● Проведите ревью собственных навыков
Если рассматриваете программу не «с нуля», загляните в пререквизиты курса или пройдите входное тестирование. Так вы поймёте, есть ли пробелы, которые нужно закрыть перед стартом.
Если же вы новичок в сфере, обязательно посмотрите демоверсию курса. После этого постарайтесь ответить на несколько вопросов: всё ли было понятно в первых уроках? Как много времени заняло прохождение? Приходилось ли пользоваться дополнительными источниками? Возможно, уже после первых лекций вам нужно будет решить, готовы ли вы уделять учёбе больше времени, чем планировали.
● Не накапливайте уроки «на потом»
В среднем на курсах выходит по три урока в неделю, а на выполнение домашних заданий даётся две недели. Решите для себя заранее, какой подход вам ближе: выделить по паре часов каждый вечер или оставить выходные на разбор материала. Постарайтесь не отступать от него — так вы не обнаружите себя с горой невыполненных заданий и всегда будете в тонусе.
● Будьте готовы, что не всё будет понятно с первого раза
Скорее всего, чтобы лучше усвоить материал, придётся не раз пересматривать некоторые лекции и изучать дополнительную литературу. Совершенно нормально что-то не понимать и ошибаться, ведь именно поэтому вы начали учиться! Понимаем, что именно в такие моменты соблазн бросить всё велик, но уверяем, что постепенно будет становится проще и понятнее.
Кстати, если вы совсем не успеваете за темпами группы, можно перевестись на пару потоков вперёд как с сохранением, так и с обнулением прогресса.
А если выходит так, что сейчас вам совсем не до учёбы — можно уйти в академический отпуск. В обоих случаях нужно написать куратору курса.
Если рассматриваете программу не «с нуля», загляните в пререквизиты курса или пройдите входное тестирование. Так вы поймёте, есть ли пробелы, которые нужно закрыть перед стартом.
Если же вы новичок в сфере, обязательно посмотрите демоверсию курса. После этого постарайтесь ответить на несколько вопросов: всё ли было понятно в первых уроках? Как много времени заняло прохождение? Приходилось ли пользоваться дополнительными источниками? Возможно, уже после первых лекций вам нужно будет решить, готовы ли вы уделять учёбе больше времени, чем планировали.
● Не накапливайте уроки «на потом»
В среднем на курсах выходит по три урока в неделю, а на выполнение домашних заданий даётся две недели. Решите для себя заранее, какой подход вам ближе: выделить по паре часов каждый вечер или оставить выходные на разбор материала. Постарайтесь не отступать от него — так вы не обнаружите себя с горой невыполненных заданий и всегда будете в тонусе.
● Будьте готовы, что не всё будет понятно с первого раза
Скорее всего, чтобы лучше усвоить материал, придётся не раз пересматривать некоторые лекции и изучать дополнительную литературу. Совершенно нормально что-то не понимать и ошибаться, ведь именно поэтому вы начали учиться! Понимаем, что именно в такие моменты соблазн бросить всё велик, но уверяем, что постепенно будет становится проще и понятнее.
Кстати, если вы совсем не успеваете за темпами группы, можно перевестись на пару потоков вперёд как с сохранением, так и с обнулением прогресса.
А если выходит так, что сейчас вам совсем не до учёбы — можно уйти в академический отпуск. В обоих случаях нужно написать куратору курса.
Сильный дата-инженер воспринимает данные как конечный продукт и знает, как донести их до потребителей — аналитиков и ML-инженеров.
Для этого необходимо владеть разными инструментами, уметь подбирать их под конкретные задачи и понимать всю структуру DWH.
На курсе «Инженер данных» вы разберёте архитектуру хранилищ данных, научитесь их проектировать и поймёте, как автоматизировать ETL-процессы. А ещё — познакомитесь с Big Data и рассмотрите применение ML-моделей в дата-инженерии.
После обучения вы будете владеть всеми необходимыми дата-инженеру инструментами: Greenplum, Spark, Hadoop, Kubernetes, Hive, Kafka, Tableau, Airflow.
