● УЧИТЬСЯ
Совет для тех, кто хочет пойти на Hard ML, но сомневается в своих силах: чтобы проверить знания, пройдите демоверсию программы Start ML. Если она покажется лёгкой — переходите к демо Hard ML. А потом уже и на курс можно записаться :)
Демо START ML
Демо HARD ML
● ВДОХНОВЛЯТЬСЯ
Hard ML — одна из самых сложных программ karpovꓸcourses. Студенты, успешно прошедшие курс, учатся разрабатывать свои ML-сервисы и решать нестандартные и востребованные бизнесом задачи. Каждый модуль посвящён разбору сложной темы, которая может поставить в тупик даже опытного ML-специалиста. Поэтому прикладные навыки, полученные на курсе, непременно помогут при поиске работы и позволят выделиться на фоне остальных кандидатов.
Например, наш выпускник смог объединить свой менеджерский бэкграунд с новыми знаниями, пройти пять собеседований и получить оффер от американской компании. Подробнее о пути Михаила читайте в его отзыве.
● ГОТОВИТЬСЯ
Чужой опыт — хорошая основа для прохождения собеседований. Если вы только начинаете свой путь в Data Science, посмотрите открытое интервью на позицию Junior Data Scientist, которое провёл преподаватель karpovꓸcourses Станислав Гафаров.
Для проверки своих знаний рекомендуем после каждого вопроса ставить видео на паузу, пробовать ответить самостоятельно и уже потом слушать ответ кандидата.
● ПРАКТИКОВАТЬСЯ
Если вам скучно смотреть лекции и хочется написать что-то своими руками — включайте вебинар Игоря Котенкова. Предупреждаем, придётся несладко — за два часа вам расскажут сразу о трёх методах неградиентной оптимизации. К вебинару приложен ноутбук с кодом, так что это отличная возможность сравнить ваш подход к задаче с решением преподавателя.
● ПОДАТЬ ЗАЯВКУ
Мы собираемся записывать новые части открытых собеседований и сейчас ищем добровольцев для записи интервью на позицию Middle Data Scientist. Если у вас есть желание проверить свои знания и получить от преподавателя Hard ML Станислава Гафарова развёрнутую обратную связь с рекомендациями по дальнейшему профессиональному развитию — смело заполняйте форму!
Совет для тех, кто хочет пойти на Hard ML, но сомневается в своих силах: чтобы проверить знания, пройдите демоверсию программы Start ML. Если она покажется лёгкой — переходите к демо Hard ML. А потом уже и на курс можно записаться :)
Демо START ML
Демо HARD ML
● ВДОХНОВЛЯТЬСЯ
Hard ML — одна из самых сложных программ karpovꓸcourses. Студенты, успешно прошедшие курс, учатся разрабатывать свои ML-сервисы и решать нестандартные и востребованные бизнесом задачи. Каждый модуль посвящён разбору сложной темы, которая может поставить в тупик даже опытного ML-специалиста. Поэтому прикладные навыки, полученные на курсе, непременно помогут при поиске работы и позволят выделиться на фоне остальных кандидатов.
Например, наш выпускник смог объединить свой менеджерский бэкграунд с новыми знаниями, пройти пять собеседований и получить оффер от американской компании. Подробнее о пути Михаила читайте в его отзыве.
● ГОТОВИТЬСЯ
Чужой опыт — хорошая основа для прохождения собеседований. Если вы только начинаете свой путь в Data Science, посмотрите открытое интервью на позицию Junior Data Scientist, которое провёл преподаватель karpovꓸcourses Станислав Гафаров.
Для проверки своих знаний рекомендуем после каждого вопроса ставить видео на паузу, пробовать ответить самостоятельно и уже потом слушать ответ кандидата.
● ПРАКТИКОВАТЬСЯ
Если вам скучно смотреть лекции и хочется написать что-то своими руками — включайте вебинар Игоря Котенкова. Предупреждаем, придётся несладко — за два часа вам расскажут сразу о трёх методах неградиентной оптимизации. К вебинару приложен ноутбук с кодом, так что это отличная возможность сравнить ваш подход к задаче с решением преподавателя.
