ML без приукрашивания: отвечаю на ваши самые частые вопросы скачать в хорошем качестве

ML без приукрашивания: отвечаю на ваши самые частые вопросы

📌 Заполни анкету прямо сейчас и получи чек-лист «15 самых популярных вопросов с собеседований и ответы на них» Анкета предзаписи: https://vk.cc/cO375f Курс «База ML»: https://clck.ru/3PmfAx Курс «ML в бизнесе»: https://clck.ru/3PmfE4 Telegram MLinside: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 Вы часто спрашиваете: «Можно ли войти в ML без технического образования?» «Сколько математики реально нужно?» «ML ещё жив или всё уже делают нейросети?» «Какой язык выбрать — Python или R?» В этом видео Александр Дубейковский отвечает на самые частые и честные вопросы из комментариев — без воды и приукрашивания. Разбираем страхи, ошибки и реальные шаги для старта в машинном обучении. В этом видео: • Можно ли войти в ML без опыта и высшего образования. • Что делать, если боишься математики. • Какие навыки важнее — код, теория или soft-skills. • Реально ли попасть в IT из смежной профессии. • Где учиться, если курсов слишком много. Видео будет полезно тем, кто: • задумывается о переходе в Data Science или ML; • не знает, с чего начать обучение; • боится, что «не потянет» или уже застрял на старте. Спикер: Александр Дубейковский — ML-эксперт, экс-Яндекс, преподаватель и ментор MLinside. Наш курс «База ML» помогает новичкам уверенно освоить машинное обучение и подготовиться к первой работе в индустрии. #машинноеобучение #datascience #MLinside #mlобучение #карьера Если вам понравилось видео — поставьте лайк и подпишитесь на канал MLinside. Здесь регулярно выходят честные ответы на вопросы про ML, карьеру и собеседования. Таймкоды: 00:00 — Введение: зачем это видео и какие вопросы зрители задают 00:27 — Какие реальные задачи решает ML-инженер в Яндексе и Авито 02:13 — Как выбрать pet-проекты, если нет коммерческого опыта 03:17 — Нужен ли SQL и насколько он сложный 03:49 — Стоит ли идти в ML в 2025 году — честный ответ 04:18 — Реально ли войти в ML за год без опыта 05:09 — Нужна ли глубокая математика, чтобы работать в ML 06:43 — Возраст и фриланс: можно ли войти в ML после 30 лет 09:25 — Что делать после изучения базы ML: куда развиваться дальше 13:28 — Джуны, опыт и правда о найме в 2025 году 13:32 — Разница между ML и AI инженером 14:41 — Финал: зачем задавать вопросы и как попасть в сообщество MLinside