Новый поток стартует сегодня!
[Погрузиться в инженерию данных]
Для этого необходимо владеть разными инструментами, уметь подбирать их под конкретные задачи и понимать всю структуру DWH.
На курсе «Инженер данных» вы разберёте архитектуру хранилищ данных, научитесь их проектировать и поймёте, как автоматизировать ETL-процессы. А ещё — познакомитесь с Big Data и рассмотрите применение ML-моделей в дата-инженерии.
После обучения вы будете владеть всеми необходимыми дата-инженеру инструментами: Greenplum, Spark, Hadoop, Kubernetes, Hive, Kafka, Tableau, Airflow.
Новый поток стартует сегодня!
[Погрузиться в инженерию данных]
Допустим, вы прошли курс Start ML, научились решать задачи из блока «Собеседования и как их пройти» и готовы искать первую работу в ML.
Чтобы вам было проще понять, как успешно пройти техническое собеседование, куратор программы Start ML Нерсес Багиян провёл mock-интервью со студенткой курса Александрой Бреус. А преподаватели блоков по Python и машинному обучению Алексей Кожарин и Никита Табакаев дали свои комментарии.
Какие именно знания по Python и машинному обучению нужны Junior ML-инженеру? Разбираем в интервью!
[Смотреть]
Чтобы вам было проще понять, как успешно пройти техническое собеседование, куратор программы Start ML Нерсес Багиян провёл mock-интервью со студенткой курса Александрой Бреус. А преподаватели блоков по Python и машинному обучению Алексей Кожарин и Никита Табакаев дали свои комментарии.
Какие именно знания по Python и машинному обучению нужны Junior ML-инженеру? Разбираем в интервью!
[Смотреть]
YouTube
Junior ML-инженер | Выпуск 1 | Собеседование | karpov.courses
Курс Start ML https://bit.ly/3Ma0KPP
Допустим, вы прошли курс Start ML, научились решать задачи, которые чаще всего спрашивают на собеседованиях, по материалам «Собеседования и как их пройти» и готовы искать первую работу в ML.
Чтобы вам было проще понять…
Допустим, вы прошли курс Start ML, научились решать задачи, которые чаще всего спрашивают на собеседованиях, по материалам «Собеседования и как их пройти» и готовы искать первую работу в ML.
Чтобы вам было проще понять…
Python — это инструмент, который помогает обрабатывать большие объёмы информации, автоматизирует сбор данных, и, в целом, является основным языком программирования в сфере Data Science.
На курсе «Аналитик данных», помимо работы с Python, мы учим всему необходимому для старта карьеры в аналитике: составлять SQL-запросы к базам данных, проводить A/B-тесты, анализировать продуктовые метрики и визуализировать полученные данные.
Присоединяйтесь, чтобы овладеть инструментами, без которых не обходится ни один аналитик.
[Начинаем уже сегодня]
На курсе «Аналитик данных», помимо работы с Python, мы учим всему необходимому для старта карьеры в аналитике: составлять SQL-запросы к базам данных, проводить A/B-тесты, анализировать продуктовые метрики и визуализировать полученные данные.
Присоединяйтесь, чтобы овладеть инструментами, без которых не обходится ни один аналитик.
[Начинаем уже сегодня]
Чтобы лучше рассказать об этом направлении, делимся результатами, которых добились за 4 месяца:
● 65% студентов, обратившихся за помощью с трудоустройством за границей, уже получили оффер от зарубежных компаний. Остальных – продолжаем вести до результата!
● Основные кандидаты на релокацию – выпускники курсов Hard ML, System Design и «Симулятор аналитика». Так что, если вы учитесь, чтобы повысить уже имеющиеся навыки, присмотритесь и к возможности найти новое место ;)
● Процесс найма за рубежом традиционно более долгий, чем на привычном российском рынке. Иногда путь до финального оффера может затянуться на 8-10 месяцев. Будьте к этому готовы, если претендуете на место в крупной технологической компании. При этом мы максимально стараемся сокращать этот путь.
