Готовы управлять ML-командой на уровне эксперта?
Курс ML Team Lead создан специально для тех, кто хочет не только углубить свои навыки в Machine Learning, но и освоить лидерские качества, необходимые для построения сильной команды.
✨ Что вас ждет:
Подробные уроки по созданию и управлению ML-командами.
Инструменты мотивации, управления таск-трекерами и методы MLOps.
✨ Финальный проект: разработка и презентация стратегии для ML-команды с полным рабочим планом!
Если вы хотите разрабатывать и управлять проектами, настраивать взаимодействие между отделами и внедрять ML-процессы в бизнесе — этот курс для вас!
📌 Планируете узнать про возможные пути развития карьеры для ML специалистов? — записывайтесь на открытый урок 20 ноября «Карьерные пути для ML специалистов»
Вы познакомитесь с различными карьерными путями для ML специалистов и узнаете о способах определения областей для карьерного роста.
#Otus #TeamLead #ML
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3❤1
Audio
Все, что вы хотели знать о методах машинного обучения, но боялись спросить
▶️ Выкладываем запись открытого урока курса «Machine Learning. Advanced» от OTUS, на котором Мария Тихонова подробно рассказала про те перспективы и карьерные преимущества, которые открывает перед вами этот курс.
В результате вебинара участники узнают:
- Какой набор инструментов и методов они смогут освоить на ML Advanced, а главное, где затем их смогут применять
- Узнают как эффективно применять продвинутые методы ML для решения комплексных задач.
- Какие карьерные перспективы открывает перед ними этот курс
Хватит ждать, пока Middle+ вакансии в ML займут другие
Реальные кейсы, глубокие знания, сложнейшие инструменты, которые вы начнёте использовать сразу.
RL, временные ряды, AutoML, байесовские методы, PyMC — всё, что нужно для работы на Senior позиции.
Хотите справляться с нестандартными задачами и строить end-to-end пайплайны?
🔝 Успейте записаться
#запись #ML
В результате вебинара участники узнают:
- Какой набор инструментов и методов они смогут освоить на ML Advanced, а главное, где затем их смогут применять
- Узнают как эффективно применять продвинутые методы ML для решения комплексных задач.
- Какие карьерные перспективы открывает перед ними этот курс
Хватит ждать, пока Middle+ вакансии в ML займут другие
Реальные кейсы, глубокие знания, сложнейшие инструменты, которые вы начнёте использовать сразу.
RL, временные ряды, AutoML, байесовские методы, PyMC — всё, что нужно для работы на Senior позиции.
Хотите справляться с нестандартными задачами и строить end-to-end пайплайны?
#запись #ML
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
С чего начать карьеру в Machine Learning?
Machine Learning (ML) — это одна из самых востребованных и перспективных областей в ИТ. С каждым годом технологии машинного обучения становятся более актуальными и широко применяемыми в самых разных сферах: от финансов и медицины до автоматизации бизнес-процессов. Многие компании уже внедряют алгоритмы ML для повышения эффективности и улучшения своих продуктов.
Если вы хотите начать карьеру в этой области, вот несколько шагов, которые помогут вам стать востребованным специалистом.
#otus #ml
Machine Learning (ML) — это одна из самых востребованных и перспективных областей в ИТ. С каждым годом технологии машинного обучения становятся более актуальными и широко применяемыми в самых разных сферах: от финансов и медицины до автоматизации бизнес-процессов. Многие компании уже внедряют алгоритмы ML для повышения эффективности и улучшения своих продуктов.
Если вы хотите начать карьеру в этой области, вот несколько шагов, которые помогут вам стать востребованным специалистом.
#otus #ml
Разбор реальных кейсов применения ML: от финтеха до медицины
Машинное обучение (ML) уже давно стало неотъемлемой частью множества индустрий, автоматизируя процессы, повышая точность прогнозов и улучшая пользовательский опыт.
📕 В статье разберем реальные кейсы использования ML в разных сферах — от финансов до гейминга.
#otus #ml
Машинное обучение (ML) уже давно стало неотъемлемой частью множества индустрий, автоматизируя процессы, повышая точность прогнозов и улучшая пользовательский опыт.
