​​Здорова, бандиты Стал замечать рост вакансий связанных с временными рядами, особенно радует интерес корпораций к стажерам на это направление. Тайм сириасы одно из немногих направлений, где МЛ не притянут за huy, перфоманс там реально есть. Вот только у нубов есть одна критическая ошибка, они пытаются заботать SOTA результаты в области, не сформировав твердую базу. Пусть то временные ряды или другая подобласть МЛ. Братан, когда приходишь на стажера/джуна, выглядит как минимум стремно слушать про Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network и при этом видеть удивленное ebalo при просьбе рассказать идею heapsort. На какое бы направление МЛ ты не шел, нужно знать следующие вещи: 1. База по алгоритмам 2. База по теор.веру/статам 3. База по классическому МЛ 4. База по направлению. База блять, понял? Базу по Тайм сириасам можно получить на семидневном мини-курсе. Он покрывает все основные моменты, которые могут спросить джуна/стажера. Курс → https://machinelearningmastery.com/time-series-forecasting-python-mini-course/ Либо, можно совместить приятное с полезным и выполняя третий пункт из списка, взять спецуху от Яндекса/МФТИ, где на пятом курсе рассказывают основы анализа временных рядов, этого будет достаточно для старта. Можно также посмотреть отдельно эту часть специализации. Курс → https://www.coursera.org/learn/data-analysis-applications Первые три пункта можно подобрать под себя в первой и второй частях закрепа. Тут главное понять, что основной упор интервьюера будет направлен именно на них. Ну и, конечно, сверху все нужно шлифануть вопросами с сервиса, который мы сделали общими усилиями мамкиных ДСов. Вопросы с собесов → https://interview-mds.ru/ А если тайм сириас для тебя рабочая рутина, то следующий продукт порадует. Четыре недели временных рядов на TensorFlow от deeplearning.ai. Тут и DNN, и RNN, все как мы любим. Ведущий — дядька из Google Brain, не предложит выбор из двух стульев, а посадит на каждый из них по очереди. Короче 10 из 10. Курс → https://www.coursera.org/professional-certificates/tensorflow-in-practice Работаем, братва