Это блог, который подойдет для специалистов из разных областей науки о данных. Здесь публикуют проекты, анонсируют мероприятия, проводят соревнования и деляться опытом в Data Science и Big Data.
Образовательная лицензия: Л035-01271-78/00627763 от 24.03.2022
Помощь с трудоустройством
По окончании курса помогут студентам устроиться на работу: объяснят, как правильно составить cv и сопроводительное письмо, отработают навыки самопрезентации, а затем отправят его с рекомендациями компаниям-партнёрам.
Особенности: Python, SQL, PostgreSQL, A/B-тестирование, продуктовая аналитика. Задачи на визуализацию данных, расчет бизнес-метрик и автоматизацию ETL-процессов в рамках обучения
Для кого: Базовое владение логикой и математикой, потребность в систематизации навыков извлечения данных из БД и интерпретации показателей для проверки гипотез
Результат: Анализ когорт, расчет LTV, CAC, Retention, проектирование дашбордов для мониторинга продуктовых метрик, написание SQL-запросов к реальным базам данных
Важно знать: Программа предполагает высокую интенсивность нагрузки с обязательной ежедневной работой над практическими задачами
Плюсы: Комплекс навыков: сочетание чистого SQL-кодинга с практическими методами оценки результатов продуктовых изменений через статистику
Что еще: Системное применение методов статистического вывода при тестировании бизнес-решений
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Для кого: Люди без профильного опыта, стремящиеся освоить обработку массивов данных и построение прогностических моделей с нуля
Результат: Анализ оттока клиентов, прогноз спроса временных рядов, внедрение рекомендательных систем для маркетплейсов, сегментация изображений, визуализация метрик
Важно знать: Требуется наличие ПК с достаточной производительностью для обучения нейросетей; отсутствие глубокого погружения в высоконагруженные системы (HighLoad)
Плюсы: Применение MLOps-инструментов (DVC, MLflow) для контроля версий экспериментов и воспроизводимости кода
Что еще: Развертывание моделей в продакшн с использованием инструментов мониторинга и версионирования
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Особенности: Python, SQL, Scikit-learn, PyTorch, Docker, Airflow. Статистика, анализ данных и предиктивное моделирование в рамках прикладных лабораторных работ
Для кого: Студенты с аналитическим типом мышления и базовой математической подготовкой, стремящиеся трансформировать сырые данные в прогнозные бизнес-решения
Результат: Предиктивная модель прогнозирования спроса, алгоритм сегментации клиентской базы, система рекомендаций товаров, модель распознавания образов на основе глубокого обучения
Важно знать: Наличие персонального компьютера с операционной системой Windows 10+, macOS или Linux. Понимание формальной логики и школьной программы математики является входным требованием
Плюсы: Применение Airflow и MLflow в рамках учебных проектов, что позволяет продемонстрировать инженерный подход к жизненному циклу моделей
Что еще: Интеграция этапов обучения моделей с инструментами автоматизации конвейеров данных (MLOps)
Формат: Обучение онлайн, видеоуроки в записи, проверочные тесты.
Объем практики: 75%
ПрактикаДомашние заданияПробный периодЧатДля начинающихОбучение с ментором
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, MLOps, Tableau, Power BI. Практика на реальных данных, разработка рекомендательных систем и аналитических дашбордов
Для кого: Без опыта в программировании, нужно научиться анализу данных и внедрению моделей машинного обучения для бизнес-задач
Результат: Система рекомендаций товаров, классификатор изображений, модель прогнозирования оттока клиентов, аналитические отчеты в Tableau
Важно знать: Ежедневная самостоятельная практика для усвоения синтаксиса и статистических методов
Плюсы: Навыки работы с Airflow и DVC, закрывающие разрыв между созданием моделей и их промышленной эксплуатацией
Что еще: Внедрение MLOps-инструментов в пайплайны подготовки данных и автоматизированного развертывания моделей
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Особенности: Python, SQL, PyTorch, Docker, MLOps. Практика на реальных бизнес-кейсах. Проекты по анализу данных, нейросетям и развертыванию моделей в инфраструктуру
Для кого: Новички в аналитике для построения прогнозных моделей и автоматизации обработки данных через архитектуры машинного обучения
Результат: Прогностическая модель оттока клиентов, система сегментации данных на базе кластеризации, NLP-модель классификации текста, CV-алгоритм детекции объектов, ML-пайплайн автоматизации через Airflow
Важно знать: Требуется владение базовой математикой и логикой, работа с командной строкой на начальном уровне
Плюсы: Навыки оркестрации ML-процессов с использованием Airflow и работа с распределенными вычислениями (PySpark, Kafka)
Что еще: Интеграция прогнозных моделей в промышленную инфраструктуру
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи.
Занятий: 316 часов теории, 465 часов практики
Объем практики: 75%
Доп расходы: Возможны затраты на аренду облачных графических процессоров (GPU) для обучения тяжелых моделей нейронных сетей
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовБессрочный доступЧатДля начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Особенности: Python, NumPy, SciPy, Линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей, статистика в задачах прикладного анализа данных
Для кого: Начальные знания школьной алгебры, потребность в освоении математического аппарата для реализации алгоритмов машинного обучения
Результат: Решение задач аппроксимации функций, работа с матричными преобразованиями для обработки массивов данных, реализация алгоритмов оптимизации, расчет вероятностных моделей
Важно знать: Наличие навыков программирования на Python является условием для выполнения практических заданий
Плюсы: Методы математического обоснования выбора гиперпараметров при настройке моделей машинного обучения
Что еще: Интеграция абстрактных математических концепций с библиотеками для обработки и анализа данных
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Особенности: Освойте Data Science с нуля: Python, SQL, ML, Power BI, Docker, Spark. Практика на реальных данных, 2 проекта в портфолио, помощь в трудоустройстве.
Для кого: Новички без опыта в Data Science, желающие освоить профессию и получить востребованные навыки.
Результат: Предсказание оттока аудитории в соцсети, анализ мобильного приложения, работа с данными сервиса аренды, модель кредитного риск-менеджмента, модель для поиска дублирующихся объявлений.
Важно знать: Для начала обучения достаточно школьных знаний математики. Позже потребуется углубление в некоторые темы.
Плюсы: Обучение работе с AI-помощниками (ChatGPT и аналоги) для автоматизации рутины и ускорения работы.
Что еще: Возможность выбрать специализацию (ML-инженер, Data-инженер, Data-аналитик) после изучения основ и получить углубленные знания.
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, Deep Learning. Проектная практика с развертыванием моделей через API и Docker
Для кого: Специалисты с математическим или техническим бэкграундом, планирующие автоматизацию аналитики и разработку прогнозных моделей
Результат: Проекты: прогноз оттока клиентов (Churn Rate), система предсказания объема продаж, модель рекомендаций товаров, классификатор визуальных данных, сервис логирования экспериментов в MLflow
Важно знать: Требуется установка ПО (Python, Docker) на персональный компьютер, базовые знания высшей математики помогут быстрее освоить теорию алгоритмов
Плюсы: Применение MLOps-инструментов (MLflow, Docker, FastAPI) на начальном этапе обучения, что позволяет приблизить разработку моделей к реальным промышленным стандартам
Что еще: Систематизация процесса разработки модели от подготовки данных до реализации инфраструктуры деплоя
Формат: Обучение онлайн, видеоуроки в записи.
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияПробный периодЧатДля начинающихОбучение с ментором
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, Scikit-learn, PyTorch, анализ медицинских данных
Для кого: Отсутствие опыта в аналитике, необходимость применения алгоритмов машинного обучения для автоматизации обработки медицинской информации
Результат: Модели классификации патологий по снимкам DICOM, алгоритмы прогнозирования исходов лечения, системы анализа электронных медицинских карт
Важно знать: Отсутствует обучение программированию медицинских устройств и разработке нормативно-правовой документации для систем здравоохранения. Необходима база в математическом анализе
Плюсы: Владение методологией дообучения нейронных сетей на ограниченных наборах узкоспециализированных медицинских изображений
Что еще: Техническая комбинация методов машинного обучения с интерпретацией специфических форматов медико-биологических данных
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи.
