fa
Feedback
Курсы Data Science

Курсы Data Science

رفتن به کانال در Telegram

Курсы по аналитике и Data Science Чат канала: https://t.me/edu_cours Канал об обучении цифровым профессиям онлайн в любом возрасте: https://t.me/u4uon Администратор: @olegziul

نمایش بیشتر
2 405
مشترکین
+124 ساعت
-27 روز
-230 روز

در حال بارگیری داده...

جذب مشترکین
ژوئیه '26
ژوئیه '26
+3
در 0 کانال‌ها
ژوئن '26
+24
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+23
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+27
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+56
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+190
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+125
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+265
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+55
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+93
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+275
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+7
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+15
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+20
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+17
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+22
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+49
در 2 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+98
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+105
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+53
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+43
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+135
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+434
در 1 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+24
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+60
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+18
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+20
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+24
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+24
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '24
+26
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '24
+26
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '23
+26
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '23
+24
در 1 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '23
+92
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '23
+16
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '23
+22
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '23
+18
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '23
+21
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '23
+28
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '23
+39
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '23
+61
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '23
+96
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '23
+37
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '22
+320
در 0 کانال‌ها
تاریخ
رشد مشترکین
اشارات
کانال‌ها
09 ژوئیه0
08 ژوئیه+1
07 ژوئیه0
06 ژوئیه+1
05 ژوئیه0
04 ژوئیه0
03 ژوئیه0
02 ژوئیه0
01 ژوئیه+1
پست‌های کانال
2
Симулятор по проектированию AI-агентов на базе LLM. Степик
550
3
VSCode - лучшая IDE для Python (курс для новичков). Степик
678
4
Введение в статистику (Часть 1). Степик
974
5
dbt с нуля. Степик
1 192
6
Introduction to Applied Linear Algebra Vectors, Matrices, and Least Squares
1 251
7
Бесплатный тренажёр по ML / DS-собеседованиям Вопросы для подготовки к стажировкам, отборам и техническим интервью по Data Science / Machine Learning. Поможет быстро проверить базу и найти пробелы перед собеседованием. Бесплатный тренажёр Есть и полный курс по подготовке к ML / DS-собеседованиям: линейные модели, метрики, деревья, ансамбли и типовые вопросы с интервью. Полный курс со скидкой 10% Канал автора
1 259
8
Освойте машинное обучение на реальных задачах Авито Хочется не просто диплом, а реальные навыки и карьеру в IТ? Магистратура
Освойте машинное обучение на реальных задачах Авито Хочется не просто диплом, а реальные навыки и карьеру в IТ? Магистратура «Машинное обучение в цифровом продукте» от Авито и ФКН ВШЭ – это возможность получить грант, работать с реальными кейсами и получать прикладной опыт. Почему стоит подать заявку: — востребованные навыки в Data Science: от рекомендательных систем и NLP до MLOps и LLM; — преподаватели из ФКН ВШЭ и эксперты Data Science-команд Авито; — практика на реальных кейсах и данных крупного IT-продукта; — возможность пройти оплачиваемую стажировку в Авито уже во время учёбы; — обучение, которое помогает быстрее войти в профессию и развиваться в индустрии. 30 студентов смогут получить грант на обучение! Скорее подавайте документы до 8 августа по ссылке и сделайте следующий шаг к карьере в Data Science.
