Как я освоил Machine Learning по курсу Proglib.academy

Никита делится своей историей и обратной связью с нашими подписчиками

🌻 Немного о Никите:

«Когда-то я работал обычным аналитиком в компании, анализировал отчеты и занимался рутиной. Все шло своим чередом, но ощущение, что я застрял на месте, не покидало меня. В один из вечеров на YouTube наткнулся на видео о машинном обучении и подумал: "А почему бы и нет?" — и так началось мое приключение с покупки курса».

🌻 Мысли о курсе:

«Было страшно: казалось, что это слишком сложно для меня. Но уже с первых уроков я понял, что попал туда, куда хотел. Курс начинался с самых основ, и это меня подкупило. Спокойно объясняли каждую концепцию, проводили через теорию шаг за шагом. Помню, как после первых практических заданий у меня появилось желание узнать о Python».

🌻 Самое приятное:

«В конце курса началось самое интересное. Мне помогли составить резюме, провели несколько пробных собеседований, дали фидбэк».

Если заинтересовал фидбек от Никиты, то забирайте курс:
🔵 Базовые модели ML и приложения

💻 15 лучших ноутбуков для программиста в 2024 году

Хочешь заменить свой рабочий ноут?

Вот тебе путеводитель по лучшим машинам для разработки в 2024 году. От доступных моделей до настоящих монстров производительности. В конце статьи рекомендации наших читателей.

🔗 Ссылка на статью

Что вы знаете про ансамблевые методы?

Когда речь заходит о машинном обучении, многие сразу вспоминают нейронные сети или деревья решений. Однако есть особый класс методов, способных значительно улучшить качество моделей — ансамблевые методы.

Ансамблевые методы — это подход в машинном обучении, при котором несколько моделей (часто простых) объединяются для получения более точного и надежного результата. Основная идея в том, что объединение слабых моделей в определенной структуре может дать гораздо более мощную «супермодель».

🌻 Почему ансамблевые методы эффективны?

Ансамбли используют разнообразие: разные модели могут компенсировать ошибки друг друга. Они снижают вероятность переобучения и позволяют обрабатывать сложные паттерны данных.

Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом:
🔵 Базовые модели ML и приложения

#машинное_обучение

🏢 Как компании превращают данные в деньги: обзор российских практик Data Science

Обсуждаем, куда податься с полученными навыками — как наука о данных используется в российских компаниях. Кейсы коммерческого использования Data Science на территории России в нашей статье: финансы и ритейл, наука и производство, информационные системы и индустрия развлечений.

Хотите приобрести навыки для выполнения этих кейсов, тогда забирайте курсы:
🔵 Математика для Data Science
🔵 Основы программирования на Python

👉Ссылка на статью

📊 Data Science и Big Data: сходства и различия

В нашей статье разложим по полочкам сходства и различия между специализациями Data Science и Big Data.

🌻 Что внутри?

▪️ Термины
▪️ Применение
▪️ Навыки
▪️ Карьерные перспективы

👉 Ссылка на Статью

3️⃣ пет-проекта для начинающего ML специалиста

С проектами найти работу проще, а на ML-собеседованиях это даст вам значительное преимущество. Вот подборка из 5 проектов, которые стоит сделать каждому ML новичку:

1️⃣ Кредитный скоринг
Определите, стоит ли давать кредит. Возьмите датасет с Kaggle (например, GiveMeSomeCredit). Сделайте EDA, подготовьте данные, реализуйте базовую модель (логистическую регрессию), затем попробуйте другие: случайный лес, бустинг и т.п. Сравните метрики и презентуйте результаты. Отличный проект для новичков.

2️⃣ Наивный Байесовский классификатор (НБК)
Реализуйте классификатор спама. Подготовьте данные: удалите числа, знаки препинания, сделайте стемминг/лемматизацию. Затем постройте словарь и вычислите вероятности. Пример реализации: Naive Bayes на Kaggle. Углубитесь в теорию: вероятностные модели.

3️⃣ MLOps
Попробуйте развернуть минимальный прод: телеграм-бот или FastAPI. Освойте инструменты для автоматизации пайплайна (AirFlow) и запустите всё в облаке. Для более серьёзных проектов: изучите Docker, Kubernetes, Hadoop, Spark.

Заинтересовали проект, но не знаешь с чего начать? Тогда забирай курс:
🔵 Базовые модели ML и приложения