⏳Через 15 минут начинаем вебинар «Зачем и как войти в ML» с Виктором Кантором, основателем MLinside, Ex Chief Data Officer МТС, преподавателем ML в МФТИ и ВШЭ
Переходите на вебинар по ссылке
Переходите на вебинар по ссылке
❤5🔥4
Часть нашего курса теперь на Stepik‼️
Если вы давно задумывались о старте в ML, но всё ещё сомневаетесь, подойдёт ли вам обучение, у нас отличная новость: теперь вы можете заглянуть внутрь нашего курса «База ML»!
Мы подготовили для вас демо-курс на Stepik! Это отличная возможность:
🔹 Погрузиться в процесс обучения: узнайте, как наши преподаватели объясняют сложные темы простым и понятным языком.
🔹 Оценить подачу материала: почувствуйте, как легко и увлекательно можно получать новые знания.
👨💻 Мы открыты, потому что уверены в качестве наших курсов. Хотите попробовать, прежде чем погружаться полностью? Это ваш шанс!
➡️ Смотрите курс здесь
👨🎓 Примерьте на себя роль студента MLinside и сделайте первый шаг к новым знаниям уже сегодня!
Если вы давно задумывались о старте в ML, но всё ещё сомневаетесь, подойдёт ли вам обучение, у нас отличная новость: теперь вы можете заглянуть внутрь нашего курса «База ML»!
Мы подготовили для вас демо-курс на Stepik! Это отличная возможность:
🔹 Погрузиться в процесс обучения: узнайте, как наши преподаватели объясняют сложные темы простым и понятным языком.
🔹 Оценить подачу материала: почувствуйте, как легко и увлекательно можно получать новые знания.
👨💻 Мы открыты, потому что уверены в качестве наших курсов. Хотите попробовать, прежде чем погружаться полностью? Это ваш шанс!
👨🎓 Примерьте на себя роль студента MLinside и сделайте первый шаг к новым знаниям уже сегодня!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12👍5❤3
Курс «База ML»: Поддержка на каждом шаге вашего пути в машинное обучение! 🚀
Мы знаем, что изучение машинного обучения — это не просто видеоуроки и чтение материалов. Это путь, где важно не только усваивать информацию, но и получать поддержку и обратную связь от профессионалов. Поэтому наш курс «База ML» предлагает уникальные возможности для общения с экспертами и преподавателями.
💫 Что вас ждёт?
🔘 Еженедельные онлайн-встречи: Каждую неделю у вас будет возможность в реальном времени задать вопросы, обсудить темы курса и проработать сложные моменты с экспертами и преподавателями. Это онлайн-сессии, где вы можете не просто слушать, а активно участвовать в обсуждениях, делиться своими мыслями и решать задачи вместе с наставниками.
🔘 Чат с преподавателями и экспертами: Мы всегда на связи! В специальном чате курса вы сможете общаться не только с однокурсниками, но и с преподавателями и экспертами. Возник вопрос — пишите, и вам обязательно ответят, поддержат и дадут рекомендации.
🔥 Почему это важно?
🔘 Обратная связь: в отличие от самостоятельного обучения, на курсе вы получаете непрерывную поддержку, не теряя времени на поиски решения или интерпретацию информации.
🔘 Обсуждение задач и кейсов: Совместное решение задач помогает лучше понять материал и быстрее освоить алгоритмы и методы машинного обучения.
🔘 Рефлексия и развитие: Вы не только учитесь, но и рефлексируете, делитесь множеством идей с коллегами и преподавателями — это помогает углубить понимание темы.
🧑🏫 Максимальная поддержка на каждом этапе — от понимания теории до практических навыков и подготовки к собеседованиям!
💡Мы уверены, что с таким уровнем сопровождения и поддержки вы сможете не только усвоить материал, но и уверенно развиваться в сфере ML!
⚡️ Старт второго потока курса «База ML» — 9 декабря! Присоединяйтесь уже сейчас!
Мы знаем, что изучение машинного обучения — это не просто видеоуроки и чтение материалов. Это путь, где важно не только усваивать информацию, но и получать поддержку и обратную связь от профессионалов. Поэтому наш курс «База ML» предлагает уникальные возможности для общения с экспертами и преподавателями.
🔥 Почему это важно?
🧑🏫 Максимальная поддержка на каждом этапе — от понимания теории до практических навыков и подготовки к собеседованиям!
💡Мы уверены, что с таким уровнем сопровождения и поддержки вы сможете не только усвоить материал, но и уверенно развиваться в сфере ML!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
mlinside.ru
Курс "База ML"
Курс по основам машинного обучения для подготовки к ML-секции собеседования
🔥6❤1👍1👎1
Ты освоил базу машинного обучения, но не хватает коммерческого опыта или навыков решения бизнес-задач? Готов углубиться в реальные кейсы и узнать, как приносить бизнесу пользу с помощью ML? Тогда этот курс для тебя!
