Почему тебя не берут в ML (и как это исправить) скачать в хорошем качестве

Почему тебя не берут в ML (и как это исправить)

📌 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/3PtHMV Курс «ML в бизнесе»: https://clck.ru/3PtHPs Telegram MLinside: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 Вы знаете Python, прошли курсы, умеете запускать модели, но оффера до сих пор нет? Причина не в недостатке знаний, а в непонимании пяти ключевых навыков, которые отличают студента от нанятого ML-инженера. Андрей Жогов (ML-инженер в Сбере, преподаватель Физтеха и ментор MLinside) объясняет, что действительно нужно знать, чтобы получить первую работу в сфере машинного обучения, и почему 80 % успеха зависит не от моделей, а от базовых инструментов. В этом видео: • SQL — навык № 1: как извлекать данные из реальных баз, а не из CSV. • Pandas и очистка данных: «мусор на входе — мусор на выходе». • Классические алгоритмы: логистическая регрессия, случайный лес, CatBoost. • Метрики и бизнес-мышление: как говорить с заказчиком на одном языке. • Git и командная работа: как показать, что ты готов к продакшену. • Формула TPR (Tool-Project-Result) — как описать свои навыки в резюме, чтобы тебя взяли. Видео будет полезно тем, кто: • готовится к первой работе или стажировке в сфере машинного обучения; • хочет перейти от теории к практике; • собирает портфолио для собеседований. Спикер: Андрей Жогов — ML-инженер в Сбере, преподаватель Физтеха, ментор MLinside. Наш курс «Основы машинного обучения» помогает новичкам перейти от хаотичного обучения к первым реальным проектам и офферу. #машинноеобучение #наукаоданных #mlinside #mlкарьера #первыйоффер Если видео было полезным, поставьте лайк и подпишитесь на канал MLinside. Здесь публикуются честные разборы того, как строить карьеру в сфере Data Science и получать первые офферы. Таймкоды: 00:00 — Почему тебя не берут в ML: главная ошибка новичков 01:36 — Навык №1: SQL — база любой работы ML-инженера 03:00 — Навык №2: очистка данных и Pandas на практике 04:31 — Навык №3: алгоритмы, которые реально используют в компаниях 05:55 — Навык №4: метрики и бизнес-мышление — как понимать цель модели 07:05 — Навык №5: Git и командная работа в реальных проектах 10:17 — Как оформить навыки по формуле TPR и получить оффер