Про настройку RFM-порогов рассказывает Дмитрий Бакаев, аналитик данных в «Пе редовые платёжные решения».
Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/n9cenA
Про форматы сырых данных рассказывает Дмитрий Бакаев, аналитик данных в «Передовые платёжные решения».
Узнать про курс: https://to.karpov.courses/n9cenA
Про RFM для e-commerce рассказывает Дмитрий Бакаев, аналитик данных в «Передовые платёжные решения».
Записаться на курс аналитики: https://to.karpov.courses/n9cenA
Про актуальность RFM в 2026 году рассказывает Дмитрий Бакаев, аналитик данных в «Передовые платёжные решения».
Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/n9cenA
Советы от выпускника курса Дмитрия Бакаева, аналитика данных в «Передовые платёжные решения».
Узнать подробности: https://to.karpov.courses/n9cenA
Про ключевые трудности обучения рассказывает Дмитрий Бакаев, аналитик данных в «Передовые платёжные решения».
Записаться на курс: https://to.karpov.courses/n9cenA
Про реальную программу курса рассказывает Дмитрий Бакаев, аналитик данных в «Передовые платёжные решения».
Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/n9cenA
Про свой выбор школы аналитики рассказывает Дмитрий Бакаев, аналитик данных в «Передовые платёжные решения».
Узнать про курс: https://to.karpov.courses/n9cenA
Про отличия сильного аналитика рассказывает Дмитрий Бакаев, аналитик данных в «Передовые платёжные решения».
Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/n9cenA
Про RFM-сегментацию клиентов и внедрение анализа в своей компании рассказывает Дмитрий Бакаев, аналитик данных в «Передовые платёжные решения».
Записаться на курс аналитики: https://to.karpov.courses/n9cenA
ETL — основа Data Engineering. Разбираем, как устроена загрузка, трансформация и хранение данных на практике.
Подробнее о курсе: https://to.karpov.courses/j455wA
Типовые вопросы, тестовые задания и ожидания работодателей — рассказываем, как подготовиться и не растеряться.
Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/XS5lDQ
Главная ошибка кандидатов на интервью.
Разберём, как не завалить интервью: https://to.karpov.courses/HB1CaA
Когда стоит использовать простую модель, а когда — бустинг? Разбираем на примерах, как не тратить ресурсы зря.
Больше практики в ML на курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/OS1yug
Коротко о шагах развития после базового обучения. Подробнее о курсе «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/m2bpJw
Как проверить модель так, чтобы результаты были реальными? Знакомимся с методом stratified split.
Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/tax9rg
Какие навыки обязательны для старта в ML, а какие выделят вас сильнее? Полезные скилы можно найти на курсе «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/Nv8JUw
Модели градиентного бустинга могут переобучаться даже на небольших данных. Разбираем, как этого избежать.
Больше нужной теории в ML — на курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/LQw9gg
Какие проекты лучше всего подходят для старта в ML? Советы для начинающих и практика на курсе «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/LNXBYw
Сокращение признаков помогает моделям работать быстрее, но не всегда улучшает результат. Разбираем, когда PCA действительно нужен.
Больше теории и практики — на нашем курсе по ML: https://to.karpov.courses/XIWbvw