💡 Что мы разберём?
На курсе ты узнаешь, как бизнес зарабатывает с помощью Data Science. Мы расскажем, как решаются реальные задачи в таких областях как:
Также ты научишься работать с интерпретируемостью моделей, освоишь подходы вроде ICE, PDP, LIME, SHAP, и даже изучишь RAG — вопросно-ответные системы на базе знаний.
⏳ Когда старт?
Курс начнётся с вводного вебинара в конце декабря, а полноценное обучение стартует уже в январе.
👉 Следите за обновлениями в канале, чтобы не пропустить анонс вебинара и подробности курса. Скоро поделимся датой старта и ссылкой на сайт для записи!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12🔥7👍5
🤔 Почему джунов не берут в Data Science?
На первый взгляд, мир Data Science кажется открытым для всех, кто знает Python, библиотеки и алгоритмы. Но, столкнувшись с реальностью, многие джуны не понимают, почему их резюме остаются без ответа.
Ответ прост: 60–70% успеха в DS — это доменная экспертиза.
На практике от специалиста ждут гораздо большего: понимания бизнеса и умения внедрять решения, которые приносят пользу компании.
Как развиваться и быть востребованным?👇
🔹Решайте кейсы из открытых данных. Например, попробуйте построить модель на данных из Kaggle, но сформулируйте задачу так, как это сделает бизнес.
Пример: у вас есть данные о клиентах, их покупках и рекламных предпочтениях. Поставьте цель: увеличить конверсию для определенной группы.
🔹Учитесь объяснять модели. Постройте не просто модель, а интерпретируемую. Используйте инструменты, такие как SHAP или LIME, чтобы объяснить, как модель принимает решения.
🔹 Прокачивайте soft skills. Умение объяснить сложные технические аспекты доступным языком — важный навык. Попробуйте представить свои проекты как готовые кейсы для бизнеса.
🧠Пример кейса для тренировки:
Условия:
Компания имеет данные о покупателях (возраст, пол, доход, история покупок). Нужно понять, кто с большей вероятностью купит новый продукт.
Как действовать:
1. Проведите анализ данных (EDA): какие факторы влияют на покупки?
2. Создайте сегменты клиентов: найдите группы с похожими характеристиками.
3. Постройте модель для прогнозирования вероятности покупки.
4. Проанализируйте результат: какие группы клиентов приносят наибольшую прибыль?
💡 Постоянно учитесь ставить задачи так, как это делает реальный мир, и представлять результаты как решения, а не просто наборы данных или алгоритмов.
🌟 Развивайтесь, работайте над реальными кейсами и всегда стремитесь увидеть за цифрами реальную пользу для компании!
На первый взгляд, мир Data Science кажется открытым для всех, кто знает Python, библиотеки и алгоритмы. Но, столкнувшись с реальностью, многие джуны не понимают, почему их резюме остаются без ответа.
Ответ прост: 60–70% успеха в DS — это доменная экспертиза.
На практике от специалиста ждут гораздо большего: понимания бизнеса и умения внедрять решения, которые приносят пользу компании.
Как развиваться и быть востребованным?
🔹Решайте кейсы из открытых данных. Например, попробуйте построить модель на данных из Kaggle, но сформулируйте задачу так, как это сделает бизнес.
Пример: у вас есть данные о клиентах, их покупках и рекламных предпочтениях. Поставьте цель: увеличить конверсию для определенной группы.
🔹Учитесь объяснять модели. Постройте не просто модель, а интерпретируемую. Используйте инструменты, такие как SHAP или LIME, чтобы объяснить, как модель принимает решения.
🔹 Прокачивайте soft skills. Умение объяснить сложные технические аспекты доступным языком — важный навык. Попробуйте представить свои проекты как готовые кейсы для бизнеса.
🧠Пример кейса для тренировки:
Условия:
Компания имеет данные о покупателях (возраст, пол, доход, история покупок). Нужно понять, кто с большей вероятностью купит новый продукт.
Как действовать:
1. Проведите анализ данных (EDA): какие факторы влияют на покупки?
2. Создайте сегменты клиентов: найдите группы с похожими характеристиками.
3. Постройте модель для прогнозирования вероятности покупки.
4. Проанализируйте результат: какие группы клиентов приносят наибольшую прибыль?
💡 Постоянно учитесь ставить задачи так, как это делает реальный мир, и представлять результаты как решения, а не просто наборы данных или алгоритмов.
