🚀 Главная ошибка новичка в ML — строить звездолёт вместо велосипеда
Многие сразу хотят свою Midjourney, но в итоге получают только выгорание.
Успех начинается с «велосипеда»: научитесь предсказывать цены или классифицировать отзывы. Освойте базу, а уже потом стройте «звездолёты».
Наш курс «ML для старта в Data Science» — это и есть тот самый правильный старт от простого к сложному.
👉 Начните правильно
Берёте курс «ML для старта» до конца недели — Python в подарок.
❗А 21 августа пройдет бесплатный вебинар с Марией Жаровой: узнаете, какие проекты качают скилл, а какие качают ваши нервы.
А какой самый сложный проект вы брались делать в самом начале? 🫢
Многие сразу хотят свою Midjourney, но в итоге получают только выгорание.
Успех начинается с «велосипеда»: научитесь предсказывать цены или классифицировать отзывы. Освойте базу, а уже потом стройте «звездолёты».
Наш курс «ML для старта в Data Science» — это и есть тот самый правильный старт от простого к сложному.
👉 Начните правильно
Берёте курс «ML для старта» до конца недели — Python в подарок.
❗А 21 августа пройдет бесплатный вебинар с Марией Жаровой: узнаете, какие проекты качают скилл, а какие качают ваши нервы.
А какой самый сложный проект вы брались делать в самом начале? 🫢
❤7😁3🥱2👍1
После сеньора карьера разработчика часто упирается в вилку:
📌 Либо ты идёшь в менеджеры и учишься говорить «давайте вернёмся к этому позже»
📌 Либо ты остаёшься писать код и рисковать, что карьерный потолок — это потолок open space’а
Про менеджмент уже есть горы книг, но что делать, если управлять людьми не хочется, а расти — хочется?
Если мечтаешь руководить проектами, а не людьми — это твой путеводитель в мир «старших старших инженеров».
P.S. Да, здесь тоже бывают созвоны, но хотя бы никто не про бюджет.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍4
🧠 Выбор первого ML-проекта: чеклист против выгорания
Классика плохих решений в ML — выбрать слишком сложный проект: неделя ковыряния в коде, десятки крашей и никакого результата. Хотите дойти до финиша — начните с простого проекта, который реально можно довести до конца.
Мини-чеклист первого проекта:
1. Понятные данные — без «я нашёл датасет в даркнете, но он на суахили».
2. Измеримая метрика — «точность 92%», а не «ну вроде работает».
3. Объяснимый результат — чтобы не-техлид понял, почему модель ругается на спам.
Наш курс «ML для старта в Data Science» — старт от простого к сложному: теория → практика → проверка → проект в портфолио.
👉 Начать свой путь в Data Science
Оплатите курс по ML до 17 августа — курс по Python в подарок.
📅 Бесплатный вебинар с Марией Жаровой — 21 августа: как выбирать проекты, которые доводят до оффера, а не до психотерапевта.
💾 Сохрани, чтобы не потерять, когда будешь готов(а) начать
Классика плохих решений в ML — выбрать слишком сложный проект: неделя ковыряния в коде, десятки крашей и никакого результата. Хотите дойти до финиша — начните с простого проекта, который реально можно довести до конца.
Мини-чеклист первого проекта:
1. Понятные данные — без «я нашёл датасет в даркнете, но он на суахили».
2. Измеримая метрика — «точность 92%», а не «ну вроде работает».
3. Объяснимый результат — чтобы не-техлид понял, почему модель ругается на спам.
Наш курс «ML для старта в Data Science» — старт от простого к сложному: теория → практика → проверка → проект в портфолио.
👉 Начать свой путь в Data Science
Оплатите курс по ML до 17 августа — курс по Python в подарок.
📅 Бесплатный вебинар с Марией Жаровой — 21 августа: как выбирать проекты, которые доводят до оффера, а не до психотерапевта.
💾 Сохрани, чтобы не потерять, когда будешь готов(а) начать
🥱2❤1
Это своего рода путеводитель C++ программиста по неопределённому поведению, причём по самым его тайным и экзотическим местам. Автор — Дмитрий Свиридкин, редактор — Андрей Карпов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2❤10👍6🥱3
😎 Вы просили — мы сделали. Самый долгожданный анонс этого лета!
Мы открываем набор на второй поток курса «AI-агенты для DS-специалистов»!
На курсе мы учим главному навыку 2025 года: не просто «болтать» с LLM, а строить из них рабочие системы с помощью Ollama, RAG, LangChain и crew.ai.
📆 Старт потока — 15 сентября.
💸 Цена 49 000 ₽ действует только в эти выходные — до 17 августа. С понедельника будет дороже.
👉 Занять место
Мы открываем набор на второй поток курса «AI-агенты для DS-специалистов»!
На курсе мы учим главному навыку 2025 года: не просто «болтать» с LLM, а строить из них рабочие системы с помощью Ollama, RAG, LangChain и crew.ai.
