Курсы Data Science

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

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.

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

Курс "Системный дизайн". MLinside Преподаватель: Валерий Бабушкин Партнерский промокод на скидку: referal3C09F3E6

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.

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