Data Science (ч.1..10) и как расти дальше

✍️ Data Science (ч.1..10) и как расти дальше рубрика pro #ml Каждый поток одно и то же: человек обучает первую модель, видит accuracy под 100% и уже мысленно правит резюме. А мы молчим и ждём — потому что знаем, что будет через неделю, когда эта сотка красиво развалится на новых данных. Вот в этом зазоре между "получилось" и "а почему получилось" и живёт весь Data Science. Держите 10 полезных шагов в ML . Сохраняйте себе и пересылайте тому, кто тоже метит в Data Science: — ч.1 введение в ML и библиотеки ML для Python — ч.2 оценка качества работы алгоритмов и learning curves — ч.3 визуализация в анализе данных — ч.4 разведочный анализ данных и статистические интеграции — ч.5 оптимизация ML алгоритмов — ч.6 Hello, world в мире ML и алгоритм kNN — ч.7 презентация результатов в ML — ч.8 эксперименты с простыми алгоритмами ML — ч.9 что нужно знать при работе с деревьями — ч.10 вероятностные алгоритмы и наивный Байес На выходе — не обученная модель, а умение идти вглубь : диагностировать по learning curves, калибровать, выбирать куда развивать модели и решения. Это и есть фундамент — то, что отличает инженера от "fit-predict и готово". И на этом же фундаменте мы в BigData Team строим следующее — агентскую разработку . Это когда ИИ-агенты помогают делать разработку, DevOps и аналитику в 5–10 раз быстрее, а держится всё на вашем фундаменте: ML, данные, инженерия. Пользоваться агентами может научиться каждый; выжать из них инженерный результат — только тот, под кем есть этот фундамент. Записаться на фундаментальные курсы: 👉 Практический курс по Machine Learning 👉 AI Agents Engineer — от агентской разработки до ИИ-агентов Мы остановились на 10-й не потому что тема закрыта, а чтобы свериться с вами. Emoji голосование. Куда копаем дальше? 👍 грабли в ML: типичные ошибки из проектной деятельности выпускников наших обучений 🔥 глубже в ML: SVM, нейросети, калибровка ❤️‍🔥 агентская разработка 🤔 своя тема, напишу в комментариях ✍️ Сохраните и подпишитесь, если хотите быть востребованным в IT P.S. Новую специализацию AI Agents Engineer (на фундаменте ML / Big Data / DevOps) запускаем осенью. BigData Team : the way you learn best BD/ML Engineer | AI Agents Engineer Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data #study #ml #DataScience #BigDataTeam