📌 Простая истина от наших подписчиков

Советы для правильного старта в IT от наших подписчиков:

«Заниматься фитнесом, потому что на лечение может уйти много денег»

«Рассчитывать свои силы правильно — не быстро»

«Выбрать область и методично изучать ее. Мотивацией может быть интерес к выбранной области и ненависть к текущей деятельности»

Усердие всегда поможет вкатиться 💪

🧐 Как выбрать предикторы для моделей машинного обучения

Создание успешной модели начинается с выбора правильных предикторов (фич). Но как понять, какие из них действительно важны:

1️⃣ Понимание задачи
2️⃣ Анализ данных
3️⃣ Фильтрационные методы
Используйте статистические тесты, такие как:
▪️Критерий хи-квадрат
▪️Коэффициент корреляции Пирсона
4️⃣ Жадные методы
Попробуйте алгоритмы типа Forward Selection или Backward Elimination, чтобы выбрать наиболее значимые фичи.
5️⃣ Встроенные методы
Модели, такие как Lasso Regression или Random Forest, автоматически ранжируют важность предикторов.
6️⃣ Feature Engineering
Создавайте новые признаки или комбинируйте существующие для повышения информативности.

В курсе по машинному обучению вы лучше разберетесь в ML:
🔵 Базовые модели ML и приложения

Онлайн-курс «основы программирования на Python»

Топовый курс от Proglib.academy, который подойдёт и начинающим разработчикам так и полностью новичкам

Чему научитесь на курсе?

⭐ Работать в двух интегрированных средах разработки — PyCharm и Jupyter Notebook

⭐ Тестировать код

⭐ Парсить веб-страницы

⭐ Работать с данными для различных материалов и дальнейшего анализа

⭐ Создавать и работать со словарями

⭐ Создавать ботов для Telegram и Instagram

Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять учёбе?

Всё зависит только от вас. В среднем наши студенты занимаются от трёх до пяти часов в неделю.

🔵 Основы программирования на Python

👨🏼‍💻💼 5 возможных причин провала проектов в Data Science

Рассказываем в нашей статье о самых частых проблемах в реализации проектов с большими данными, которые могут привести к провалу.

🔗 Ссылка на статью

Забирайте курс и не проваливайте свои проекты:
🔵 Математика для Data Science

📊 Схема проведения A/B теста: как все сделать правильно

Проведение A/B тестов — это основа для принятия решений, основанных на данных. Вот краткая схема действий, чтобы ваш эксперимент прошел идеально:

1️⃣ Формулировка проблемы и гипотезы
Четко определите проблему и сформулируйте гипотезу. Например:
«Если мы сделаем верификацию документов линейной, то увеличим конверсию в отправку документов, потому что пользователям не нужно возвращаться в меню.»

2️⃣ Подготовка макетов
Сравните:
Группа A — текущая версия.
Группа B — новая реализация.

3️⃣ Выбор метрик
Определите целевые метрики для оценки успеха:
Конверсия в отправку документов.
Среднее время регистрации.

4️⃣ Выбор аудитории
Разделите аудиторию случайным образом. Например: 10% на тест, 10% на контроль.

5️⃣ Запуск и анализ
Проверьте данные через A/A тест.
Используйте подходящие статистические тесты (t-тест, Манна-Уитни).

6️⃣ Завершение эксперимента
Результаты зафиксируйте и оформите итоги в таблице.

Начните свой путь в Data Science прямо сейчас:
🔵 Математика для Data Science

📱 Задача на Python

Не можете решить — тогда забирайте курс по Python:
🔵 Основы программирования на Python

🐍🛣 Как изучать Python в 2025 году: дорожная карта

Детальный план обучения Python с нуля — разбираем каждый шаг на пути к профессиональной разработке в нашей статье:

🔗 Ссылка

Начните свой путь в IT вместе с нашим курсом по пайтон:
🔵 Основы программирования на Python

🔥 — Стабильность важнее прогресса
🌚 — Зачем мне новые проблемы, если старые уже как родные?

#memes

🎨Frontend Practice — лучший способ прокачать фронтенд

Frontend Practice — сайт, где можно:

➡️ Верстать реалистичные интерфейсы на основе готовых макетов.
➡️ Тренироваться в адаптивности, чтобы сайты отлично смотрелись на всех устройствах.
➡️ Работать над интерактивностью и оживлять дизайн.

Всё это на реальных примерах популярных веб-дизайнов

📥 Ссылка на ресурс: Frontend Practice

Забирайте курс по фронтенду и углубляйте свои знания в JavaScript:
🔵 Frontend Basic: принцип работы современного веба

🎄 Чем заняться программисту в канун Нового года

❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️

— смотрим фильм с утреца

Мы собрали подборку фильмов (и там нет соц. сети и нет матрицы, потому что их уже все смотрели):

⭐ Военные игры (1983)
⭐ Хакеры (1995)
⭐ Пираты Силиконовой Долины (1999)
⭐ Кадры (2013)
⭐ Сноуден (2016)
⭐ Кто я (2014)
⭐ Черное зеркало. Бандерснэтч (2018)