📆 Старт потока — 15 сентября.
💸 Цена 49 000 ₽ действует только в эти выходные — до 17 августа. С понедельника будет дороже.
👉 Занять место
😁11🥱4❤3
Эта книга — как путеводитель в мир профессиональной разработки на ASP.NET Core.
С ней ты научишься:
👨💻 Для кого: для мидлов, которые понимают, что такое C# и .NET, но хотят освоить реальные веб-сервисы с полным циклом: от разработки до контейнеризации.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👾4🌚1
Седьмое издание легендарной книги охватывает главы про
async/await, генераторы, модули и даже метапрограммирование.Что внутри:
[] + [] = "", а [] + {} = "[object Object]" (спойлер: магия P.S. Автор обещает, что после прочтения ты сможешь писать на JS без боли.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8🔥2😁1
🫣 Хотите в Data Science, но боитесь высшей математики?
Хорошая новость: вам не нужно становиться математиком. Вам нужно освоить конкретные разделы, которые реально используются в работе и на собеседованиях.
Именно этому учат преподаватели ВМК МГУ на нашем курсе «Математика для Data Science».
Без лишней воды — только то, что нужно для:
✅ успешного поступления в ШАД Яндекса;
✅ прохождения собеседований уровня FAANG;
✅ глубокого понимания ML-алгоритмов.
Это самый прямой путь к математическому фундаменту, на котором строится вся карьера в Data Science.
👉 Начните строить свою карьеру уже сегодня
Хорошая новость: вам не нужно становиться математиком. Вам нужно освоить конкретные разделы, которые реально используются в работе и на собеседованиях.
Именно этому учат преподаватели ВМК МГУ на нашем курсе «Математика для Data Science».
Без лишней воды — только то, что нужно для:
✅ успешного поступления в ШАД Яндекса;
✅ прохождения собеседований уровня FAANG;
✅ глубокого понимания ML-алгоритмов.
Это самый прямой путь к математическому фундаменту, на котором строится вся карьера в Data Science.
👉 Начните строить свою карьеру уже сегодня
❤5🥱1
🔥 Последняя неделя, чтобы забрать курс по AI-агентам по старой цене!
Пока вы тестируете Copilot, другие уже учатся строить AI-агентов, которые реально работают на бизнес. Хватит отставать!
Наш курс — это концентрат практики по LangChain и RAG. Улучшенная версия, доработанная по отзывам первого потока.
📆 Старт — 15 сентября.
💸 Цена 49 000 ₽ — только до 24 августа.
👉 Зафиксировать цену
Пока вы тестируете Copilot, другие уже учатся строить AI-агентов, которые реально работают на бизнес. Хватит отставать!
Наш курс — это концентрат практики по LangChain и RAG. Улучшенная версия, доработанная по отзывам первого потока.
📆 Старт — 15 сентября.
💸 Цена 49 000 ₽ — только до 24 августа.
👉 Зафиксировать цену
🥱24❤4
Книга для тех, кто наконец-то хочет показать портфолио не из пет-проектов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤4
Четвёртое издание легендарного «кирпича» по алгоритмам прокачали:
Традиционно книга остается:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍24❤6🤔3
⚡️ Бесплатный вебинар — прогнозируем цены и не сходим с ума
21 августа в 19:00 МСК будет бесплатный вебинар с Марией Жаровой — экспертом в ML и Data Science.
Тема:
Подробности рассказываю в гс выше — включай, чтобы не пропустить.
21 августа в 19:00 МСК будет бесплатный вебинар с Марией Жаровой — экспертом в ML и Data Science.
Тема:
«Введение в машинное обучение: как спрогнозировать стоимость недвижимости».
Подробности рассказываю в гс выше — включай, чтобы не пропустить.
❤4
ИИ в последние годы сделал огромный скачок: большие модели, гигабайты датасетов, мощные GPU… и теперь ещё одна магия — differentiable programming.
Если коротко, это такой подход, где можно взять и прогнать градиент не только через нейронку, но и через обычный код с условиями, циклами и структурами данных. В итоге параметры программы можно оптимизировать, как веса в модели.
И конечно, много про autodiff, графовые модели и градиентные методы, без которых ML уже немыслим.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
☝️ Один мудрый тимлид дал двум своим разработчикам по «таланту» — мощной, но своенравной LLM.
Первый разработчик испугался её «галлюцинаций». Он запер модель в песочнице, не давая ей доступа к свежим данным. На вопросы модель отвечала красиво, но часто придумывала факты, то есть врала. Он просто «закопал» свой талант, боясь им пользоваться.
Второй же разработчик не побоялся. Он построил для своей LLM систему RAG — дал ей «лопату и карту», чтобы находить сокровища в базе знаний компании. Его AI-агент отвечал точно по делу, ссылаясь на реальные документы. Он заставил свой «талант» работать и приносить пользу.
