностные методы.\",\"title\":\"Поиск аномалий в данных\",\"summary\":\"One-Class SVM; \\nIsolation Forest.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[{\"id\":46857,\"title\":\"Как найти стог сена в иголке? Практический проект по построению системы поиска аномалий. \",\"likeUp\":0,\"likeDown\":0,\"goal\":\"В этом домашнем задании вам предстоит настроить систему по поиску аномалий в банковских транзакциях. Мало того, что аномальных значений в данных меньше одного процента, так еще и переменные анонимизированные и представляют собой первые 28 главных компонент, полученных после PCA преобразования оригинальных данных (о которых мы ничего не знаем). \\n\\nСмогут ли бравые unsupervised методы справиться с такой задачей? Можно ли работать в таких условиях? Кто подставил кролика Роджера? Ответы на некоторые их этих вопросов вы узнаете после выполнения задания :) \",\"likeUser\":null,\"description\":\"1. Скачайте датасет с https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud#creditcard.csv \\n2. Проведите небольшой EDA (гистограммы и описательные статистики - обязательно).\\n3. Воспользуйтесь процентом аномалий, подсчитанным по переменной Class, как \\\"экспертной оценкой\\\" загрязненности нашего датасета.\\n4. Попробуйте построить различные модели и алгоритмы, разобранные на занятии, используя полученную экспертную оценку для настройки параметров.\\n5. Воспользуйтесь стандартными методами оценки качества бинарной классификации (особенно хорошо подойдёт classification report и confusion matrix), и, используя предсказания моделей и переменную Class, проверьте, действительно ли модели справляются со своей задачей и насколько хорошо они это делают.\\n6. При помощи tSNE и/или UMAP, постройте сжатое представление исходных данных и проверьте, действительно ли аномалии лежат достаточно далеко от основной массы точек.\"}]},{\"id\":123147,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"построить end-to-end пайплайнов и сериализировать модели.\",\"title\":\"Практическое занятие - Построение end-to-end пайплайнов и сериализация моделей\",\"summary\":\"практика;\\nрешение кейсов.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123146,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"оперировать основными понятия теории графов;\\nузнавать задачи, связанные с графами;\\nприменять networkx для работы с графами;\\nвычислять центральности;\\nприменять community detection.\",\"title\":\"Алгоритмы на графах\",\"summary\":\"графы;\\nосновные понятия;\\nпрактика.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[{\"id\":46858,\"title\":\"Когда-нибудь это закончится? Симуляция распространения болезни. Работа с NetworkX\",\"likeUp\":0,\"likeDown\":0,\"goal\":\"Перед вами не совсем стандартное домашнее задание, так как в нём практически не будет машинного обучения (если не считать анализа графов), но будет довольно много аналитики, симуляций, визуализаций и очень интересных выводов. Так как не совсем про ML, то и выполнять это задание не обязательно для успешного завершения курса. Но если вам интересно узнать, как можно смоделировать распространение инфекции по международной сети аэропортов, увидеть, как заражение аэропортов-хабов приводит к взрывному росту заболеваний и создать свой локальный Plague Inc., то давайте приступать :) \",\"likeUser\":null,\"description\":\"$28\"}]},{\"id\":123148,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"научиться вычислять признаки для всего графа и его рёбер/вершин по отдельности; \\nнаучиться решать задачи машинного обучения на графах.\",\"title\":\"Алгоритмы на графах: продолжение\",\"summary\":\"разбор методов и алгоритмов; \\nрешение задач.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]}]},{\"id\":21086,\"number\":3,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"likeUser\":null,\"title\":\"Введение в Deep Learning\",\"description\":\"В этом модуле мы коснёмся методов Deep Learning и работы с нейронными сетями. Вы узнаете принципы работы и обучения нейронных сетей, а также освоите нейросетевые архитектуры для работы с изображениями (сверточные нейросети) и последовательностями (рекуррентные нейросети).\",\"type\":\"common\",\"lessons\":[{\"id\":123135,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"познакомиться с моделью искусственного нейрона;\\nпознакомиться с булевыми операциями над нейроном;\\nразобрать как устроена нейронная сеть.\",\"title\":\"Введение в нейросети\",\"summary\":\"искусственный нейрон;\\nполносвязная нейронная сеть.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123137,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"познакомиться с фреймворком для глубокого обучения PyTorch и его архитектурой;\\nразобраться, как устроены тензоры, какие операции над ними поддерживаются;\\nизучить, как работать с данными в PyTorch, как использовать объекты dataset и dataloader;\\nсоздать свою нейронную сеть, и обучить ее решать задачу классификации рукописных цифр на примере датасета MNIST.\",\"title\":\"PyTorch (часть 1)\",\"summary\":\"pytorch;\\ntorchvision;\\nтензоры;\\ndataloader;\\ndataset;\\nMNIST.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123136,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"разобрать продвинутые градиентные методы оптимизации;\\nповторить правило chain rule;\\nрассмотреть алгоритм backpropagation и принцип обучения нейронной сети.\",\"title\":\"Продвинутые методы оптимизации, backpropagation и обучение нейронных сетей\",\"summary\":\"продвинутые методы оптимизации;\\nchain rule;\\nграф вычислений;\\nbackpropagation.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[{\"id\":46854,\"title\":\"Практика по PyTorch\",\"likeUp\":0,\"likeDown\":0,\"goal\":\"Получить навыки практической работы с PyTorch.\",\"likeUser\":null,\"description\":\"\u003cb\u003eИспользуя PyTorch:\u003c/b\u003e\\n1) Создать и обучить регрессионную модель, которая аппроксимирует значение функции sin(x + 2*y)*exp(-(2*x + y)^2) на диапазоне значений [-10;10] по х и у.\\n2) В качестве обучающей выборки необходимо сгенерировать 20000 точек случайным образом.\\n3) Разделить получившийся датасет на train / test / val в отношениях 70% / 15% / 15%, соответственно.\\n\\n\u003cbr\u003e\\n\\n\u003cb\u003eРезультаты:\u003c/b\u003e \u003cbr\u003e\\na) Посчитать метрику Mean Square Error(MSE) на test. \u003cbr\u003e\\nb) Нарисовать график, в котором сравнивается истинная функция и ее аппроксимированный вариант (предсказываемый моделью).\"}]},{\"id\":123138,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"вспомнить проблему переобучения и методы ее решения для нейросетей (L1/L2 regularization, dropout early stopping);\\nобсудить проблему взрыва и затухания градиентов и пути ее решения (Xavier/He-initialization, gradient clipping, различные функции активации).\",\"title\":\"Борьба с переобучение нейросетей, взрыв и затухание градиентов\",\"summary\":\"L1/L2 regularization, dropout early stopping;\\nReLU/SeLU/GeLU activation functions;\\nXavier/He-initialization;\\ngradient clipping.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123141,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"углубиться в PyTorch, и рассмотреть отличия версии 2.x от 1.x;\\nкратко пройтись по его модулям;\\nпроверить на примерах компиляцию моделей torch.compile(), и убедиться, действительно ли PyTorch 2.x работает быстрее 1.x;\\nна примере MNIST / CIFAR рассмотреть другие архитектуры сетей (CNN);\\nпопробовать также Transfer Learning: MNIST -\u003e CIFAR -\u003e MNIST;\\nобучить нейросеть задаче регрессии.\",\"title\":\"PyTorch (часть 2)\",\"summary\":\"pytorch 2.x;\\ntorch.compile();\\nTransfer Learning;\\nCIFAR / MNIST.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123139,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"изучить понятие свертки и архитектуру сверточных нейронный сетей (CNN);\\nразобрать связанные понятия (pooling, stride, padding, atrous convolution);\\nобсудить применение CNN в компьютерном зрении;\\nрассмотреть продвинутые CNN архитектуры.\",\"title\":\"Сверточные сети (Convolutional Neural Networks)\",\"summary\":\"свертки (convolutions);\\npooling;\\nCNNs;\\nпродвинутые CNN архитектуры;\\nImageNet.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[{\"id\":46855,\"title\":\"Классификация облаков\",\"likeUp\":0,\"likeDown\":0,\"goal\":\"Неглубокие облака играют огромную роль в определении климата Земли, но их трудно распознать и классифицировать в климатических моделях. Классифицируя различные типы организации облаков, исследователи из Института Макса Планка надеются улучшить наше физическое понимание этих облаков, что, в свою очередь, поможет нам построить более совершенные климатические модели.\\n\\nСуществует множество способов организации облаков, но границы между различными формами организации нечеткие. Это затрудняет построение традиционных алгоритмов, основанных на правилах, для разделения облачных характеристик. Однако человеческий глаз отлично справляется с обнаружением особенностей - например, облаков, похожих на цветы.\\n\\nВ этом задании вам предстоит построить модель для классификации моделей организации облаков на спутниковых снимках. В случае успеха вы поможете ученым лучше понять, как облака будут определять наш будущий климат.\",\"likeUser\":null,\"description\":\"- сформировать нейронную сверточную сеть;\\n- обучить сеть на представленных данных;\\n- оценить качество модели. В качестве критерия используйте [Dice coefficient](https://en.wikipedia.org/wiki/Sørensen–Dice_coefficient).\\n- датасет для обучения модели: https://www.kaggle.com/competitions/understanding_cloud_organization/data \"}]},{\"id\":123140,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"разобрать, что такое рекуррентная нейронная сеть;\\nпознакомиться с видами реккурентных сетей;\\nрассмотреть классификацию и генерацию текста реккурентной сетью.\",\"title\":\"Рекуррентные сети\",\"summary\":\"RNN;\\nLSTM;\\nGRU.