Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

🤔 «Начни сразу с нейросетей — зачем тебе логрегрессия?» Это один из худших советов для начинающего ML-разработчика. Зрелость — это понимать, где простого достаточно, а не тянуть трансформеры на любую задачу из-за хайпа. Классика ML — это не допотопная теория, а база (bias/variance, деревья, метрики), без которой не понять Deep Learning. ⚡️ Хотите освоить этот фундамент на реальных задачах? Приходите на наш курс по классическому ML. Только хардкор, только продовые задачи! 📆 Старт — 12 августа. Для первых 10 участников бонус — специальный лонгрид по теме курса, чтобы вы могли начать разбираться уже сейчас. 🎁 Последний день промокода Earlybird на скидку 10.000₽. 👉 Не упустите шанс!

😤 Устал листать туториалы, которые не складываются в картину У тебя в голове уже есть логрегрессии, деревья, метрики и какая-то PCA, но системного понимания всё нет? Пора с этим разобраться! Наш курс по классическому ML: — научит выбирать адекватные модели под задачу — разложит метрики, переобучение и bias по полочкам — покажет, что скрывается за fit/predict, и что с этим делать 🔔 До 27 июля по промокоду Earlybird — минус 10.000₽ P.S. Первые 10 участников получат эксклюзивный лонгрид, чтобы начать изучать тему ещё до старта курса. 👉 Поменяй свою жизнь: старт карьеры в AI — успей до закрытия набора!

🔥 Хороший ML-разработчик не начинает с нейросетей На собеседовании по ML System Design кандидату дают задачу «предсказать отток», а он сразу лезет в нейросети. Красиво, модно, дорого. Но профи думает иначе: 💭 Логрегрессия? Градиентный бустинг? 💭 А сколько у нас данных и времени? 💭 Что с интерпретируемостью? Потому что не выбрать адекватную модель — это уже ошибка. Нейросети — это круто. Но без понимания классического ML вы просто «подключаете модельку», а не строите решения. ➡️ На курсе разберём: — линейные модели, деревья, PCA, кластеризацию — метрики, переобучение, bias vs variance — инженерные подводные камни, которые идут сразу после fit() 🎁 Скидка 10 000₽ по промокоду Earlybird, только до 27 июля. А ещё — подарок для первых 10 участников: специальный лонгрид по теме курса, чтобы вы могли начать погружение в материал уже сегодня. 🔗 Успей записаться — и начни карьеру в Data Science уже через 3 месяца!