Чему вы научитесь
Middle ML-собеседование проверяет не память на определения, а способность принять инженерное решение при неполных вводных. Сильный кандидат уточняет цель, связывает метрику с продуктовым действием, строит baseline, замечает leakage, объясняет trade-off и заранее называет production-риск.
Этот курс сделан как практичный тренажёр таких ответов. В нём 6 модулей, 18 уроков, 182 шага и 97 заданий. Вы будете разбирать churn, fraud, support classification, ranking, forecasting, drift, monitoring, retraining, latency, интерпретацию моделей и финальные mock interview.
Я веду материал не только как методист, но и как senior/lead ML/DS-практик и ментор: в каждом кейсе важен не красивый термин, а то, как решение прозвучит перед интервьюером, hiring manager'ом или командой, которая потом будет это поддерживать.
Курс рассчитан на Junior+ и Middle: Data Scientist, ML Engineer, Applied ML Engineer и аналитиков, которые переходят в ML-роли. Нужна база: Python, pandas, sklearn, train/test split, основные метрики и классические модели. Курс не учит ML с нуля, а переводит базовые знания в формат уверенного интервью-ответа.
Главный навык курса - отвечать структурно: тезис, условия, trade-off, проверка, риск. Этот шаблон повторяется на разных задачах, чтобы на собеседовании вы не вспоминали готовую фразу, а собирали решение под вводные интервьюера.
296