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]}]},{\"id\":21082,\"number\":4,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"likeUser\":null,\"title\":\"Сбор данных. Анализ текстовых данных\",\"description\":\"В этом модуле вы научитесь работать с одним из самых распространенных типов данных - текстом. \\n\\nМы разберём различные способы предобработки текста, которые позволяют использовать его в качестве признаков для моделей машинного обучения. \\n\\nМы изучим такие полезные задачи, как тематическое моделирование, распознавание именованных сущностей (NER) и работу с векторными представлениями слов. \\n\\nТакже вы научитесь заниматься парсингом данных, который позволит вам собирать и создавать свои собственные уникальные датасеты для анализа. \",\"type\":\"common\",\"lessons\":[{\"id\":123114,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"рассмотреть открытые источники данных;\\nиспользовать API, парсинг;\\nсоздать свои датасеты.\",\"title\":\"Сбор данных\",\"summary\":\"парсинг.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123115,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"обсудить задачу обработки текста;\\nрассмотреть библиотеки для работы с русским и английским языками.\",\"title\":\"Предобработка и токенизация\",\"summary\":\"токенизация;\\nстоп-слова;\\nстемминг и лемматизация;\\nbag of Words TF-IDF.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[{\"id\":46849,\"title\":\"Откуда берутся датасеты? Практический проект по сбору данных и работе с текстами\",\"likeUp\":0,\"likeDown\":0,\"goal\":\"В этом домашнем задании вам предстоит обойти все ловушки серверов, пробраться сквозь страницы HTML-код, собрать себе свой собственный датасет и натренировать на нём модель.\",\"likeUser\":null,\"description\":\"$29\"}]},{\"id\":123118,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"рассмотреть векторные представления слов;\\nработа с предобученными эмбеддингами.\",\"title\":\"Векторные представления слов, работа с предобученными эмбеддингами\",\"summary\":\"Word Embedding;\\nWord2Vec;\\nCBOW, Skip-gram;\\nпрактика на Python.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123119,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"изучить применение рекуррентных архитектур для работы с текстами.\",\"title\":\"Понятие языковой модели, RNN для работы с текстом\",\"summary\":\"языковые модели на основе рекуррентных нейронных сетей (LSTM);\\nпрактика.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123120,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"рассмотреть архитектуру Transformer;\\nпознакомиться с идеей attention mechanism.\",\"title\":\"Архитектура трансформер\",\"summary\":\"seq2seq модели;\\nattention mechanism;\\nархитектура трансформер.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123121,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"познакомиться с идеей transfer learning и идеей pretraining+finetuning подхода для решения NLP задач;\\nизучить модель BERT.\",\"title\":\"Transfer Learning. Архитектура BERT\",\"summary\":\"transfer learning;\\npretraining+finetuning подход;\\nBERT;\\nстратегии токенизации;\\nпрактика по дообучению предобученнего BERT’а.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[{\"id\":46850,\"title\":\"Почувствуй мощь трансформеров в бою\",\"likeUp\":0,\"likeDown\":0,\"goal\":\"Научиться работать с трансформерными моделями и применять их для различных NLP задач.\",\"likeUser\":null,\"description\":\"$2a\"}]},{\"id\":123117,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"рассмотреть векторные представления слов, word2vec;\\nрассмотреть примеры задач NLP;\\nсоздать диалоговые системы.\",\"title\":\"Named Entity Recognition\",\"summary\":\"NER;\\nподходы для решения;\\nметрики качества;\\nпрактика на Python.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123116,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"обсудить тематическое моделирование;\\nрассмотреть общую схему решения задач NLP.\",\"title\":\"Тематическое моделирование\",\"summary\":\"тематическое моделирование;\\nPLSA;\\nLDA;\\nпрактика на Python.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]}]},{\"id\":21084,\"number\":5,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"likeUser\":null,\"title\":\"Анализ временных рядов\",\"description\":\"В этом модуле вы познакомитесь с еще одним распространенным типом данных - временными рядами. \\n\\nМы разберем как классические методы работы с временными рядами, включая ARIMA-модель, так и продвинутые способы извлечения признаков и применения машинного обучения. \\n\\nТакже мы научимся решать задачу кластеризации, используя временные ряды, на примере финансовых котировок. \",\"type\":\"common\",\"lessons\":[{\"id\":123128,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"рассмотреть: простейшие методы, экспоненциальное сглаживание, семейство ARIMA.\",\"title\":\"Анализ временных рядов. Часть 1: Постановка задачи, простейшие методы. ARIMA-модель\",\"summary\":\"метрики; \\nэконометрический подход; \\nсемейство ARIMA.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123129,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"извлечь признаки и применение моделей машинного обучения;\\nрассмотреть автоматическое прогнозирование.\",\"title\":\"Анализ временных рядов. Часть 2: Извлечение признаков и применение моделей машинного обучения. Автоматическое прогнозирование\",\"summary\":\"машинное обучение и анализ данных.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[{\"id\":46852,\"title\":\"Что день грядущий нам готовит? Построение прогноза временного ряда с использованием изученных методов\",\"likeUp\":0,\"likeDown\":0,\"goal\":\"В этом домашнем задании будем заниматься очень интересными прогнозами, которые вполне могут быть полезны для организации работы метро — попробуем построить модель, которая предсказывает, сколько пассажиров будут им пользоваться в ближайшее время.\",\"likeUser\":null,\"description\":\"$2b\"}]},{\"id\":123130,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"рассмотреть кластеризацию временных рядов.\",\"title\":\"Анализ временных рядов Часть 3: Кластеризация временных рядов (ищем связанные котировки акций)\",\"summary\":\"кластеризация временных рядов.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]}]},{\"id\":21083,\"number\":6,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"likeUser\":null,\"title\":\"Рекомендательные системы\",\"description\":\"В этом модуле мы будем работать с различными типами рекомендательных систем. Разберем постановку задачи, познакомимся с популярными метриками качества и основными видами моделей рекомендательных систем. \\n\\nТакже мы научимся работать с одной из самых популярных питоновских библиотек для рекомендательных систем. \",\"type\":\"common\",\"lessons\":[{\"id\":123122,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"формализовать задачу рекомендации;\\nизучить типы данных и методы разбиения на обучающую и тестовую выборки;\\nвыполнить вычисление метрик оценки качества;\\nобзор классов рекомендательных моделей.\",\"title\":\"Введение в рекомендательные системы\",\"summary\":\"постановка задачи рекомендательной системы;\\nexplicit и implicit типы фидбека;\\nразбиение данных на обучающую и тестовую выборки;\\nметрики оценки качества;\\nклассификация рекомендательных моделей.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123124,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"использовать эвристические модели в качестве бейзлайнов;\\nобсудить проблему холодного старта;\\nпознакомиться с методами коллаборативной фильтрации;\\nпостроить модели userKNN, itemKNN.\",\"title\":\"Простые рекомендательные модели. Коллаборативная фильтрация\",\"summary\":\"эвристические модели;\\nпроблема холодного старта;\\nuserKNN, itemKNN.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123123,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"рассмотреть контентную фильтрацию, гибридные подходы;\\nобсудить ассоциативные правила.\",\"title\":\"Контентная фильтрация, гибридные подходы. Ассоциативные правила\",\"summary\":\"RecSys recap;\\nконтентная фильтрация;\\nассоциативные правила;\\nгибридный подход.\\n \",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123125,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"познакомиться с методами матричной факторизации;\\nизучить алгоритмы SVD и ALS.\",\"title\":\"Методы матричной факторизации\",\"summary\":\"алгоритм SVD;\\nалгоритм ALS;\\nприменение алгоритмов на практике.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123126,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"рассмотреть методы улучшения работы SVD и ALS алгоритмов.\",\"title\":\"Практическое занятие по рекомендательным системам\",\"summary\":\"тюнинг SVD алгоритма;\\nтюнинг ALS алгоритма.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[{\"id\":46851,\"title\":\"Памперсы или пиво? Практический проект по созданию рекомендательной системы\",\"likeUp\":0,\"likeDown\":0,\"goal\":\"Настало время поработать с данными самой большой и самой дорогой компании, занимающейся, похоже, уже всем на свете: от продажи всего и вся, до настройки облачных инфраструктур и создания роботов. Конечно же это компания Джеффа могу-купить-весь-мир Безоса - Amazon. \",\"likeUser\":null,\"description\":\"1. Выберите любой понравившийся вам набор данных по ссылке https://cseweb.ucsd.edu/~jmcauley/datasets/amazon_v2/, стоит обратить внимание на раздел \\\"Small\\\" subsets for experimentation, где представлены не самые большие датасеты (чтобы и в память поместился, и считался недолго).\\n2. Проведите базовый EDA - распределения рейтингов, количество уникальных товаров и т.д.\\n3. Сделайте разбиение данных на train и test методом leave-one-out.\\n4. На основании вашего датасета постройте 2-3 рекомендательных модели, можно включить простой бейзлайн типа модели, рекомендующей самые популярные товары.\\n5. Оцените качество полученных рекомендаций по метрикам HR@10, MRR@10, NDCG@10, coverage.