● Армения, Казахстан, Грузия, ОАЭ, Новая Зеландия, Швеция, Канада, Сербия и Польша – в этих странах нашим выпускникам уже удалось найти работу, и мы планируем и дальше расширять этот список :) Помните, что для релокации важно знать иностранный язык (как минимум – английский) и приготовиться к длительному процессу получения визы.
А если работа за границей и релокация (в другую страну или в другой город) вам не подходят, мы поможем найти удалённую работу – компании сейчас готовы рассматривать различные варианты занятости как для джунов, так и для опытных специалистов.
● 65% студентов, обратившихся за помощью с трудоустройством за границей, уже получили оффер от зарубежных компаний. Остальных – продолжаем вести до результата!
● Основные кандидаты на релокацию – выпускники курсов Hard ML, System Design и «Симулятор аналитика». Так что, если вы учитесь, чтобы повысить уже имеющиеся навыки, присмотритесь и к возможности найти новое место ;)
● Процесс найма за рубежом традиционно более долгий, чем на привычном российском рынке. Иногда путь до финального оффера может затянуться на 8-10 месяцев. Будьте к этому готовы, если претендуете на место в крупной технологической компании. При этом мы максимально стараемся сокращать этот путь.
● Армения, Казахстан, Грузия, ОАЭ, Новая Зеландия, Швеция, Канада, Сербия и Польша – в этих странах нашим выпускникам уже удалось найти работу, и мы планируем и дальше расширять этот список :) Помните, что для релокации важно знать иностранный язык (как минимум – английский) и приготовиться к длительному процессу получения визы.
А если работа за границей и релокация (в другую страну или в другой город) вам не подходят, мы поможем найти удалённую работу – компании сейчас готовы рассматривать различные варианты занятости как для джунов, так и для опытных специалистов.
Курс System Design запустился совсем недавно, и мы начинаем делиться обратной связью студентов. У нашего выпускника Артёма уже был опыт дизайна систем, и, более того, он преподаёт IT-дисциплины по их проектрированию в вузе. Читайте отзыв, чтобы узнать, как выглядел курс в глазах опытного специалиста.
Telegraph
ПРЕПОДАВАТЕЛЬ КУРСА ОБ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ О ПРОГРАММЕ SYSTEM DESIGN
До начала обучения на курсе мне уже приходилось работать над проектами по созданию тех или иных информационных систем и сервисов. Я успел поработать на разных позициях и прошёл профессиональный путь от аналитика и разработчика до техмена и CEO. На волне развития…
Умение проектировать системы — навык, который поможет выделиться из массы других разработчиков и попасть в компанию уровня FAANG. Среди выпускников курса System Design не только начинающие специалисты, но и те, у кого уже есть опыт в дизайне систем (и даже те, кто преподаёт их создание). Поэтому даже если у вас уже есть релевантный бэкграунд, мы поможем расширить знания и расскажем, как подготовиться к собеседованию в Big Tech.
Начинаем уже сегодня!
[Попробовать свои силы]
Начинаем уже сегодня!
[Попробовать свои силы]
Знания по машинному обучению можно применить в самых разных сферах – от создания рекомендательных систем в соцсетях (с которыми вы наверняка сталкивались) до разработки нейросетей и искусственного интеллекта.
На курсе Start ML мы дадим всю необходимую базу для работы Junior ML-инженером, в том числе по Python и математике. Отдельно поговорим о собеседованиях и обсудим, как успешно их пройти.
Новый поток стартует сегодня, записаться можно до конца рабочей недели.
[Увидимся на курсе!]
На курсе Start ML мы дадим всю необходимую базу для работы Junior ML-инженером, в том числе по Python и математике. Отдельно поговорим о собеседованиях и обсудим, как успешно их пройти.
Новый поток стартует сегодня, записаться можно до конца рабочей недели.
[Увидимся на курсе!]
Мы уже разбирали, как работает формула Байеса и какие проблемы можно решить с её помощью. В этот раз ментор karpov.cоurses Александр Манаенков рассказал, что такое байесовская статистика, чем она отличается от классической и в каких ситуациях может пригодиться.
