Data Science в 2026 году: что нужно знать, чтобы дойти от первой модели до первого оффера?

⚡️ Data Science в 2026 году: что нужно знать, чтобы дойти от первой модели до первого оффера? Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: пытаются выучить весь Data Science сразу. Python, математика, статистика, ML, Deep Learning, MLOps… А потом открывают вакансию и обнаруживают ещё примерно 15 технологий, о которых вчера даже не слышали. В итоге можно несколько месяцев учиться, собирать учебные модели и всё равно не понимать, что именно нужно показать работодателю, чтобы получить первый оффер 🫠 Мария Жарова — ML-инженер Wildberries, экс-Альфа-Банк и Сбер, преподаватель магистратур МФТИ, ТГУ и МИФИ — проведёт бесплатный эфир «ML-инженер в 2026 году: от первой модели до первого оффера» и покажет профессию изнутри на реальной ML-задаче. Что будет на эфире: 🔶 На живом примере соберём модель, которая определяет тональность отзывов: подготовим данные, превратим текст в числа, обучим алгоритм и проверим, где он ошибается; 🔶 Разберём полный цикл ML-проекта — от задачи бизнеса и сырых данных до готовой модели; 🔶 Разберёмся, чем отличаются Data Scientist, ML Engineer, Deep Learning и MLOps и чем занимается каждый специалист; 🔶 Посмотрим, какие знания и навыки действительно нужны новичку, а что пока можно не пытаться выучить за одну ночь; 🔶 Разберём реальные требования в вакансиях и поймём, какие проекты стоит добавить в портфолио; 🔶 Обсудим, как перейти от обучения к первым собеседованиям и не застрять в бесконечном «ещё немного поучусь и начну искать работу». Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор. 🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР! Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию! Если вы сейчас пытаетесь разобраться в Data Science и не очень понимаете, что учить, какие проекты делать и когда уже можно идти на собеседования, эфир поможет собрать всё это в одну понятную картину. 🛎️ Регистрируйтесь , эфир совсем скоро!