🔥 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)
— Ультра:
— VIP:
🔹 Программирование на Python:
🔹 Алгоритмы и структуры данных:
🔹 Архитектуры и шаблоны проектирования:
🔹 AI-агенты для DS специалистов:
🔹 Основы IT для непрограммистов:
🔹 Базовые модели ML:
❗ 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
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁12👍2
🧠 Промпт дня: для разогрева мозга
Иногда, чтобы быстро прокачать свои аналитические навыки, полезно потренироваться на небольших, но интересных задачах с реальными данными.
Такой «разогрев» помогает:
— быстрее находить инсайты в данных,
— развивать навыки визуализации и очистки данных,
— улучшать понимание структуры и качества датасетов.
Промпт:
Почему это полезно:
— Отлично прокачивает EDA и постановку вопросов к данным
— Помогает развивать критическое мышление и аналитический подход
— Можно использовать как мини-тренажёр утром или перед проектом
🐸 Библиотека дата-сайентиста
#буст
Иногда, чтобы быстро прокачать свои аналитические навыки, полезно потренироваться на небольших, но интересных задачах с реальными данными.
Такой «разогрев» помогает:
— быстрее находить инсайты в данных,
— развивать навыки визуализации и очистки данных,
— улучшать понимание структуры и качества датасетов.
Промпт:
Generate 5 challenging data analysis problems based on real-world datasets.
For each problem, include:
1. A short description of the dataset
2. A clear question or task to solve
3. Optional hints or tips for analysis
Почему это полезно:
— Отлично прокачивает EDA и постановку вопросов к данным
— Помогает развивать критическое мышление и аналитический подход
— Можно использовать как мини-тренажёр утром или перед проектом
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤1
Неформально про реком
Глитч нейросети — это база, а ивент AI VK & Pro в «оригинале» — повод собраться и узнать, как меняются рекомендательные системы.
27 августа VK проводит AI VK & Pro — закрытый митап про RecSys и ML. Где соберутся крутые ML-инженеры, исследователи и разработчики.
В программе доклады от ML-лидов VK. Поговорим про Discovery Platform, продовые трансформеры и мультимодальные модели.
Приходите задать вопросы, поделиться опытом и поглитчевать среди своих в неформальной обстановке. А после — афтепати: винил, сигары, вино и покер.
📍 Москва, только офлайн
📅 27 августа, сбор с 18:00
🎟 Вход по регистрации
Глитч нейросети — это база, а ивент AI VK & Pro в «оригинале» — повод собраться и узнать, как меняются рекомендательные системы.
27 августа VK проводит AI VK & Pro — закрытый митап про RecSys и ML. Где соберутся крутые ML-инженеры, исследователи и разработчики.
В программе доклады от ML-лидов VK. Поговорим про Discovery Platform, продовые трансформеры и мультимодальные модели.
Приходите задать вопросы, поделиться опытом и поглитчевать среди своих в неформальной обстановке. А после — афтепати: винил, сигары, вино и покер.
📍 Москва, только офлайн
📅 27 августа, сбор с 18:00
🎟 Вход по регистрации
❤2
Сегодня делимся историями, когда советы коллег звучали разумно… пока вы не попробовали их на практике.
Настраивал модель XGBoost, попросил совета у старшего дата-сайентиста.
Он сказал: «Запусти без параметров, там всё по дефолту нормально».
Модель обучалась 9 часов и выдала результат хуже случайного угадывания.
Коллега уверял, что так «надёжнее, вдруг что-то понадобится».
Итог — запрос возвращал по 2 ГБ данных, и ETL падал каждые выходные.
Говорю: хочу написать пару unit-тестов для функции парсинга.
Ответ: «Не трать время, у тебя же всё в Jupyter, там видно же».
Через неделю нашли баг, который стоил клиенту два дня простоя.
#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁1
🚀 Главная ошибка новичка в ML — строить звездолёт вместо велосипеда
Многие сразу хотят свою Midjourney, но в итоге получают только выгорание.
Успех начинается с «велосипеда»: научитесь предсказывать цены или классифицировать отзывы. Освойте базу, а уже потом стройте «звездолёты».
Наш курс «ML для старта в Data Science» — это и есть тот самый правильный старт от простого к сложному.
👉 Начните правильно
Берёте курс «ML для старта» до конца недели — Python в подарок.
❗А 21 августа пройдет бесплатный вебинар с Марией Жаровой: узнаете, какие проекты качают скилл, а какие качают ваши нервы.
А какой самый сложный проект вы брались делать в самом начале? 🫢
Многие сразу хотят свою Midjourney, но в итоге получают только выгорание.
Успех начинается с «велосипеда»: научитесь предсказывать цены или классифицировать отзывы. Освойте базу, а уже потом стройте «звездолёты».
Наш курс «ML для старта в Data Science» — это и есть тот самый правильный старт от простого к сложному.
👉 Начните правильно
Берёте курс «ML для старта» до конца недели — Python в подарок.
❗А 21 августа пройдет бесплатный вебинар с Марией Жаровой: узнаете, какие проекты качают скилл, а какие качают ваши нервы.
А какой самый сложный проект вы брались делать в самом начале? 🫢