\\n6. Сделайте выводы о качестве моделей.\"}]},{\"id\":123127,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"построить ML в Apache Spark.\",\"title\":\"ML в Apache Spark\",\"summary\":\"Apache Spark;\\nSpark ML.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]}]},{\"id\":21085,\"number\":7,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"likeUser\":null,\"title\":\"Проектная работа \",\"description\":\"Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект — это то, над чем интересно поработать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей. \",\"type\":\"project\",\"lessons\":[{\"id\":123131,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"выбрать и обсудить тему проектной работы;\\nспланировать работу над проектом;\\nознакомиться с регламентом работы над проектом.\",\"title\":\"Выбор темы и организация проектной работы\",\"summary\":\"правила работы над проектом и специфика проведения итоговой защиты;\\nтребования к результату проекта и итоговой документации.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[{\"id\":46853,\"title\":\"Проектная работа\",\"likeUp\":0,\"likeDown\":0,\"goal\":\"В этом ДЗ необходимо выбрать и утвердить в чате по ДЗ темы проекта, разработать и презентовать проект.\",\"likeUser\":null,\"description\":\"1) Выбрать тему, ориентируясь на собственные интересы, потребности, возможности и методы, изученные на курсе.\\n2) Собрать, проанализировать и предобработать данные.\\n3) Построить первые baseline модели.\\n4) (опционально) Поучаствовать в двух предзащитах. В свободном формате рассказать про то, что было сделано, обсудить ход работы. \\n5) Провести эксперименты с более углубленными методами, доработать модели, протестировать дополнительные гипотезы.\\n6) Сравнить и проанализировать полученные результаты.\\n7) Презентовать проект, рассказать о своем исследовании, что вы сделали, каких результатов добились.\"}]},{\"id\":123133,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"обсудить прогресс по проектной работе;\\nрешить сложности, возникшие при ее выполнении.\",\"title\":\"Предзащита проектных работ №1\",\"summary\":\"обсуждение со студентами их продвижений по проектной работе.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123134,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"обсудить прогресс по проектной работе;\\nрешить сложности, возникшие при ее выполнении.\",\"title\":\"Предзащита проектных работ №2\",\"summary\":\"обсуждение со студентами их продвижений по проектной работе.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]},{\"id\":123132,\"likeDown\":0,\"likeUp\":0,\"description\":\"защитить проект и получить рекомендации экспертов;\\nузнать, как получить сертификат об окончании курса, как взаимодействовать после окончания курса с OTUS и преподавателями, какие вакансии и позиции есть для выпускников (опционально - в России и за рубежом) и на какие компании стоит обратить внимание.\",\"title\":\"Защита проектных работ\",\"summary\":\"презентация проектов перед комиссией;\\nвопросы и комментарии по проектам;\\nорганизационные вопросы; \\nрынок вакансий по направлению;\\nпроведение собеседований;\\nстатистика курса и вопросы по курсу.\",\"likeUser\":null,\"homeworks\":[]}]}]},\"error\":null}},{\"text\":\"$2c\",\"imageUrl\":null,\"id\":5314,\"type\":\"SPECIALIZATION_PROJECT_WORK\"},{\"id\":5315,\"type\":\"teachers\",\"teachers\":[{\"id\":9286,\"fullName\":\"Игорь Стурейко\",\"company\":\"FinTech\",\"companyRole\":\"(к.ф.-м.н.) Teamlead, главный инженер\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/0e/42/0e4275435c3c4a5e97839de0bf1d0205.jpg\",\"description\":\"Более 15 лет занимался прикладной математикой и мат. моделированием в НИИгазэкономика ПАО Газпром.\\r\\n\\r\\nРуководил командой 20+ человек, решающей прикладные задачи, вывод готовых моделей в продакшн и поддержку решений у клиента. \\r\\n\\r\\nРазрабатывал модель развития и прогнозирования технического состояния газотранспортной системы ПАО Газпром.\\r\\n\\r\\nОбразование: \\r\\nкандидат наук физико-математических наук, Теоретическая физика, Московский государственный университет (МГУ)\\r\\n\\r\\nOtus Certified Educator\",\"years\":3,\"lessonsCount\":360,\"studentsCount\":3608,\"courses\":[\"Machine Learning. Professional\",\"Machine Learning. Advanced\",\"Machine Learning. Basic\",\"Reinforcement Learning\",\"MLOps\",\"ML для финансового анализа\",\"Python Developer. Professional\",\"Рекомендательные системы\",\"AI-архитектор\",\"AI-агенты: продвинутое внедрение и использование\"],\"shortDescription\":\"$undefined\",\"directions\":\"$undefined\",\"yearDevelopment\":\"$undefined\",\"scheduleGroupRole\":\"superteacher\"},{\"id\":11497,\"fullName\":\"Михаил Лебедев\",\"company\":\"Банк России\",\"companyRole\":\"Tech Lead DS\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/f3/93/f3930afd51d04af18375d0a647378409.jpg\",\"description\":\"По образованию радиофизик (кандидат технических наук);\\r\\n- с 2002 по 2012 системный администратор, помимо основной деятельности изучил сетевую часть, серверные ОС, межсетевые экраны, отказоустойчивость;\\r\\n- с 2012 по 2018 системный архитектор, улучшил знания по сети, схд, blade-корзины, виртуализация, базы данных, репликация, бэкап и катастрофоустойчивость, TOGAF, приобрел новые знания и опыт в качестве руководителя проектов (PMBook, мотивация, ответственность), технического писателя (описание бизнес-процессов, инфраструктуры, аудит ИТ), разработчика микросервисов, в качестве хобби занимался машинным обучением;\\r\\n- с 2018 по 2022 перешел в новую профессию Data Science, создание моделей машинного обучения, полное решение бизнес-проблемы от постановки задачи до внедерения в пром (анализ бизнес-процессов, подготовка данных, создание инфраструктуры, оцифровка сотрудников, автоматизация ручного труда, цифровая стратегия, MVP продуктов).\",\"years\":1,\"lessonsCount\":29,\"studentsCount\":764,\"courses\":[\"ML для финансового анализа\",\"Аналитик данных\",\"Рекомендательные системы\",\"LLM Driven Development\",\"AI-архитектор\"],\"shortDescription\":\"$undefined\",\"directions\":\"$undefined\",\"yearDevelopment\":\"$undefined\",\"scheduleGroupRole\":null},{\"id\":10588,\"fullName\":\"Кирилл Бухтеев\",\"company\":\"Т-Банк\",\"companyRole\":\"Lead ML Engineer\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/c3/2c/c32c196d739642c6a8657baaf1867ece.png\",\"description\":\"Опытный специалист в области Data Science, Data Engineering и ML Ops с глубоким пониманием возможностей данных для решения сложных задач. Его страсть к Data Science позволила ему развить энтузиазм и экспертизу в различных сферах, включая банковский сектор, финансы и производство.\\r\\nВ Сбере, где Кирилл проработал 3 года как ML Engineer и руководитель команды, он создал систему автоматического поиска сбоев, ускорив процесс реагирования на инциденты. Его предсказательные модели сбоев сократили время работы с неполадками. \\r\\nПомимо работы в Сбере, Кирилл разрабатывал NLP модели для научного стартапа, модели оптимизации для производства и рекомендательные системы, что расширило его опыт в Data Science.\\r\\nКирилл, выпускник физического факультета МГУ, обладает глубокими знаниями в области физики и анализа больших данных, полученными на курсе VK Education. Его научный путь увенчался защитой кандидатской диссертации по физике в 2024 году.\",\"years\":2,\"lessonsCount\":31,\"studentsCount\":215,\"courses\":[\"ML для финансового анализа\"],\"shortDescription\":\"$undefined\",\"directions\":\"$undefined\",\"yearDevelopment\":\"$undefined\",\"scheduleGroupRole\":null},{\"id\":1737,\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"company\":\"Сбер, ВШЭ\",\"companyRole\":\"Лидер Research кластера\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\",\"description\":\"$2d\",\"years\":6,\"lessonsCount\":810,\"studentsCount\":2682,\"courses\":[\"Machine Learning. Basic\",\"Machine Learning. Professional\",\"Machine Learning. Advanced\",\"NLP / Natural Language Processing\",\"NLP. Advanced\"],\"shortDescription\":\"$undefined\",\"directions\":\"$undefined\",\"yearDevelopment\":\"$undefined\",\"scheduleGroupRole\":\"teacher\"},{\"id\":4159,\"fullName\":\"Алексей Кисляков\",\"company\":\"Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ (Владимирский филиал)\",\"companyRole\":\"(д.э.н., к.т.н.) преподаватель/ученый-исследователь\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/f1/05/f1057ce071b34154bada056fe80b88eb.jpg\",\"description\":\"Более 10 лет научных исследований в области прикладных методов экономико-математического моделирования с применением инструментария Python, R, MATLAB, Excel\\r\\n8 лет преподавания в ВУЗах оффлайн и онлайн \\r\\n30 созданных и реализованных курсов по программам высшего образования и дополнительного профессионального образования\\r\\n\\r\\nРеализованные проекты:\\r\\nгрант РФФИ 18-07-00170 «Создание прогностических моделей эволюции природных, живых и социально-экономических систем на основе конечных групп нарушенной симметрии»\\r\\n\\r\\nОсновной стек:\\r\\nPython\\r\\nPandas\\r\\nМатематическая статистика\\r\\nАнализ данных\\r\\nMicrosoft Excel\\r\\nBusiness intelligence\\r\\nSQL\\r\\nDocker\\r\\nTensorflow+Keras\\r\\nPowerBI\\r\\nQGIS\\r\\n\\r\\nОбразование: \\r\\nдоктор экономических наук, математические и инструментальные методы экономики, МГТУ им. Н.Э. Баумана\\r\\nкандидат технических наук, Радиотехника, Владимирский государственный университет им. А.Г. и Н.Г. СТолетовых (ВлГУ)\",\"years\":6,\"lessonsCount\":143,\"studentsCount\":1306,\"courses\":[\"Machine Learning. Professional\",\"Machine Learning. Advanced\",\"Machine Learning. Basic\",\"NLP / Natural Language Processing\",\"ML для финансового анализа\"],\"shortDescription\":\"$undefined\",\"directions\":\"$undefined\",\"yearDevelopment\":\"$undefined\",\"scheduleGroupRole\":\"teacher\"},{\"id\":1148,\"fullName\":\"Антон Витвицкий\",\"company\":\"Boost Arria NLG\",\"companyRole\":\"(к.