Сегодня разберем А/B-тестирование с Анатолием Карповым
полезно → структурно → практично

В 18:00 по Москве встречаемся с Анатолием Карповым для отработки А/B-тестов на практике с учетом рабочих нюансов и подводных камней.

Вы узнаете
— какие ошибки искажают результаты
— о чем забывают аналитики чаще всего
— какие знания в теме помогут получить классный оффер

< Зарегистрироваться >

Погрузитесь в аналитику данных или машинное обучение со стартовой выгодой!
Напоминаем про продление черной пятницы.

При оплате до 8 декабря включительно мы возвращаем 50% стоимости курса после успешного завершения программы. Чтобы вы могли снизить затраты, вложившись в ключевые навыки для роста.

Программы:
🔹 Аналитик данных — изучите Python, SQL, A/B-тесты, работу с дашбордами и научитесь решать реальные задачи с данными.
🔹 Инженер машинного обучения — освоите создание и валидацию моделей машинного обучения, а также разберетсь, как внедрять их в реальные проекты.

Каждый курс включает:
— практические задания с реальными данными,
— поддержку преподавателей и опытных экспертов индустрии,
— помощь карьерного центра: от составления резюме до подготовки портфолио.

Присоединяйтесь и начните свой путь в аналитике или машинном обучении уже сейчас! Узнать больше и записаться:
► Аналитик данных
► Инженер машинного обучения

Что вам интересно почитать на следующей неделе?
❤️ — упражнения для зрения и осанки, чтобы легче доработать декабрь.
🔥 — какие области математики нужны начинающему аналитику.

Последний день акции: −10% на курсы и компенсация 50% обучения

Сегодня закрываем Черную Пятницу — успейте записаться на курсы с выгодой.
Сделайте себя сами: датасайентистами не рождаются, а становятся 🧡

Зачем компаниям инженеры машинного обучения?

17 декабря в 19:00 по Москве на встрече с Ефимом Головиным на практике разберемся, с какими задачами работают ML-инженеры.
— попрактикуемся в программировании на Python
— разберем примеры кода через Jupyter Notebook/Lab
— поговорим про варианты организации инференса ML-модели
— создадим свой небольшой RESTful-сервис

Поймете, интересна ли вам сфера ML [если вы совсем новичок], получите практические советы, оцените свои карьерные перспективы и определите пул навыков, которые нужно освоить.

< Записаться на вебинар >

Наши авторы и преподаватели — это не только профессионалы с крутым опытом, но и люди с уникальными историями и проектами за плечами.

Что вам интересно о них узнать? Как они пришли в свою профессию, какие задачи их вдохновляют, или, может, почитать о необычных моментах из карьеры?
Пишите в комментариях, мы передадим вопросы и подготовим посты с ответами!

История karpovꓸcourses началась 5 лет назад

За это время мы выросли в целое сообщество аналитиков и увлеченных людей.
Ваши отзывы и опыт наших экспертов сделали это возможным. Спасибо, что вы с нами! 🧡

Мы выпустили 50 тысяч специалистов и знаем, как сложно сделать первые шаги в IT.
Поэтому стремимся не просто передавать знания, но помогать студентам осваивать навыки на практике и готовиться к реальным задачам бизнеса. Для этого у нас есть:
➤ собственная инфраструктура — студенты работают в тех же условиях, что и специалисты в компаниях,
➤ преподаватели — ведущие эксперты индустрии,
➤ задания на основе реальных кейсов и данных, чтобы вы могли учиться на практике,
➤ Карьерный Центр, где готовят к собеседованиям, помогают с резюме и советуют, как представить себя работодателю,
➤ поддержка кураторов и доступ к сообществу выпускников для обмена опытом.

Для вашего эффективного развития в Data Science мы подготовили:
— программы специализации для старта с нуля,
— короткие интенсивы-симуляторы для оттачивания навыков,
— курсы “на вырост”, чтобы поднять профессиональный уровень и освоить новые инструменты,
— совместные программы с НИУ ВШЭ и ИТМО,
— бесплатные курсы, которые помогают погрузиться в Data Science и освоить отдельные инструменты.

Выбирайте свою программу и оставляйте заявку на консультацию.
Ваш путь в Data Science начинается здесь! 🚀

А какой день рождения без подарков? Сегодня мы хотим отблагодарить наше сообщество и дарим вам:
−5% по промокоду karp5years5 на все программы, курсы и интенсивы!

Скидка действует только сегодня и суммируется с новогодними предложениями:
1️⃣ Комбо-наборы. Готовые сочетания программ и симуляторов, которые позволяют вам учиться и сразу отрабатывать навыки.
2️⃣ −7% на наши ключевые программы:
— Аналитик данных
— Инженер машинного обучения
— System Design
— Hard Аналитика данных
Отличная возможность погрузиться в IT или повысить уровень своих знаний и навыков!

Забрать скидку и начать готовиться к карьерным свершениям с выгодой!

С гордостью анонсируем обновление курса Deep Learning Engineer

Теперь вы можете, помимо трека NLP (обработка естественного языка), выбрать CV-специализацию (компьютерное зрение).

