ML без приукрашивания: отвечаю на ваши самые частые вопросы

📌 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/3PmfAx
Курс «ML в бизнесе»: https://clck.ru/3PmfE4
Telegram MLinside: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6

Вы часто спрашиваете:
«Можно ли войти в ML без технического образования?»
«Сколько математики реально нужно?»
«ML ещё жив или всё уже делают нейросети?»
«Какой язык выбрать — Python или R?»

В этом видео Александр Дубейковский отвечает на самые частые и честные вопросы из комментариев — без воды и приукрашивания.
Разбираем страхи, ошибки и реальные шаги для старта в машинном обучении.

В этом видео:
• Можно ли войти в ML без опыта и высшего образования.
• Что делать, если боишься математики.
• Какие навыки важнее — код, теория или soft-skills.
• Реально ли попасть в IT из смежной профессии.
• Где учиться, если курсов слишком много.

Видео будет полезно тем, кто:
• задумывается о переходе в Data Science или ML;
• не знает, с чего начать обучение;
• боится, что «не потянет» или уже застрял на старте.

Спикер: Александр Дубейковский — ML-эксперт, экс-Яндекс, преподаватель и ментор MLinside.

Наш курс «База ML» помогает новичкам уверенно освоить машинное обучение и подготовиться к первой работе в индустрии.

#машинноеобучение #datascience #MLinside #mlобучение #карьера

Если вам понравилось видео — поставьте лайк и подпишитесь на канал MLinside. Здесь регулярно выходят честные ответы на вопросы про ML, карьеру и собеседования.

Таймкоды:
00:00 — Введение: зачем это видео и какие вопросы зрители задают
00:27 — Какие реальные задачи решает ML-инженер в Яндексе и Авито
02:13 — Как выбрать pet-проекты, если нет коммерческого опыта
03:17 — Нужен ли SQL и насколько он сложный
03:49 — Стоит ли идти в ML в 2025 году — честный ответ
04:18 — Реально ли войти в ML за год без опыта
05:09 — Нужна ли глубокая математика, чтобы работать в ML
06:43 — Возраст и фриланс: можно ли войти в ML после 30 лет
09:25 — Что делать после изучения базы ML: куда развиваться дальше
13:28 — Джуны, опыт и правда о найме в 2025 году
13:32 — Разница между ML и AI инженером
14:41 — Финал: зачем задавать вопросы и как попасть в сообщество MLinside