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
- Почему одни специалисты быстро растут, а другие годами остаются на одном уровне? Разбираем ключевые принципы.
- ИИ ускоряет работу с экспериментами, но не отменяет необходимости правильно их проводить. 📖 Скачать гайд «A/B-тесты без ошибок»: https://to.karpov.courses/2IYHeg
- Первое собеседование всегда вызывает вопросы. Разбираем, как подготовиться и чувствовать себя увереннее.
- Какие задачи аналитика уже можно смело делегировать LLM, а где без человека пока не обойтись? Разбираем на примерах. 📘 Скачать гайд «Почему ваш ИИ пишет не то»: https://to.karpov.courses/0SlQTg
- Как аналитики используют большие языковые модели для ускорения рутинных задач, генерации идей и подготовки первых решений. Практические сценарии применения. Найти выгодное комбо курсов: https://to.karpov.courses/gWAzvw
- Какие знания и навыки нужны специалисту, который хочет развиваться в роли ИИ-разработчика и работать над прикладными решениями. Подробнее на сайте: — Аналитик данных: https://to.karpov.courses/_rNBXQ — Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/NPxwog
- Какие зарплаты предлагают джунам сегодня и что влияет на размер оффера? Разбираем актуальную ситуацию. 📚 Получить материалы: https://to.karpov.courses/34CqEA
- Насколько Python остаётся важным навыком для аналитиков, ML-инженеров и разработчиков в 2026 году. Подробнее на сайте: — Аналитик данных: https://to.karpov.courses/_rNBXQ — Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/NPxwog
- Обсуждаем актуальные зарплаты junior-специалистов в IT и от чего сегодня зависит уровень оффера. Полная версия вебинара: https://www.youtube.com/live/sqJjttEOdJM?si=vQ1CtHijDMMf2v01
- За счёт чего компании получают заметный рост ключевых метрик и почему важны не только гипотезы, но и качественная реализация. Подробнее на сайте: — Аналитик данных: https://to.karpov.courses/_rNBXQ — Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/NPxwog
- Почему классические метрики вроде RMSE не всегда подходят для задач прогнозирования спроса. Обсуждаем альтернативы и подходы из практики. Подробнее о курсе «Продвинутое машинное обучение»: https://to.karpov.courses/iajqnA
- Что помогает резюме выделяться среди сотен откликов и какие ошибки чаще всего мешают пройти первый этап отбора. Полная версия вебинара: https://www.youtube.com/live/sqJjttEOdJM?si=vQ1CtHijDMMf2v01
- Как сегодня проходят собеседования в IT и на что работодатели обращают внимание? Разбираем в видео. 📘 Скачать гайд: https://to.karpov.courses/34CqEA
- 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 сегодня действительно ждут от аналитиков? Разбираем требования работодателей. 📘 Скачать гайд: https://to.karpov.courses/j8v2DQ
- 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