🤔 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!

🧐 Зоопарк моделей в ML: с чего начать?

Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.

Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.

Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.

Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.

👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»

📺 Хватит коллекционировать туториалы!

Десятки роликов по ML, сотни вкладок, папка «Посмотреть позже» трещит по швам. В голове — обрывки знаний о нейросетях и Pandas.

Знания без системы — это просто «шум». Они не превращаются в навыки и проекты.

Наш курс «ML для старта в Data Science» — это не ещё один туториал. Это система. Чёткий путь от «каши» в голове до первого сильного проекта в портфолио.

И да, чтобы старт был ещё проще — при покупке курса по ML вы получаете курс по Python в подарок

👉 Превратите «шум» в навык

А вы сталкивались с «информационной кашей»? Как выбирались? 👇

🔥 Успей поднять квалификацию по выгодной цене!

Только до 17 августа у вас есть последняя возможность купить наши курсы по старым ценам.

🔹 Математика для Data Science:

— Базовый: (сейчас) 26 399₽ → (будет) 33 900₽
— Ультра: 35 199₽ → 44 900₽
— VIP: 59 829₽ → 75 900₽ (выгода больше 16 000₽!)

🔹 Программирование на Python: 24 990₽ → 32 900₽
🔹 Алгоритмы и структуры данных: 31 669₽ → 39 900₽
🔹 Архитектуры и шаблоны проектирования: 24 890₽ → 32 900₽
🔹 AI-агенты для DS специалистов: 54 000₽ → 59 000₽
🔹 Основы IT для непрограммистов: 14 994₽ → 19 900₽
🔹 Базовые модели ML: 6 990₽ → 9 900₽

❗ Важно: Курсы из линейки Frontend Basic полностью снимаются с продажи. 17 августа — буквально последний день, когда их можно будет приобрести.

Успей купить до повышения — осталось 4 дня!

👉 Зафиксировать цену и начать учиться