428
9
https://visionbook.mit.edu/
1 358
10
Совместные онлайн-магистратуры Skillfactory и МИФИ: - Прикладной анализ данных и машинное обучение, - Бэкенд-разработка программного обеспечения, - Информационная безопасность Реклама. ООО СКИЛФЭКТОРИ, ИНН 9702009530, erid: LdtCK5EkP
1 341
11
Курс "Системный дизайн". MLinside Преподаватель: Валерий Бабушкин Партнерский промокод на скидку: referal3C09F3E6
1 263
12
https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main
1 199
13
Как подготовиться к ML System Design на собеседованиях в Big Tech? На позиции Middle+/Senior Data Scientist и ML Engineer всё чаще спрашивают не только модели и алгоритмы, но и проектирование ML-систем: • Как спроектировать рекомендательную систему?   • Как построить антифрод?   • Как организовать обучение и инференс модели?   • Как масштабировать решение на миллионы пользователей?   • Какие метрики и компромиссы учитывать? Курс «ML System Design: как проходить собеседования в Big Tech» основан на реальных вопросах и кейсах из индустрии. Внутри: ✓ 180+ задач с собеседований в Big Tech   ✓ Senior-инсайты и практические рекомендации   ✓ Проверка и обратная связь от автора   ✓ Разбор популярных архитектурных задач   ✓ Системный подход к ответам   ✓ Фреймворки для проектирования решений   ✓ Типичные ошибки кандидатов   ✓ Материалы для подготовки к интервью уровня Middle+/Senior Автор курса - Лев Ушков, Senior ML Engineer в Wildberries. 🎁 Для подписчиков канала действует промокод MLSD10 на скидку 10%. Промокод активен до 29 июля.
1 118
14
ИИ для менеджеров. Степик
1 035
15
https://langchain-opentutorial.gitbook.io/langchain-opentutorial/17-langgraph/03-use-cases/01-langgraph-agent-simulation
1 402
16
https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/translations/ru/README.md
1 454
17
Machine Learning и Data Science: подготовка к собеседованиям Курс для тех, кто уже знаком с ML и хочет привести знания в порядок перед техническими интервью. Внутри: линейные модели, метрики, деревья решений, ансамбли и типовые вопросы с ML / DS-собеседований. - Посмотреть программу курса - Купить курс со скидкой 10% - Бесплатный тренажёр для знакомства с форматом - Канал автора
1 269
18
Обучить модель в ноутбуке — это только часть работы. В реальном ML-проекте нужно пройти весь контур: понять задачу, проверить данные, собрать признаки, обучить модель, оценить ошибки, завернуть inference в API, настроить проверки и следить за качеством после релиза. Data Scientist: от данных до деплоя моделей — практический курс про полный цикл Data Science: от постановки ML-задачи и EDA до CI/CD, inference API и мониторинга моделей в продакшне. Внутри курса: 🔹 Данные и признаки — EDA, качество данных, data leakage, feature engineering 🔹 Модели — baseline, gradient boosting, валидация, метрики и error analysis 🔹 Experiment tracking — MLflow / Weights & Biases, сравнение экспериментов и версионирование 🔹 Deployment — FastAPI-сервис, inference API, batch-inference и обработка ошибок 🔹 CI/CD и мониторинг — тесты, quality gates, data drift, prediction drift и дашборды Курс для тех, кто хочет не просто обучать модели, а доводить ML-решения до рабочего состояния: с воспроизводимостью, API, проверками и мониторингом. На Latorn можно начать бесплатно: откройте бесплатные уроки и посмотрите первые практические шаги. Сейчас полный доступ со скидкой 25% — 48 часов. 👉 Открыть бесплатные уроки и забрать курс
1 450
19
https://zero2claude.dev/
1 240
20
Обучить модель в ноутбуке — это только часть работы. В реальном ML-проекте нужно пройти весь контур: понять задачу, проверить данные, собрать признаки, обучить модель, оценить ошибки, завернуть inference в API, настроить проверки и следить за качеством после релиза. Data Scientist: от данных до деплоя моделей — практический курс про полный цикл Data Science: от постановки ML-задачи и EDA до CI/CD, inference API и мониторинга моделей в продакшне. Внутри курса: 🔹 Данные и признаки — EDA, качество данных, data leakage, feature engineering 🔹 Модели — baseline, gradient boosting, валидация, метрики и error analysis 🔹 Experiment tracking — MLflow / Weights & Biases, сравнение экспериментов и версионирование 🔹 Deployment — FastAPI-сервис, inference API, batch-inference и обработка ошибок 🔹 CI/CD и мониторинг — тесты, quality gates, data drift, prediction drift и дашборды Курс для тех, кто хочет не просто обучать модели, а доводить ML-решения до рабочего состояния: с воспроизводимостью, API, проверками и мониторингом. На Latorn можно начать бесплатно: откройте бесплатные уроки и посмотрите первые практические шаги. Сейчас полный доступ со скидкой 25% — 48 часов. 👉 Открыть бесплатные уроки и забрать курс
597