ML в 2025: Как освоить модели и найти первую работу (Пошаговый план + Лайфхаки) | Часть 2

Предзапись на 3 поток курса "База ML": https://forms.yandex.ru/u/6822f819842...
Демо-курс "База ML": https://clck.ru/3FxXvU
Курс "База ML": https://clck.ru/3FxXwp
Курс "ML в бизнесе": https://clck.ru/3FxXya
Подписывайтесь на MLinside в Телеграм: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6

Александр Дубейковский - эксперт по машинному обучению в бизнесе (3 года опыта в Яндексе), ментор студентов и школьников в IT, выходец из Школы Анализа Данных от Яндекса.

В этом видео — продолжение большого гайда о том, как начать карьеру в ML с нуля в 2025 году. Александр делится опытом, как освоить ключевые модели машинного обучения (регрессия, деревья решений, бустинг), подготовиться к собеседованиям и найти первую работу в Data Science.

Вы узнаете:
Какие модели нужно выучить в первую очередь и почему,
Как собеседования помогают в обучении ML,
Какие проекты делать новичкам для портфолио (Kaggle и нестандартные идеи),
Почему важно развивать LinkedIn и связи,
Лучшие книги по ML, Python и собеседованиям,
Как балансировать между обучением и поиском работы.

Это вторая часть гайда по изучению ML. Подходит для студентов и тех, кто меняет профессию и хочет войти в IT с понятным планом действий.

Ссылка на Kaggle: https://www.kaggle.com/competitions?h...

📌 Подписывайтесь на канал ML Inside, чтобы получать новые уроки по ML и Data Science.

Таймкоды
00:00 – Введение: План изучения ML с нуля в 2025
01:02 – Почему важно начинать с простых моделей и не лезть в CV и NLP
02:28 – ТОП-5 моделей для новичков: регрессия, деревья, бустинг
03:15 – Глубокое понимание моделей: что знать для собеседований
04:31 – Использование собеседований как инструмент обучения
05:27 – Проекты для портфолио: Kaggle и нестандартные идеи
07:17 – Как смотреть интервью и строить нетворк: советы от эксперта
08:17 – Почему LinkedIn критичен для карьеры ML
09:06 – Платные vs бесплатные курсы: что выбрать новичку
12:07 – Три книги, которые закроют 70% вопросов на собеседованиях
14:16 – Что важнее: больше учиться или быстрее искать работу?
15:37 – Итоговый план и финальные советы

#ML2025 #машинноеобучение #DataScience #MLснуля #ChatGPT #Python #ПошаговыйПлан #MLInside