2 семестр:
Зимой 2019 случилось важное личное событие. Я ушел с полной ставки в университете и перешел в отдел Data Science одной IT компании. При этом оставил полставки в универистете. То есть теперь я работал 8 часов в день 5 дней в неделю в одном месте и 1 рабочий день в университете. На ШАД остается 1 рабочий день. Поэтому выбрал стратегию: выбрать максимально простой вариант прохождения семестра. Потратил порядка 100 часов.

Машинное обучение: очень понятный и классный курс. До этого момента, я не слушал ни одного аналогичного курса, даже не знал, что такое sklearn, pytorch и прочее. И тем не менее мне абсолютно достаточно оказалось смотреть лекции и семинары ШАДа. Очень сильно помогла стратегия не откладывать на последний день. Много задавал вопросов по почте семинаристам - это сильно помогает. В частности, дико благодарен, когда смогли всё таки проверить домашку, которая не отправилась из-за глюка системы для сдачи домашек anytask'а. Супер продуманные домашки. Можно сделать только домашки без конкурсов и набрать на 5, можно классно сыграть только конкурсы и получить 5.
Понравилось: 5
Сложность: 3
Моя оценка: 5

Мат.статистика: было очень больно. Я честно пытался сделать все домашки до последней. Решить каждую задачу. Но как набрать на 5 я так и не понял. Приходилось искать много дополнительной литературы, чтобы понять, что вообще хотят в домашке. Причем если в первых домашках это было сделать реально для меня, то в последних - за гранью моих возможностей. Лекции помогают плохо, семинары помогают лучше, но только для половины задач. Отдельно заслуживает внимания неудобная форма сдачи (нужно делать в jupyter notebook но при этом пишешь невменяемые формулы в TeX'e на 10 страниц и 1 строчку кода)
Понравилось: 3
Сложность: 4
Моя оценка: 4

Сложность алгоритмов: очень простой и хороший курс для расширения кругозора. Просто, интересно, понятно.
Понравилось: 5
Сложность: 2
Моя оценка: 4