● ПОДАТЬ ЗАЯВКУ
Мы собираемся записывать новые части открытых собеседований и сейчас ищем добровольцев для записи интервью на позицию Middle Data Scientist. Если у вас есть желание проверить свои знания и получить от преподавателя Hard ML Станислава Гафарова развёрнутую обратную связь с рекомендациями по дальнейшему профессиональному развитию — смело заполняйте форму!
👍21❤1😁1
Мы любим читать все ваши комментарии, но комментарии на YouTube всегда заслуживают отдельного внимания (и места в сердечке!). Делитесь своими наблюдениями и обязательно заглядывайте в канал :)
😁66👍8❤4👏1
Открывая для себя мир математической статистики, вы не могли пройти мимо курса по «Основам статистики». Мы не раз писали, что именно с этого началась большая история karpovꓸcourses. А сегодня Анатолий Карпов рассказал, как создавался один из самых известных курсов на Stepik и почему он стал так популярен.
🔥64👍8👏6
Идея курса возникла, когда я преподавал в Институте биоинформатики и работал в СПбГУ. Изначально курс задумывался как академическая программа по анализу данных в научных экспериментах. Дело в том, что освоить применение статистических методов чисто технически — дело нескольких дней: мы сравниваем две группы, вызываем определённую функцию и смотрим на число p. Если оно оказывается меньше 0.05 — всё хорошо.
Понятно, что такой способ анализа данных обречён на ошибки: требуется более глубокое понимание того, как работают статистические методы, откуда берутся нужные показатели, как их правильно интерпретировать, какие ограничения есть у тех или иных подходов и когда нужно применять тот или иной критерий.
Основная идея курса была в том, чтобы погрузиться в статистику и разобраться, как она работает, при этом не перегружая слушателей сложной математикой, а скорее разбирая саму логику и принципы работы статистических критериев.
Уже значительно позже для меня стало открытием, что курс обрёл определённую популярность и за пределами академического анализа данных. Выяснилось, что знать базу и теорию статистики также необходимо для корректного проведения А/В-тестов и анализа данных в индустрии.
Если вы только начинаете знакомство с миром статистики, этот курс станет для вас хорошим стартом.
Понятно, что такой способ анализа данных обречён на ошибки: требуется более глубокое понимание того, как работают статистические методы, откуда берутся нужные показатели, как их правильно интерпретировать, какие ограничения есть у тех или иных подходов и когда нужно применять тот или иной критерий.
Основная идея курса была в том, чтобы погрузиться в статистику и разобраться, как она работает, при этом не перегружая слушателей сложной математикой, а скорее разбирая саму логику и принципы работы статистических критериев.
Уже значительно позже для меня стало открытием, что курс обрёл определённую популярность и за пределами академического анализа данных. Выяснилось, что знать базу и теорию статистики также необходимо для корректного проведения А/В-тестов и анализа данных в индустрии.
Если вы только начинаете знакомство с миром статистики, этот курс станет для вас хорошим стартом.
🔥82👍32❤20
Наступил новый месяц, и вместе с ним, как обычно, стартует новый поток программы Hard ML.
Вы научитесь решать сложные и нестандартные задачи, создавать свои ML-сервисы, выводить их в продакшн и интегрировать в существующую инфраструктуру. И это лишь малая часть того, с чем сталкиваются студенты. Как сказал Валерий Бабушкин, этот курс станет проверкой на прочность для любого ML-инженера.
Если вы хотите получить знания от ведущих ML-инженеров и повысить свою востребованность на рынке, присоединяйтесь к новому потоку Hard ML!
Вы научитесь решать сложные и нестандартные задачи, создавать свои ML-сервисы, выводить их в продакшн и интегрировать в существующую инфраструктуру. И это лишь малая часть того, с чем сталкиваются студенты. Как сказал Валерий Бабушкин, этот курс станет проверкой на прочность для любого ML-инженера.
Если вы хотите получить знания от ведущих ML-инженеров и повысить свою востребованность на рынке, присоединяйтесь к новому потоку Hard ML!
🔥6
В последнем выпуске интервью по System Design Валерий Бабушкин поставил непростую задачу: создать интернет-поисковик. Решать её вызвался аналитик Егор, который захотел проверить свои силы в дизайне современных сервисов.