А если вы пропустили предыдущую статью, прочитать её можно здесь.
А если вы пропустили предыдущую статью, прочитать её можно здесь.
Telegraph
Байесовский вывод
Если вы планируете в будущем стать аналитиком/ML-инженером, то, возможно, уже какое-то время изучаете статистику. Чем дольше вы этим занимаетесь и погружаетесь в прикладной контекст, тем с большей вероятностью вы могли встречать на просторах интернета крамольную…
По мере прохождения курса Start ML вам предстоит применять полученные знания на практике, работая над собственным проектом.
Рассказываем подробнее, из чего состоит каждый блок программы.
P.S. Новый поток стартовал в понедельник, но до конца рабочей недели можно успеть присоединиться :)
Рассказываем подробнее, из чего состоит каждый блок программы.
P.S. Новый поток стартовал в понедельник, но до конца рабочей недели можно успеть присоединиться :)
Работу с ML-моделями можно автоматизировать — такой подход называется AutoML. Как это сделать? Узнайте 18 октября на вебинаре VK Cloud!
Один из спикеров — Александр Волынский, преподаватель курса «Инженер данных», технический менеджер продукта, VK Cloud. Также на вебинаре выступит Николай Никитин, руководитель направления AutoML, NSS Lab ИТМО.
На вебинаре:
● поговорим, когда и для каких задач использовать AutoML;
● обсудим машинное обучение в облаке: разберём инструменты и инфраструктуру для быстрого запуска проектов и экономии затрат;
● Рассмотрим AutoML на базе Open-Source на примере фреймворка FEDOT от ИТМО.
В конце вебинара можно будет задать вопросы спикерам.
Вебинар пройдёт 18 октября в 17:00.
[Зарегистрироваться]
Один из спикеров — Александр Волынский, преподаватель курса «Инженер данных», технический менеджер продукта, VK Cloud. Также на вебинаре выступит Николай Никитин, руководитель направления AutoML, NSS Lab ИТМО.
На вебинаре:
● поговорим, когда и для каких задач использовать AutoML;
● обсудим машинное обучение в облаке: разберём инструменты и инфраструктуру для быстрого запуска проектов и экономии затрат;
● Рассмотрим AutoML на базе Open-Source на примере фреймворка FEDOT от ИТМО.
В конце вебинара можно будет задать вопросы спикерам.
Вебинар пройдёт 18 октября в 17:00.
[Зарегистрироваться]
Как презентовать свои скиллы на собеседовании, если вы ищете первую работу?
Показать работодателю свой пет-проект! Так вы сможете выделиться среди большого количества кандидатов, а работодатель сможет увидеть примеры вашей работы.
Куратор курса Start ML Нерсес Багиян рассказал, на что стоит обратить внимание при оформлении пет-проекта. Делимся кратким чек-листом:
Прежде, чем выкладывать проект на GitHub, убедитесь, что:
● У проекта есть понятное и подробное описание, в котором указано, для чего он нужен и какие задачи вы решали.
● Код аккуратно логически разобран по файлам, как для тренировки модели, так и для её применения.
● Вы создали демо-версию, которая позволяет посмотреть, как работает проект, не запуская код.
● Вы провели грамотную работу с окружением: описали документацию для создания такого же окружения или даже завернули всё в Docker
Показать работодателю свой пет-проект! Так вы сможете выделиться среди большого количества кандидатов, а работодатель сможет увидеть примеры вашей работы.
Куратор курса Start ML Нерсес Багиян рассказал, на что стоит обратить внимание при оформлении пет-проекта. Делимся кратким чек-листом:
Прежде, чем выкладывать проект на GitHub, убедитесь, что:
● У проекта есть понятное и подробное описание, в котором указано, для чего он нужен и какие задачи вы решали.
● Код аккуратно логически разобран по файлам, как для тренировки модели, так и для её применения.
● Вы создали демо-версию, которая позволяет посмотреть, как работает проект, не запуская код.
● Вы провели грамотную работу с окружением: описали документацию для создания такого же окружения или даже завернули всё в Docker