Почему тебя не берут в ML (и как это исправить)

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

Вы знаете Python, прошли курсы, умеете запускать модели, но оффера до сих пор нет?
Причина не в недостатке знаний, а в непонимании пяти ключевых навыков, которые отличают студента от нанятого ML-инженера.

Андрей Жогов (ML-инженер в Сбере, преподаватель Физтеха и ментор MLinside) объясняет, что действительно нужно знать, чтобы получить первую работу в сфере машинного обучения, и почему 80 % успеха зависит не от моделей, а от базовых инструментов.

В этом видео:
• SQL — навык № 1: как извлекать данные из реальных баз, а не из CSV.
• Pandas и очистка данных: «мусор на входе — мусор на выходе».
• Классические алгоритмы: логистическая регрессия, случайный лес, CatBoost.
• Метрики и бизнес-мышление: как говорить с заказчиком на одном языке.
• Git и командная работа: как показать, что ты готов к продакшену.
• Формула TPR (Tool-Project-Result) — как описать свои навыки в резюме, чтобы тебя взяли.

Видео будет полезно тем, кто:
• готовится к первой работе или стажировке в сфере машинного обучения;
• хочет перейти от теории к практике;
• собирает портфолио для собеседований.

Спикер: Андрей Жогов — ML-инженер в Сбере, преподаватель Физтеха, ментор MLinside.
Наш курс «Основы машинного обучения» помогает новичкам перейти от хаотичного обучения к первым реальным проектам и офферу.

#машинноеобучение #наукаоданных #mlinside #mlкарьера #первыйоффер

Если видео было полезным, поставьте лайк и подпишитесь на канал MLinside. Здесь публикуются честные разборы того, как строить карьеру в сфере Data Science и получать первые офферы.

Таймкоды:
00:00 — Почему тебя не берут в ML: главная ошибка новичков
01:36 — Навык №1: SQL — база любой работы ML-инженера
03:00 — Навык №2: очистка данных и Pandas на практике
04:31 — Навык №3: алгоритмы, которые реально используют в компаниях
05:55 — Навык №4: метрики и бизнес-мышление — как понимать цель модели
07:05 — Навык №5: Git и командная работа в реальных проектах
10:17 — Как оформить навыки по формуле TPR и получить оффер