Занятий: 12 часов в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаКонсультация экспертовБессрочный доступЧатДля начинающих
Особенности: Освойте Data Science с нуля: Python, SQL, Power BI, ML-моделирование, Big Data и AI. Практика на реальных проектах, помощь в трудоустройстве.
Для кого: Новички без опыта в Data Science, желающие освоить профессию и начать карьеру в IT.
Результат: Итоговый проект по внедрению модели, решающий задачи дата-инженера, ML-инженера и дата-аналитика.
Важно знать: Достаточно школьных знаний по математике для начала обучения.
Плюсы: Обучение работе с AI-помощниками для IT-специалистов (ChatGPT и аналоги) для ускорения работы.
Что еще: Выбор специализации (ML-инженер, Data-инженер, Data-аналитик) после изучения основ и практических задач.
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
Помощь с трудоустройством
Помогут собрать резюме и научат писать сопроводительные письма, помогут в подборе вакансий.
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, Deep Learning, A/B-тестирование, продуктовая аналитика
Для кого: Люди с техническим складом ума без опыта работы, которым необходимо освоить инструменты обработки данных и внедрения ML-моделей в продукты
Результат: Предиктивные модели для оценки оттока, системы сегментации клиентов (RFM), рекомендательные системы, распознавание изображений с помощью нейросетей, результаты статистических тестов
Важно знать: Требуется готовность уделять обучению 20 и более часов в неделю
Плюсы: Методология проведения A/B-тестирования в связке с продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения
Что еще: Системное обучение от обработки «сырых» данных до деплоя ML-моделей в бизнес-среду
Формат: Работа на тренажерах, интерактивные задачи.
Занятий: от 15 часов в неделю
Объем практики: 85%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающих
Особенности: Изучите Python, SQL, R, Computer Vision и NLP для анализа медицинских данных, диагностики и прогнозирования заболеваний. Курс для начинающих.
Для кого: Новичкам, желающим начать карьеру в Data Science с акцентом на медицину, и специалистам, работающим на стыке медицины и IT.
Результат: Дипломный проект, отражающий все полученные знания и навыки.
Плюсы: Применение Computer Vision для обработки медицинских изображений, NLP для анализа медицинских данных, знания в молекулярной биологии и генетике.
Что еще: Обучение анализу медицинских данных с применением машинного обучения и статистики для улучшения диагностики и лечения.
Формат: Обучение онлайн, видеоуроки в записи.
Занятий: 2-3 занятия в неделю
Объем практики: 50%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовЧатДля начинающих
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
Помощь с трудоустройством
Помогут собрать резюме и научат писать сопроводительные письма, помогут в подборе вакансий.
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Особенности: Python, SQL, MLOps, PyTorch, Docker, Kubernetes, Airflow. Сквозные проекты от обработки данных до деплоя ML-моделей
Для кого: Базовые знания Python и математического анализа, задача — переход от обучения моделей к их промышленной эксплуатации
Результат: Системы прогнозирования спроса, рекомендательные движки, модели классификации изображений и развернутые ML-сервисы с мониторингом в продакшн
Важно знать: Минимальный порог вхождения включает навыки работы с Pandas, Matplotlib и основы статистики
Плюсы: Оркестрация конвейеров данных в Airflow и мониторинг качества моделей средствами Prometheus и Grafana
Что еще: Техническая интеграция аналитических методов с инструментами автоматизации и развертывания
Формат: Работа на тренажерах, видеолекции.
Занятий: от 10 часов в неделю
Объем практики: 80%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающих
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, глубокое обучение, MLOps, статистика, A/B-тестирование, Docker, Git. Проектная практика в интенсивном формате
Для кого: Отсутствие опыта в анализе данных, задача автоматизации бизнес-процессов через модели машинного обучения
Результат: Прогноз оттока клиентов с применением классификации, разработка рекомендательной системы, анализ временных рядов для прогнозирования спроса, деплой модели в контейнере Docker
Важно знать: Интенсивный режим обучения с ежедневной нагрузкой от 4 до 8 часов
Плюсы: Внедрение MLOps-культуры и контейнеризации при разработке моделей, что дает преимущество в практической готовности инфраструктуры к эксплуатации
Что еще: Применение MLOps-инструментов в учебных проектах для отработки жизненного цикла модели
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах, воркшопы.
