Актуальные материалы по конкретным технологиям — прокачиваешь нужные навыки для реальных проектов в твоей профессии
PRO-курс
Интенсив для подготовки к ML-интервью: математика, алгоритмы ML, Python, статистика, ML system design и карьерная упаковка.
Подробнее
PRO-курс
Курс по MLOps-практикам: процессы, трекинг экспериментов, реестр моделей, версионирование данных и CI/CD для ML-проектов.
Подробнее
PRO-курс
Курс по production-деплою ML-моделей: FastAPI inference API, контейнеризация в Docker и мониторинг предсказаний.
Подробнее
PRO-курс
Сквозной ML-проект: исследование и подготовка данных, обучение и валидация модели, интерпретация результатов и отчёт.
Подробнее
PRO-курс
Курс по глубокому обучению: нейронные сети, PyTorch (тензоры, autograd, nn.Module) и обучение моделей на реальных датасетах.
Подробнее
PRO-курс
Курс по оценке и оптимизации ML-моделей: выбор метрик, кросс-валидация, подбор гиперпараметров (GridSearch/RandomSearch) и интерпретация результатов экспериментов.
Подробнее
PRO-курс
Практический курс по Scikit-learn: обучение моделей, подготовка данных, кодирование признаков, масштабирование и конструирование фичей для табличных задач.
Подробнее
PRO-курс
Вводный курс по ML: типы задач и алгоритмов, переобучение, кросс-валидация, метрики качества и базовый pipeline обучения модели.
Подробнее
PRO-курс
Прикладной курс по линейной алгебре для ML: векторы, матрицы, линейные модели, регрессия и снижение размерности через PCA/SVD.
Подробнее
PRO-курс
Прикладной курс по математическим основам ML: вероятностные модели, распределения, гипотезы, байесовский подход и роль статистики в обучении и оценке моделей.
Подробнее
PRO-курс
Практический курс по NumPy и Pandas: массивы, DataFrame, фильтрация, агрегации и базовая предобработка данных.
Подробнее
PRO-курс
Продвинутый курс по Python: итераторы и генераторы, контекстные менеджеры, продвинутая работа с функциями, ООП, наследование, протоколы и dataclasses.
Подробнее