Какие топ-5 навыков нужны для карье ры финансиста? Отвечает замруководителя Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ, преподаватель курса «Data-аналитика в финансах» Елена Макеева.
Записывайтесь на обучение «Data-аналитика в финансах», чтобы запустить карьерные перемены: https://to.karpov.courses/piyA5A
Как не допустить дорогостоящих ошибок? Спросили у эксперта курса «Инженер машинного обучения».
Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/BTIKfw
"Больше слоев — лучше результат? Ил и можно сделать модель слишком сложной? Как найти баланс, рассказывает эксперт курса «Инженер машинного обучения».
Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/BDxPqQ "
Од на и та же модель может вести себя по‑разному на одних и тех же данных. Эксперт курса «Инженер машинного обучения» объясняет, как держать такие случайности под контролем и получать стабильные результаты.
Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/4JiZiQ
"Секрет роста в ML — баланс между широтой и глубиной знаний. Эксперт курса «Инженер машинного обучения» делится стратегией профессионального развития.
Больше полезного — на нашем курсе: https://to.karpov.courses/IIIbZA "
Опыт найдется тут: https://to.karpov.courses/kZQzpA
A/B – это не «просто проверить кнопку». Это выделять деньги на работающие механики.
Помогаем разобраться, как проводить эффективные A/B-тесты на симуляторе A/B:
https://to.karpov.courses/H-Q9yg
Базовая версия – без кода, для аналитиков, продактов и маркетологов.
Продвинутая – для тех, кто работает с данными руками: SQL, пайплайны, Python.
Рынок платит за пользу бизнесу.
Валерий Бабушкин рассказал, как знание A/B помогает аргументировать свою ценность и расти в деньгах.
Если вы хотите говорить о результатах, а не просто «пройти очередной курс», то приходите на симулятор A/B и добавьте кейс в резюме и знания в голову: https://to.karpov.courses/H-Q9yg
Нужно ли уметь программировать для A/B-тестов? Нет.
Почему? Спросили у Валерия Бабушкина.
А в симуляторе A/B предусмотрели практику как для продактов, так и для аналитиков:
https://to.karpov.courses/H-Q9yg
В базовой версии симулятора A/B учитесь работать с тестами без кода. В продвинутой версии – подключайте пайплайны, пишите код и разбираетесь с логами.
Тот самый симулятор из видео: https://to.karpov.courses/XcwksA
Иногда успех – это результат среды, случайных шансов и готовности этими шансами пользоваться.
Но если вам хочется не ждать удачи и вы готовы готовиться к сложным задачам, то приходите на симуляторы от karpov.cоurses:
A/B – для тех, кто хочет прокачать работу с гипотезами, https://to.karpov.courses/1cd5dA
DS – для тех, кто строит пайплайны и хочет разобраться в бизнес-задачах глубже, https://to.karpov.courses/qILIKg
Учитесь с нами Data Science, чтобы задачи не казались сложными) https://to.karpov.courses/ez5OuA
Если они вам все-таки нужны (или вы хотите сами таковым стать), то приходите на Симулятор A/B: https://to.karpov.courses/1cd5dA
Что необходимо для роста? Спросили Валерия Бабушкина.
Растите в аналитике данных и машинном обучении вместе с karpov.сourses: https://to.karpov.courses/ez5OuA
Если ваши A/Bтесты действительно запускаются медленно, то приходите на симулятор A/B-тестов: https: https://to.karpov.courses/H-Q9yg
Опираться на графики ≠ принимать решения.
Валера Бабушкин объяснил, почему важно уметь не просто «читать отчеты», а понимать, что стои т за цифрами.
Если хотите прокачаться в работе с гипотезами и A/B-тестами – приходите в симулятор A/B от karpov.соurses: https://to.karpov.courses/H-Q9yg
Как развиваться, если еще нет боевого опыта?
Валера Бабушкин рассказал, почему п ет-проекты – это не «для галочки», а работающий способ повысить навыки и шансы на трудоустройство.
А если вы хотите получить практику работы с настоящими задачами бизнеса, то приходите на симуляторы работы в karpov.соurses:
Симулятор A/B – если хотите принимать решения на данных: https://to.karpov.courses/1cd5dA
Симулятор DS – если интересен ML и анализ данных: https://to.karpov.courses/XcwksA
А практика найдется в нашем симуляторе: https://to.karpov.courses/1cd5dA
Тот самый симулятор из видео: https://to.karpov.courses/1cd5dA
Полное видео: https://rutube.ru/video/40dbc46f6c4b92de15446267fd86ad7a/
Записаться на курс «Аналитик данных»: https://to.karpov.courses/ez5OuA