Data Science

Не отставайте от рынка — учитесь со скидкой 16% Если чувствуете, что стоите на месте, и хотите освоить востребованную профессию, — сейчас хороший момент начать. Потому что до 30 сентября на все курсы Практикума действует скидка 16%.  Выбрать курс Вы сможете: — получить актуальные навыки; — освоить ИИ-инструменты для работы; — перенять опыт экспертов, которые двигают индустрию; — попасть в сообщество выпускников, где можно попросить совета и, возможно, найти будущих коллег. Просто выберите курс, начните учиться бесплатно и получите скидку 16% — она автоматически появится в личном кабинете.  Учиться! Erid: 2SDnjezu8Km Название: ООО "ЯНДЕКС" ИНН: 7736207543

Avito DS Meetup: RL, AI-агенты и BidCorrection 🚀 🔸 Булат Шарипов расскажет, как в Авито обучают собственные языковые модели с помощью RL, а Владислав Воробьев — как BidCorrection меняет состав трафика, не трогая сами объявления. 🔸 Всеволод Викулин расскажет, как реально автоматизировать процессы с помощью AI-агентов, — этим и многим другим он поделится на Avito DS Meetup 7 октября. После докладов будет нетворкинг с DS-сообществом. А ещё, если придёте офлайн, сможете найти прикольные тематические пасхалки, которые мы для вас спрятали 👀 ⚡️ Встречаемся в 18:30 7 октября. Места в офлайне ограничены — регистрация обязательна. ➡️ Регистрируйтесь по ссылке и приходите!

ML-проект не заканчивается на обучении модели В Data Science есть довольно знакомый момент: сначала всё работает почти идеально. Есть датасет, ноутбук, модель и несколько экспериментов. Но когда модель нужно использовать регулярно, внезапно выясняется, что сам алгоритм — только часть задачи. Данные нужно где-то хранить, регулярно обновлять и обрабатывать. Пайплайны — запускать по расписанию. Результаты — отдавать в аналитические системы. А ещё нужно не потерять воспроизводимость всего процесса, когда экспериментов становится больше. По сути, вокруг модели постепенно появляется полноценная data-платформа. Один из вариантов собрать такой контур внутри корпоративной инфраструктуры — использовать PaaS-компоненты Yandex Cloud в Stackland. В обновлении платформы появились ClickHouse и PostgreSQL для работы с данными, Object Storage и Trino для аналитического слоя, Airflow для оркестрации и DataLens для визуализации. При таком подходе ML-процесс выглядит уже не как «модель + ноутбук», а как последовательный конвейер: данные поступают в хранилище, проходят обработку, используются для подготовки признаков и обучения, а результаты возвращаются в аналитический контур. Таким образом, появляется одна из главных точек перехода от экспериментов к production: сложность постепенно смещается с самой модели на инфраструктуру, которая должна обеспечивать её работу.

5 октября начнется 19-й поток программы Data Engineer от Newprolab Программа для junior- и middle-дата-инженеров, аналитиков, backend-разработчиков, техлидов и тех, кто работает с data-командами и хочет лучше понимать современный стек DE 📌 Что внутри: – 10 недель обучения – 30 занятий: онлайн + записи – 10 практических лабораторных работ – облачный кластер и реальные данные – чат участников и поддержка команды программы 📌 Что получите на выходе: 1. Научитесь решать типовые задачи DE на практике 2. Систематизируете знания и закроете пробелы в современном DE-стеке 3. Поработаете с реальными данными и инфраструктурой, а не только с учебными примерами 4. Соберете практический опыт, который можно обсуждать на собеседованиях и использовать в работе 5. Все записи и материалы останутся у вас после окончания программы Преподаватели – практикующие специалисты из ведущих технологических компаний. На занятиях можно разбирать реальные кейсы, задавать вопросы и получать обратную связь 👉 Подробности и квиз – на сайте Квиз покажет, насколько программа подходит именно под вашу роль и задачи, даст персональные рекомендации и промокод на скидку ___ По всем вопросам пишите Алексею @snitsa

Стать специалистом по Data Science всего за 10 недель — это реально! Если давно смотрите в сторону Data Science, но откладываете старт из-за огромного количества технологий, математики и непонятного пути до первой работы — сейчас можно зайти в профессию по-другому. Симулейтив запускает интенсивный буткемп по Data Science, который построен вокруг главного: за первые 10 недель собрать необходимый стек, получить практический опыт и начать готовиться к реальным собеседованиям. И главное — вам не нужно сначала учиться 8–12 месяцев, а уже потом думать о трудоустройстве. Что вас ждёт: ➖необходимые для старта навыки: Python, ML, статистика, работа с данными и AI-инструментами; ➖практика на реальных задачах и проектах; ➖понятный ежедневный план обучения и поддержка менторов; ➖еженедельные живые занятия, а не старые записи; ➖подготовка к собеседованиям уже с первых недель — групповые интервью, разбор вопросов и подготовка резюме. А что после 10 недель? Буткемп — это только первый этап. После него можно продолжить углублять экспертизу и двигаться к уровню middle: ➖продвинутый Python; ➖Git; ➖продвинутая статистика и A/B-тестирование; ➖Airflow; ➖MLOps и развёртывание ML-моделей. Кому подойдёт: Тем, кто хочет войти в Data Science системно и не тратить год на самостоятельный поиск правильного маршрута. Тем, кто начинал учиться самостоятельно, но терял темп без структуры и дедлайнов. Тем, кто хочет не просто изучать теорию, а как можно раньше начать готовиться к выходу на рынок. Тем, кому важно учиться на практике и получать обратную связь от менторов. 🔥ВАЖНО: Симулейтив сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройства своих студентов! Количество грантов, ограничено! Оставляйте заявку до конца недели, чтобы занять одно из 5 оставшихся мест нового потока! 🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО