Это не сон! Мы дарим 500 000 рублей студентам за их идеи 🚀
Вот как можно выиграть деньги — участвуйте во всероссийском хакатоне Alfa Hack.
Команда Лаборатории машинного обучения Центра продвинутой аналитики подготовила кейсы для студентов, которые хотят прокачать свои навыки и показать свои возможности на всю страну 🦾
За несколько недель вы сможете:
💡 Решить реальные бизнес-задачи Альфа-Банка и получить практический опыт
💡 Пообщаться и завязать контакты с ведущими экспертами отрасли
💡 Выиграть денежный приз и получить фаст-трек в команду Альфы
▶️ Кто может участвовать?
Студенты Data Science, Data Analysis и ML-Engineering направлений.
Первый этап пройдет онлайн, а финалисты встретятся в Москве на очном финале 🔥
Собирайте команду и регистрируйтесь до 31 октября по ссылке.
Если команды пока нет — не волнуйтесь, мы поможем найти единомышленников 🤝
Скорее подавайте заявку, будем создавать технологии будущего вместе❤️
#aaa_career
Вот как можно выиграть деньги — участвуйте во всероссийском хакатоне Alfa Hack.
Команда Лаборатории машинного обучения Центра продвинутой аналитики подготовила кейсы для студентов, которые хотят прокачать свои навыки и показать свои возможности на всю страну 🦾
За несколько недель вы сможете:
💡 Решить реальные бизнес-задачи Альфа-Банка и получить практический опыт
💡 Пообщаться и завязать контакты с ведущими экспертами отрасли
💡 Выиграть денежный приз и получить фаст-трек в команду Альфы
Студенты Data Science, Data Analysis и ML-Engineering направлений.
Первый этап пройдет онлайн, а финалисты встретятся в Москве на очном финале 🔥
Собирайте команду и регистрируйтесь до 31 октября по ссылке.
Если команды пока нет — не волнуйтесь, мы поможем найти единомышленников 🤝
Скорее подавайте заявку, будем создавать технологии будущего вместе
#aaa_career
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥13🔥11🤩8❤1👍1🤓1😎1
Как думаете, почему они теперь с нами?
Anonymous Quiz
23%
🎨 Они забрали на себя рутинные задачи, оставив нам простор для исследований и творческой работы
8%
🚀 Они ускоряют разработку моделей и вывод в прод
6%
🆙 Они держат качество моделей на высоком уровне и ещё повышают его
6%
🔥 Они помогают масштабировать ML-модели на новые бизнес-задачи банка
57%
🎯 Всё это!
😱13🔥11❤🔥6😁6
ANNA и AMELIA 🤝
В Альфе мы разработали сервисы для автоматизации жизненного цикла моделей машинного обучения.
Они автоматизируют обучение и развертывание моделей, что позволяет сократить рутинные задачи и повысить эффективность работы аналитиков и дата-сайентистов 🎯
О характеристиках сервисов говорим на карточках, а чтобы больше узнать про ANNA и AMELIA, читайте статью Валерия Смирнова, руководителя отдела монетизации нейронных сетей.
#aaa_hardposting
В Альфе мы разработали сервисы для автоматизации жизненного цикла моделей машинного обучения.
Они автоматизируют обучение и развертывание моделей, что позволяет сократить рутинные задачи и повысить эффективность работы аналитиков и дата-сайентистов 🎯
О характеристиках сервисов говорим на карточках, а чтобы больше узнать про ANNA и AMELIA, читайте статью Валерия Смирнова, руководителя отдела монетизации нейронных сетей.
#aaa_hardposting
❤20❤🔥18🔥15👏3😱2🥰1
Взяли золото на хакатоне 🏅
Александр Егоров, системный администратор команды MLOps, занял первое место на хакатоне «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект».
Александр успешно справился с нестандартной задачей и освоил новые подходы и инструменты — подробнее рассказываем на карточках 👆
#aaa_experts
#aaa_hardposting
Александр Егоров, системный администратор команды MLOps, занял первое место на хакатоне «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект».
