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