Можешь ли ты стать Data Scientist-ом?
📌 Заполни анкету прямо сейчас и получи чек-лист "15 самых популярных вопросов с собеседований и ответы на них"
Анкета предзаписи: https://vk.cc/cO375f
Курс «База ML»: https://clck.ru/3NXgkp
Курс «ML в бизнесе»: https://clck.ru/3NXgnZ
Telegram MLinside: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6
Ты смотришь на ML-вакансии, но до конца не уверен — твоё это или нет?
Data Science кажется модным, крутым и денежным — но что реально стоит за этим путём?
Александр Дубейковский — ML-инженер (3 года в Яндексе, сейчас в Avito), выпускник ШАД и ментор — помогает разобраться: стоит ли тебе идти в ML и кем именно ты можешь быть в этой сфере.
В этом видео:
• Какие роли есть в Data Science: аналитик, инженер, ML-инженер — и чем они отличаются
• Как понять, что тебе реально подойдёт работа в ML
• Почему тебе не обязательно иметь PhD, чтобы начать карьеру
• Как выбрать своё направление и понять, какие навыки важнее
• Реальные истории перехода в ML из других профессий: бэкенд, менеджмент и не только
Подходит тем, кто:
• задумывается о входе в ML и хочет принять взвешенное решение
• боится «не потянуть» и не понимает, как начать
• хочет понять, какие навыки реально важны для старта
• не знает, кем быть в ML: аналитиком, инженером или кем-то ещё
Это часть обучающей серии MLinside — системный, честный и понятный вход в мир машинного обучения. Без хайпа и иллюзий.
Таймкоды:
01:24 – Почему люди идут в Data Science
02:19 – Какие скиллы реально нужны ML-специалисту
04:08 – Кому точно стоит идти в Data Science
05:42 – 3 основных направления в Data Science
06:24 – Как преодолеть страх и с чего начать
07:31 – Истории реальных переходов из других сфер
10:44 – Почему возраст — не помеха в ML и как вырасти в команде