Нейросети используют компьютерное зрение для решения самых разных задач: распознавание лиц, выявление дефектов в промышленности, диагностики рака, определении стадии звездообразования.
CV-инженер работает над тем, чтобы компьютер мог «видеть» изображения и видео, а затем понимать и анализировать то, что на них изображено, используя нейронные сети и алгоритмы машинного обучения.

➤ Чтобы получить профессию со специализацией в CV, нужно иметь базовые знания математики, линейной алгебры, основ Python и МL.

Из чего складывается обучение
За первые 8 недель вы пройдете базовый блок Deep Learning, где погрузитесь в мир обучения нейросетей. Затем перейдете к изучению блока специализации по CV, где за 12 недель освоите:
— инструменты PyTorch, OpenCV, Torchivision, Ultralytics, W&B, InsightFace, CLIP, SAM, ONNX,
— навыки работы с нейросетевыми подходами,
— решение real-world проблем,
— аналитические и исследовательские навыки.

Общая продолжительность курса — 5 месяцев, за которые вы получите объемные знания для старта в инновационной сфере.

[Записаться на курс]
Станьте ближе к технологиям будущего уже сегодня!

Знание этих тем непременно пригодится на собеседовании
Вы поставили >300🔥 в посте за области математики для начинающих дата-сайентистов.

[сейчас будет поток математических терминов]

Для понимания сути процессов и решения нестандартных задач аналитику нужно разобраться в следующих разделах:

➤ Линейная алгебра
— матрицы и системы линейных уравнений
— матрицы и векторы в пространстве
— линейная зависимость и линейная оболочка
— симметричные и диагональные матрицы
— нормы векторов и матриц
— спектральное и сингулярное разложение матриц
— квадратичные формы и критерий Сильвестра

➤ Математический анализ
— элементарные функции и основные определения
— простейшие переменные и некоторые связанные приемы
— непрерывность и дифференцируемость
— оптимизация функции одной переменной
— функции нескольких переменных
— вектор-градиент
— оптимизация функции нескольких переменных
— условная оптимизация
— ряд Тейлора и Маклорена

➤ Теория вероятностей и статистика
— сводные данные и описательная статистика, среднее значение, дисперсия, ковариация, корреляция
— основы теории вероятности: основные идеи, ожидание, исчисление вероятностей, теорема Байеса, условная вероятность
— функции распределения вероятностей: равномерное, нормальное, биномиальное, хи-квадрат, распределение Стьюдента, центральная предельная теорема
— сэмплирование, измерение, ошибка, генератор случайных чисел
— проверка гипотез, А/В-тестирование, доверительный интервал, Р-значение
— ANOVA, t-критерий
— линейная регрессия, регуляризация

➤ Функции, переменные, уравнения
— логарифм, экспоненциальные, полиномиальные функции, рациональные числа
— концепция бинарного поиска
— периодические функции, экспоненциальный закон
— логарифмы, рекуррентные уравнения
— вещественные и комплексные числа
— ряды, суммы и неравенства

Уфф, теперь вы знаете, что почитать в предстоящие новогодние каникулы :)

➤ Если не хотите копаться в учебниках и на сайтах — приходите на наш бесплатный курс по математике, где есть необходимая база по линейной алгебре и математическому анализу для начинающего дата-сайентиста.
И пишите в комментарии, какие темы нам разобрать подробнее.

Кстати, если интересно познакомиться с хедлайнером нового CV-блока курса Deep Learning Engineer и узнать перспективы в профессии — посмотрите видеоинтервью Анатолия Карпова и Анастасии Белозеровой.

Настя рассказала про свой путь в CV через бакалавриат МФТИ, магистратуру Сколтеха по направлению Data Science, стажировки в Samsung R&D и Huawei Research и свою текущую работу руководителем направления транспортной видеоаналитики в VisionLabs.

А еще Настя на понятных примерах показала, где, как и зачем применяется компьютерное зрение.

➤ Смотреть на ВК
➤ Смотреть на YouTube
➤ Посмотреть детали программы

Напоминаем, что сегодня в 19:00 по Москве встречаемся с ML-инженером Selectel Ефимом Головиным
Попрактикуемся в ML-задачах и изнутри посмотрим на процессы крупнейшего провайдера сервисов IT-инфраструктуры в России.

Онлайн-участники смогут выиграть промокоды на услуги Selectel. Рандомно выберем 50 счастливчиков, которым отправим их на почту после эфира.

Ставьте 🔥, если пойдете онлайн.
Зарегистрироваться можно [по ссылке]

Приглашаем 24 декабря в 19:00 по Москве на встречу с Дмитрием Казаковым, чтобы поговорить о наиболее полезных областях применение машинного обучения в аналитике данных.

❗Материал вебинара рассчитан на аудиторию с базовым пониманием Data Science.

С Дмитрием Казаковым:
— разберемся, как применяется машинное обучение в аналитике
— рассмотрим преимущества ML-инструментов на реальных примерах
— протестируем на практике SHAP для интерпретации паттернов и смыслов ML-модели
— выясним, когда и почему машинное обучение лучше не встраивать в аналитику

⏩Зарегистрироваться ⏪