Чему вы научитесь
- Системно разбираться в ключевых темах Machine Learning;
- Понимать, как эти темы проверяются на собеседованиях;
- Формулировать чёткие и последовательные ответы;
- Избегать типичных ошибок кандидатов.
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Если большая часть пунктов ниже вам знакома, курс подойдёт вам по уровню.
Перед началом желательно иметь базовую подготовку в Python, математике и Machine Learning.
Python
— базовые конструкции языка;
— написание простых функций;
— работа с массивами и таблицами данных (NumPy, pandas на базовом уровне).
Математика
— школьная математика;
— базовое представление о производных, линейной алгебры (векторы, матрицы), вероятности и статистики (среднее, дисперсия, распределения).
Machine Learning
— знакомы с классическими алгоритмами (линейные модели, деревья, ансамбли);
— понимание базовых понятий: обучение модели, признаки, целевая переменная, переобучение
Преподаватели курса
Как проходит обучение
Обучение построено вокруг подготовки к техническим собеседованиям по Data Science и Machine Learning.
Каждая тема проходит в формате:
— разбор теории;
— закрепление на заданиях;
— вопросы с реальных собеседований.
В курсе вас ждёт:
• структурированные материалы по ключевым темам Machine Learning;
• задания для закрепления и проверки понимания;
• вопросы с реальных собеседований;
• практика построения чётких и понятных ответов в формате технического интервью.
Что вы получите
- целостную картину ключевых тем Machine Learning;
- понимание формата и логики технических собеседований;
- представление о том, какие знания действительно важны для интервью;
- более уверенный подход к ответам на собеседованиях.