Возможно ли начать карьеру в ML без опыта в программировании и IT? Обсуждаем р еальный порог входа в профессию. Подробности на курсе «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/SJciXA
Какие ошибки настораживают работодателей и какие качества помогают выделиться на старте карьеры в ML? Разбираем на курсе «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/ONy3AA
Модель почти идеальна по точности работы, но пропускает важные случаи? Разбираем, как исправить дисбаланс: https://to.karpov.courses/cN_w3Q
От подготовки данных до внедрения моделей — рассказываем, чем реально занимается ML-инженер. П рактикуем это на курсе «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/qfZh8A
Смотрим на рынок ML-профессий и обсуждаем, почему даже сейчас есть возможности для старта. Под робнее на курсе «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/rnpmYg
Как использовать уже обученные модели в новых задачах — для экономии времени и ресурсов? Отвечает эксперт.
Больше теории и практики в ML на курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/8ijjgA
Разбираемся, чем отличается машинное обучение от искусственного интеллекта, и почему эти термины часто путают. Подробно тему раскрываем на курсе «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/4oyKnw
Спойлер: после 30 вполне реально войти в ML. Попробуйте сами с помощью курса «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/GS1F9Q
Линейная алгебра, статистика, теория вероятностей — сколько математики действительно нужно для старта в ML? Всё это и практика на курсе «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/DDc3yg
Cравниваем возможности код- и no-code-подходов в ML. Подробнее на курсе «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/VY7BiA
4 шага для интеграции нейросети в продукт. Советы от эксперта курса «Инженер машинного обучения». https://to.karpov.courses/U4lr1A
Что делать, если ваши бухгалтеры и экономисты боятся Python? Почему IT-специалист не всегда решит проблему? Рассказывает заместитель руководителя Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ Елена Макеева.
Научитесь работать с данными и принимать эффективные бизнес-решения на курсе «Data-аналитика в финансах»: https://to.karpov.courses/J7_x_g
В чем смысл хорошего дашборда и что важно знать при его подготовке, отвечает эксперт по финансовой аналитике.
Научитесь создавать эффективные аналитичес кие панели на курсе «Data-аналитика в финансах»: https://to.karpov.courses/NAPoIA
Можно ли сделать дашборд с помощью ИИ? Отвечает заместитель руководителя Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ, преподаватель курса «Data-аналитика в финансах» Елена Макеева.
Приходите — научим собирать полезные дашборды под разных членов команды: https://to.karpov.courses/y05soQ
В каких случаях лучше использовать PyTorch, а в каких TensorFlow? Разбираем каждую библиотеку.
Освойте оба фреймворка на курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/4b0dzQ
Сложный финансовый прогноз невозможен без расчетов на основе больших данных. Но как научиться собирать их быстро и качественно? Отвечает эксперт курса «Data-аналитика в финансах». Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/jnM5rA
Как фреймворк исследователей стал инструментом номер один для бизнеса? Спросили у эксперта курса «Инженер машинного обучения».
Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/Te2jrQ
Как создать эффективную KPI-систему, рассказывает заместитель руководителя Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ, преподаватель курса «Data-аналитика в финансах» Елена Макеева.
Записывайтесь на обучение: https://to.karpov.courses/0dMeng
Разбираем преимущества и ограничения каждого подхода с экспертом курса «Инженер машинного обучения».
Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/vpBXog
Почему важно тестировать гипотезы в финансах — отвечает эксперт karpov.courses.
А чтобы научиться строить и тестировать гипотезы, приходите на курс «Data-аналитика в финансах»: https://to.karpov.courses/HOiUZA