ф.-м.н.) Director of Computer Vision\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/1e/5f/1e5feb61fb4e49698793b1ee5db4a043.jpg\",\"description\":\"Эксперт по компьютерному зрению и глубокому обучению, дипломированный инженер-программист.\\r\\n\\r\\nС 2012 по 2017 занимался распознаванием лиц в компании WalletOne, чьи решения поставлялись для бизнеса в странах Южной Африки и Европы. Участвовал в стартапе Mirror-AI, где руководил командой компьютерного зрения. В 2017 стартап прошел Y-combinator и получили инвестиции для создания приложения в котором пользователь может реконструировать свой аватар по селфи. В 2019 участвовал в британском стартапе Kazendi Ltd., в проекте HoloPortation. Цель проекта - реконструкция 3D-аватаров для очков дополненной реальности HoloLens. C 2020 руководит командой компьютерного зрения в американском стартапе Boost Inc., который занимается видеоаналитикой в баскетболе для NCAA.\\r\\n\\r\\nОбразование: \\r\\n\\r\\nOtus Certified Educator\",\"years\":7,\"lessonsCount\":245,\"studentsCount\":1255,\"courses\":[\"Machine Learning. Professional\",\"Компьютерное зрение\",\"Компьютерное зрение. Advanced\",\"NLP / Natural Language Processing\"],\"shortDescription\":\"$undefined\",\"directions\":\"$undefined\",\"yearDevelopment\":\"$undefined\",\"scheduleGroupRole\":\"teacher\"},{\"id\":4344,\"fullName\":\"Вероника Иванова\",\"company\":\"Sber AI Lab\",\"companyRole\":\"Data Scientist\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/07/98/0798297351a343a8806cbb4dd73bbd17.jpg\",\"description\":\"Занимаюсь построением рекомендательных систем. В работе в основном использую модели матричной факторизации и эвристики. \\r\\nУчусь в аспирантуре Сколково, где занимаюсь исследованиями в области Sequential Recommender Systems.\\r\\nОпубликовала 2 статьи и выступила с докладом на воркшопе. \\r\\nДо начала карьеры в IT 10+ лет занималась преподаванием.\\r\\n\\r\\nОсновной стек: Python, Pandas, PyTorch, SQL, ClickHouse.\\r\\n\\r\\nОбразование: \\r\\nФКН ВШЭ, факультет Радиоэлектроники и Лазерной Техники МГТУ им. Н. Э. Баумана\",\"years\":3,\"lessonsCount\":156,\"studentsCount\":1010,\"courses\":[\"Machine Learning. Professional\",\"Machine Learning. Advanced\",\"Рекомендательные системы\"],\"shortDescription\":\"$undefined\",\"directions\":\"$undefined\",\"yearDevelopment\":\"$undefined\",\"scheduleGroupRole\":\"teacher\"},{\"id\":1183,\"fullName\":\"Андрей Канашов\",\"company\":\"Самолет\",\"companyRole\":\"Senior Data Scientist\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/e7/6f/e76f478dc74c4567a04f8c8f680285bd.jpg\",\"description\":\"Занимался задачами с использованием как классического Machine Learning, так и Deep Learning алгоритмов с использованием нейронных сетей в задачах NLP и CV, а также проведением различных аналитических исследований:\\r\\n\\r\\n- Задачи NLP (Topic Modeling, NER) и CV (face detection, instance segmentation, semantic segmentation, age/gender classification) для анализа социальных сетей\\r\\n- Кластерный анализ целевых аудитории (clustering)\\r\\n- Прогнозирование бизнес-метрик (classical ML)\\r\\n- Аудиторное профилирование и персонализация рекламы\\r\\n\\r\\nСамостоятельно занимался изучением Machine Learning. Знает, что нужно для освоения новой профессии и какие при этом возникают вопросы.\\r\\n\\r\\nОбразование: \\r\\nУральский государственный университет (УРФУ)\\r\\n\\r\\nOtus Certified Educator\",\"years\":7,\"lessonsCount\":321,\"studentsCount\":2131,\"courses\":[\"Machine Learning. Basic\",\"Machine Learning. Professional\",\"Machine Learning. Advanced\",\"Reinforcement Learning\",\"Компьютерное зрение\",\"Рекомендательные системы\"],\"shortDescription\":\"$undefined\",\"directions\":\"$undefined\",\"yearDevelopment\":\"$undefined\",\"scheduleGroupRole\":\"teacher\"},{\"id\":9264,\"fullName\":\"Дмитрий Гайнуллин\",\"company\":\"AIC\",\"companyRole\":\"Machine Learning Engineer\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/5d/e4/5de452d3b1bf4f0fabdef26b81204ef7.jpg\",\"description\":\"Более 3+ года работы в различных проектах, связанных с машинным обучением. В основном в NLP и Speech Processing. \\r\\n\\r\\nРаботал как в маленьких стартапах на 3 человека, так и в исследовательских отделах крупных международных банков. Имею опыт работы с суммаризацией текста, большими языковыми моделями и распознаванием естественной речи. \\r\\nЗанял первое место в ASR for low-resource languages Coqui AI challenge.\\r\\nРазрабатывал и запускал внутренние продукты для банков и делал свой мини-стартап по рекомендации одежды.\\r\\n\\r\\nСтэк: Python (NumPy, SciPy, Pandas, scikit-learn, Flask, FastAPI), Pytorch, Lightning, Transformers, WandB, Triton.\\r\\n\\r\\nОбразование:\\r\\nМФТИ и Ecole Polytechnique.\",\"years\":3,\"lessonsCount\":72,\"studentsCount\":770,\"courses\":[],\"shortDescription\":\"$undefined\",\"directions\":\"$undefined\",\"yearDevelopment\":\"$undefined\",\"scheduleGroupRole\":null},{\"id\":2856,\"fullName\":\"Евгений Романов\",\"company\":\"Газпромбанк\",\"companyRole\":\"Data Scientist\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/fc/b0/fcb0ef6c85eb41acb6ddf483a74530c6.jpg\",\"description\":\"Занимается анализом данных и машинном обучением с 2018 года. \\r\\n\\r\\nРаботал в департаментах рисков, комплаенса крупных российских банков, а также айти-консалтинге. В настоящий момент занимаюсь построением моделей для клиентского сервиса в Газпромбанке.\\r\\n\\r\\nКомпании: QIWI, Альфа-банк, МТС-Банк, PricewaterhouseCoopers. \\r\\n\\r\\nОбразование:\\r\\nФинансовый Университет при Правительстве РФ, риск-менеджмент\\r\\n\\r\\nOtus Certified Educator\",\"years\":8,\"lessonsCount\":113,\"studentsCount\":1920,\"courses\":[\"Machine Learning. Professional\",\"Machine Learning. Advanced\",\"Machine Learning. Basic\"],\"shortDescription\":\"$undefined\",\"directions\":\"$undefined\",\"yearDevelopment\":\"$undefined\",\"scheduleGroupRole\":\"teacher\"},{\"id\":2094,\"fullName\":\"Раиль Сулейманов\",\"company\":\"Garage IT\",\"companyRole\":\"Machine Learning Engineer\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d8/08/d808783934954ab3a9f4a8887b54bd39.jpg\",\"description\":\"Больше 10 лет опыта работы в исследованиях и разработке (математическое моделирование, статистическая обработка измерений и экспериментов, разработка алгоритмов локализации, применение глубокого обучения для задач вычислительной химии и компьютерного зрения)\\r\\nБольше 5лет работы в анализе данных и машинном обучении. \\r\\n\\r\\nРаботал в BioCad, Arcadia, GigAnt.\\r\\nПреподавал алгоритмы, python, вычислительной химии и машинного обучения.\\r\\n\\r\\nОбразование:\\r\\nприкладная математика, РГГРУ\",\"years\":6,\"lessonsCount\":139,\"studentsCount\":1822,\"courses\":[\"Machine Learning. Professional\",\"Компьютерное зрение\",\"Компьютерное зрение. Advanced\",\"Рекомендательные системы\",\"NLP. Advanced\",\"LLM Driven Development\"],\"shortDescription\":\"$undefined\",\"directions\":\"$undefined\",\"yearDevelopment\":\"$undefined\",\"scheduleGroupRole\":\"teacher\"}]},{\"desc\":\"\u003cp\u003eОткрытый вебинар — это настоящее занятие в режиме он-лайн с преподавателем курса, которое позволяет посмотреть, как проходит процесс обучения. В ходе занятия слушатели имеют возможность задать вопросы и получить знания по реальным практическим кейсам.\u003c/p\u003e\",\"header\":\"\u003ch2\u003eБлижайшие мероприятия\u003c/h2\u003e\",\"id\":5317,\"type\":\"SPECIALIZATION_FUTURE_WEBINARS\",\"events\":[{\"date\":\"2026-03-12T17:00:00+00:00\",\"eventCourseId\":109,\"eventDesc\":\"$2e\",\"eventId\":6769,\"eventSlug\":\"ml-lesson-12-03-2026\",\"eventTitle\":\"Метод градиентного спуска: лучше гор могут быть только горы…\",\"eventType\":\"open_lesson\",\"id\":6845,\"isRequireAssessment\":false,\"registrationEnded\":false,\"teacher\":{\"fullName\":\"Алексей Кисляков\",\"id\":4159,\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/f1/05/f1057ce071b34154bada056fe80b88eb.jpg\",\"work\":null}},{\"date\":\"2026-03-18T15:00:00+00:00\",\"eventCourseId\":109,\"eventDesc\":\"Занятие посвящено популярной модели BERT, которая широко применяется для решения самых разных задач текстовой аналитики. \\r\\nВы узнаете как работает перед и как легко и просто его можно адаптировать под ваши NLP задачи: разберем в теории и применим на практике для решения задачи классификации.\\r\\n\\r\\n👥 Кому подходит этот урок:\\r\\n- IT-специалистам которые хотят перейти в Data Science\\r\\n- Начинающим дата-сайентистам и специалиста по машинному обучению, желающим углубиться в профессию\\r\\n- Тем кто самостоятельно изучает Data Science\\r\\n- Кто хочет войти в IT, но не знает что выбрать \\r\\n\\r\\n✅ Результаты урока:\\r\\n- Познакомитесь с моделью BERT\\r\\n- Научитесь дообучать BERT для задач классификации\\r\\n- Поймете основные принципы дообучения предобученных моделей\",\"eventId\":6770,\"eventSlug\":\"ml-lesson-18-03-2026\",\"eventTitle\":\"Random Forest - мощный метод ансамблирования в ML\",\"eventType\":\"open_lesson\",\"id\":6846,\"isRequireAssessment\":false,\"registrationEnded\":false,\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"id\":1737,\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\",\"work\":null}}]},{\"desc\":null,\"header\":\"\u003ch2\u003eПрошедшие мероприятия\u003c/h2\u003e\",\"id\":5318,\"type\":\"SPECIALIZATION_PAST_WEBINARS\",\"events\":[{\"id\":6844,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://sun9-45.userapi.com/impg/J4g4KfyXp4AwSTEA5tBT3KyIZCXNHdKAIqM2gw/aXJ07EFz8AA.jpg?size=320x240\u0026quality=95\u0026keep_aspect_ratio=1\u0026background=000000\u0026sign=097e34f9e939046e210fb60aa685f03d\u0026c_uniq_tag=oL9dUSYUGgMCftspzYGD5xnLCwhbeTZ5CPayaI9mbLU\u0026type=video_thumb\",\"eventTitle\":\"Извлечение признаков из временных рядов\",\"recordLink\":\"https://vk.com/video_ext.php?oid=-145052891\u0026id=456250454\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Алексей