🧑‍🎓Открываем Deep Learning in Finance на Stepik

С момента запуска курса на ods мы существенно продвинулись в монетизации нейронных сетей.

💪 Расширили область применения накопленной экспертизы, добавив нейронные сети в задачи склонности и оттока.
💪 Задеплоили первую онлайн нейронную сеть в процесс кредитования.
💪 Начинаем тестирование AutoDL сервиса для автоматического построения нейронных сетей.

🔜 В ближайшем будущем вас ждут новые истории в DL in Finance.

🚀 К началу нового учебного года мы решили собрать все накопленные видео-лекции и статьи, подготовили новые тестовые задания и упаковали это всё в БЕСПЛАТНЫЙ обучающий курс на платформе Stepik.
👨‍🏫👨‍🏫👨‍🏫 Платформа позволит расширить число специалистов в этой узкой области, а нам еще сильнее ускорить процесс онбординга.

👋 Будем рады новым ученикам в наше курсе и новым талантам в Финтехе.

Ставьте 🔥, если хотите больше обучающих курсов от Лаборатории.

P.S. это наш первый курс на Stepik)

Проголосовать за канал

#курсы

Проактивный подход при поиске работы в Data Science

🥱 Подготовил первый лонгрид из серии про старт карьеры в Data Science, из которого вы узнаете:

🧑‍🎓 Как учеба на Физтехе помогла и даже замотивировала прийти в Data Science.
📱 Как компенсировать гиперфокус на теории в вашем ВУЗе на практике.
💸 Кем я успел поработать, когда не существовало открытых позиций в Data Science.
🚀 Как за одни каникулы закончить две летние школы в разных городах и по разным направлениям.

Основной вывод для тех, кто не смог осилить статью:
👊 Если непрерывно двигаться в том направлении, которое вам по кайфу, то рано или поздно вы достигнете цели, быть может самым неожиданным образом.

🤔 Как показывает практика, лонгриды долго пишутся, поэтому ставьте 🔥, если формат зашел и ждете следующий.

💬 Делитесь вашими историями старта карьеры в комментариях.

Проголосовать за канал

#статьи #карьера #личный_опыт

Переходим от рисерча к бизнес-ориентированности

🎓 Внутри компании и вовне Лаборатория воспринимается в первую очередь в качестве экспертов по построению моделей машинного обучения.

👨‍💼Однако, не менее важной составляющей успеха команды является ее бизнес-ориентированность. Подавляющее большинство задач, которые мы решаем были найдены, поставлены и проданы бенефициару силами команды. В вопросе помощи бизнесу мы занимает роль лидера, а не более удобную сервисную роль.

📈 На старте карьеры Data Scientist часто хочет решать исключительно очень сложные задачи и за этим теряется фокус на практическом результате. Особенно легко сойти с пути в эпоху развития LLM.

📖 Во втором статье из серии про старт карьеры в Data Science расскажу, как лично у меня случился переход от рисерча к бизнес-ориентированности.

🤔 Лонгриды все еще сложно писать, поэтому ставьте 🔥, если ждете следующий.

👍 Голосуйте за канал, чтобы открыть возможность более оперативно делиться с вами информацией в формате Stories.
https://xn--r1a.website/not_boring_ds?boost

#статьи #карьера #личный_опыт