Насколько Python остаётся важным навыком для аналитиков, ML-инженеров и разработчиков в 2026 году.
Подробнее на сайте:
— Аналитик данных: https://to.karpov.courses/_rNBXQ
— Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/NPxwog
Обсуждаем актуальные зарплаты junior-специалистов в IT и от чего сегодня зависит уровень оффера.
Полная версия вебинара: https://www.youtube.com/live/sqJjttEOdJM?si=vQ1CtHijDMMf2v01
За счёт чего компании получают заметный рост ключевых метрик и почему важны не только гипотезы, но и качественная реализация.
Подробнее на сайте:
— Аналитик данных: https://to.karpov.courses/_rNBXQ
— Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/NPxwog
Почему классические метрики вроде RMSE не всегда подходят для задач прогнозирования спроса. Обсуждаем альтернативы и подходы из практики.
Подробнее о курсе «Продвинутое машинное обучение»: https://to.karpov.courses/iajqnA
Что помогает резюме выделяться среди сотен откликов и какие ошибки чаще всего мешают пройти первый этап отбора.
Полная версия вебинара: https://www.youtube.com/live/sqJjttEOdJM?si=vQ1CtHijDMMf2v01
Как сегодня проходят собеседования в IT и на что работодатели обращают внимание? Разбираем в видео.
📘 Скачать гайд: https://to.karpov.courses/34CqEA
Разбираем ключевые ошибки, которые допускают при построении моделей ценообразования: от неверных метрик до игнорирования бизнес-ограничений.
Подробнее о курсе «Продвинутое машинное обучение»: https://to.karpov.courses/iajqnA
Какие навыки сегодня действительно ждут от аналитиков? Разбираем требования работодателей.
📘 Скачать гайд: https://to.karpov.courses/j8v2DQ
Какие настройки модели влияют на качество, скорость и стоимость её работы — и как ими управлять в реальных задачах.
Сервис машинного обучения в облаке Evolution ML Inference: https://to.karpov.courses/REjtAA
Почему решения, которые хорошо работают в теории или онлайне, не всегда переносятся в оффлайн-задачи. Разбираем ограничения и реальные причины.
Подробнее о курсе «Продвинутое машинное обучение»: https://to.karpov.courses/iajqnA
ИИ меняет не только работу специалистов, но и сам процесс найма. Разбираем, что важно знать кандидатам.
📘 Скачать гайд: https://to.karpov.courses/j8v2DQ
Почему хранение секретов прямо в коде — одна из самых частых и опасных ошибок. Разбираем, как правильно работать с доступами в ML-проектах.
Подробнее о курсе «Продвинутое машинное обучение»: https://to.karpov.courses/iajqnA
Почему работодатели стали ожидать большего даже от junior- и middle-специалистов и как изменились требования к грейдам в IT.
Полная версия вебинара: https://www.youtube.com/live/sqJjttEOdJM?si=vQ1CtHijDMMf2v01
Что изменилось на рынке труда и какие специалисты сегодня востребованы сильнее всего? Разбираем в видео.
📘 Скачать гайд: https://to.karpov.courses/j8v2DQ
Почему без CI/CD даже рабочие ML-решения становятся нестабильными и трудно поддерживаемыми. Разбираем, как автоматизация помогает избежать ошибок и ускоряет развитие проектов.
Подробнее о курсе «Продвинутое машинное обучение»: https://to.karpov.courses/iajqnA
Первые шаги для аналитиков, которые ещё не используют ИИ в работе.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ
LLM полезны ещё до начала анализа — они помогают разобраться в задаче и спланировать работу.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ
Обсуждаем, как меняется роль аналитика в эпоху ИИ.
Подробнее: https://to.karpov.courses/DChBCQ
LLM помогают структурировать сложные задачи и быстрее находить решение. Разбираем на примерах.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ
Какие большие языковые модели рассматривают и используют в MAGNIT TECH для прикладных бизнес-задач и внутренних сервисов.
Подробнее на сайте:
— Аналитик данных: https://to.karpov.courses/_rNBXQ
— Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/NPxwog