🔥 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!

😤 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!

🤔 «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!

👉 Как бы вы поступили, если ваша модель показывает хорошие метрики, но бизнес-цель при этом не улучшается

Возможные причины и действия:

Неверные метрики: может быть, оптимизируется surrogate-метрика (например, ROC AUC), которая слабо коррелирует с бизнес-результатом.
→ Перейти к метрикам, отражающим бизнес (uplift, ROI, precision@top-K).

Неправильная точка принятия решения: модель даёт предсказания, но downstream-система их игнорирует или использует неправильно.
→ Проверить интеграцию: как именно модель влияет на решение.

Неверная целевая функция: возможно, модель обучена на задачу, которая не связана напрямую с целью (например, клик ≠ покупка).
→ Пересмотреть target или изменить бизнес-логику.

Эффект на поведение: модель меняет поведение пользователей так, что в итоге это ухудшает метрику (например, слишком агрессивная рекомендация вызывает отток).
→ Провести A/B-тест и анализ пост-эффектов.

Библиотека собеса по Data Science

🤔 Зачем вообще понимать, как работает ML?

Сейчас многие просто запускают модельку в sklearn — и радуются точности 0.92.

Вроде всё работает… но почему?
А когда сломается — что делать?

Машинное обучение — это система, которую можно понять.

Если знаешь, что делает градиентный спуск, зачем нужен бустинг и как дерево принимает решения — ты не просто «запускаешь», ты управляешь моделью.

👉 Мы сделали курс, чтобы в это было реально въехать:

— без сложных формул;
— с интуитивными объяснениями;
— от простого к сложному.

Если хочешь перейти от «гуглю код» к «понимаю, как это работает» — ты по адресу!

❗Стартуем в сентябре — бронируй место на курсе уже сейчас

🫣 Боитесь математики в ML?

Думаете, для этого нужно вспоминать университетские интегралы и решать сложные уравнения?

У нас хорошая новость: машинное обучение — это в первую очередь инженерная практика, а не математическая олимпиада. Здесь важнее понимать суть, а не выводить формулы.

Именно на таком подходе — через логику, интуицию и наглядные примеры — и построен наш курс «ML для старта в Data Science», где мы объясняем всё на пальцах, без боли и зубрёжки.

Регистрируйтесь, пока есть свободные места 😉