Курсы Data Science

Если вы хотите войти в ML / DS, получить первый оффер или наконец перейти с Junior на Middle, а с Middle - на Senior, советую канал Лев Говорит. Лев - Senior DS / ML Engineer в Wildberries. Он сам проводит технические собеседования и много лет помогает людям строить карьеру в IT. В канале он пишет о том, что обычно узнаёшь только с опытом: 🗻 Карьера: как проходить собеседования, расти по грейдам, говорить о повышении и какие ошибки годами тормозят сильных специалистов. 🧠 ML / DS: реальные production-кейсы, ML System Design, эксперименты и то, как принимать инженерные решения, когда правильного ответа нет в учебнике. 📦 Экспертиза → деньги: как превращать свои знания в курсы, менторство, контент и другие активы вместо бесконечной продажи своего времени. А ещё Лев честно разбирает собственные провалы: от ML-проектов, которые никто не захотел покупать, до 18 выпущенных курсов с нулём продаж. Если хотите не просто учить ML, а строить вокруг своей экспертизы сильную карьеру - от первого оффера до Senior и дальше, вам сюда: 👉 https://t.me/+I1sy70XjXyg5ZTky

Если вы только вкатываетесь или уже работаете в ML / DS / аналитике, но хотите понять, что отличает Senior-инженера от просто сильного разработчика, советую канал Льва. Лев работает Senior ML Engineer в Wildberries и пишет о вещах, которые редко встречаются в учебниках: • почему хорошая модель может быть бесполезной для бизнеса • что проверяют на ML System Design • как проходят реальные технические собеседования • какие ошибки мешают инженерам расти до Senior Без инфоцыганства и бесконечных подборок курсов. В основном личный опыт и практические кейсы. 👉 https://t.me/+dS1usktQpcNlMzli

Как собрать свою GPT с нуля и наконец понять, что у LLM внутри? https://stepik.org/a/276236 Большинство работает с языковыми моделями как с чёрным ящиком: вызвал API - получил ответ. Но на собеседованиях и в реальных задачах всё чаще нужно понимать, как модель устроена под капотом: • Как текст превращается в токены и векторы? • Как на самом деле работает механизм внимания (attention)? • Что происходит внутри трансформер-блока? • Как модель обучается и начинает генерировать текст? • Как из простых формул собирается работающая GPT? Курс «Математика LLM - Создаём большую языковую модель своими руками проведёт вас от нуля до собственной мини-GPT. Каждый слой пишем и считаем сами, а не берём готовым из библиотеки. Внутри: ✔️ GPT-трансформер с нуля на чистом Python, без «магии» готовых библиотек ✔️ 14 модулей: от мини-математики и Python до обучения и генерации ✔️ 108 уроков, 330 шагов и более 150 проверочных заданий ✔️ Токенизация, эмбеддинги, attention, Multi-Head, FFN, training loop ✔️ Математика каждого шага на простых примерах + рабочий код ✔️ Своя мини-GPT в финале - её можно запускать, дообучать и менять ✔️ Проверка знаний после каждого модуля ✔️ Ответы автора прямо в комментариях к шагам 🎁 Для подписчиков канала промокод SUBS на скидку 20%.