Как меняются требования к специалистам и какие навыки становятся критичными для работы с машинным обучением в 2026 году.
Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
Как увеличивать объёмы данных без потери качества и не ломать модель на этапе роста.
Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
Чем отличается краудсорсинг как услуга от классических подходов к разметке данных и когда он действительно эффективнее.
Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
Как привлекать внешних исполнителей для разметки данных и при этом сохранять контроль над качеством.
Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
Всегда ли для задачи нужна полноценная модель машинного обучения? Разбираем случаи, где проще и эффективнее использовать альтернативные подходы.
Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
Разбираем принципы грамотного промпта для задач аналитики.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Почему ИИ ошибается без контекста и как правильно готовить данные и запросы.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Как ИИ помогает ускорить первичный исследовательский анализ данных.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Какие трудности чаще всего возникают у начинающих аналитиков данных? Говорим о реальных сложностях и о том, как с ними справляются.
Подробнее о курсе «Аналитик данных»: https://to.karpov.courses/LgLNKg
Обсуждаем задачи, где ИИ уже эффективнее ручной работы аналитика.
Подробнее о курсе: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Какой набор навыков обязателен для старта в аналитике данных, а что уже считается серьёзным преимуществом? Коротко разбираем, без иллюзий и завышенных ожиданий.
Подробнее о курсе «Аналитик данных»: https://to.karpov.courses/LgLNKg
Разбираем различия между аналитикой в традиционной рознице и продуктовой аналитикой в цифровых сервисах. Подходы, данные и задачи — что меняется в зависимости от среды.
Подробнее о курсе «Аналитик данных»: https://to.karpov.courses/LgLNKg
Разбираем ситуации, где ИИ экономит часы работы, и где он создаёт лишний шум.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Генерация кода: где ИИ помогает, а где требует обязательной проверки.
Подробнее о курсе: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Показываем, как ИИ ускоряет написание SQL и снижает количество типовых ошибок.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Зачем будущему аналитику данных стажировка и какую роль она играет при трудоустройстве? Коротко о практическом опыте и ожиданиях работодателей.
Подробнее о курсе «Аналитик данных»: https://to.karpov.courses/LgLNKg
Что даёт обучение в партнёрстве с ИТМО и чем оно отличается от обычных онлайн-курсов? Рассказываем о формате и возможностях для студентов.
Подробнее о курсе «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/7L1Xgw
Разбираем реальные возможности ИИ в аналитике и популярные заблуждения.
Подробнее о курсе «ИИ для анализа данных»: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Работает ли диплом в ML сегодня и что на самом деле оценивают работодатели? Коротко о требованиях рынка и ожиданиях от кандидатов.
Детали программы «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/7L1Xgw