Кисляков\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/f1/05/f1057ce071b34154bada056fe80b88eb.jpg\"}},{\"id\":6499,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://sun9-71.userapi.com/impg/ukDmDfsgRMWD3F3zhrmtEBAySgAaMc-yh1bLsg/AEXbvKFzdUU.jpg?size=320x240\u0026quality=95\u0026keep_aspect_ratio=1\u0026background=000000\u0026sign=7e823522f2a20523ec4f68c57f851c6a\u0026c_uniq_tag=OSJHoYVWyK-VmGV77AYGT1_LOTQIQEPxlBYMItPCiG0\u0026type=video_thumb\",\"eventTitle\":\"Оптимизируем построение модели через Pipeline\",\"recordLink\":\"https://vk.com/video_ext.php?oid=-145052891\u0026id=456250185\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":6498,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://sun9-85.userapi.com/impg/lByxbh85a3Y09ymq4DtNCa_PNLCMK9Z23IXFxg/aw6T77ZqgfY.jpg?size=320x240\u0026quality=95\u0026keep_aspect_ratio=1\u0026background=000000\u0026sign=a26c288097b299204c2abfe40c2178ba\u0026c_uniq_tag=iRD975R7_kUxjQcDjt74rZSV9COstV1E2KlUICeD8Sg\u0026type=video_thumb\",\"eventTitle\":\"KNN - интерпретируемый метод для задачи классификации и регрессии\",\"recordLink\":\"https://vk.com/video_ext.php?oid=-145052891\u0026id=456250056\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":6497,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://sun9-23.userapi.com/impg/tY7nEFFOO2bcEX5Fz_J9Tq-ZrA3FdTmKcVeh7Q/EPL8pmVXyRw.jpg?size=320x240\u0026quality=95\u0026keep_aspect_ratio=1\u0026background=000000\u0026sign=81e5c82a6224968c4c9b340fe53a8a98\u0026c_uniq_tag=Df5w28MjAvJSKLPKTVhOVFDPY0R7y5-7KB8O2ZfYLvI\u0026type=video_thumb\",\"eventTitle\":\"Ансамбли моделей в Scikit-learn — усиливаем ML-модели за счёт объединения\",\"recordLink\":\"https://vk.com/video_ext.php?oid=-145052891\u0026id=456250007\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Игорь Стурейко\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/0e/42/0e4275435c3c4a5e97839de0bf1d0205.jpg\"}},{\"id\":6121,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://sun9-31.userapi.com/impg/vmAmdEdCTCPhYd2E4od8rRm7DrclGfE8JBjuWg/Xkc3XNLAPCk.jpg?size=320x240\u0026quality=95\u0026keep_aspect_ratio=1\u0026background=000000\u0026sign=c7cd8176152b256a2d633f3d2a193ea3\u0026c_uniq_tag=VmEgiRrkkOUAoc_42b62TeKvQub6lAC_SapdupOWt7I\u0026type=video_thumb\",\"eventTitle\":\"Машина времени: как рекуррентные сети учатся помнить прошлое\",\"recordLink\":\"https://vk.com/video_ext.php?oid=-145052891\u0026id=456249228\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Алексей Кисляков\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/f1/05/f1057ce071b34154bada056fe80b88eb.jpg\"}},{\"id\":6120,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://sun9-38.userapi.com/impg/irIQcEOudLoKFONkyweta-czWVZW9z6HwgDrOQ/L3veuHUJNg4.jpg?size=320x240\u0026quality=95\u0026keep_aspect_ratio=1\u0026background=000000\u0026sign=2309c14ca32a85d4977b9123b762ca72\u0026c_uniq_tag=nFLbXoq6ZEWa3UorMFx-fsyqUx8dlAVng54BZauQ4kM\u0026type=video_thumb\",\"eventTitle\":\"Практические методы построения рекомендательных систем\",\"recordLink\":\"https://vk.com/video_ext.php?oid=-145052891\u0026id=456249122\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":6122,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://sun9-38.userapi.com/impg/M-lT4bGi9qbX-o2m9KyRfBDOJ7M4FR0Af2kxiQ/6jB4R1YRSts.jpg?size=320x240\u0026quality=95\u0026keep_aspect_ratio=1\u0026background=000000\u0026sign=f503345d6705f23fa2c1ece8673f015e\u0026c_uniq_tag=BBRkLg3n7FxsXfMvky84jD6EmD97icgNwLkKZsgT-R0\u0026type=video_thumb\",\"eventTitle\":\"Практические методы борьбы с выбросами (outliers) данных в ML\",\"recordLink\":\"https://vk.com/video_ext.php?oid=-145052891\u0026id=456249060\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":5813,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://sun9-44.userapi.com/impg/viqrH7HLdTQ4D3riyZ-hx0NpjabW_lHwEu6KaA/zOb414az4Qk.jpg?size=320x240\u0026quality=95\u0026keep_aspect_ratio=1\u0026background=000000\u0026sign=1ce89ba346494f38ff392be7835c27f5\u0026c_uniq_tag=vLILt9J9PL8BXO0rqRtllVZKAlxILNlO-vvl6FJoG9M\u0026type=video_thumb\",\"eventTitle\":\"Методы уменьшения размерности: «Я беру камень и отсекаю всё лишнее»\",\"recordLink\":\"https://vk.com/video_ext.php?oid=-145052891\u0026id=456248598\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Алексей Кисляков\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/f1/05/f1057ce071b34154bada056fe80b88eb.jpg\"}},{\"id\":5812,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://sun9-12.userapi.com/impg/6zkwY21c2E_sYQ0ark4nYwdALI0AINhbnqZKxA/G7Z7Pf2p2zY.jpg?size=320x240\u0026quality=95\u0026keep_aspect_ratio=1\u0026background=000000\u0026sign=8951fe140f2fe1d9d979112b1a334351\u0026c_uniq_tag=3hhYkxelcI6K3DiRANXQ0ATDyU01C7Hvmmpk4ng9VAI\u0026type=video_thumb\",\"eventTitle\":\"Популярные методы кластеризации\",\"recordLink\":\"https://vk.com/video_ext.php?oid=-145052891\u0026id=456248548\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":5359,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://sun9-7.userapi.com/impg/oizSOvWBjDBgoH7ShYAm6YjQXJA2-Dz6gUugRg/vIbPVKOBJWQ.jpg?size=320x240\u0026quality=95\u0026keep_aspect_ratio=1\u0026background=000000\u0026sign=a0e587d429cd4ae4f4a3341f1e340b59\u0026c_uniq_tag=Cx85QCZllwx_fzrjkrlwM7GSr8Xw9Y6dFUbGtU0ut7M\u0026type=video_thumb\",\"eventTitle\":\"Recommend or not recommend? Классические алгоритмы рекомендательных систем\",\"recordLink\":\"https://vk.com/video_ext.php?oid=-145052891\u0026id=456248031\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":5358,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://sun9-42.userapi.com/impg/0x2Sty6sd_MLtx_OO7pvEAl1zOSDXH8cX0RIZg/MBi_Di5lwus.jpg?size=320x240\u0026quality=95\u0026keep_aspect_ratio=1\u0026background=000000\u0026sign=81828d59f891819fe9c713b9b787f8b8\u0026c_uniq_tag=k-CmRY0NyfAV9Id39212yEFetzhbCRO_Hu0MgHInSS0\u0026type=video_thumb\",\"eventTitle\":\"Кластеризация временных рядов (ищем связанные котировки акций)\",\"recordLink\":\"https://vk.com/video_ext.php?oid=-145052891\u0026id=456247940\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Алексей Кисляков\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/f1/05/f1057ce071b34154bada056fe80b88eb.jpg\"}},{\"id\":5357,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://sun9-16.userapi.com/impg/0Twrp3QZZ5zX2Ow79HgHpjRQiq8ygo-1nyyk4A/AorTT8NWUrA.jpg?size=320x240\u0026quality=95\u0026keep_aspect_ratio=1\u0026background=000000\u0026sign=5a869b61066b7a2897b05a9ef4d71902\u0026c_uniq_tag=GXGDHvVt64W1gAqYtf8UEwyvZyoBsqZ5humH3mjlYLY\u0026type=video_thumb\",\"eventTitle\":\"Word Embeddings: строим векторные представления для автоматической обработки текстов\",\"recordLink\":\"https://vk.com/video_ext.php?oid=-145052891\u0026id=456247911\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":4743,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://sun9-72.userapi.com/impg/evSLn981hwavWLMSWNCEhvdQmuMj1IQgXXLlGg/Cs3K4Sy4kBQ.jpg?size=320x240\u0026quality=95\u0026keep_aspect_ratio=1\u0026background=000000\u0026sign=911fe5a4f0f0da0d0c766448cc732b77\u0026c_uniq_tag=5Gs3kObcRmdy4G1R80ux4gWgD46GzlS1OfiW-OsHN6U\u0026type=video_thumb\",\"eventTitle\":\"TSMixter современная архитектура разложения временных рядов от Google\",\"recordLink\":\"https://vk.com/video_ext.php?oid=-145052891\u0026id=456247227\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Игорь Стурейко\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/0e/42/0e4275435c3c4a5e97839de0bf1d0205.jpg\"}},{\"id\":4741,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://sun9-12.userapi.com/impg/SYffcvXhX2267UqjJn_jIKcrH7aP-41T5fDXFw/P-llmlAUM04.jpg?size=320x240\u0026quality=95\u0026keep_aspect_ratio=1\u0026background=000000\u0026sign=2c60808e15b6fb8d2fa7d68eac027e27\u0026c_uniq_tag=w_rJBQWBM5TbxumRkhTfMAJFzCTpc1zI4vT7rhqGqfU\u0026type=video_thumb\",\"eventTitle\":\"Ансамбли моделей — мощная техника решения ML задач\",\"recordLink\":\"https://vk.com/video_ext.php?oid=-145052891\u0026id=456246744\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":4387,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/vpzmVj8HdhE/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Популярные ML-методы для поиска выбросов в данных\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/vpzmVj8HdhE\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":4386,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/c5AO3ZwGCp8/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Дерево решений - простой и интерпретируемый ML-алгоритм\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/c5AO3ZwGCp8\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":4385,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/4tJvkB0uYNs/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Карьерные переходы в ML или старт в новой профессии\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/4tJvkB0uYNs\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Дарья Горбатова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/a5/f9/a5f96e70547d4f0baee73c602ab67037.jpg\"}},{\"id\":4108,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/Ysd54xzf2ng/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Использование явного и неявного фидбека в рекомендательных системах\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/Ysd54xzf2ng\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Вероника Иванова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/07/98/0798297351a343a8806cbb4dd73bbd17.jpg\"}},{\"id\":4107,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/w9gLE5HY3ww/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Введение в анализ временных рядов. Модель ARIMA\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/w9gLE5HY3ww\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Игорь Стурейко\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/0e/42/0e4275435c3c4a5e97839de0bf1d0205.jpg\"}},{\"id\":4106,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/-M69OJIf9ZM/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Базовые методы парсинга и работы с html\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/-M69OJIf9ZM\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":3846,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/UUz_2oFJPls/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Лихие джуновские: что нужно знать про найм в ML/DS в начале карьеры.