Курс по машинному обучению от Proglib — осваивайте ML с нуля до реальных проектов

⭐ Теория + практика — изучаем алгоритмы, нейронные сети, работу с данными и применяем знания на практике.

⭐ Научитесь выбирать и применять подходящие tree-based модели

⭐ Познакомитесь с основными моделями машинного обучения

⭐ Реальные кейсы — работаем над проектами, которые можно включить в портфолио.

⭐ Поддержка менторов — опытные специалисты помогут на каждом этапе обучения.

Забирайте курс по машинному обучению и повторяйте путь Кирилла:
🔵 Базовые модели ML и приложения

💼 Куда податься после учебы

Вот три популярных пути, каждый со своими плюсами:

1. Работать
Многие считают, что учёба не обязательна, чтобы хорошо зарабатывать: и правда, полно айтишников без теоретической базы, и всё окей. Если цель — быстрее начать карьеру, путь протоптан: базовые навыки, топ вопросов для собесов, и можно пробовать силы на джун-позициях. Возможно, рутинные задачи, но опыт и деньги накапливаются.

2. Магистратура
Магистратура даёт отсрочку и возможность совмещать с работой. В топовых вузах (ВШЭ, ИТМО) можно реально прокачаться, но платные магистратуры не всегда оправдывают вложения, хотя поступить проще.

3. Дополнительное образование (ШАД, AI Masters)
Есть отличные бесплатные программы для развития, такие как ШАД или AI Masters, которые подойдут тем, кто хочет глубже вникнуть в IT. Но помните: ни один диплом не гарантирует карьеру, образование — это только старт.

Забирайте наш курс — он поможет построить карьеру:
🔵 Алгоритмы и структуры данных

👥⚙️ Что такое парное программирование и как его проводить

Парное программирование — это техника, когда два разработчика работают над одной задачей вместе: один пишет код, второй наблюдает и комментирует, если нужно. Это не трата времени, а эффективный способ:

▪️ Удержать фокус — задачи доводят до конца, не отвлекаясь.
▪️Быстрее принимать решения — вдвоём баги и архитектурные задачи решаются оперативнее.
▪️Обучаться — обмен опытом идёт в режиме реального времени, особенно полезно для пар «новичок-опытный».

Основные правила:

• Сначала договоритесь о стандартах кода
• Не стоит использовать технику для слишком простых или, наоборот, сложных задач.
• Меняйтесь ролями каждые 20 минут.
• На первых порах ограничьте сессии до 1-2 часов.

📌 Простая истина от наших подписчиков

Советы для успешного старта в IT от опытных программистов:

«Учите математику»

«Рискуйте, учитесь и старайтесь стать лучшим»

«Не бояться ходить на собеседования. Не бояться выставлять свое резюме из-за того, что думаешь, что "еще не достоин" или "еще мало знаю". Правильно заполнять резюме без воды. Написать пару своих проектов на GitHub. У меня проектом была курсовая работа. Если не знаете, что написать, поспрашивайте в профильных пабликах ВК или Телеграмм-каналах. Или загуглите "идеи pet-проектов"»

«Регулярно заниматься, лучше час каждый день, чем только все выходные безвылазно. Не бояться отказов, любое собеседование прокачивает навык»

Главное — регулярность и желание развиваться 📄

Что такое рекомендательные системы в машинном обучении

Рекомендательные системы — это алгоритмы, которые помогают предлагать пользователям именно тот контент, который может их заинтересовать. Они лежат в основе рекомендаций фильмов, товаров, музыки и многого другого.

🌻 Как работают такие системы?

▪️ Коллаборативная фильтрация
Основана на схожести предпочтений пользователей. Если вам и другому человеку нравятся похожие фильмы, система предложит те фильмы, которые вы ещё не видели, но которые понравились вашему единомышленнику.

▪️ Контентная фильтрация
Рекомендации строятся на основе характеристик контента — например, жанра фильма или описания товара. Если вы любите комедии, система чаще будет предлагать похожие фильмы.

▪️ Гибридные модели
Смешивают несколько подходов, например, коллаборативную и контентную фильтрацию, чтобы повысить точность рекомендаций. Этот подход используется во многих крупных платформах, так как он позволяет учитывать больше факторов.

▪️ Рекомендации на основе нейросетей
Нейросети анализируют сложные паттерны в данных и улучшают качество предсказаний. Это помогает выдавать рекомендации не только по похожим товарам, но и по менее очевидным признакам.

В курсе по машинному обучению вы лучше узнаете про рекомендательные системы:
🔵 Базовые модели ML и приложения