Хорошие новости для тех, кто интересуется программой «Инженер машинного обучения». Мы прислушались к пожеланиям наших студентов — расширили практическую часть и усилили карьерную поддержку сразу на двух тарифах.

📌 «Расширенный» изменил название. Теперь — «Базовый Плюс».
Было:

— 3 карьерных консультации;
— 1 онлайн-разбор финального проекта;
— 2 вебинара по Git/Kaggle;
— 1 месяц доступа к «Симулятору Data Science».

Добавили:

⭐️ 2 месяца доступа к «Симулятору Data Science»
⭐️ 1 персональную встречу с экспертом курса
⭐️ 1 ревью профиля на GitHub

📌 «Персональный» изменил название. Теперь — «Продвинутый»
Было:

— 5 карьерных консультаций;
— 5 персональных встреч с экспертами курса;
— 1 онлайн-разбор финального проекта;
— 2 вебинара по Git/Kaggle;
— 5 месяцев доступа к «Симулятору Data Science».

Добавили:

⭐️ доступ к курсу «Deep Learning Engineer» — направление NLP или CV на выбор;
⭐️ 2 карьерных консультации;
⭐️ 2 встречи с экспертами;
⭐️ 1 месяц доступа к «Симулятору Data Science»;
⭐️ личный чат с эйчарами на 3 месяца.

Пакеты «Базовый Плюс» и «Расширенный» стали выгоднее, чем отдельная сборка курсов. Чтобы подробнее узнать про выгоду и экономию, оставьте заявку. Присоединяйтесь к программе — давайте расти вместе!

Погружаемся во вселенную Наруто и ИИ!
На следующей неделе, 4 сентября, наша преподавательница и Deputy Chief Research Officer в VisionLabs Анастасия Белозерова расскажет и покажет, как научить нейросеть распознавать визуал на примерах из аниме.

Также в программе:
➗ Что такое Deep Learning и Computer Vision;
➗ Как работают нейронные сети и как их обучать;
➗ Как начать карьеру в сфере глубокого обучения;
➗ Какие задачи предстоит решать каждый день;
➗ Как устроен курс «Deep Learning Engineer» в karpov.cоurses и какие проекты делают студенты.

[サインアップ | Записаться]

С Днем знаний!

Осень — время новых стартов. Даже если вы взрослый, ведь учеба не заканчивается никогда. И пусть вас не пугают перемены: даже большие проекты начинаются с маленького — с первого шага.

— Apple стартовала в гараже Джобса.
— Google родился в университетском коридоре.

Никогда не поздно поменять планы, учиться и достигать новых вершин.
Пусть таким моментом для вас станет эта осень — сезоном решений, которые меняют жизнь 🧡

Не только переводчики, журналисты и редакторы. Data Scientists и финансовые аналитики тоже попали в топ-10 профессий наиболее подверженных влиянию ИИ, по данным исследования Microsoft. Значит ли, что этих специалистов заменит нейросеть?

Нет, конечно. Сотрудники высокоинтеллектуального труда продолжают пользоваться спросом. Но требования к ним кардинально меняются. На коне остается тот, кто не испугался, а грамотно делегировал ИИ часть рутины.

Какие реальные тренды наблюдаем на рынке IT-труда:

➗ Вайб-кодинг
Новый подход к созданию ПО, при котором разработчик формулирует задачи, а ИИ генерирует код. Фокус специалиста смещается: он не пишет алгоритм, а проверяет полученные результаты.

➗ ИИ стирает разницу между уровнями специалистов
Джуны, которые активно используют ИИ, уже работают эффективнее старожилов, которые полагаются только на старый опыт. Соответственно, они быстрее растут в карьере.

➗ Эйчары одобряют использование ИИ в работе
Если кандидат считает нейросети свалкой галлюцинаций, скорее всего, он боится нового, не интересуется технологиями и попросту не умеет ими эффективно пользоваться. Дорога открыта специалистам, готовым адаптироваться.

Не ждите, пока руководитель обяжет оптимизировать работу. Изучайте промптинг и освобождайте время для более амбициозных задач. Но и про базу не забывайте — без нее ИИ-инструменты не работают.

Разборы на какие темы хотите почитать у нас еще? Пишите в комментарии.

Как внедрить data-driven подход в работу? Какие результаты он даст для карьеры и бизнеса?
Приходите на вебинар 9 сентября, обсудим эти темы с преподавателями курса «Data-аналитика в финансах» от karpovꓸcоurses и Школы финансов НИУ ВШЭ.

В программе:
📌 Зачем компаниям data-driven подход;
📌 Как создавать эффективные метрики, KPI и дашборды;
📌 Какие навыки нужны современным финансистам и аналитикам;
📌 Как устроен совместный курс «Data-аналитика в финансах».

Спикеры:
➗ Елена Макеева — замруководителя Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ. Обучала команды Газпромнефти, МегаФона и РусГидро.
➗ Сергей Гришунин — доцент Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ. Более 10 лет опыта в сфере управления рисками.

[Записаться]