Александр успешно справился с нестандартной задачей и освоил новые подходы и инструменты — подробнее рассказываем на карточках 👆
#aaa_experts
#aaa_hardposting
❤16🔥9❤🔥4⚡2👍1🥰1🙈1
А ещё подготовили для вас интервью с Александром 🎯
В видео Саша делится инсайтами: какие инструменты использует в работе, о трудностях, которые закаляют, и дает советы новичкам в машинном обучении. Хотите узнать, как это — работать в Альфе, учиться и побеждать в хакатонах? Скорее смотрите 💡
Приятного просмотра!
В видео Саша делится инсайтами: какие инструменты использует в работе, о трудностях, которые закаляют, и дает советы новичкам в машинном обучении. Хотите узнать, как это — работать в Альфе, учиться и побеждать в хакатонах? Скорее смотрите 💡
Приятного просмотра!
👍17🔥12👏6❤🔥2⚡1🆒1😎1
Как настроение?
Мы угадали, чего вам не хватает, поэтому делимся веселой подборкой 🤝
Скорее открывайте карточки, делитесь мемами с друзьями и смейтесь вместе 💅🏻
#aaa_fun
Мы угадали, чего вам не хватает, поэтому делимся веселой подборкой 🤝
Скорее открывайте карточки, делитесь мемами с друзьями и смейтесь вместе 💅🏻
#aaa_fun
🤣21🔥8❤5😁4
Используете ли вы ООП в решении рабочих задач?
Anonymous Poll
52%
😎 Да, использую в работе
20%
🙅 Нет, применяю другие подходы
28%
🧐 Нет, но слышал, хотел бы разобраться в этом
🤓4🤝3❤2🙈1
Как всё запрогать, чтобы не утонуть в море кода?
Для рабочих задач часто приходится строить множество моделей и проводить аналитику. Вариативность в целях, периодах разработки, разбиениях по каналам продаж и продуктам может быть значительной. Иногда на последнем этапе исключается фича, требуя пересчёта. Чтобы сохранить результаты каждого варианта, выручает ООП 🤝
Как упростить свою работу с большим количеством расчетов и аналитики — рассказывает Андрей Татаренко, специалист по интеллектуальному анализу данных, в статье «ООП для типовых ML задач».
В материале рассматривается подход ООП как способ организовать и структурировать код, сохраняя его гибкость и удобство в поддержке. Автор объясняет, как с помощью классов можно создавать различные уровни абстракции, что позволяет легко адаптировать код под новые задачи 🎯
В статье также приводится руководство по созданию библиотеки, которая помогает автоматизировать рутинные процессы, сохраняя при этом всю гибкость кода — скорее переходите и читайте 💡
#aaa_hardposting
Для рабочих задач часто приходится строить множество моделей и проводить аналитику. Вариативность в целях, периодах разработки, разбиениях по каналам продаж и продуктам может быть значительной. Иногда на последнем этапе исключается фича, требуя пересчёта. Чтобы сохранить результаты каждого варианта, выручает ООП 🤝
Как упростить свою работу с большим количеством расчетов и аналитики — рассказывает Андрей Татаренко, специалист по интеллектуальному анализу данных, в статье «ООП для типовых ML задач».
В материале рассматривается подход ООП как способ организовать и структурировать код, сохраняя его гибкость и удобство в поддержке. Автор объясняет, как с помощью классов можно создавать различные уровни абстракции, что позволяет легко адаптировать код под новые задачи 🎯
В статье также приводится руководство по созданию библиотеки, которая помогает автоматизировать рутинные процессы, сохраняя при этом всю гибкость кода — скорее переходите и читайте 💡
#aaa_hardposting
❤🔥13⚡8😍6
Сколько понадобится классов, чтобы запрограммировать построение простой ML-модели, если подходить с использованием ООП? Ответ ищите на схемах в статье.
Anonymous Quiz
61%
5 и более
26%
25 и более
7%
более 60
7%
более 100
❤4⚡4🔥4🙈1