🤔 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

Proglib Academy — это место, где вы превращаете теорию в практику. Здесь ваши знания становятся проектами для портфолио, а вы — более уверенным специалистом.

Выберите курс, который поможет сделать следующий шаг ⬇️

🚀 Для тех, кто начинает путь в IT:

— Основы IT для непрограммистов
— Программирование на Python (обновлённый)
— Frontend-разработчик с нуля: HTML, CSS, JavaScript

🧠 Для будущих и настоящих Data Scientist'ов:

— ML для старта в Data Science (начинается в сентябре)
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (скоро второй поток)

🛠️ Для опытных разработчиков, готовых к росту:

— Алгоритмы и структуры данных
— Архитектуры и шаблоны проектирования

Независимо от вашей цели, у нас есть курс, который поможет её достичь. Переходите в Proglib Academy, выбирайте свой путь и инвестируйте в навыки, которые всегда будут в цене!