OTUS IT News
7.21K subscribers
4.33K photos
303 videos
5 files
4.3K links
Экспертный контент по востребованным технологиям 2025 года: от разработки и аналитики до искусственного интеллекта и облачных решений.

Более 170 курсов+

🗓 Расписание бесплатных ОУ: https://otus.pw/24Da/
🦉 Голосуй за канал: https://t.iss.one/boost/Otusjava
Download Telegram
📢 Курс «ML Team Lead» в OTUS — с любимым преподавателем Дмитрием Сергеевым!

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
🔥31
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
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
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
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏1
🔍 Викторина для любителей Machine Learning

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
🤩21🤔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
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
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3
Проверь себя за 60 секунд.

Ппоробуй ответить на 3️⃣ вопроса и узнай, какие навыки у тебя реально закрыты, а какие — пробелы, из-за которых тормозится рост до senior.

#тест #ml
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
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
📣 Новый #анонс бесплатных уроков OTUS от преподавателей-топов крупных IT-компаний:

Регистрируйтесь по ссылкам ⬇️

10 ноября (понедельник)

🟠 Что надо знать про работу LLM моделей
Разберём архитектуру Transformers, покажем, как развернуть LLM локально через vLLM и протестируем её работу через API.
Курс «LLM Driven Development» #llm

🟠 Строки в Java: String, StringBuilder
Научитесь эффективно работать со строками и выбирать между String и StringBuilder. Узнаете особенности реализации строк в Java.
Курс «Java-разработчик» #java

🟠 Бизнес-логика приложения на уровне кода
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)

🟠 Влияние нефункциональных требований на архитектуру
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

🟠 NoSQL в бою: как Cassandra помогает строить отказоустойчивый бэкенд
Разберётесь в сильных и слабых сторонах Cassandra с точки зрения архитектора. Получите практические рекомендации по выбору между Cassandra и альтернативами.
Курс «Software Architect» #arch

🟠 TOGAF Open Agile Architecture
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)

🟠 Создание Telegram-бота на Python
Без сложных настроек и лишнего кода — пошагово и с разбором действий.
Курс «Диалоговые боты и голосовые помощники» #bot #telegram

🟠 Обзор AI-технологий для разработчиков: от идей до рабочих решений
Отличная возможность познакомиться с нашим подходом к обучению и получить реальные навыки по теме.
Курс «AI для разработчиков» #al

🟠 Знакомство c Kafka
Присоединяйтесь, чтобы освоить один из самых востребованных инструментов в мире Big Data и стриминговой аналитики.
Курс «Apache Kafka» #kafka

🟠 HR на языке цифр: от кадров к стратегии
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)

🟠 Современные RAG-системы для борьбы с галлюцинациями LLM
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

🟠 Качество данных: роли и ответственность в команде
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

🟠 ML для начинающих — первые шаги с Jupyter Notebook
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
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
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
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1
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
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
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»

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).


🤩 Посмотреть программу ML
Кто ведёт: практикующие инженеры и кандидаты наук. Без воды — только то, что работает на проектах.

🤩 Кейсы выпускников

#ml #job #навыки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2