Объем практики: 80%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Особенности: Python, SQL, PyTorch, Scikit-learn, MLOps, Docker, FastAPI, компьютерное зрение, работа с данными
Для кого: Пользователи с начальными навыками программирования, планирующие автоматизировать извлечение инсайтов из данных и внедрять предсказательные алгоритмы
Результат: Реализация рекомендательных систем, алгоритмы классификации текста, системы компьютерного зрения, деплой обученных моделей в формате веб-сервисов
Важно знать: Высокие требования к вычислительным ресурсам локальной машины или наличие подписки на облачные сервисы для обучения нейросетей
Плюсы: Применение практик MLOps для интеграции моделей в высоконагруженные системы через API
Что еще: Связка аналитического моделирования с инструментами промышленного внедрения и контейнеризации кода
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Занятий: 3-5 часов в неделю
Объем практики: 75%
Доп расходы: Расходы на облачные вычисления для обучения объемных моделей, если мощностей персонального компьютера недостаточно
Особенности: Python, SQL, PyTorch, MLOps, Docker. Моделирование данных, глубокое обучение и автоматизация пайплайнов. Проектно-ориентированное обучение
Для кого: Студенты с базовой математической подготовкой, стремящиеся перейти в аналитику данных и разработку моделей с нуля
Результат: Системы рекомендаций, детекция объектов на изображениях, классификаторы текста, предиктивная аналитика оттока клиентов, ETL-пайплайны
Важно знать: Требуется готовность к самостоятельной работе с документацией и интенсивная практика программирования в среде Python. Программа предполагает освоение математического аппарата для корректной работы алгоритмов
Плюсы: Применение PySpark и инструментов автоматизации Airflow для обработки больших массивов данных
Что еще: Интеграция цикла MLOps и развертывание моделей в промышленную эксплуатацию как часть учебного процесса
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, проверочные тесты, работа на тренажерах.
Занятий: 8 проектов в портфолио
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовБессрочный доступЧатДля продвинутыхОбучение с ментором
Особенности: Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch. Продуктовая аналитика, машинное обучение и построение прогнозных моделей. Практический интенсив
Для кого: Отсутствие опыта в аналитике, потребность в получении навыков работы с данными через регулярную практику и формирование прикладного портфолио
Результат: Прогнозные модели для бизнес-задач, отчеты по продуктовой аналитике, классификаторы изображений, системы обработки текстов, итоговый проект полного цикла
Важно знать: Интенсивный режим обучения с ежедневными задачами. Отбор на программу проходит через входной тест и обязательную подготовку
Плюсы: Владение стеком для интеграции прогнозных моделей в прикладные бизнес-процессы (End-to-End ML-пайплайны)
Что еще: Техническая подготовка по созданию полного цикла обработки данных от сбора до развертывания прогнозной модели
Формат: Лекции онлайн, воркшопы
Занятий: 600 часов работы с преподавателем
Объем практики: 90%
Свое портфолиоДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающихОбучение с ментором
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, Scikit-learn, TensorFlow, Tableau. Инструменты анализа данных, статистическое моделирование и визуализация прикладных метрик
Для кого: Новичок в программировании, планирующий переход в анализ данных и применение алгоритмов машинного обучения для обработки прикладных бизнес-задач
Результат: Классификация изображений нейронными сетями, прогнозирование стоимости недвижимости с помощью регрессионных моделей, анализ временных рядов
Важно знать: Требуется владение английским языком на уровне чтения технической документации. Необходим компьютер с ОС Windows или macOS
Плюсы: Навык обучения и интеграции предобученных нейросетевых архитектур для прикладных задач
Особенности: Python, SQL, PyTorch, MLOps. Прикладная разработка моделей машинного обучения с контейнеризацией и развертыванием в production
Для кого: Специалисты с базовыми знаниями в языке Python и математике, которым необходим навык перевода ML-моделей в промышленную эксплуатацию
Результат: Прогнозирующая рекомендательная система, готовый к эксплуатации API ML-модели, модель глубокого обучения для классификации изображений, инструмент анализа тональности текстовых данных
Важно знать: Требуется владение базовым синтаксисом Python и основами математического анализа. Курс ориентирован на технические аспекты разработки и MLOps-инструментарий
Плюсы: Методологии MLOps (Airflow, MLflow, Docker) в связке с промышленным развертыванием моделей
Что еще: Промышленное развертывание ML-моделей с использованием MLOps-стека
Базовый набор для старта включает интерпретатор Python и систему контроля версий Git. Для работы с данными понадобятся библиотеки Pandas, NumPy и Matplotlib — их устанавливают через pip. Если программа затрагивает машинное обучение, потребуются Scikit-learn, а для глубокого обучения — PyTorch или TensorFlow с Keras.
