Показываем, как ИИ помогает автоматизировать рутинные отчётные задачи.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Что происходит после обучения модели и как она начинает применяться в реальных задачах — разбираем, что такое инференс и как он работает на практике.
Сервис машинного обучения в облаке Evolution ML Inference: https://to.karpov.courses/REjtAA
Почему валидация — обязательный этап и как её правильно проводить.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Типовые ошибки при работе с ИИ и как их избежать.
Подробнее о курсе: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Современные подходы к ML всё чаще становятся темой интервью. Получите материал «10 вопросов-ответов, которые задают в Топ-5 компаний». https://to.karpov.courses/Hzju2A
Как меняются требования к специалистам и какие навыки становятся критичными для работы с машинным обучением в 2026 году.
Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
Как увеличивать объёмы данных без потери качества и не ломать модель на этапе роста.
Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
Чем отличается краудсорсинг как услуга от классических подходов к разметке данных и когда он действительно эффективнее.
Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
Как привлекать внешних исполнителей для разметки данных и при этом сохранять контроль над качеством.
Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
Всегда ли для задачи нужна полноценная модель машинного обучения? Разбираем случаи, где проще и эффективнее использовать альтернативные подходы.
Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
Разбираем принципы грамотного промпта для задач аналитики.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Почему ИИ ошибается без контекста и как правильно готовить данные и запросы.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Как ИИ помогает ускорить первичный исследовательский анализ данных.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Какие трудности чаще всего возникают у начинающих аналитиков данных? Говорим о реальных сложностях и о том, как с ними справляются.
Подробнее о курсе «Аналитик данных»: https://to.karpov.courses/LgLNKg
Обсуждаем задачи, где ИИ уже эффективнее ручной работы аналитика.
Подробнее о курсе: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Какой набор навыков обязателен для старта в аналитике данных, а что уже считается серьёзным преимуществом? Коротко разбираем, без иллюзий и завышенных ожиданий.
Подробнее о курсе «Аналитик данных»: https://to.karpov.courses/LgLNKg
Разбираем различия между аналитикой в традиционной рознице и продуктовой аналитикой в цифровых сервисах. Подходы, данные и задачи — что меняется в зависимости от среды.
Подробнее о курсе «Аналитик данных»: https://to.karpov.courses/LgLNKg
Разбираем ситуации, где ИИ экономит часы работы, и где он создаёт лишний шум.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Генерация кода: где ИИ помогает, а где требует обязательной проверки.
Подробнее о курсе: https://to.karpov.courses/y9N1pA