PRO-курс
Линейная алгебра для ML
Прикладной курс по линейной алгебре для ML: векторы, матрицы, линейные модели, регрессия и снижение размерности через PCA/SVD.
ПодробнееКурсы по различным технологиям — навыки для работы
Актуальные материалы по конкретным технологиям — прокачиваешь нужные навыки для реальных проектов в твоей профессии
PRO-курс
Сетевые основы для разработчиков
Как устроена сеть глазами разработчика: слои, Ethernet и Wi-Fi, адреса и порты, TCP и UDP, DNS, TLS и типичные сетевые ошибки сервиса.
Подробнее
Python: основы
Практический курс по основам Python: синтаксис, типы данных, коллекции, функции, модули, обработка ошибок и работа в терминале.
Подробнее
PRO-курс
Основы машинного обучения
Вводный курс по ML: типы задач и алгоритмов, переобучение, кросс-валидация, метрики качества и базовый pipeline обучения модели.
Подробнее
PRO-курс
Визуализация данных
Практический курс по визуализации данных на Python: базовые графики, принципы хороших визуализаций и подготовка графиков для отчётов.
Подробнее
PRO-курс
MLOps: основы
Курс по MLOps-практикам: процессы, трекинг экспериментов, реестр моделей, версионирование данных и CI/CD для ML-проектов.
Подробнее
PRO-курс
NumPy и Pandas
Практический курс по NumPy и Pandas: массивы, DataFrame, фильтрация, агрегации и базовая предобработка данных.
Подробнее
PRO-курс
Scikit-learn и Feature Engineering
Практический курс по Scikit-learn: обучение моделей, подготовка данных, кодирование признаков, масштабирование и конструирование фичей для табличных задач.
Подробнее
PRO-курс
Подготовка к собеседованию: ML Engineer / Data Scientist
Интенсив для подготовки к ML-интервью: математика, алгоритмы ML, Python, статистика, ML system design и карьерная упаковка.
Подробнее
PRO-курс
Оценка и тюнинг моделей
Курс по оценке и оптимизации ML-моделей: выбор метрик, кросс-валидация, подбор гиперпараметров (GridSearch/RandomSearch) и интерпретация результатов экспериментов.
Подробнее
PRO-курс
Python: продвинутый уровень и ООП
Продвинутый курс по Python: итераторы и генераторы, контекстные менеджеры, продвинутая работа с функциями, ООП, наследование, протоколы и dataclasses.
Подробнее
PRO-курс
Статистика и теория вероятностей для ML
Прикладной курс по математическим основам ML: вероятностные модели, распределения, гипотезы, байесовский подход и роль статистики в обучении и оценке моделей.
Подробнее