Як покроково розвиватись в машинному навчанні в 2025

Мій курс "Machine learning для людей":
Привіт!) Я Ганна, Senior Machine Learning Engineer 👋 Це відео — практичний гайд для тих, хто хоче розпочати кар’єру в машинному навчанні у 2025 році або системно прокачати вже наявні знання. Ганна, Senior ML Engineer з понад 8-річним досвідом, крок за кроком пояснює: 🔹 Які навички потрібні для старту в ML — з чого починати (Python), яку математику вивчати (лінійна алгебра, статистика, оптимізація) та чому важливо розуміти, як працюють моделі під капотом. 🔹 Огляд ключових моделей і підходів — лінійна та логістична регресія, дерева, ансамблі, кластеризація, PCA, NLP, Computer Vision, Time Series, LLM-и. 🔹 Як навчатися ефективно — на що звернути увагу при виборі навчальної програми, які типові помилки допускають новачки. 🔹 ML Ops та деплоймент — що робити після тренування моделі, як її версіонувати, моніторити та автоматизувати процеси. 🔹 Що зараз шукають роботодавці — аналіз понад 50 вакансій, практичні поради щодо складання резюме, портфоліо та підготовки до співбесід. 📦 Наприкінці відео розкажу про мій флагманський курс «Машинне навчання для людей», побудований на основі реальних вимог ринку, з підтримкою, проєктами, лекціями по 15 хв та прикладними задачами з практики. Це must-watch відео, якщо ви: хочете вийти на ринок як ML-інженер/дата саєнтист; працюєте в іншому ІТ-напрямі й хочете інтегрувати ML у свою роботу; губитеся в обсязі інфи й хочете структурувати шлях ML-навчання. Мої соцмережі, де ще більше контенту про Data Science і карʼєрний розвиток:   / hanna_pylieva     / hanna-pylieva