#otus #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Хотите научиться готовить свои модели к выходу в продакшн?
📆 5 февраля в 20:00 на вебинаре «Интеграция модели с внешним миром - написание API» вы узнаете как подготовить вашу модель для общения с внешним миром.
Мы познакомимся с понятием API, рассмотрим один из самых популярных фреймворков для его создания FastAPI и напишем API для нашей модели. Рассмотрим три варианта передачи параметров в модель.
На практической части занятия мы:
🔎 перенесем модель из Jupyter notebook в отдельную модель Python;
🔎 создадим API для нашей ML модели;
🔎 подготовим эндпоинты и напишем валидатор передаваемых параметров;
🔎 протестируем работу нашей модели как отдельного сервиса.
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы получить скидку на обучение в рамках курса «Machine Learning. Advanced».
#otus #ml #вебинар
Мы познакомимся с понятием API, рассмотрим один из самых популярных фреймворков для его создания FastAPI и напишем API для нашей модели. Рассмотрим три варианта передачи параметров в модель.
На практической части занятия мы:
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы получить скидку на обучение в рамках курса «Machine Learning. Advanced».
#otus #ml #вебинар
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏1
Представьте, вы врач, и к вам на прием пришел пациент с подозрением на редкую болезнь, которая встречается у 1 человека из 100. Вы провели стандартный анализ, который дает положительный результат с точностью 95%, независимо от наличия заболевания.
Вопрос: Если анализ показал положительный результат, какова вероятность того, что у пациента действительно есть эта болезнь?
🔘 19%
🔘 16%
🔘 5%
🔘 1%
🔘 95%
Попробуйте решить задачу и поделитесь своим ответом в комментариях!
Хочешь больше таких задач?
Присоединяйся к нашему курсу Machine Learning и развивай свои навыки.
#otus #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤩2❤1🤔1👀1
Думаешь, ML — это не для тебя?
Ловил себя на мысли, что все вокруг говорят про машинное обучение, а ты не решаешься попробовать?
👀 Спойлер: всё проще, чем кажется.
Мы разбираем линейную регрессию на пальцах — никаких заумных формул и Python-страшилок!
Поймёшь, как из кучи точек и пары чисел можно предсказать тренды, зарплаты или даже кто быстрее сдаст проект.
➡️ Читай, сохраняй и делись с теми, кто ещё думает, что ML — это страшно.
#ml
Ловил себя на мысли, что все вокруг говорят про машинное обучение, а ты не решаешься попробовать?
Мы разбираем линейную регрессию на пальцах — никаких заумных формул и Python-страшилок!
Поймёшь, как из кучи точек и пары чисел можно предсказать тренды, зарплаты или даже кто быстрее сдаст проект.
#ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Ты когда-нибудь смотрел на задачу и думал: "Ну, тут без магии уже не справиться"?
Хочешь наконец разобраться, как работать в реальном продакшене, а не только в теории? Давай разложим хаос по полочкам.
🗓 21 октября в 20:00 — открытый вебинар «Властелин Хаоса: сила метода Монте-Карло в ML».
— бесплатный вход для всех, кто хочет перестать бояться сложных задач и научиться рулить хаосом.
Регистрируйтесь и получите скидку на программу обучения «Machine Learning. Advanced»
Научиcь рулить хаосом в ML🌪
#ml #вебинар #it
Хочешь наконец разобраться, как работать в реальном продакшене, а не только в теории? Давай разложим хаос по полочкам.
— бесплатный вход для всех, кто хочет перестать бояться сложных задач и научиться рулить хаосом.
Регистрируйтесь и получите скидку на программу обучения «Machine Learning. Advanced»
Научиcь рулить хаосом в ML
#ml #вебинар #it
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Какими методами владеют лучшие senior DS?
Senior DS начинается там, где появляются Байес, RL и recsys.
Вот стек, который отличает сильного DS: не только модели, но и мышление — разложили по карточкам.
В полном уроке Мария Тихонова (PhD, доцент ВШЭ, R&D) разбирает примеры, где классический ML уже не тянет.
🎓 Хочу на курс ML Advanced со скидкой -15% → https://otus.pw/gigl/
Сохраните пост: пригодится для апгрейда плана развития.