\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/UUz_2oFJPls\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Борис Цейтлин\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/76/ed/76ed3716760240429c19f59a1e3fd7ad.jpg\"}},{\"id\":3801,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/14JnCQeIcoU/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Кластерный анализ данных\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/14JnCQeIcoU\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":3800,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/cUwVO-gFMTE/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Метод главных компонент для снижения размерности\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/cUwVO-gFMTE\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":3650,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/aZVGQ-IlkF8/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Langchain - делаем AI chat бота поверх ваших документов\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/aZVGQ-IlkF8\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Александр Брут-Бруляко\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/39/c7/39c7bce3e0f144918cbd0084ebe8dc5f.JPG\"}},{\"id\":3649,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/nTw2ndVIbRc/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Ассоциативные правила в теории рекомендательных систем\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/nTw2ndVIbRc\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":3270,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/x_43dL4tWmI/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Алгоритм PCA как один из популярных Unsupervised алгоритмов ML\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/x_43dL4tWmI\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":3269,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/Zujc97n2iSQ/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Ищем выбросы методами ML\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/Zujc97n2iSQ\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":3268,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/Ut8PV_m2a84/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Большие языковые модели. Как ими пользоваться?\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/Ut8PV_m2a84\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Александр Брут-Бруляко\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/39/c7/39c7bce3e0f144918cbd0084ebe8dc5f.JPG\"}},{\"id\":2945,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/fi_65n9MC0A/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Content-based рекомендательные системы\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/fi_65n9MC0A\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":2703,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/rkuMN9sY0vU/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Один в поле не воин: методы ансамблирования в машинном обучении\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/rkuMN9sY0vU\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":2702,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/CK5uEWljyFs/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Рекомендательные системы на основе SVD алгоритма\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/CK5uEWljyFs\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":2546,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/CXA5gTysrUQ/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Презентация проектных работ студентов курса Machine Learning. Professional\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/CXA5gTysrUQ\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":2490,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/8D0nHFeJomA/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Нарушитель не пройдет: методы поиска аномалий в данных\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/8D0nHFeJomA\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":2232,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/BqccnBzSYGM/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Out liar! Методы детекции аномалий в данных\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/BqccnBzSYGM\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":2231,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/geAKJkWAibg/0.jpg\",\"eventTitle\":\"NLP сегодня: от истоков до трансформеров\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/geAKJkWAibg\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":2042,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/Ix1hVc9r9FU/0.jpg\",\"eventTitle\":\"NLP на пальцах: как компьютер научить понимать текст?\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/Ix1hVc9r9FU\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":2041,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/r2x6RInlDFs/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Что порекомендует мне машинное обучение?\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/r2x6RInlDFs\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":1858,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/9UB1guyL2lg/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Demo-урок \\\"Natural language processing: как компьютер общается с людьми\\\"\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/9UB1guyL2lg\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":1678,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/qaqHAIy-wNA/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Интенсив \\\"Построение пайплайнов с помощью sklearn или как выделиться на фоне остальных\\\". День 2.\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/qaqHAIy-wNA\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Александр Миленькин\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/2d/7a/2d7a61259415471aad6a8c0f8c209c95.jpg\"}},{\"id\":1677,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/N0L6fpA8PPg/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Интенсив \\\"Построение пайплайнов с помощью sklearn или как выделиться на фоне остальных\\\". День 1.\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/N0L6fpA8PPg\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Александр Миленькин\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/2d/7a/2d7a61259415471aad6a8c0f8c209c95.jpg\"}},{\"id\":1676,\"eventType\":\"dod\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/SlJWcdd30Yo/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Demo Day \\\"Machine Learning. Professional\\\"\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/SlJWcdd30Yo\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Мария Тихонова\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/d4/f9/d4f9e51d7fd3497d982e5e95905bd570.jpg\"}},{\"id\":1226,\"eventType\":\"dod\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/jJmr3u5K6aM/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Demo Day курса «Machine Learning. Professional»\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/jJmr3u5K6aM\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Дмитрий Сергеев\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/3e/90/3e90f00b7bf64860a4e96efb2f8f56cc.jpg\"}},{\"id\":854,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/H9SYDe9QWsY/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Кластеризация\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/H9SYDe9QWsY\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Андрей Канашов\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/e7/6f/e76f478dc74c4567a04f8c8f680285bd.jpg\"}},{\"id\":858,\"eventType\":\"dod\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/s0UZT9pCmkw/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Всё о курсе «Machine Learning. Базовый курс»\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/s0UZT9pCmkw\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Дмитрий Сергеев\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/3e/90/3e90f00b7bf64860a4e96efb2f8f56cc.jpg\"}},{\"id\":853,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/gw0aNVt7muE/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Как начать делать мир лучше с помощью NLP\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/gw0aNVt7muE\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Анастасия Гайдашенко\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/44/d9/44d9ddcd59a0467f874dcf8f6736f006.jpg\"}},{\"id\":696,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/pxxGtuVBnBY/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Поиск аномалий в данных\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/pxxGtuVBnBY\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Андрей Канашов\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/e7/6f/e76f478dc74c4567a04f8c8f680285bd.jpg\"}},{\"id\":579,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/b0Spa-SS2TU/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Моделирование COVID-19 с помощью анализа графов и парсинга открытых данных\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/b0Spa-SS2TU\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Дмитрий Сергеев\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/3e/90/3e90f00b7bf64860a4e96efb2f8f56cc.jpg\"}},{\"id\":453,\"eventType\":\"dod\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/UXVqMBYRxI0/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Всё о курсе «Machine