Также это видео будет интересно тем, кто хочет узнать, почему IT-специалисты меняют компании (привет HR-специалистам!). На момент записи собеседования Егор работал в X5, но был в процессе перехода в SberDevices.
Скорее включайте собеседование, чтобы узнать, как именно нужно подходить к дизайну подобного сервиса и какие подводные камни стоит учитывать.
Также это видео будет интересно тем, кто хочет узнать, почему IT-специалисты меняют компании (привет HR-специалистам!). На момент записи собеседования Егор работал в X5, но был в процессе перехода в SberDevices.
Скорее включайте собеседование, чтобы узнать, как именно нужно подходить к дизайну подобного сервиса и какие подводные камни стоит учитывать.
YouTube
System Design с Валерием Бабушкиным | Выпуск 4 | Собеседование | karpov.courses
Курс Hard ML: https://bit.ly/3LQb1zw
В последнем выпуске интервью по System Design Валерий Бабушкин поставил непростую задачу: создать интернет-поисковик. Решать её вызвался аналитик Егор, который захотел проверить свои силы в дизайне современных сервисов.…
В последнем выпуске интервью по System Design Валерий Бабушкин поставил непростую задачу: создать интернет-поисковик. Решать её вызвался аналитик Егор, который захотел проверить свои силы в дизайне современных сервисов.…
🔥14👍3
Без дата-инженеров нет данных. А без данных — нет аналитики.
Инженеры не просто собирают данные, а строят системы для их обработки и хранения.
Получить необходимые для работы знания можно на курсе «Инженер данных», девятый поток которого стартует сегодня!
[Начать обучение]
P.S. Для комфортного прохождения необходимо на базовом уровне знать Python и SQL и уметь работать с командной строкой.
Инженеры не просто собирают данные, а строят системы для их обработки и хранения.
Получить необходимые для работы знания можно на курсе «Инженер данных», девятый поток которого стартует сегодня!
[Начать обучение]
P.S. Для комфортного прохождения необходимо на базовом уровне знать Python и SQL и уметь работать с командной строкой.
👍17
Соскучились по нашим вебинарам?
Хорошая новость: 12 мая в прямом эфире разберём базовые инструменты разработчика. Ведущий вебинара — аналитик Raiffeisen CIB и преподаватель курса Start ML Алексей Кожарин.
ML-специалисты работают с консолью: запускают скрипты, создают и меняют файлы и папки. Им приходится иметь дело не только с Jupyter Notebook, но и с другими средами разработки,а также с консолью Bash при работе с удалённым сервером. Для начинающего ML-инженера выбор IDE может показаться затруднительным, так как самостоятельно сравнить функциональные возможности разных вариантов не так уж и просто.
На вебинаре:
● узнаем, какие бывают среды разработки;
● разберём ходовые возможности PyCharm и основные возможности Bash;
● рассмотрим работу с SSH.
А ещё познакомимся с пакетными менеджерами, научимся основным приёмам работы с файлами и папками в консоли, узнаем про переменные окружения.
Встречаемся 12 мая в 19:00!
[Регистрация на вебинар]
Хорошая новость: 12 мая в прямом эфире разберём базовые инструменты разработчика. Ведущий вебинара — аналитик Raiffeisen CIB и преподаватель курса Start ML Алексей Кожарин.
ML-специалисты работают с консолью: запускают скрипты, создают и меняют файлы и папки. Им приходится иметь дело не только с Jupyter Notebook, но и с другими средами разработки,а также с консолью Bash при работе с удалённым сервером. Для начинающего ML-инженера выбор IDE может показаться затруднительным, так как самостоятельно сравнить функциональные возможности разных вариантов не так уж и просто.
На вебинаре:
● узнаем, какие бывают среды разработки;
● разберём ходовые возможности PyCharm и основные возможности Bash;
● рассмотрим работу с SSH.
А ещё познакомимся с пакетными менеджерами, научимся основным приёмам работы с файлами и папками в консоли, узнаем про переменные окружения.
Встречаемся 12 мая в 19:00!
[Регистрация на вебинар]
👍26🔥7
В стандартной библиотеке Python предусмотрено как минимум четыре способа удаления элемента из списка. Чем они различаются между собой и когда лучше использовать каждый из них?
