🔝 КАК ДЕЛАТЬ БОЛЬШИЕ ML-ПРОЕКТЫ? Мы поговорили с Алиной Костроминой и собрали её путь от стажёра до руководителя направления по анализу данных и собственного проекта Tsururu в карточках Ещё несколько советов от Алины👇 🔘 Чтобы работать над проектами высокого уровня, одних скиллов недостаточно. Важнее реально любить проект. Задачи будут меняться, появятся новые идеи, фичи и ответственность, но должен оставаться тот самый «огонёк», из-за которого хочется допиливать, улучшать и иногда полностью переосмыслять уже сделанное 🔘 Совет тем, кто только начинает путь в ML/DS: идите туда, где вам очень интересно и немного страшно. Сомневаться и бояться, что не получится, нормально. Но почти всегда усилия окупаются, и результат выходит даже лучше, чем вы ожидали 🔘 Теорию важно сразу закреплять практикой — самостоятельно реализовывать алгоритмы, а со временем переходить от учебников к научным статьям. Так начинает складываться понимание, как модели работают изнутри, где их ограничения и как их можно улучшать Если ты хочешь попасть на стажировку или уже пробуешь себя в ML, напиши в комментариях, на каком этапе ты сейчас! А мы будем разбирать такие кейсы чаще 🚀 В Центре практического ИИ работает много молодых специалистов над прикладными решениями. Больше о их проектах — по ссылке🔥