У нас вы можете посмотреть бесплатно Как перестать быть «вечным студентом» в ML или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
📌 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/3PghFG Курс «ML в бизнесе»: https://clck.ru/3PghHa Telegram MLinside: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 Ты смотришь лекции, читаешь статьи, проходишь курсы — но оффера всё нет? Добро пожаловать в ловушку вечного студента — в неё попадают 9 из 10 новичков в ML. В этом видео Андрей Жогов (ML-инженер в Сбере, преподаватель Физтеха и ментор MLinside) расскажет, как перестать бесконечно учиться и наконец начать делать проекты, за которые платят компании. В этом видео: • Почему обучение ради обучения не работает. • Как выбрать цель и сократить учебный план в 3 раза. • Что значит «учиться под задачу», а не «про запас». • Как перейти от теории к реальному коду и портфолио. • Правило «четырёх инструментов» для первого оффера. Видео будет полезно тем, кто: • устал учиться, но не может перейти к практике; • готовится к первой работе в ML или Data Science; • хочет понять, как строить путь от курсов до оффера. Спикер: Андрей Жогов — ML-инженер в Сбере, преподаватель Физтеха, ментор MLinside. Наш курс «База ML» помогает новичкам перейти от хаотичного обучения к реальным проектам и первому трудоустройству. #машинноеобучение #datascience #mlinside #карьера #вечныйстудент Если вам понравилось видео — поставьте лайк и подпишитесь на канал MLinside. Здесь выходят честные видео о карьерном росте, собеседованиях и реальной жизни ML-инженеров. Таймкоды: 00:00 — Введение: ловушка вечного студента и почему она опасна 01:18 — Шаг 1: ставь конкретную цель вместо бесконечного обучения 02:22 — Шаг 2: учись под задачу, а не “на будущее” 03:30 — Шаг 3: перестань быть перфекционистом и начни применять знания 04:15 — Почему компании ценят не знания, а реальные проекты 06:43 — Правило четырёх инструментов: язык, библиотеки, ML-инструменты, SQL 08:34 — Итоги: что отличает специалиста от вечного студента