Разбираемся на примере «списка покупок»:
list = ['Хлеб', 'Молоко', 'Бананы', 'Сахар', 'Молоко']
Разбираемся на примере «списка покупок»:
list = ['Хлеб', 'Молоко', 'Бананы', 'Сахар', 'Молоко']
👍85🔥11🤯2🤔1
● РЕЛОКАЦИЯ
В первом чате вместе с релоцировавшимися выпускниками karpovꓸcourses мы обсудили ситуацию на международном рынке труда, популярные направления в сфере информационных технологий, а также каналы для поиска вакансий. Специальным гостем стал преподаватель karpovꓸcourses и Head of Data Science в Blockchainꓸcom Валерий Бабушкин.
● РАБОТА АНАЛИТИКОМ ЗА РУБЕЖОМ
Во втором чате мы сделали упор на особенности работы аналитиком в зарубежных компаниях. Специалисты из Швеции, Германии и Ирландии рассказали о своём пути и поделились подробностями рабочего процесса.
● DATA SCIENCE В РОССИИ
Этот выпуск был записан для тех, кто не планирует уезжать и хочет развиваться в России. Специалисты из OZON, ivi и Beresnev Games рассказали о том, как обстоят дела на отечественном рынке труда и на какие скиллы они обращают внимание на собеседованиях.
В первом чате вместе с релоцировавшимися выпускниками karpovꓸcourses мы обсудили ситуацию на международном рынке труда, популярные направления в сфере информационных технологий, а также каналы для поиска вакансий. Специальным гостем стал преподаватель karpovꓸcourses и Head of Data Science в Blockchainꓸcom Валерий Бабушкин.
● РАБОТА АНАЛИТИКОМ ЗА РУБЕЖОМ
Во втором чате мы сделали упор на особенности работы аналитиком в зарубежных компаниях. Специалисты из Швеции, Германии и Ирландии рассказали о своём пути и поделились подробностями рабочего процесса.
● DATA SCIENCE В РОССИИ
Этот выпуск был записан для тех, кто не планирует уезжать и хочет развиваться в России. Специалисты из OZON, ivi и Beresnev Games рассказали о том, как обстоят дела на отечественном рынке труда и на какие скиллы они обращают внимание на собеседованиях.
👍52🔥14
Новый поток курса Start ML начинается сегодня!
Обучение начнётся с основ Python, так что не беспокойтесь: вы сможете изучать машинное обучение, даже если никогда не программировали.
Последний блок курса посвящён трудоустройству, так что вы не только освоите новую профессию, но и сможете проконсультироваться с HR-специалистами — они приложат максимум усилий, чтобы вы получили свой первый оффер.
[Начать обучение]
Ещё сомневаетесь? Завтра пройдёт вебинар «Обзор базовых инструментов разработчика». Присоединяйтесь, чтобы не только послушать интересную лекцию, но и задать вопросы об обучении!
Обучение начнётся с основ Python, так что не беспокойтесь: вы сможете изучать машинное обучение, даже если никогда не программировали.
Последний блок курса посвящён трудоустройству, так что вы не только освоите новую профессию, но и сможете проконсультироваться с HR-специалистами — они приложат максимум усилий, чтобы вы получили свой первый оффер.
[Начать обучение]
Ещё сомневаетесь? Завтра пройдёт вебинар «Обзор базовых инструментов разработчика». Присоединяйтесь, чтобы не только послушать интересную лекцию, но и задать вопросы об обучении!
👍4
Вебинар «Обзор базовых инструментов разработчика» начнётся через час!
Обсудим разные среды разработки, рассмотрим работу Bash и PyCharm и разберёмся, какие ещё инструменты нужно знать начинающему ML-инженеру.
Особенно полезно будет тем, кто делает первые шаги в машинном обучении :)
Начинаем в 19:00!
Обсудим разные среды разработки, рассмотрим работу Bash и PyCharm и разберёмся, какие ещё инструменты нужно знать начинающему ML-инженеру.
Особенно полезно будет тем, кто делает первые шаги в машинном обучении :)
Начинаем в 19:00!
🔥19👍7👏1