​

Работа над реальными задачами под руководством ведущих ML-специалистов.

На симуляторе вы получите доступ к инфраструктуре и задачам разного уровня, которые подготовили ML-инженеры с опытом работы в ритейле, e-commerce и BigTech-компаниях.

Здесь вас ждёт практика на задачах, максимально приближенных к реальным, и в окружении, максимально похожем на рабочее. Вы сможете начать с комфортного для вас уровня сложности и повышать его по мере развития ваших навыков. Закрепив знания на кейсах из индустрии, вы подготовите себя к решению аналогичных задач на работе.

Для кого эта программа:

• Хотите отработать знания на практике. Уже умеете обучать и деплоить ML-модели, писать SQL-запросы к базам данных, проводить A/B-тесты и строить BI-дашборды, но хотите закрепить свои знания.
• Никогда не работали в индустрии. Хорошо разбираетесь в теории машинного обучения, но никогда не работали в индустрии и хотите получить опыт решения реальных бизнес-задач.

Как проходит обучение:

1. Используйте нашу инфраструктуру

• Работайте со всеми необходимыми инструментами на выделенном сервере.
• Практикуйтесь на данных из реальных задач.
• Отправляйте свои решения на автоматическую проверку нашей системой.

2. Практикуйтесь

• Решайте актуальные задачи ML-инженера.
• Занимайтесь практикой без скучной теории.
• Главное — это работающее решение.

3. Выбирайте подходящую сложность

• Решайте задачи разных уровней: от Intern до Senior
• Пишите несложный код или создавайте полноценные ML-сервисы

Чему Вы научитесь:

1. Строить дашборды и писать SQL запросы.
2. Оценивать влияние моделей на показатели бизнеса с помощью A/B-тестов.
3. Деплоить модели и создавать свои микросервисы для ML

Спойлер: Задачи, которые мы будем решать:

ДИНАМИЧЕСКОЕ ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ
Компания X6 управляет тысячами магазинов по всей стране. Перед ней стоит задача устанавливать цены товаров так, чтобы получать стабильную прибыль, при этом удерживая покупателей. Вы разработаете алгоритм, которые максимизирует выручку для целевой маржи.
#optimization #python #oop #matrix_algebra

ПРОГНОЗ ОТТОКА
Karpov.Courses хочет понимать, какие студенты стали реже заходить в Симулятор. Решите задачу-квест разработки модели оттока, пройдя несколько этапов: от пошагового написания SQL-запроса с оконными функциями для построения датасета — до постройте доверительных интервалов для предсказаний модели и её деплоя.
#sql #linear_models #python #etl #stats #ab_testing #math

УВЕРЕННОСТЬ МОДЕЛИ
Мы прогнозируем объемы продаж маркетплейса для миллионов товаров с помощью градиентного бустинга. Стейкхолдеры обращаются с вопросом: насколько мы уверены в предсказаниях модели? Ваша задача оценить надежность её предсказаний для данных в будущем.
#tree_based_models #sql #stats #time_series #etl

ЭМБЕДДИНГИ ТОВАРОВ
ML-команде маркетплейса потребовались векторные представления товаров, чтобы находить похожие товары. Постройте эмбеддинги товаров на основе паттернов поведения покупателей, используя методы коллаборативной фильтрации.
#matrix_factorization #sql #embeddings #recsys #knn #matching

ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ
Ваш коллега занимается обработкой естественного языка. Однако алгоритм в текущей реализации работает медленно. Вооружившись новыми знаниями о параллельных вычислениях, любезно согласились ему помочь.
#optimization #python

UPLIFT-ДЕРЕВО
Отдел маркетинга запускает SMS-рассылки, чтобы привлечь внимание клиентов компании. Вам предстоит оценить их эффективность, решая задачу Uplift моделирования. Вы поймете как работать с этой задачей изнутри, написав свою версию uplift-дерева с нуля.
#oop #python #tree_based_models #metrics #math

На симуляторе вы получите доступ к инфраструктуре и задачам разного уровня, которые подготовили ML-инженеры с опытом работы в ритейле, e-commerce и BigTech-компаниях.

Здесь вас ждёт практика на задачах, максимально приближенных к реальным, и в окружении, максимально похожем на рабочее. Вы сможете начать с комфортного для вас уровня сложности и повышать его по мере развития ваших навыков. Закрепив знания на кейсах из индустрии, вы подготовите себя к решению аналогичных задач на работе.

 

[Skillbox] Профессия Инженер по тестированию 2022

Тестировщик в буквальном смысле проводит краш-тесты программных продуктов.
Он продумывает, что и где может сломаться, прогнозирует сбои и находит ошибки в приложениях, сайтах и программах, чтобы продукт вышел работоспособным.
Тестировщик должен всеми способами испытать надёжность и удобство сервиса на этапе разработки.

Вы освоите одну из самых востребованных IT-профессий под руководством личного наставника и начнёте зарабатывать ещё до завершения курса.
Опыт программирования не нужен.
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

 

Уведомляем вас о начале сбора взносов.
Цена продукта: 19950 руб. Взнос с каждого участника: 294 руб.
Кол-во участников в основном списке: 2 чел.

Начало сбора взносов 20 Декабрь 2022 года