#ml
Senior DS начинается там, где появляются Байес, RL и recsys.
Вот стек, который отличает сильного DS: не только модели, но и мышление — разложили по карточкам.
В полном уроке Мария Тихонова (PhD, доцент ВШЭ, R&D) разбирает примеры, где классический ML уже не тянет.
Сохраните пост: пригодится для апгрейда плана развития.
#ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ИИ уже не игрушка…
💡 Интересное исследование провели Хабр и Авито среди пользователей Хабра, чтобы лучше узнать, какие ИИ-инструменты используют современные дата-сайентисты и есть ли у них ИИ-любимчики:
— 93,9% дата-сайентистов уже внедрили ИИ в работу
— 31,5% доверяют им писать код.
— GPT, Gemini, Perplexity — личные инструменты DS.
— Только 6% обходятся без ИИ.
Не дай ИИ и рынку уйти вперёд без тебя🤖
Собери своё комбо: курсы по ML, DS, Python, LLM, A/B‑тестированию, продвинутой аналитике.
👉 Всё — в одной подписке OTUS
А ты до сих пор думаешь, что ChatGPT — это просто «помощник»?
#хабр #авито #ml
— 93,9% дата-сайентистов уже внедрили ИИ в работу
— 31,5% доверяют им писать код.
— GPT, Gemini, Perplexity — личные инструменты DS.
— Только 6% обходятся без ИИ.
Не дай ИИ и рынку уйти вперёд без тебя
Собери своё комбо: курсы по ML, DS, Python, LLM, A/B‑тестированию, продвинутой аналитике.
👉 Всё — в одной подписке OTUS
А ты до сих пор думаешь, что ChatGPT — это просто «помощник»?
#хабр #авито #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2😭1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Регистрируйтесь по ссылкам
10 ноября (понедельник)
Разберём архитектуру Transformers, покажем, как развернуть LLM локально через vLLM и протестируем её работу через API.
Курс «LLM Driven Development» #llm
Научитесь эффективно работать со строками и выбирать между String и StringBuilder. Узнаете особенности реализации строк в Java.
Курс «Java-разработчик» #java
Вы научитесь проектировать и реализовывать гибкую бизнес-логику с помощью шаблона Chain of Responsibility, а также создавать модули, которые легко поддерживать и расширять.
Курс «Kotlin Backend Developer. Professional» #kotlin
11 ноября (вторник)
Нефункциональные требования — это то, что часто недооценивают в начале проекта, но именно они определяют, насколько система будет быстрой, масштабируемой, безопасной и надёжной.
Курс «System Design» #design
Разберётесь в сильных и слабых сторонах Cassandra с точки зрения архитектора. Получите практические рекомендации по выбору между Cassandra и альтернативами.
Курс «Software Architect» #arch
Рассмотрим, как методология TOGAF адаптируется к новым вызовам времени, и каким образом концепция Open Agile Architecture помогает организациям строить архитектуру, способную быстро меняться вместе с бизнесом.
Курс «Архитектура корпорации. Togaf 10» #togaf
12 ноября (среда)
Без сложных настроек и лишнего кода — пошагово и с разбором действий.
Курс «Диалоговые боты и голосовые помощники» #bot #telegram
Отличная возможность познакомиться с нашим подходом к обучению и получить реальные навыки по теме.
Курс «AI для разработчиков» #al
Присоединяйтесь, чтобы освоить один из самых востребованных инструментов в мире Big Data и стриминговой аналитики.
Курс «Apache Kafka» #kafka
Научитесь говорить на языке бизнеса, понимать финансовые показатели компании и обосновывать HR-решения на языке цифр, что значительно повысит вашу ценность как HR-специалиста в IT-индустрии.
Курс «IT HRBP» #it #hr
13 ноября (четверг)
Разберем устройство современных RAG-систем, а также как выжать максимум из RAG-системы на ваших данных: что стоит учитывать, от чего отталкиваться и на что стоит обратить внимание.
Курс «NLP. Advanced» #nlp
Разбор ключевых ролей, вовлечённых в обеспечение качества данных — от Data Steward до Data Engineer и Product Owner. Практические кейсы по построению эффективной модели ответственности (RACI) в проектах по управлению данными.
