Можешь ли ты стать Data Scientist-ом?

📌 Заполни анкету прямо сейчас и получи чек-лист "15 самых популярных вопросов с собеседований и ответы на них" Анкета предзаписи:
Курс «База ML»:
Курс «ML в бизнесе»:
Telegram MLinside:
Ты смотришь на ML-вакансии, но до конца не уверен — твоё это или нет? Data Science кажется модным, крутым и денежным — но что реально стоит за этим путём? Александр Дубейковский — ML-инженер (3 года в Яндексе, сейчас в Avito), выпускник ШАД и ментор — помогает разобраться: стоит ли тебе идти в ML и кем именно ты можешь быть в этой сфере. В этом видео: • Какие роли есть в Data Science: аналитик, инженер, ML-инженер — и чем они отличаются • Как понять, что тебе реально подойдёт работа в ML • Почему тебе не обязательно иметь PhD, чтобы начать карьеру • Как выбрать своё направление и понять, какие навыки важнее • Реальные истории перехода в ML из других профессий: бэкенд, менеджмент и не только Подходит тем, кто: • задумывается о входе в ML и хочет принять взвешенное решение • боится «не потянуть» и не понимает, как начать • хочет понять, какие навыки реально важны для старта • не знает, кем быть в ML: аналитиком, инженером или кем-то ещё Это часть обучающей серии MLinside — системный, честный и понятный вход в мир машинного обучения. Без хайпа и иллюзий. Таймкоды: 01:24 – Почему люди идут в Data Science 02:19 – Какие скиллы реально нужны ML-специалисту 04:08 – Кому точно стоит идти в Data Science 05:42 – 3 основных направления в Data Science 06:24 – Как преодолеть страх и с чего начать 07:31 – Истории реальных переходов из других сфер 10:44 – Почему возраст — не помеха в ML и как вырасти в команде