➡️Обучение Data Science для начинающих 3.0 Друзья, мы запустили новую версию курса по машинному обучению! Теперь вы можете проходить материалы в удобное для вас время и в собственном темпе — независимо от графика других студентов. ❗️Мы снизили стоимость курса, поскольку формат стал ориентированным на самообучение. Тем не менее, у вас будет доступ к чату студентов, где можно общаться, обмениваться мнениями и задавать вопросы другим студентам! Что вы изучите: ➖Математику для Data Science ➖Как проводить АБ-тестирование ➖Классические ML-алгоритмы с полным разбором архитектуры и применения алгоритмов на практике: от линейных моделей до бустингов ➖NLP: от TF-IDF до LLM ➖Deep Learning: основные тренды, база по нейросетям ➖Computer Vision: примеры из области ➖MLOps: production code, FastAPI, Streamlit, линтеры ➖Дополнительно: Airflow, MLFlow, многопоточность, мультипроцессинг, временные ряды, Superset и пр. В расширенном тарифе Grandmaster доступно 2 больших продвинутых блока: ➡️NLP — от базовой обработки текста (токенизация, лемматизация, regex и др.) до LLM. Научитесь дообучать модели с Hugging Face и применять их для анализа тональности, диалогов и кода (GraphCodeBERT, CodeT5 и др.) ➡️Рекомендательные системы — коллаборативная, контентная и гибридная фильтрация. Изучите ключевые алгоритмы (User/ItemKNN, ALS, NCF, SVD++), метрики (включая beyond accuracy) и продвинутые методы: нейросети, автоэнкодеры, графовые и контекстно-адаптивные рекомендации. 📎 Всю актуальную информацию можно найти на сайте PyMagic