Learning»\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/UXVqMBYRxI0\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Дмитрий Сергеев\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/3e/90/3e90f00b7bf64860a4e96efb2f8f56cc.jpg\"}},{\"id\":446,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/0DnfzQdbwQw/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Анализ текстовых данных: тематическое моделирование комментариев Вконтакте\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/0DnfzQdbwQw\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Дмитрий Сергеев\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/3e/90/3e90f00b7bf64860a4e96efb2f8f56cc.jpg\"}},{\"id\":458,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/gdBVOIfeW98/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Как я взял золото на Kaggle: разбор задач\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/gdBVOIfeW98\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Валерий Бабушкин\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/e4/dc/e4dc60be134b49e58bdbc7e3ce8e6ca3.jpg\"}},{\"id\":288,\"eventType\":\"open_lesson\",\"previewLink\":\"https://img.youtube.com/vi/0j8KHMhx19E/0.jpg\",\"eventTitle\":\"Анализ текстовых данных: тематическое моделирование комментариев ВКонтакте\",\"recordLink\":\"https://www.youtube.com/embed/0j8KHMhx19E\",\"teacher\":{\"fullName\":\"Дмитрий Сергеев\",\"photoUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/3e/90/3e90f00b7bf64860a4e96efb2f8f56cc.jpg\"}}]},{\"id\":5319,\"type\":\"EMPLOYEE_REQUEST\"},{\"title\":\"Отзывы\",\"id\":5320,\"type\":\"SPECIALIZATION_REVIEW\",\"reviews\":[{\"id\":3358,\"dateCreated\":\"2025-09-30T10:45:59+00:00\",\"text\":\"Мой муж проходил курс на платформе OTUS и был под впечатлением. Поскольку моя работа связана с прогнозированием, то мы в своих процессах используем модели ML. Я понимала, что мне не хватает знаний для реализации своих задумок. По этой причине я решила прислушаться к совету своего супруга и пройти курс на вашей платформе по машинному обучению. Мне было важно, чтобы в программе курса был блок, связанный с прогнозированием временных рядов. Очень трудно было найти курс, в котором это выделено в отдельный блок.\\r\\nВ обучении у вас мне понравилась доступность материала. ДЗ интересные, порою сложные. Но благодаря им ты учишься, преодолеваешь себя, узнаешь что-то новое и закрепляешь материал, который рассказали на лекции. \\r\\nКурс дал мне новые знания, позволил продвинуться вверх по карьерной лестнице. Знания, которые я получила, уже успешно применяю в рабочих задачах. Я счастлива!\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":null,\"fullName\":\"Екатерина Кожевникова\",\"socials\":[]},\"name\":\"Екатерина\"},{\"id\":3357,\"dateCreated\":\"2025-09-30T09:28:10+00:00\",\"text\":\"OTUS выбрал, так как только тут можно подобрать курс под свой бэкграунд и задачи. Понравилось, что обучение проходит в виде вебинаров. Не записей, а именно живых уроков. Всегда можно спросить непонятные вопросы прямо во время лекции. Курс помог систематизировать знания и узнать несколько интересных подходов технологий.\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":null,\"fullName\":\"Владислав Смелов\",\"socials\":[{\"id\":328237,\"service\":\"telegram\",\"value\":\"telegram\"}]},\"name\":\"Владислав\"},{\"id\":3110,\"dateCreated\":\"2025-05-23T10:18:44+00:00\",\"text\":\"Очень хороший курс, интересный. В целом доволен. Преподаватели настроены на то, чтобы изложить информацию по теме так, чтобы было понятно обучающимся, хотя есть моменты, когда на одном занятии получаешь столько новой информации, что, чтобы задать вопросы, необходимо сперва переварить ее. Хотелось бы, чтобы, иногда, презентацию выдавали за пару дней до занятия, чтобы потом было легче студентам на самой лекции. Курс помогает окунуться во многие направления ML и понять, какое из них тебе более интересно.\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":null,\"fullName\":\"Александр Иванов\",\"socials\":[]},\"name\":\"Александр\"},{\"id\":3054,\"dateCreated\":\"2025-04-26T07:52:00+00:00\",\"text\":\"$2f\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/af/83/avatar-575972-af8357.png\",\"fullName\":\"Игорь Ясинский\",\"socials\":[]},\"name\":\"Игорь\"},{\"id\":2815,\"dateCreated\":\"2025-01-13T16:04:52+00:00\",\"text\":\"Я работаю в компании “ИТ-Экспертиза” на позиции “ML инженер”. Курс выбрал, потому что возникла необходимость в повышении квалификации, и Otus — единственное место, где были вступительные тесты.\\r\\nКурс мне понравился — я углубился в трансформерные модели и сейчас работаю над проектом с их применением.\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/28/ae/avatar-541684-28ae47.png\",\"fullName\":\"Владимир Федин\",\"socials\":[{\"id\":303152,\"service\":\"telegram\",\"value\":\"telegram\"}]},\"name\":\"Владимир Федин\"},{\"id\":2533,\"dateCreated\":\"2024-09-16T15:00:36+00:00\",\"text\":\"Работаю консультантом по внедрению (SAP, 1С).\\r\\nВыбрал курс, потому что тема стала хайповая, в рамках рабочих задач решил прокачать в этом направлении свои навыки, чтоб что-то сделать полезное в рамках своего бизнес-направления, а также стать более востребованным специалистом.\\r\\nПонравился видеоформат обучения; что к лекциям прикладывают ноутбуки (фрагменты кода)\\r\\nЯ продолжаю двигаться в том же направлении, которое определил до обучения — сделать полезный продукт.\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/0f/fa/avatar-456572-0ffa32.png\",\"fullName\":\"Александр Дементьев\",\"socials\":[]},\"name\":\"Александр Дементьев\"},{\"id\":2512,\"dateCreated\":\"2024-09-05T16:28:21+00:00\",\"text\":\"$30\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":null,\"fullName\":\"Павел Ломов\",\"socials\":[{\"id\":280525,\"service\":\"telegram\",\"value\":\"telegram\"}]},\"name\":\"Павел Ломов\"},{\"id\":2446,\"dateCreated\":\"2024-08-07T13:12:03+00:00\",\"text\":\"Работаю бэкэнд-разработчиком. Хотел получить базовые знания об ML, может пригодится в будущем.\\r\\n\\r\\nПо курсу могу сказать следующее:лекции очень хорошо структурированы. Лекция начинается с плана и оканчивается выводами; у преподавателей хорошая дикция и они четко формулируют мысль; есть обратная связь по ДЗ, проверяющий дает советы; полезна часть по NLP и про архитектуру \\\"трансформер\\\"\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":null,\"fullName\":\"Василий Петухов\",\"socials\":[{\"id\":220099,\"service\":\"telegram\",\"value\":\"telegram\"}]},\"name\":\"Василий Петухов\"},{\"id\":2381,\"dateCreated\":\"2024-07-03T15:15:04+00:00\",\"text\":\"На данный момент занимаюсь бэкенд-разработкой (python, django) в компании “Arenadata”. Окончил НИЯУ МИФИ. \\r\\n\\r\\nИнтересуюсь 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.\\r\\n\\r\\nОценил программу курса: она достаточно объёмна. Понравилось и то, что ДЗ подразумевают существенные трудозатраты — без потраченного времени их ценность была бы ниже. \\r\\n\\r\\nХотя 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.\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":null,\"fullName\":\"Артём Старовойтов\",\"socials\":[]},\"name\":\"Артём Старовойтов\"},{\"id\":2236,\"dateCreated\":\"2024-04-23T16:04:57+00:00\",\"text\":\"Курс мне понравился. Он подходит даже новичкам, которые не имеют представления о Data Science. Мотивация у студентов должна быть достаточно высокой, так как требуется много самостоятельной работы, впрочем как и везде.\\r\\nСпасибо преподавателям!\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/7b/47/avatar-355153-7b47de.png\",\"fullName\":\"Наталья Иваникова\",\"socials\":[{\"id\":212977,\"service\":\"telegram\",\"value\":\"telegram\"}]},\"name\":\"Наталья Иваникова\"},{\"id\":2238,\"dateCreated\":\"2024-04-03T16:13:33+00:00\",\"text\":\"Обучаясь на курсе, получила много полезной информации — изучала информацию, полученную на вебинарах, и после занятий. Более детально. Многие вопросы отпали. \\r\\nХотелось больше практических примеров. Полезной информации было настолько много, что не хватало времени всё изучить. Буду пересматривать курс в записи.\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/80/34/avatar-339686-8034bf.png\",\"fullName\":\"Жанна Боташева\",\"socials\":[{\"id\":284192,\"service\":\"telegram\",\"value\":\"telegram\"}]},\"name\":\"Жанна Боташева\"},{\"id\":2237,\"dateCreated\":\"2024-04-01T08:11:27+00:00\",\"text\":\"Открывая новый учебный год в 2023 г., решил углубить свои знания в области машинного обучения. После долгих поисков различных курсов, я остановился на курсе машинного обучения в OTUS.\\r\\nОчень радуюсь, что выбрал именно этот курс. \\r\\n\\r\\n\\r\\nКурс в OTUS сбалансирован между теорией и практикой, что позволяет мне вникнуть в материал, а не просто пройти его. Это важно, потому что в области машинного обучения теория и практика тесно связаны, и без практического применения теоретические знания могут быть забыты.\\r\\n\\r\\n\\r\\nОтличное в курсе - это домашние задания. Они позволяют мне углубиться в материал, не просто пробежаться по нему. Это особенно важно в области машинного обучения, где практика - это ключ к успеху.\\r\\n\\r\\n\\r\\nКурс помог мне углубить свои знания в области машинного обучения и подготовил меня к дальнейшей работе в этой области. Рекомендую этот курс всем, кто хочет изучить машинное обучение.\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/b2/50/avatar-304856-b25000.png\",\"fullName\":\"Николай Задубровский\",\"socials\":[{\"id\":257630,\"service\":\"telegram\",\"value\":\"telegram\"}]},\"name\":\"Николай Задубровский\"},{\"id\":2151,\"dateCreated\":\"2024-03-19T08:19:40+00:00\",\"text\":\"Курс отлично подходит для тех, кто уже имеет некоторый опыт работы с данными и хочет расширить знания в Data Science и получить инструментарий для работы с различными типами данных. Рекомендую.