Курс «Data Quality» #data
Только начинаете знакомство с машинным обучением? Этот урок — идеальная отправная точка! Вы узнаете, как устроен рабочий процесс ML и научитесь делать первые эксперименты в Jupyter Notebook.
Курс «Machine Learning. Basic» #ml
Больше полезных вебинаров вы найдете в календаре мероприятий
#анонс #otus #вебинар
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
2026 будет годом Data Science 💥
Ищешь карьерный рост, новые проекты и прокачку скиллов?
Вот твой выбор:
Компьютерное зрение🔄 современные подходы к решению задач компьютерного зрения от алгоритмов до внедрения в продакшн в разных средах.
Компьютерное зрение. Advanced🔄 этот курс — для тех, кто уже умеет решать базовые задачи, и хочет углубиться в самые сложные задачи компьютерного зрения.
MLOps🔄 покажем на практике как деплоить модели в production.
NLP / Natural Language Processing🔄 освойте различные языковые модели и создайте собственный телеграм-бот.
Machine Learning. Professional🔄 важнейшие модели машинного обучения, NLP, DL, рекомендательные системы на практике с реальными данными.
ML для финансового анализа🔄 создайте торгового робота для автоматического проведения операций с оценкой уровня риска.
Все курсы — с практикой, разбором кейсов и поддержкой от практикующих экспертов.
🤖 Переходи, выбирай свой DS - курс и получай реальные инструменты для карьеры — места уже разбирают.
#NLP #ml #ds
Ищешь карьерный рост, новые проекты и прокачку скиллов?
Вот твой выбор:
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение. Advanced
MLOps
NLP / Natural Language Processing
Machine Learning. Professional
ML для финансового анализа
Все курсы — с практикой, разбором кейсов и поддержкой от практикующих экспертов.
#NLP #ml #ds
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хотите меньше «теории ради теории»?
💽 Собрали для вас бесплатный плейлист по курсу ML Professional с практикой: модели, метрики, деплой, мониторинг. #ml
Без воды и с топовыми экспертами — только то, что помогает доводить решения до продакшена на практике с реальными данными.
🎁 Бонус подписчикам: забирайте чек-лист «Вопросы и ответы на интервью». Он поможет подготовиться к собеседованию и уверенно показать свои знания.
Открыть плейлист → Получить чек-лист → Пройти опрос⤵️
#ml #pro #плейлист #чеклист
Без воды и с топовыми экспертами — только то, что помогает доводить решения до продакшена на практике с реальными данными.
Открыть плейлист → Получить чек-лист → Пройти опрос
#ml #pro #плейлист #чеклист
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Что такое функция потерь, градиенты и почему нейросеть «знает», в какую сторону менять веса?
На открытом уроке вы узнаете, как работает обратное распространение ошибки (backpropagation) — без сложной математики, но с ясной интуицией.
🤩 Встречаемся 3 декабря в 20:00 мск.
Урок пройдет перед стартом курса «Компьютерное зрение», а все участники получат скидку на обучение.
#cv #ml #нейросеть
На открытом уроке вы узнаете, как работает обратное распространение ошибки (backpropagation) — без сложной математики, но с ясной интуицией.
Урок пройдет перед стартом курса «Компьютерное зрение», а все участники получат скидку на обучение.
#cv #ml #нейросеть
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Агент — это цикл for с инструментами, внутри которого вызывается LLM . Он снимает рутину, которую обычно тянут неделями.
Автор показывает, как LLM с доступом к git, тестам и вебу перестаёт «фантазировать интерфейсы», а начинает чинить реальные задачи.
Честно — про цену в минутах и токенах.
👨💻 Как писать программы с помощью агентов → узнаем в статье
#хабр #статья #ml
Автор показывает, как LLM с доступом к git, тестам и вебу перестаёт «фантазировать интерфейсы», а начинает чинить реальные задачи.
Честно — про цену в минутах и токенах.
#хабр #статья #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Давайте познакомимся с направлениями развития Data Science #ds
Вывод ML моделей в промышленную среду на примере онлайн-скоринга
#datascience #data #ml
Вывод ML моделей в промышленную среду на примере онлайн-скоринга
#datascience #data #ml
❤2👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Железо без GPU? Не проблема.
