Karpov.courses

Karpov.courses все записи на сайте https://s5.skladchiki.pro. Только проверенные складчины по тегу Karpov.courses
  1. Доступно [karpov.courses] Инженер данных. Часть 2 из 5 (Евгений Ермаков, Валерий Соколов)

    НАУЧИТЕСЬ ПРАВИЛЬНО ГОТОВИТЬ ДАННЫЕ ЛЮБЫХ РАЗМЕРОВ И СЛОЖНОСТИ Обучающие выборки для машинного обучения и красивые графики для отчётов не появляются сами собой: данные нужно собирать, хранить, валидировать и комбинировать между собой, быстро реагируя на изменения в их структуре. ДЛЯ КОГО ЭТОТ...
  2. Доступно [karpov.courses] Machine Learning для начинающих. Часть 1 из 7 (Нерсес Багиян, Алексей Кожарин, Никита Табакаев)

    ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ: В современном мире бизнес сталкивается со многими проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов? Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и...
  3. Доступно [karpov.courses] Инженер данных. Часть 1 из 5 (Евгений Ермаков, Дина Сафина, Антон Пилипенко, Валерий Соколов)

    НАУЧИТЕСЬ ПРАВИЛЬНО ГОТОВИТЬ ДАННЫЕ ЛЮБЫХ РАЗМЕРОВ И СЛОЖНОСТИ Обучающие выборки для машинного обучения и красивые графики для отчётов не появляются сами собой: данные нужно собирать, хранить, валидировать и комбинировать между собой, быстро реагируя на изменения в их структуре. ДЛЯ КОГО ЭТОТ...
  4. Доступно [karpov.courses] Симулятор A/B тестов, продвинутая практика (Александр Сахнов, Валерий Бабушкин, Николай Назаров)

    Расскажем всё о проведении экспериментов в компаниях. На симуляторе вы отработаете на практике сложные и нестандартные ситуации, чтобы избежать ошибок в реальной работе. В бизнесе ежедневно принимаются сотни решений. Часто сложно понять, какое решение будет оптимальным, но цена ошибки при этом...
  5. Доступно [karpov.courses] Симулятор Machine Learning Engineer, продвинутая практика (Валерий Бабушкин, Станислав Гафаров, Богдан Печёнкин)

    Работа над реальными задачами под руководством ведущих ML-специалистов. На симуляторе вы получите доступ к инфраструктуре и задачам разного уровня, которые подготовили ML-инженеры с опытом работы в ритейле, e-commerce и BigTech-компаниях. Здесь вас ждёт практика на задачах, максимально...
  6. Доступно [karpov.courses] Аналитик данных. Часть 1 из 5 (Анатолий Карпов)

    Для кого эта программа: - Старт карьеры. У вас нет опыта в анализе данных, но вы хотите начать карьеру в аналитике. Наш курс предполагает, что вы владеете математикой хотя бы на школьном уровне. Остальному научим мы! - Уже работаете в аналитике. Вы сможете дополнить арсенал своих знаний такими...
  7. Доступно [karpov.courses] System Design проектирование систем как в BigTech компании Apple Netflix Google, 2022 (Евгений Нижибицкий, Валерий Бабушкин)

    Расширяем круг компетенций или готовимся к интервью в BigTech. Для кого этот курс: 1. Системный администратор 2. Разработчик 3. Аналитик 4. Архитектор 5. Продакт и проджект менеджер 6. Инженер Модуль 1 - Сбор требований и оценка нагрузки Начнём проектирование системы с выбора ограниченного...
  8. Доступно [karpov.courses] Симулятор аналитика. 2021 (Анатолий Карпов, Мария Сомова)

    Работа над реальным проектом под руководством ведущих аналитиков. Анатолий Карпов расскажет о курсе и его технических аспектах. Вы узнаете, что такое симулятор, какие задачи будете решать и в чём ценность симулятора. Программа напоминает стажировку, где вам придется разобраться с АБ тестами...
  9. Запись [karpov.courses] Frontend (Дмитрий Безуглый, Артур Стамбульцян)

    ПРОЙДИТЕ ПОЛНЫЙ ЦИКЛ СОЗДАНИЯ ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЙ Долгое время считалось, что frontend — это про вёрстку и интерактивность. Однако сегодня разработчику всё чаще приходится выходить за пределы браузера и разбираться в смежных областях. МЫ ВСЕ БЫЛИ ДЖУНАМИ И ПРОШЛИ ЭТОТ ПУТЬ: 1) ИЗУЧИЛ ОСНОВЫ ФРОНТЕНДА...
  10. Аноним

    Запись [Karpov.Courses] Хардкорный machine learning (Валерий Бабушкин, Александр Сахнов)

    Для кого эта программа:ml-разработчиквы уже имеет опыт работы в областях связанных с машинным обучением и хотите понять, как решать специфические задачи. Тимлидпрограмма поможет вам понять, как лучше создать сервис, который сможет решать сложные бизнес-задачи с использованием машинного обучения...
Сверху