#backstage
👀 Заглянули в будущее ML-разработки
И выяснили, какие техи будут на пике востребованности😮
Если ты только начинаешь погружаться в мир машинного обучения, пролистывай карточки — здесь собрали топовые направления, о которых стоит знать.
Если уже в теме, тоже загляни: расскажем, какие скиллы нужно прокачать, чтобы быть в числе самых востребованных специалистов👽
И выяснили, какие техи будут на пике востребованности
Если ты только начинаешь погружаться в мир машинного обучения, пролистывай карточки — здесь собрали топовые направления, о которых стоит знать.
Если уже в теме, тоже загляни: расскажем, какие скиллы нужно прокачать, чтобы быть в числе самых востребованных специалистов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#мемы
Наши кураторы всегда стараются отвечать вам как можно быстрее, но и вы там не паникуйте, если вдруг что-то пошло не так, договорились?😎
Наши кураторы всегда стараются отвечать вам как можно быстрее, но и вы там не паникуйте, если вдруг что-то пошло не так, договорились?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#ML_Инструменты #УчимсяВместе
Ты думаешь, что машинное обучение — это сложно? Неужели каждая модель требует тысячи строк кода?
scikit-learn — это тот самый инструмент, который превращает сложное в доступное.
🔹 Подготовка данных: очистка, нормализация, кодирование — всё в одном флаконе.
🔹 Обучение моделей: от линейной регрессии до случайного леса в пару строк.
🔹 Оценка: Precision, Recall, F1-score – наконец, без головной боли.
Быстрый старт: Всё готово для прототипирования уже в три строки кода.
Широкий функционал: От простых алгоритмов до сложных ансамблей.
Сообщество: Тысячи ML-инженеров уже используют его ежедневно.
Компании используют scikit-learn для прогнозирования спроса, оценки кредитных рисков и оптимизации бизнес-процессов, ускоряя анализ данных в разы. Благодаря удобству библиотеки, внедрение ML становится проще и эффективнее.
Как освоить scikit-learn и войти в мир ML?
Пора перейти от теории к практике. Начни уже сегодня!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5 ошибок ML-новичков, которые мешают карьере
#Ошибки_ML #Советы_Джуниорам
⚠️ Ошибки, которые разрушают карьеру ML-специалиста:
❌ 1. Работа без реального опыта.
Читать статьи — это круто, но без GitHub или pet-проектов тебя никто не заметит.
❌ 2. Грязные данные.
Чистка данных – как генеральная уборка перед приездом гостей: скучно, но жизненно необходимо.
❌ 3. Нет понимания метрик.
F1, Precision, Recall — твои лучшие друзья. Без них ты не поймёшь, работает ли модель.
❌ 4. Переусложнение.
Использование сложных моделей там, где хватит простых решений, только замедлит процесс.
❌ 5. Боязнь выкладывать проекты.
Нет GitHub — нет предложений о работе. Пора выходить из тени!
🔥 Признайся, сколько из этого у тебя? Жми реакцию!
#Ошибки_ML #Советы_Джуниорам
Читать статьи — это круто, но без GitHub или pet-проектов тебя никто не заметит.
Чистка данных – как генеральная уборка перед приездом гостей: скучно, но жизненно необходимо.
F1, Precision, Recall — твои лучшие друзья. Без них ты не поймёшь, работает ли модель.
Использование сложных моделей там, где хватит простых решений, только замедлит процесс.
Нет GitHub — нет предложений о работе. Пора выходить из тени!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM