🔥 Знакомьтесь, преподаватель нашего нового курса по ML — Мария Жарова.
В карточках рассказали, чем Мария занимается и какие советы даёт тем, кто хочет расти в IT и Data Science ☝️
А если вы уже поняли, что тянуть нечего, начните свой путь в ML правильно: с реальной практикой, поддержкой ментора и видимым результатом.
👉 Записывайтесь на курс
В карточках рассказали, чем Мария занимается и какие советы даёт тем, кто хочет расти в IT и Data Science ☝️
А если вы уже поняли, что тянуть нечего, начните свой путь в ML правильно: с реальной практикой, поддержкой ментора и видимым результатом.
👉 Записывайтесь на курс
👍1
❤1👍1
Ответ:
Anonymous Quiz
6%
Деревья решений
76%
Метод ближайших соседей
7%
Линейная регрессия
11%
Метод опорных векторов
👍1
🔥 Вы ещё можете застать старый добрый Proglib — с вечным доступом к курсам.
С 1 августа всё меняется: навсегда — останутся только те, кто успел купить сейчас.
-40% на все курсы. Включая обновлённый Python (кроме курса по AI-агентам)
Это не просто распродажа. Это — последняя точка входа в Proglib Academy по старым правилам.
📚 Выбрать и забрать свой курс навсегда → https://clc.to/TBtqYA
С 1 августа всё меняется: навсегда — останутся только те, кто успел купить сейчас.
-40% на все курсы. Включая обновлённый Python (кроме курса по AI-агентам)
Это не просто распродажа. Это — последняя точка входа в Proglib Academy по старым правилам.
📚 Выбрать и забрать свой курс навсегда → https://clc.to/TBtqYA
👍1
⚡️ Мы запускаем онлайн-курс по машинному обучению для Data Science.
Хочешь войти в Data Science, но не знаешь, с чего начать?
А может, ты уже в теме, но чувствуешь, что знаний не хватает?
Старт курса — 12 августа, и это отличный шанс пройти весь путь — от теории до уверенного применения.
Что внутри:
— от линейных моделей и градиентного спуска до бустинга и рекомендательных систем
— реальные примеры, практика, задачи и живая менторская поддержка
— всё, что нужно, чтобы не просто разобраться, а применять ML в реальных проектах
Ведет курс Мария Жарова:
ML-инженер в Wildberries, преподаватель МФТИ, ТГУ и МИФИ, практик и автор канала @data_easy
🎁 По промокодуEarlybird — скидка 10.000 рублей, только до 27 июля.
Для первых 10 студентов мы подготовили эксклюзивный лонгрид по теме курса, который позволит начать учиться уже сейчас.
👉 Записаться на курс
Хочешь войти в Data Science, но не знаешь, с чего начать?
А может, ты уже в теме, но чувствуешь, что знаний не хватает?
Старт курса — 12 августа, и это отличный шанс пройти весь путь — от теории до уверенного применения.
Что внутри:
— от линейных моделей и градиентного спуска до бустинга и рекомендательных систем
— реальные примеры, практика, задачи и живая менторская поддержка
— всё, что нужно, чтобы не просто разобраться, а применять ML в реальных проектах
Ведет курс Мария Жарова:
ML-инженер в Wildberries, преподаватель МФТИ, ТГУ и МИФИ, практик и автор канала @data_easy
🎁 По промокоду
Для первых 10 студентов мы подготовили эксклюзивный лонгрид по теме курса, который позволит начать учиться уже сейчас.
👉 Записаться на курс
👍1
🔥 Хороший ML-разработчик не начинает с нейросетей
На собеседовании по ML System Design кандидату дают задачу «предсказать отток», а он сразу лезет в нейросети. Красиво, модно, дорого.
Но профи думает иначе:
💭 Логрегрессия? Градиентный бустинг?
💭 А сколько у нас данных и времени?
💭 Что с интерпретируемостью?
Потому что не выбрать адекватную модель — это уже ошибка.
Нейросети — это круто. Но без понимания классического ML вы просто «подключаете модельку», а не строите решения.
➡️ На курсе разберём:
— линейные модели, деревья, PCA, кластеризацию
— метрики, переобучение, bias vs variance
— инженерные подводные камни, которые идут сразу после fit()
🎁 Скидка 10 000₽ по промокодуEarlybird , только до 27 июля.
А ещё — подарок для первых 10 участников: специальный лонгрид по теме курса, чтобы вы могли начать погружение в материал уже сегодня.
🔗 Успей записаться — и начни карьеру в Data Science уже через 3 месяца!
На собеседовании по ML System Design кандидату дают задачу «предсказать отток», а он сразу лезет в нейросети. Красиво, модно, дорого.
Но профи думает иначе:
💭 Логрегрессия? Градиентный бустинг?
💭 А сколько у нас данных и времени?
💭 Что с интерпретируемостью?
Потому что не выбрать адекватную модель — это уже ошибка.
Нейросети — это круто. Но без понимания классического ML вы просто «подключаете модельку», а не строите решения.
➡️ На курсе разберём:
— линейные модели, деревья, PCA, кластеризацию
— метрики, переобучение, bias vs variance
— инженерные подводные камни, которые идут сразу после fit()
🎁 Скидка 10 000₽ по промокоду
А ещё — подарок для первых 10 участников: специальный лонгрид по теме курса, чтобы вы могли начать погружение в материал уже сегодня.
🔗 Успей записаться — и начни карьеру в Data Science уже через 3 месяца!