🫣 Боитесь математики в ML?

Думаете, для этого нужно вспоминать университетские интегралы и решать сложные уравнения?

У нас хорошая новость: машинное обучение — это в первую очередь инженерная практика, а не математическая олимпиада. Здесь важнее понимать суть, а не выводить формулы.

Именно на таком подходе — через логику, интуицию и наглядные примеры — и построен наш курс «ML для старта в Data Science», где мы объясняем всё на пальцах, без боли и зубрёжки.

Регистрируйтесь, пока есть свободные места 😉

🧐 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? 👇