\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":null,\"fullName\":\"Артём Колос\",\"socials\":[{\"id\":196847,\"service\":\"telegram\",\"value\":\"telegram\"}]},\"name\":\"Артём\"},{\"id\":1969,\"dateCreated\":\"2023-11-08T09:37:17+00:00\",\"text\":\"Это реально очень классный курс, дает базу. И NLP затронут, и модели. \\r\\nВыступления Тихоновой очень интересны, видно что ей самой очень интересно давать материал. Я не успевал выполнять ДЗ, но итоговую работу сделать - дело чести. После курса ML professional записался на курс CV, потому что он ближе всего к Deep Learning. Пока моя работа не связана с применением ML, я Kotlin разработчик, но мне очень интересно разобраться как ML и DL работает.\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":null,\"fullName\":\"Кирилл Четвертков\",\"socials\":[]},\"name\":\"Кирилл Четвертков\"},{\"id\":1968,\"dateCreated\":\"2023-11-08T09:31:01+00:00\",\"text\":\"$31\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/98/18/avatar-301289-981880.png\",\"fullName\":\"Наталья Золотарева\",\"socials\":[]},\"name\":\"Наталья Золотарева\"},{\"id\":1723,\"dateCreated\":\"2023-04-12T13:05:50+00:00\",\"text\":\"Курс очень хороший. Я обучалась ML с полного нуля. У меня был опыт на питоне и университетская мат. база, мне этого хватило для полного понимания тем. Хорошие большие практические задания, при их выполнении приходит ясное понимание что и для чего ты делаешь. Но просто слушать уроки недостаточно, некоторые уроки приходится просматривать несколько раз (для усвоения информации) и довольно большое количество доп. материалов, на которые тоже нужно уделять время. В целом, мне все понравилось, спасибо.\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":null,\"fullName\":\"Елена Черная\",\"socials\":[]},\"name\":\"Елена Черная\"},{\"id\":1536,\"dateCreated\":\"2022-11-13T09:01:37.666979+00:00\",\"text\":\"Курс охватывает как теоретические основы, так и детали практического применения методов ML. Объем материала огромен, впихнуть его в две лекции в неделю невозможно, поэтому нужно быть готовым к ежедневной самостоятельной работе 1-2 часа.\\r\\nДЗ интересные - некоторые очень даже творческие, некоторые взяты с kaggle, но это не отменяет того, что нужно сесть и разобраться в том, как все это работает. Kaggle еще и помогает посмотреть, как это решали другие. \\r\\nВ целом курс оправдал ожидания, теперь создание моделей машинного обучения, формализация задач стала рутинной и простой задачей для меня. Спасибо команде курса!\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":null,\"fullName\":\"Васильев Владимир\",\"socials\":[]},\"name\":\"Владимир\"},{\"id\":1441,\"dateCreated\":\"2022-08-16T06:30:17.114434+00:00\",\"text\":\"Хочу выразить благодарность всему коллективу ОТУС и Machine Learning. Professional и в особенности руководителю программы Марие Тихоновой. Благодаря выполненным проектам на курсе и полученным знаниям я смог получить свою первую работу в IT сфере!\",\"shortText\":null,\"user\":{\"avatarUrl\":\"https://cdn.otus.ru/media/public/38/47/avatar-1801-3847cf.png\",\"fullName\":\"Тагир Шарифуллин\",\"socials\":[{\"id\":163053,\"service\":\"telegram\",\"value\":\"telegram\"}]},\"name\":\"Тагир Шарифуллин\"}]},{\"header\":\"\u003ch2\u003eДиплом о профессиональной переподготовке\u003c/h2\u003e\",\"desc\":\"\u003cp\u003e\u003cspan\u003eOTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность.\u003c/span\u003e\u003cbr\u003e\u003cspan\u003eВы получите сертификат о прохождении обучения, а также можете получить удостоверение о повышении квалификации.\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\",\"sideDesc\":\"\u003ch3\u003eПосле обучения вы:\u003c/h3\u003e\\n\u003cul\u003e\\n\u003cli\u003eзаберете с собой полный комплект обучающих материалов: видеозаписи всех вебинаров, презентации к занятиям и другие дополнительные материалы\u003c/li\u003e\\n\u003cli style=\\\"font-weight: 400;\\\" aria-level=\\\"1\\\"\u003e\u003cspan style=\\\"font-weight: 400;\\\"\u003eосвоите все необходимые навыки, чтобы создавать \u003c/span\u003e\u003cspan style=\\\"font-weight: 400;\\\"\u003eмодели машинного обучения\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e\\n\u003cli\u003eпополните свое портфолио новыми работами для будущего работодателя\u003c/li\u003e\\n\u003cli\u003eполучите сертификат о прохождении курса\u003c/li\u003e\\n\u003c/ul\u003e\",\"id\":9477,\"type\":\"SPECIALIZATION_CERTIFICATE\"},{\"id\":13817,\"type\":\"PRICE_INFORMATION\",\"isEnableInstallmentPercentageFeature\":true,\"installmentInfo\":{\"full\":10666.67,\"discount\":10406.5,\"isMaxDiscount\":true,\"discountPercent\":0.024390625}},{\"id\":9479,\"type\":\"SPECIALIZATION_FAQ\",\"items\":[{\"name\":239,\"title\":\"Почему OTUS?\",\"description\":\"Мы обучаем IT-сотрудников уже 6 лет, через OTUS прошли 20000 студентов. Специализируемся на программах для людей с опытом, а ещё – быстро переформатируем учебные программы под изменения в сфере информационных технологий.\"},{\"name\":240,\"title\":\"Что является наиболее ценным по мнению выпускников?\",\"description\":\"На курсе «Machine Learning. Professional» вы получите знания, которые можно сразу же применить в работе. Наши преподаватели развёрнуто анализируют домашние задания, активно общаются со студентами в телеграм-чатах и на вебинарах, помогают с выпускными проектами.\"},{\"name\":241,\"title\":\"Обязательно ли выполнять и защищать выпускной проект?\",\"description\":\"Для получения сертификата OTUS и УПК (удостоверение повышения квалификации государственного образца) необходимо сдать проект. Кроме того, проект необязательно защищать перед аудиторией, а можно сдать в чате с преподавателем. Для получения УПК также понадобится предъявить документ об образовании.\"},{\"name\":242,\"title\":\"Обязательно ли выполнять все домашние задания?\",\"description\":\"Да, если хотите хорошо отточить навыки. На курсе будут практические домашние задания, их выполнение занимает примерно 2-3 часа.\"},{\"name\":244,\"title\":\"Смогу ли я совмещать учёбу с работой?\",\"description\":\"Да. Программа рассчитана на студентов, у которых мало времени. Раз в модуль мы даём домашние задания, а лекции проводим дважды в неделю.\"},{\"name\":245,\"title\":\"Что если в середине курса я не смогу продолжать обучение?\",\"description\":\"Вы можете бесплатно перейти в другую группу. Но только один раз.\"},{\"name\":246,\"title\":\"Я могу вернуть деньги?\",\"description\":\"Да, мы можем вернуть деньги за то время, которое вы ещё не успели отучиться. Например, если курс длится пять месяцев, а вы отучились один, мы вернём деньги за оставшиеся четыре месяца.\"},{\"name\":247,\"title\":\"Может ли мой работодатель оплатить курс?\",\"description\":\"Да. Когда свяжетесь с нашим менеджером, уточните, что оплачивать курс будет ваш работодатель.\"},{\"name\":248,\"title\":\"Остались вопросы?\",\"description\":\"Оставляйте заявку и задавайте вопросы менеджеру, команда курса с ним на связи и постарается дать вам дать исчерпывающую информацию.\"}]}],\"theme\":\"$32\",\"button\":{\"nextAttempt\":null,\"assessmentId\":null,\"state\":\"course_assessment_required\",\"userCourseId\":null,\"courseTitle\":\"Machine Learning. Professional\",\"courseSlug\":\"machinelearning\",\"groupId\":null,\"showFastbuyButton\":false},\"structuredData\":{\"@context\":\"http://schema.org\",\"@type\":\"Course\",\"name\":\"Machine Learning. Professional\",\"url\":\"https://otus.ru\",\"logo\":\"https://otus.ru/__new_static__/img/meta-image.png\",\"sameAs\":[\"https://vk.com/otusru\",\"https://t.me/Otusjava\"],\"description\":\"Вы последовательно освоите современные инструменты анализа данных и сможете на профессиональном уровне создавать модели машинного обучения. Для закрепления навыков с каждым алгоритмом вы будете проводить полный pipeline работ от подготовки…\",\"provider\":{\"@type\":\"Organization\",\"name\":\"OTUS\",\"sameAs\":\"https://otus.ru\"},\"image\":\"https://otus.ru/__new_static__/img/meta-image.png\",\"aggregateRating\":{\"@type\":\"AggregateRating\",\"ratingValue\":\"4.7\",\"ratingCount\":\"150\"},\"offers\":{\"@type\":\"Offer\",\"priceCurrency\":\"RUB\",\"price\":115200,\"availability\":\"https://schema.org/InStock\",\"url\":\"https://otus.ru/lessons/machinelearning\"},\"hasCourseInstance\":{\"@type\":\"CourseInstance\",\"name\":\"Machine Learning. Professional (Онлайн)\",\"courseMode\":\"Online\",\"startDate\":\"2026-03-31\",\"endDate\":\"2026-10-29\",\"duration\":\"P6M\"}}}}]}]\n"])</script><style data-styled="" data-styled-version="5.3.10"></style><script>self.__next_f.push([1,"34:T59b,{\n \"@context\": \"http://schema.org\",\n \"@type\": \"Course\",\n \"name\": \"Machine Learning. Professional\",\n \"url\": \"https://otus.ru\",\n \"logo\": \"https://otus.ru/__new_static__/img/meta-image.png\",\n \"sameAs\": [\n \"https://vk.com/otusru\",\n \"https://t.me/Otusjava\"\n ],\n \"description\": \"Вы последовательно освоите современные инструменты анализа данных и сможете на профессиональном уровне создавать модели машинного обучения. Для закрепления навыков с каждым алгоритмом вы будете проводить полный pipeline работ от подготовки…\",\n \"provider\": {\n \"@type\": \"Organization\",\n \"name\": \"OTUS\",\n \"sameAs\": \"https://otus.ru\"\n },\n \"image\": \"https://otus.ru/__new_static__/img/meta-image.png\",\n \"aggregateRating\": {\n \"@type\": \"AggregateRating\",\n \"ratingValue\": \"4.7\",\n \"ratingCount\": \"150\"\n },\n \"offers\": {\n \"@type\": \"Offer\",\n \"priceCurrency\": \"RUB\",\n \"price\": 115200,\n \"availability\": \"https://schema.org/InStock\",\n \"url\": \"https://otus.ru/lessons/machinelearning\"\n },\n \"hasCourseInstance\": {\n \"@type\": \"CourseInstance\",\n \"name\": \"Machine Learning. Professional (Онлайн)\",\n \"courseMode\": \"Online\",\n \"startDate\": \"2026-03-31\",\n \"endDate\": \"2026-10-29\",\n \"duration\": \"P6M\"\n }\n}5:[\"$\",\"script\",null,{\"type\":\"application/ld+json\",\"dangerouslySetInnerHTML\":{\"__html\":\"$34\"}}]\n"])</script></body></html><style data-styled="" data-styled-version="5.3.10"></style>