Завтра, 19 июня, стартует наш курс по Data Science.

💥 На нашем курсе Ты окунешься в захватывающий мир машинного обучения, который откроет перед Тобой безграничные возможности. Ты узнаешь, как преобразовать огромные объемы данных в ценную информацию и делать предсказания, которые могут изменить игру в любой отрасли.

💥 Мы создали курс таким образом, чтобы он был практичным и применимым уже с первого занятия. Ты не только поймешь основы моделей машинного обучения, но и сразу начнешь строить свои собственные модели на реальных данных. Это уникальная возможность применить полученные знания на практике и увидеть результаты своей работы.

💥 Я с радостью поделюсь с Тобой своими секретами и лучшими практиками в машинном обучении. Ты будешь обучаться в поддерживающей и вдохновляющей обстановке, где творчество и исследования встречаются с конкретными реальными задачами.

💥 Участие в нашем курсе даст Тебе значительное преимущество на рынке труда. Машинное обучение - это одна из самых востребованных и быстроразвивающихся областей, и умение работать с данными и создавать модели будет являться Твоим сильным конкурентным преимуществом.

Не упусти возможность стать частью увлекательного мира машинного обучения и освоить навыки, которые сегодня определяют будущее. Присоединяйся к нам на нашем курсе и открой двери к бесконечным возможностям машинного обучения!

А еще, только в этом потоке мы дарим персональное сопровождение с HR после завершения курса. Это точно для Тебя, если планируешь сразу строить свою карьеру в сфере Data Science.

🔴 Присоединиться к курсу 🔴

🔔 Сегодня последний день акции! 🎁

Оформляй подписку в наш закрытый клуб и получи в подарок курс "Практическое введение в статистику для Data Science"! 📊

Этот курс разработан специально для тех, кто хочет получить практические знания в статистике без сложных и запутанных формул.

Тебе предстоит изучить статистику на основе реальных примеров, применять ее в Data Science и писать код на Python уже с первых уроков.

И самое замечательное - Тебе не нужно ничего устанавливать, потому что мы подготовили специальную среду для обучения.

Для начинающих у нас есть пошаговое видео с подробными объяснениями. Обучайся в удобном для себя темпе.

Не упусти эту уникальную возможность обрести практическое понимание статистики и сделать первый шаг к успеху в Data Science! 🚀

Акция действует только до конца сегодняшнего дня, поэтому не откладывай решение.

Присоединяйся к нашему клубу и получи ценный подарок - курс по статистике. Расширяй свои знания и навыки уже сейчас!

💡 Оформи подписку и получи доступ к курсу прямо сейчас💡

@data_work

В прошлом посте я создавал такой опрос - “Я хочу начать работать в DS/ML и сейчас буксую на…”
Большинство ответили - “Нужна помощь, чтобы понять - куда бежать и что делать”.

⚠️Мы решили сделать эксперимент. Я возьму в группу от 1 до 3 человек (больше пока не могу), для которых проведу мастермайнд. Скорее всего это будут видеосозвоны, где я узнаю какая точка A на текущий момент и подскажу, как прийти в точку B. Разберем по полочкам- какие конкретно шаги необходимо предпринять, чтобы начать свою карьеру в сфере Data Science.

Что нужно, чтобы поучаствовать в таком эксперименте - просто заполни✔️ эту анкету, а мы отберем несколько человек и свяжемся.

Участие бесплатно. Оставляй свои данные в анкете - это ни к чему Тебя не обязывает, но есть шанс получить мою личную консультацию, чтобы начать делать конкретные практические шаги.

К последнему видео-ответу - “Какой процент задач можно решить с помощью машинного обучения” поступил такой вопрос:

А в embed-разработке какие задачи с помощью машинного обучения можно решать?

Отвечаем:
Если речь идет о маленьких компьютерах, таких как встраиваемые системы (embedded systems), то машинное обучение также может быть использовано для решения различных задач. Вот некоторые из них:

✔️Классификация и распознавание: Машинное обучение может использоваться для классификации и распознавания объектов или образцов в реальном времени на встраиваемых системах. Например, система видеонаблюдения может использовать машинное обучение для распознавания лиц или обнаружения объектов.

✔️Прогнозирование и предсказание: Машинное обучение может помочь в создании моделей, которые могут анализировать данные и предсказывать будущие значения или события. Например, встраиваемая система умного дома может использовать машинное обучение для прогнозирования энергопотребления или оптимизации ресурсов.

✔️Оптимизация и управление: Машинное обучение может помочь в разработке алгоритмов оптимизации и управления встраиваемыми системами. Например, в автономных роботах машинное обучение может быть использовано для оптимизации маршрутов или адаптивного управления движением.

✔️Анализ сигналов и обработка данных: Машинное обучение может быть применено для анализа сигналов и обработки данных на встраиваемых системах. Например, в медицинском оборудовании машинное обучение может помочь в анализе сигналов ЭКГ или обработке изображений для диагностики.

✔️Определение аномалий: Машинное обучение может использоваться для обнаружения аномалий или необычных ситуаций в работе встраиваемых систем. Например, система мониторинга может использовать машинное обучение для обнаружения нештатных ситуаций или возможных сбоев.

Встраиваемые системы с машинным обучением могут быть полезны во многих областях, от медицины и промышленности до автомобильной промышленности и умного дома. Они позволяют создавать более интеллектуальные и автономные системы, способные принимать решения и адаптироваться к изменяющимся условиям.