Как делать ML-проекты стабильнее и быстрее
Во многих ML-проектах команда сталкивается с хаосом: каждую фичу приходится готовить заново, а проверка и поиск данных занимают дни и недели.
Как решить эти проблемы, рассказал Ваге Брсоян — руководитель группы ML-алгоритмов маркетинга Яндекс Лавки.
Смотрите видео и узнаете:
➗ что такое Feature Store
➗ почему хранилище фич нужно на любом ML-проекте
➗ какие требования нужно учесть при его проектировании
➗ как его построить — какие паттерны в каких ситуациях могут быть полезны
➗ разберете пример с кодом
Это видео — лекция из курса Hard ML, которая уже помогла многим студентам построить рабочие ML-решения. Мы решили выложить ее в открытый доступ.
Это наш новогодний подарок для всех, кто хочет делать ML-проекты стабильнее и быстрее.
▶️ Смотреть лекцию: YouTube | VK | Rutube
Во многих ML-проектах команда сталкивается с хаосом: каждую фичу приходится готовить заново, а проверка и поиск данных занимают дни и недели.
Как решить эти проблемы, рассказал Ваге Брсоян — руководитель группы ML-алгоритмов маркетинга Яндекс Лавки.
Смотрите видео и узнаете:
Это видео — лекция из курса Hard ML, которая уже помогла многим студентам построить рабочие ML-решения. Мы решили выложить ее в открытый доступ.
Это наш новогодний подарок для всех, кто хочет делать ML-проекты стабильнее и быстрее.
▶️ Смотреть лекцию: YouTube | VK | Rutube
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥21❤5👏2👍1
Реальные истории студентов лучше любых обещаний
Узнайте из первых уст, как учат в karpovꓸcourses. Свежие отзывы студентов в карточках.
Узнайте из первых уст, как учат в karpovꓸcourses. Свежие отзывы студентов в карточках.
❤16🔥8👍2
karpov.courses
🎁 Время дарить подарки У нас для вас кое-что есть. В канун Нового года мы проведем розыгрыш и подарим победителям бесплатное обучение в karpovꓸcourses. Сделали список курсов, участвующих в розыгрыше, таким, чтобы для специалиста каждого направления нашлась…
Осталось 30 часов…
…чтобы присоединиться к участию в розыгрыше бесплатных курсов от karpovꓸcourses.
Для участия нужно купить любой наш курс до 29 декабря включительно.
📌 Выбрать курс
30 декабря подведем итоги и выберем трех победителей!
…чтобы присоединиться к участию в розыгрыше бесплатных курсов от karpovꓸcourses.
Для участия нужно купить любой наш курс до 29 декабря включительно.
30 декабря подведем итоги и выберем трех победителей!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
karpov.courses
Школа Data Science: программы обучения для любого уровня подготовки | karpov.courses
Karpov.Courses. Школа Data Science
❤7
Все вокруг составляют итоги года. Кажется, даже коты лениво рефлексируют над тем, сколько раз их кормили в 2025 году.
Мы тоже не отстаем — читайте про наши достижения в карточках. А своими делитесь в комментариях.
Мы тоже не отстаем — читайте про наши достижения в карточках. А своими делитесь в комментариях.
👏18🔥13👍8
До конца декабря: скидка 15% на все курсы*
Пока все подводят итоги, можно сделать шаг вперед и начать прокачивать навыки, которые реально влияют на карьеру и доход. Поэтому в декабре мы делаем приятный бонус для тех, кто давно присматривался к обучению.
Дарим 15% скидку на все курсы* по промокоду
Промокод действует до конца декабря.
Если вы откладывали старт «на потом» — вот он, удобный момент.
Новый год лучше начинать с новых навыков.
Выбрать курс
*в акции участвуют все курсы, кроме ML System Design и программ с ВУЗами
Пока все подводят итоги, можно сделать шаг вперед и начать прокачивать навыки, которые реально влияют на карьеру и доход. Поэтому в декабре мы делаем приятный бонус для тех, кто давно присматривался к обучению.