Именно такие системы мы и будем строить на втором потоке нашего курса «AI-агенты для DS-специалистов». Мы не просто поговорим о RAG, а соберём полный пайплайн с оценкой качества, чтобы ваш агент не врал.
Представьте, что вы сможете начать изучать эту сложную и востребованную тему уже 15 сентября, а не ждать официального старта в октябре. У вас будет фора в 3 недели, чтобы спокойно разобраться в векторных базах и подходе «LLM as a Judge».
💸 Цена 49.000 ₽ действует последние 4 дня — до 24 августа.
👉 Начать строить RAG раньше других
Первый разработчик испугался её «галлюцинаций». Он запер модель в песочнице, не давая ей доступа к свежим данным. На вопросы модель отвечала красиво, но часто придумывала факты, то есть врала. Он просто «закопал» свой талант, боясь им пользоваться.
Второй же разработчик не побоялся. Он построил для своей LLM систему RAG — дал ей «лопату и карту», чтобы находить сокровища в базе знаний компании. Его AI-агент отвечал точно по делу, ссылаясь на реальные документы. Он заставил свой «талант» работать и приносить пользу.
Мощь LLM раскрывается не в ней самой, а в системах, которые вы строите вокруг неё.
Именно такие системы мы и будем строить на втором потоке нашего курса «AI-агенты для DS-специалистов». Мы не просто поговорим о RAG, а соберём полный пайплайн с оценкой качества, чтобы ваш агент не врал.
Представьте, что вы сможете начать изучать эту сложную и востребованную тему уже 15 сентября, а не ждать официального старта в октябре. У вас будет фора в 3 недели, чтобы спокойно разобраться в векторных базах и подходе «LLM as a Judge».
💸 Цена 49.000 ₽ действует последние 4 дня — до 24 августа.
👉 Начать строить RAG раньше других
🥱23❤4🌚1
Помните классику, с которой мучили студентов по всему миру? Structure and Interpretation of Computer Programs — та самая книга, где объясняли, что такое вычисления и почему программисту мало знать только синтаксис.
В 80-е она писалась на Scheme, а в 22-м в неё вдохнули новую жизнь — переписали примеры на JavaScript
Что внутри:
🔸 Первые три главы посвящены концепциям программирования, которые являются общими для всех современных языков высокого уровня
🔸 Четвёртая глава — теперь с разбором синтаксического анализа программ
🔸 Пятая глава — компилятор и стековая дисциплина для
return, но с сохранением хвостовой рекурсииИ да, код можно запускать прямо в любом современном JS-рантайме (ECMAScript 2020+), MIT даже сделал для этого пакет
sicp.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🤩9👍7
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📅 Сегодня в 19:00 МСК — бесплатный вебинар с Марией Жаровой.
Тема: «Введение в ML: как спрогнозировать стоимость недвижимости».
🔹 Разберём задачу прогноза стоимости недвижимости.
🔹 Покажем пошагово, как собрать первую модель.
🔹 Получите готовые скрипты для старта.
Не зайдёшь — будешь ещё год делать вид, что понимаешь графики в чужих презентациях.
👉 Регистрируйтесь
Тема: «Введение в ML: как спрогнозировать стоимость недвижимости».
🔹 Разберём задачу прогноза стоимости недвижимости.
🔹 Покажем пошагово, как собрать первую модель.
🔹 Получите готовые скрипты для старта.
Не зайдёшь — будешь ещё год делать вид, что понимаешь графики в чужих презентациях.
👉 Регистрируйтесь
😁5❤2
Книга, которая научит тебя прогать через логическое мышление и модульность! Это не про синтаксис и библиотеки, а про то, как правильно решать задачи и мыслить как алгоритм.
В книге разобраны основы программирования через три языка: C/C++, Python и JavaScript. И нет, это не скучные примеры — здесь ты сможешь создать игры и визуальные эффекты
Для кого? Для новичков и тех разработчиков, которые хотят понять, что они делают, а не просто писать код, который «работает».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6
📚 Deep Learning and Machine Learning — Python Data Structures and Mathematics Fundamental: From Theory to Practice (2024)
Фундаментальные основы по ML и DL: от математической базы до практических реализаций на Python. Включает глубокое погружение в оптимизацию, математику и LLM‑применения.
Авторы — группа исследователей из Китая и США — создали этот труд, чтобы закрыть пробел между теоретическими математическими концепциями и их применением в реальных задачах машинного обучения.
🔗 Скачать
🐸 Книги для программистов
Фундаментальные основы по ML и DL: от математической базы до практических реализаций на Python. Включает глубокое погружение в оптимизацию, математику и LLM‑применения.
Авторы — группа исследователей из Китая и США — создали этот труд, чтобы закрыть пробел между теоретическими математическими концепциями и их применением в реальных задачах машинного обучения.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👍1