🌟 Развивайтесь, работайте над реальными кейсами и всегда стремитесь увидеть за цифрами реальную пользу для компании!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11🔥9❤5🤯1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
▪️Какие знания действительно необходимы для джунов, чтобы найти работу в ML, и почему одних технических навыков бывает недостаточно?
▪️Чем важны алгоритмы для Data Science и где проходят границы их применения?
▪️Можно ли освоить Data Science самостоятельно, и почему менторы играют ключевую роль?
▪️Нужна ли математика для DS и ML и что особенно важно знать?
🗣️ Об этом и многом другом рассказывает Алексей Толстиков, руководитель Школы Анализа Данных Яндекса, в новом интервью на YouTube-канале MLinside.
Мы обсудили его путь от участника международных соревнований по программированию до руководителя одной из самых престижных образовательных программ в области анализа данных и машинного обучения. Алексей поделился, как устроено обучение в ШАД, какие навыки получают студенты и как эти знания применяются в реальной работе.
Ролик выйдет сегодня в 18:00 по мск на YouTube-канале MLinside. Не пропустите!📱
А пока немного заинтригуем вас и поделимся тизером! ⬆️
▪️Чем важны алгоритмы для Data Science и где проходят границы их применения?
▪️Можно ли освоить Data Science самостоятельно, и почему менторы играют ключевую роль?
▪️Нужна ли математика для DS и ML и что особенно важно знать?
🗣️ Об этом и многом другом рассказывает Алексей Толстиков, руководитель Школы Анализа Данных Яндекса, в новом интервью на YouTube-канале MLinside.
Мы обсудили его путь от участника международных соревнований по программированию до руководителя одной из самых престижных образовательных программ в области анализа данных и машинного обучения. Алексей поделился, как устроено обучение в ШАД, какие навыки получают студенты и как эти знания применяются в реальной работе.
Ролик выйдет сегодня в 18:00 по мск на YouTube-канале MLinside. Не пропустите!
А пока немного заинтригуем вас и поделимся тизером! ⬆️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14❤5👍1
✈️ Динамическое ценообразование: как это работает на примере авиабилетов?
Скоро новогодние праздники, и вы наверняка замечали, как стремительно меняются цены на авиабилеты или отели. Почему стоимость колеблется буквально каждый день? Это пример динамического ценообразования, в основе которого лежат алгоритмы машинного обучения.
💡 Как это устроено?
🔹Спрос и предложение:
Когда билеты на рейс разбирают быстро, система увеличивает цены, чтобы сбалансировать спрос. Если же продаж нет, цена может временно снижаться для привлечения клиентов.
🔹Временной фактор:
Чем ближе дата вылета, тем выше стоимость, особенно на оставшиеся места. В праздничные дни алгоритмы заранее учитывают повышенный спрос.
🔹Конкуренция:
Алгоритмы отслеживают цены других авиакомпаний и оперативно их корректируют, чтобы оставаться конкурентоспособными.
🛠 Пример работы алгоритма:
Допустим, авиакомпания прогнозирует высокий спрос на определённый маршрут. Алгоритм заранее повышает цены, чтобы увеличить доход. Однако, если остаются свободные места, перед вылетом цены могут немного снизиться, чтобы минимизировать убытки.
📊 Почему это выгодно бизнесу?
1. Увеличение прибыли: Оптимизация цен на основе спроса.
2. Снижение убытков: Минимизация незаполненных мест.
3. Эффективность: Учитываются сотни факторов в реальном времени.
📣 Что думаете?
Какой набор данных критически важен для построения точной модели ценообразования? Пишите в комментариях 👇
Скоро новогодние праздники, и вы наверняка замечали, как стремительно меняются цены на авиабилеты или отели. Почему стоимость колеблется буквально каждый день? Это пример динамического ценообразования, в основе которого лежат алгоритмы машинного обучения.
💡 Как это устроено?
🔹Спрос и предложение:
Когда билеты на рейс разбирают быстро, система увеличивает цены, чтобы сбалансировать спрос. Если же продаж нет, цена может временно снижаться для привлечения клиентов.
🔹Временной фактор:
Чем ближе дата вылета, тем выше стоимость, особенно на оставшиеся места. В праздничные дни алгоритмы заранее учитывают повышенный спрос.
🔹Конкуренция:
Алгоритмы отслеживают цены других авиакомпаний и оперативно их корректируют, чтобы оставаться конкурентоспособными.
🛠 Пример работы алгоритма:
Допустим, авиакомпания прогнозирует высокий спрос на определённый маршрут. Алгоритм заранее повышает цены, чтобы увеличить доход. Однако, если остаются свободные места, перед вылетом цены могут немного снизиться, чтобы минимизировать убытки.