Поднимем YOLO на удалённом сервере и запустим через Triton — прямо на занятии.
📢 Встречаемся на бесплатном вебинаре 15 декабря в 20:00 мск
Что заберете после вебинара:
⚫️ Понимание, как арендовать и настроить GPU-сервер под инференс.
⚫️ Готовый ансамбль YOLO в Triton, принимающий «сырые» изображения и отдающий боксы.
⚫️ Навык масштабировать и тестировать модель в облаке и подключать её к Python-сервисам.
Урок пройдет перед стартом курса «Компьютерное зрение. Advanced», а все участники получат новогоднюю скидку на обучение🎅
#cv #ml #нейросеть
Поднимем YOLO на удалённом сервере и запустим через Triton — прямо на занятии.
Что заберете после вебинара:
Урок пройдет перед стартом курса «Компьютерное зрение. Advanced», а все участники получат новогоднюю скидку на обучение
#cv #ml #нейросеть
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Нейросеть не всегда спасает. Проверяем на данных и коде.
В статье на реальном датасете UCI показываем, как собрать трёхслойную сеть в PyTorch для множественной регрессии, честно сравнить её со scikit-learn и понять, когда нейросеть даёт плюс, а когда — лишнюю сложность.
📍 Зачем: возьмёте готовый код, разберётесь руками и поймёте, что сработает у вас — без мифов и хайпа.
Читаем статью
Если хочется системности, без разрыва на десяток туториалов — пройдите короткий входной тест и посмотрите программу OTUS по ML.
Это бесплатно и честно покажет ваш уровень.
#ml #ии
В статье на реальном датасете UCI показываем, как собрать трёхслойную сеть в PyTorch для множественной регрессии, честно сравнить её со scikit-learn и понять, когда нейросеть даёт плюс, а когда — лишнюю сложность.
Читаем статью
Если хочется системности, без разрыва на десяток туториалов — пройдите короткий входной тест и посмотрите программу OTUS по ML.
Это бесплатно и честно покажет ваш уровень.
#ml #ии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Хочешь не «играться с моделями», а делать то, что меняет метрики? #работа
Собираем базу и проводим через практику так, чтобы p95 (медленные запросы) падал, релизы происходили чаще, а MTTR инцидентов сокращался.
📨 Карта навыков → модули курса → что меняется «в бою»
🤩 Посмотреть программу ML
Кто ведёт: практикующие инженеры и кандидаты наук. Без воды — только то, что работает на проектах.
🤩 Кейсы выпускников
#ml #job #навыки
Собираем базу и проводим через практику так, чтобы p95 (медленные запросы) падал, релизы происходили чаще, а MTTR инцидентов сокращался.
Python + NumPy/pandas → модули «Python для DS», «ML-библиотеки»
В бою: быстрее готовишь датасеты и дебажишь пайплайн → MTTR↓ (исправления быстрее), скорость экспериментов↑.
SQL (включая оконные) → модуль «SQL»
В бою: быстрый разбор аномалий, стабильные витрины → меньше инцидентов, служебные запросы p95↓.
A/B-тестирование → модуль «Эксперименты»
В бою: меньше «слепых» релизов и откатов → частота релизов↑, доля неудачных деплоев↓.
Classic ML (sklearn) → модуль «Базовые и продвинутые ML-модели»
В бою: быстрые базлайны и интерпретация → время до результата↓, прозрачность решений↑.
DL на PyTorch → модуль «Deep Learning»
В бою: контроль над инференсом и форм-фактором модели → p95↓ (FP16/квантизация), стоимость инференса↓.
NLP / Временные ряды / Рекомендательные → соответствующие модули
В бою: прирост продуктовых метрик (CTR/конверсии/retention) без деградации SLO → релизим смелее и чаще.
Git + воспроизводимость → «Версионирование и процесс»
В бою: повторяемые эксперименты, чистые MR → частота релизов↑, MTTR↓ (легче откатиться/прокрутить эксперимент).
Кто ведёт: практикующие инженеры и кандидаты наук. Без воды — только то, что работает на проектах.
#ml #job #навыки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2