Стоит ли учить ML в 2026? Или поезд уже ушёл? скачать в хорошем качестве

Стоит ли учить ML в 2026? Или поезд уже ушёл?

📌 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/3Q7B5f Курс «ML в бизнесе»: https://clck.ru/3Q7B5f Telegram MLinside: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 Стоит ли учить ML в 2026 году? Или рынок уже перегрет, и поезд ушёл? Машинное обучение, нейросети и LLM — везде. Но что реально происходит с рынком, и есть ли смысл начинать карьеру именно сейчас? В этом видео Александр Дубейковский (экс-Яндекс, Авито, преподаватель MLinside) объясняет, почему 2026 год — это не конец эпохи ML, а наоборот, начало новой волны, и что нужно знать, чтобы не опоздать. В этом видео: • Стоит ли учить ML в 2026 — честный разбор от практика. • Где реально нужны специалисты по машинному обучению. • Почему AI и LLM не заменяют, а усиливают роль ML-инженеров. • Как рынок труда ML меняется и какие навыки становятся обязательными. • Что делать тем, кто только хочет войти в Data Science. • Какие направления ML останутся востребованными на ближайшие 5 лет. Подходит тем, кто: • только начинает изучать ML и не знает, с чего начать; • хочет понять, не поздно ли войти в Data Science; • выбирает курс или направление обучения в 2026 году; • ищет честную аналитику рынка от практиков, а не маркетинг. Спикер: Александр Дубейковский — ML-эксперт, экс-Яндекс, Авито, преподаватель и ментор MLinside. Наш курс «База ML» помогает войти в индустрию, получить реальный проект в портфолио и подготовиться к первому собеседованию. #машинноеобучение #datascience #mlinside #карьера #ML2026 Если вам понравилось видео — поставьте лайк и подпишитесь на канал MLinside. Здесь выходят честные видео о рынке IT, карьере в ML и машинном обучении без лишней воды. Таймкоды: 00:00 — Введение: нужен ли вообще ML в 2026 году? 01:01 — Почему машинное обучение остаётся самой быстрорастущей сферой 02:09 — Спрос на ML-инженеров растёт в 4 раза в год: цифры и примеры 03:00 — Как компании зарабатывают миллионы благодаря ML 04:20 — Почему Data Science защищён от сокращений в IT 05:50 — ChatGPT и LLM: угроза или возможность для ML-инженеров 07:35 — Как AI делает программистов эффективнее, а не заменяет их 08:45 — Где используется ML: финансы, e-commerce, медицина, производство 10:45 — Новые направления 2026 года: GenAI, TinyML, ML Ops 15:15 — Можно ли войти в ML с нуля и реально ли получить оффер в 2026