Для проектов с контейнеризацией необходим Docker. Работа с базами данных предполагает локальную установку PostgreSQL. Некоторые курсы требуют облачных ресурсов для обучения нейросетей, если ваш ПК не справляется с вычислениями на видеокарте.
Направление Data Science охватывает десятки программ с разным фокусом: одни готовят аналитиков данных с упором на SQL и визуализацию, другие — ML-инженеров, работающих с нейросетями и деплоем моделей. Чтобы понять, какие программы вызывают наибольший интерес у студентов прямо сейчас, мы отслеживаем реальные переходы пользователей каталога.
Список программ, на которые переходят чаще всего за последние три месяца:
Школьной программы по математике достаточно для старта: нужно понимание формальной логики, базовой алгебры и умение читать графики. Теория вероятностей и математическая статистика изучаются непосредственно на курсах — библиотеки вроде Scikit-learn и StatsModels берут тяжёлые вычисления на себя.
Однако для осознанного выбора моделей и настройки гиперпараметров в XGBoost, LightGBM или CatBoost потребуется понимание градиентного спуска, функций потерь и метрик качества. Без этого вы сможете запускать алгоритмы, но не сможете объяснять, почему модель ошибается.
На российском рынке онлайн-образования работают как крупные платформы с широким каталогом IT-профессий, так и специализированные школы, сфокусированные исключительно на аналитике и машинном обучении. У каждой свой подход: где-то упор на академическую теорию и математику, где-то — на прикладные бизнес-кейсы и работу с реальными датасетами.
Образовательные платформы, которые готовят специалистов по работе с данными:
Первый шаг — освоить синтаксис Python и базовые конструкции: циклы, функции, работу со списками и словарями. Ежедневная практика по 1–2 часа позволяет закрепить материал за несколько недель. Параллельно изучают SQL для извлечения данных из реляционных баз — PostgreSQL остаётся стандартом в индустрии.
После этого переходят к Pandas и NumPy для обработки табличных данных, затем к Matplotlib и Seaborn для визуализации. Машинное обучение подключают, когда уверенно владеете первыми тремя инструментами. Попытка прыгнуть сразу в нейросети без этой базы — главная ошибка новичков.
Аналитик данных фокусируется на извлечении инсайтов: SQL-запросы к хранилищам, обработка данных через Pandas, визуализация в Matplotlib, Seaborn, Tableau или Power BI, проверка гипотез методами статистического анализа. Результат работы — дашборды и отчёты для бизнес-решений.
ML-инженер строит предсказательные модели: Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras, ансамбли вроде CatBoost и XGBoost. Его задачи — обучение нейросетей, настройка пайплайнов через Airflow, версионирование экспериментов в MLflow, деплой моделей с помощью Docker. Это требует более глубокой математики и вычислительных ресурсов.
Первая ошибка — пропускать этап SQL и сразу браться за нейросети. Без умения извлекать и очищать данные из PostgreSQL или других СУБД вы не сможете подготовить датасет для обучения. Библиотеки PySpark помогают с большими объёмами, но фундамент остаётся тем же.
Вторая ошибка — игнорировать Git и Docker. Без контроля версий невозможно работать в команде, а без контейнеризации модель, запущенная на вашем ноутбуке, не воспроизведётся на сервере. Третья — учить алгоритмы без привязки к бизнес-задачам: модель с высокой точностью бесполезна, если не решает конкретную проблему.
Подойдёт машина на Windows 10+, macOS или Linux с 8 ГБ оперативной памяти для базовых задач: работа с Pandas, NumPy, SQL-запросы и визуализация. Для обучения нейросетей на PyTorch или TensorFlow желательна видеокарта NVIDIA с поддержкой CUDA и 16 ГБ RAM.
Если локальных ресурсов не хватает, курсы обычно предлагают облачные среды — Jupyter-ноутбуки с GPU-инстансами. Это снимает ограничение по железу, но требует стабильного интернета. HighLoad-системы и распределённые вычисления на PySpark в программы начального уровня, как правило, не входят.
Курс помогает раскладывать по полочкам ML и LLM. Разбираются базовые принципы архитектуры, много практики по промт-инжинирингу. После этого я спокойнее читаю материалы по теме и могу нормально объяснить базу коллегам/знакомым - без духоты и общих слов.
Курс дает знания, информации довольно много. Но не могу сказать, что структура и последовательность изложения мне понравились. У меня математическое образование, поэтому было проще. Для не столь подготовленных людей такой курс может показаться сложным, как мне кажется. Тем не менее, курс можно 3 раз...
Я продакт. Постепенно вводим все больше ИИ задач и фич в продукт. Пошёл на курс, чтобы понимать, как и что можно ускорить и автоматизировать, как предоставить клиентам сервиса классный пользовательский опыт и в чем ИИ поможет. В УИИ разбирали поведение модели под свои задачи, структура вывода, грани...
Еще в процессе обучения, но уже прошёл собес. Главным плюсом оказался внятный учебный проект, классификатор товаров для маркетплейса. На тех.этапе с лидом направления было много вопросов про дисбаланс классов, почему выбрал конкретную архитектуру, а не готовое API. Ну я это всё руками прощупал на ку...
Я доволен результатом за 4 месяца, после начала получил джун (на время испыталки) оффер. Пришёл на курс с базовым Python, но без опыта в ML хотел сменить направление. На курсе много информации промт-инжиниринг, SQL, интеграции, RAG, все с примерами и практикой. AI-разработка сейчас это не только мод...
после прохождения появилась уверенность в своих панах
Финальный модуль про интеграцию в продакшен помог понять, как правильно разворачивать пайплайн, и какие метрики нужно отслеживать. Да и в целом курс полезный. После прохождения появляется уверенность в своих силах, приобретенных навыках и в скором трудоустройстве.
Обучение оказалось реально практичным, почти в каждом блоке нужно было собрать небольшой сценарий и проверить, работает ли он на предоставленных данных, а не на одном удачном запросе. Много работы с логикой построения цепочек промтов, тестирование гипотез. Разбирали, как связывать LLM с задачами биз...
Когда я пришел на курс основы PyTorch, я не ожидал, что будет настолько плотно. Но понимание слоёв, функций активации, регулизации и оптимизаторов позволило мне собрать модель, которая пригодилась на стажировке. Было приятно ощутить, что обучение напрямую превращается в результат.
Начала учится уже как пол года назад, быстро вошла в курс дела и начала обучение. Сначала всё казалось слишком просто, а потихоньку становилось сложнее и сложнее, но мы не унываем, внутри было достаточно много полезной информации и менторы всегда готовы помочь с домашним заданием, даже если совсем в...
Курс по Data science дал мне именно ту практическую базу, которая помогла на собеседовании. Особенно пригодились знания по feature engineering и валидации моделей. Устроился джун дата саентистом в одну известную компанию. Спасибо вам.
Вы можете оценить пользу всей страницы в целом, отметив необходимое количество звездочек. Это поможет нам отслеживать актуальную информацию и улучшать взаимодействие с вами.