📊 Почему это выгодно бизнесу?
1. Увеличение прибыли: Оптимизация цен на основе спроса.
2. Снижение убытков: Минимизация незаполненных мест.
3. Эффективность: Учитываются сотни факторов в реальном времени.
📣 Что думаете?
Какой набор данных критически важен для построения точной модели ценообразования? Пишите в комментариях 👇
❤6🔥5👏2👍1
🗓 Дата: 19 декабря (четверг)
⏰ Время: 20:00 по МСК
🎤 Спикер: Никита Зелинский — Chief Data Scientist компании МТС, кандидат физико-математических наук с 14-летним коммерческим опытом в DS и ML.
Что будет на вебинаре?
🔹Презентация нашего курса «ML в бизнесе». Этот вебинар — вводная часть курса, в котором мы глубже и детальнее разберем ключевые темы и научим внедрять ML в реальные задачи бизнеса;
🔹Рассмотрим схемы валидации;
🔹Разберем практические кейсы.
👉 Регистрируйтесь здесь
🌟 Будем рады видеть вас на вебинаре!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤14🔥6
📈 Как рекомендательные системы меняют бизнес
Рекомендательные системы — это один из самых эффективных инструментов для бизнеса, позволяющий не только увеличить продажи, но и создать персонализированный опыт для пользователей.
🛍️ Как это выглядит для пользователя?
Представьте, вы ищете кроссовки в интернет-магазине. После добавления товара в корзину система предлагает носки или спортивную форму. Такие рекомендации:
• Увеличивают вероятность дополнительных покупок;
• Экономят время пользователя;
• Делают процесс покупки удобным и персонализированным.
📊 Что за этим стоит?
1️⃣ Анализ данных:
• История ваших покупок и просмотров;
• Данные других пользователей с похожими предпочтениями;
• Информация о популярных товарах и сезонных трендах.
2️⃣ Алгоритмы:
• Коллаборативная фильтрация: Анализ схожести между пользователями и товарами.
• Нейронные сети: Обработка больших объемов данных для точных предсказаний.
3️⃣ Результат:
• Увеличение среднего чека;
• Укрепление лояльности пользователей.
🔍 Пример из практики:
Крупнейший маркетплейс мира Amazon использует мощные рекомендательные алгоритмы, которые обеспечивают около 35% их продаж. Они помогают не только предложить дополнительные товары, но и оптимизировать складские запасы, прогнозируя спрос.
🎯 Итог для бизнеса:
Персонализированные рекомендации увеличивают доход, лояльность и удержание клиентов. Технические улучшения делают возможным масштабирование решений и их адаптацию под нужды бизнеса.
🌟 Хотите узнать больше про внедрение машинного обучения в бизнес?
Присоединяйтесь к нашему вебинару 19 декабря! Мы рассмотрим подходы к валидации моделей и разберем практические кейсы.
👉 Регистрируйтесь здесь
Рекомендательные системы — это один из самых эффективных инструментов для бизнеса, позволяющий не только увеличить продажи, но и создать персонализированный опыт для пользователей.
🛍️ Как это выглядит для пользователя?
Представьте, вы ищете кроссовки в интернет-магазине. После добавления товара в корзину система предлагает носки или спортивную форму. Такие рекомендации:
• Увеличивают вероятность дополнительных покупок;
• Экономят время пользователя;
• Делают процесс покупки удобным и персонализированным.
📊 Что за этим стоит?
1️⃣ Анализ данных:
• История ваших покупок и просмотров;
• Данные других пользователей с похожими предпочтениями;
• Информация о популярных товарах и сезонных трендах.
2️⃣ Алгоритмы:
• Коллаборативная фильтрация: Анализ схожести между пользователями и товарами.
• Нейронные сети: Обработка больших объемов данных для точных предсказаний.
3️⃣ Результат:
• Увеличение среднего чека;
• Укрепление лояльности пользователей.
🔍 Пример из практики:
Крупнейший маркетплейс мира Amazon использует мощные рекомендательные алгоритмы, которые обеспечивают около 35% их продаж. Они помогают не только предложить дополнительные товары, но и оптимизировать складские запасы, прогнозируя спрос.
🎯 Итог для бизнеса:
Персонализированные рекомендации увеличивают доход, лояльность и удержание клиентов. Технические улучшения делают возможным масштабирование решений и их адаптацию под нужды бизнеса.
🌟 Хотите узнать больше про внедрение машинного обучения в бизнес?
Присоединяйтесь к нашему вебинару 19 декабря! Мы рассмотрим подходы к валидации моделей и разберем практические кейсы.
👉 Регистрируйтесь здесь
❤4🔥2