¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
Ir al canal en Telegram
Задачи и тесты по Data Science для тренировки и обучения. Курс по Ai-агентам: https://clc.to/9L0Tqg По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/fa77bf4e Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Mostrar más4 016
Suscriptores
+324 horas
-27 días
-330 días
Archivo de publicaciones
Готовитесь к собеседованию в AI?
Вопросы по математической базе — стандартный этап отбора на позиции Data Scientist и ML Engineer. Вас спросят не только про код, но и про то, как работают алгоритмы «под капотом».
Прокачайте хард-скиллы на обновленном курсе «Математика для разработки AI-моделей».
Важный апдейт:
— теперь обучение включает живые вебинары;
— первый прошел, но второй стартует сегодня, 9 декабря;
— это шанс разобрать сложные вопросы с экспертами в прямом эфире.
Что внутри:
— линейная алгебра;
— матанализ;
— теория вероятностей.
Успейте присоединиться к потоку
Задача: Реализовать SVD-разложение без готовых библиотек
Сложно? Тогда вам к нам. Стартовали живые вебинары обновленного курса по математике для AI. Разбираем фундамент, на котором держится весь Machine Learning.
Roadmap ближайших лекций:
1. Основы: Векторы, матрицы, определители. Практика в
NumPy .
2. Регрессия: Линейная зависимость, метод наименьших квадратов, валидация моделей.
3. Разложения: SVD, собственные векторы, PCA (снижение размерности)
Результат: вы сможете реализовывать рекомендательные системы и фильтровать шум в данных, понимая каждое действие.
Первый вебинар уже прошел (отзывы отличные!), успейте присоединиться к основной движухе.
Ссылка на курс:
https://clc.to/LojFzw
🔬 Вы когда-нибудь смотрели на код и думали: «Работает, но почему?»
А теперь представьте, что вы:
→ понимаете, почему модель учится слишком медленно или слишком быстро;
→ видите, какие данные реально влияют на предсказание, а какие — шум;
→ знаете, что происходит внутри нейронки.
4 декабря стартует курс «Математика для разработки AI-моделей».
Линал, оптимизация, матан, статистика — всё, что происходит внутри модели между input и output. Практика на Python. Живые разборы с экспертами из SberAI, ВШЭ, Wildberries&Russ.
3 задания + финальный проект. Без теории ради теории — только то, что реально используется в моделях.
🎁 Бонус: курс по школьной математике + тест уровня математики
👉 Записаться
