Всем привет! Мы – команда karpov.courses [https://to.karpov.courses/GoQEFg]. Мы делаем крутую школу науки о данных и бесплатно делимся полезными знаниями по аналитике, статистике и машинному обучению. Регистрация в РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67aafad0962afd032d85afd5
Shorts
- Разбираем ключевые ошибки, которые допускают при построении моделей ценообразования: от неверных метрик до игнорирования бизнес-ограничений. Подробнее о курсе «Продвинутое машинное обучение»: https://to.karpov.courses/iajqnA
- Какие навыки и компетенции работодатели сейчас ждут от аналитиков данных и что стало новым стандартом рынка. Полная версия вебинара: https://www.youtube.com/live/sqJjttEOdJM?si=vQ1CtHijDMMf2v01
- Какие настройки модели влияют на качество, скорость и стоимость её работы — и как ими управлять в реальных задачах. Сервис машинного обучения в облаке Evolution ML Inference: https://to.karpov.courses/REjtAA
- Почему решения, которые хорошо работают в теории или онлайне, не всегда переносятся в оффлайн-задачи. Разбираем ограничения и реальные причины. Подробнее о курсе «Продвинутое машинное обучение»: https://to.karpov.courses/iajqnA
- Как AI-инструменты повлияли на найм, отклики и поиск работы в IT в 2026 году — и что теперь важно для кандидатов. Полная версия вебинара: https://www.youtube.com/live/sqJjttEOdJM?si=vQ1CtHijDMMf2v01
- Почему хранение секретов прямо в коде — одна из самых частых и опасных ошибок. Разбираем, как правильно работать с доступами в ML-проектах. Подробнее о курсе «Продвинутое машинное обучение»: https://to.karpov.courses/iajqnA
- Почему работодатели стали ожидать большего даже от junior- и middle-специалистов и как изменились требования к грейдам в IT. Полная версия вебинара: https://www.youtube.com/live/sqJjttEOdJM?si=vQ1CtHijDMMf2v01
- Как изменился рынок труда в IT и аналитике в 2026 году: какие специалисты стали востребованнее, а какие навыки перестали быть преимуществом. Полная версия вебинара: https://www.youtube.com/live/sqJjttEOdJM?si=vQ1CtHijDMMf2v01
- Почему без CI/CD даже рабочие ML-решения становятся нестабильными и трудно поддерживаемыми. Разбираем, как автоматизация помогает избежать ошибок и ускоряет развитие проектов. Подробнее о курсе «Продвинутое машинное обучение»: https://to.karpov.courses/iajqnA
- Первые шаги для аналитиков, которые ещё не используют ИИ в работе. Подробнее о курсе «ИИ для анализа данных»: https://to.karpov.courses/MI8Vfg
- Как использовать модели ещё до работы с данными — на этапе понимания задачи. Подробнее: https://to.karpov.courses/AqVgWw
- Обсуждаем, как меняется роль аналитика в эпоху ИИ. Подробнее: https://to.karpov.courses/MI8Vfg
- Как использовать LLM, чтобы структурировать сложные задачи и упростить анализ. Подробнее: https://to.karpov.courses/AqVgWw
- Какие большие языковые модели рассматривают и используют в MAGNIT TECH для прикладных бизнес-задач и внутренних сервисов. Подробнее на сайте: — Аналитик данных: https://to.karpov.courses/_rNBXQ — Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/NPxwog
- Почему в эпоху LLM важнее правильно формулировать задачу, чем просто писать код. Подробнее: https://to.karpov.courses/AqVgWw
- Когда для задач ранжирования достаточно классического машинного обучения, а когда стоит использовать ИИ-агентов и большие языковые модели. Подробнее на сайте: — Аналитик данных: https://to.karpov.courses/_rNBXQ — Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/NPxwog
- Как использовать LLM для написания кода под аналитические задачи и экономить время. Подробнее: https://to.karpov.courses/AqVgWw
- Какие задачи выполняют ИИ-агенты в крупной компании и где они помогают сотрудникам быстрее получать результат. Подробнее на сайте: — Аналитик данных: https://to.karpov.courses/_rNBXQ — Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/NPxwog
- Какие метрики помогают оценить качество работы модели на этапе инференса и какие из них действительно важны для бизнеса. Сервис машинного обучения в облаке Evolution ML Inference: https://to.karpov.courses/REjtAA
- Почему подход к анализу данных меняется и какую роль теперь играют языковые модели. Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw