Курсы Data Science

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

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

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

Курс по Causal Inference для аналитиков. Учимся проверять гипотезы без A/B-тестов и применять методы Causal Inference на реальных задачах. В рамках курса ученики последовательно проходят путь от таких базовых понятий как потенциальные результаты и confounding bias, до таких методов как Double Machine Learning, TWFE, Propensity Score и т.д. А еще по промокоду «DSCOURSES» можно получить скидку 400 рублей. Ссылка на курс — https://stepik.org/a/260739/pay?promo=bacfe664845950a2