Дарим 15% скидку на все курсы* по промокоду
happynew26
Промокод действует до конца декабря.
Если вы откладывали старт «на потом» — вот он, удобный момент.
Новый год лучше начинать с новых навыков.
Выбрать курс
*в акции участвуют все курсы, кроме ML System Design и программ с ВУЗами
🔥6👏3👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Выбираем победителей розыгрыша!
Рандомайзер определил трех победителей:
Дмитрий (dim***@bk.ru)
Михаил (m.s***@gmail.com)
Елизавета (liz***@yandex.ru)
Поздравляем с победой! Вы можете выбрать любой курс из нижеперечисленных:
➗ Hard ML 1 блок
➗ Superset
➗ Симулятор Data Science 3 мес.
➗ Симулятор Аналитика
➗ ClickHouse
➗ Excel и Google Таблицы
Совсем скоро мы напишем вам на почту, проверяйте сообщения!
Рандомайзер определил трех победителей:
Дмитрий (dim***@bk.ru)
Михаил (m.s***@gmail.com)
Елизавета (liz***@yandex.ru)
Поздравляем с победой! Вы можете выбрать любой курс из нижеперечисленных:
Совсем скоро мы напишем вам на почту, проверяйте сообщения!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉28👏7🔥5❤1😁1
На случай, если проснется вдохновение учиться в новогодние праздники
Присмотритесь к нашим асинхронным курсам. Их можно проходить сразу после покупки. И не нужно ждать старта потока.
Пока остальные лепят снеговиков, вы можете лепить сильное портфолио для развития в Data Science.
Выбрать курс
Присмотритесь к нашим асинхронным курсам. Их можно проходить сразу после покупки. И не нужно ждать старта потока.
Пока остальные лепят снеговиков, вы можете лепить сильное портфолио для развития в Data Science.
Выбрать курс
❤12🎄9☃6👍1
Спасибо, что были с karpovꓸcourses в 2025 году.
Учились, задавали вопросы, спорили, ошибались и шли дальше вместе с нами. Ведь на самом деле аналитика — это не про идеальные решения, а про умение думать, проверять и улучшать то, что уже есть.
Пусть в новом году ваши данные будут чистыми, гипотезы — проверяемыми, графики — понятными, а работа приносит не только результат, но и удовольствие.
Ну а мы останемся верны себе: позаботимся о вашей практике в Data Science.
Ловите последнюю аналитическую задачу в 2025 году:
За новогодним столом 10 гостей и 3 салата: оливье, крабовый и мимоза. Каждый гость накладывает себе все три салата по одному разу — без повторений. Порядок выбора выглядит так:
1️⃣ Первым гость берет свой любимый салат: с вероятностью 0,5 — оливье, 0,3 — крабовый, 0,2 — мимозу.
2️⃣ Второй и третий салаты выбираются случайно, с равной вероятностью из оставшихся.
Какова вероятность того, что конкретный гость возьмет салаты именно в таком порядке: оливье → крабовый → мимоза?
Учились, задавали вопросы, спорили, ошибались и шли дальше вместе с нами. Ведь на самом деле аналитика — это не про идеальные решения, а про умение думать, проверять и улучшать то, что уже есть.
Пусть в новом году ваши данные будут чистыми, гипотезы — проверяемыми, графики — понятными, а работа приносит не только результат, но и удовольствие.
Ну а мы останемся верны себе: позаботимся о вашей практике в Data Science.
Ловите последнюю аналитическую задачу в 2025 году:
За новогодним столом 10 гостей и 3 салата: оливье, крабовый и мимоза. Каждый гость накладывает себе все три салата по одному разу — без повторений. Порядок выбора выглядит так:
1️⃣ Первым гость берет свой любимый салат: с вероятностью 0,5 — оливье, 0,3 — крабовый, 0,2 — мимозу.
2️⃣ Второй и третий салаты выбираются случайно, с равной вероятностью из оставшихся.
Какова вероятность того, что конкретный гость возьмет салаты именно в таком порядке: оливье → крабовый → мимоза?
👍12🔥11🎉9❤7🎄1