👨‍💻DEV [Дмитрий Сафонов] [balun.courses] Курс Data Science. Тариф Стандарт (2025)

[Odyvanchik]

[Дмитрий Сафонов]
[balun.courses] Курс Data Science. Тариф Стандарт (2025)



Слив курса [balun.courses] Курс Data Science. Тариф Стандарт (Дмитрий Сафонов)

Курс по Data Science для middle: senior-навыки за 6 недель

Подойдет для Data Scientists, Classic ML и NLP-инженеров уровня middle/middle+

Нужны базовые знания основ машинного обучения, математики и программирования

Будем писать на Python, но если ты программируешь на чем-то другом — это некритично. Вся практика будет применима на другие ЯП

В курсе осваиваем навыки, которые мешают расти мидлам

* Как обнаружить проблемы в грязных данных в самом начале работы и сделать модель, устойчивую к дрейфу

* Как учесть все инфраструктурные ограничения и раскатать модель на прод с первого раза без финансовых потерь

* Как правильно мониторить деградацию моделей в проде, делать их стабильными и автоматически переобучать

* Как строить хорошие признаки по нестабильным временным рядам — активности пользователей, курсу валют и др.

* Как расти в зарплате через связку продуктовых и бизнес-метрик: увеличивать выручку и средний чек, а не техническую точность рекомендаций

* Как тестировать раскатанную ML через A/B-тесты, избегать ложных выводов и потерь у смежных бизнес-подразделений

Программа:

6 недель точечно закрываем каждый блок-фактор

Не просто теория, а выжимка всего опыта от TeamLead из Яндекса. Лучшие практики из BigTech,

разбор реальных бизнес-кейсов и много кода, который ты напишешь самостоятельно

* Вводная часть

* Неделя 1. Feature Engineering, Bias и согласованность данных

* Неделя 2. Модели: оптимизация и нестандартные сценарии использования ML

* Неделя 3. Real-time ML, потоковая обработка, мониторинг и обслуживание

* Неделя 4. Feature Store, MLOps, оптимизация ресурсов

* Неделя 5. Связка продуктовых и бизнес-метрик

* Неделя 6. Дипломный проект

В итоге прокачаем hard’ы до уровня Senior в BigTech и научимся:

* Работать с «грязными» данными, искать смещения и дрифты

* Использовать Feature engineering в real time системах и генерировать признаки с пониманием вычислительной сложности

* Оптимизировать ML-модели для продакшна

* Использовать специфику актуальных ML/DL моделей для работы с табличными и текстовыми данными

* Контролировать жизненный цикл моделей в продакшне и строить мониторинги

* Работать с MLOps инструментами и взаимодействовать с инфраструктурой

Преподает: Дмитрий Сафонов, Data Science Team Lead в Яндекс

разрабатываю алгоритмы антифрода рекламы, руковожу ML-командой - Яндекс

cтроил прогнозные модели биржевых индикаторов, разработал инфраструктуру для автоматизации ML-процессов - Quantum Brains

преподавал анализ данных на Python - СПБГЭУ

Тариф Стандарт.



—————————————————————————

🔗 Продажник:

📥 СКАЧАТЬ КУРС:

Для просмотра содержимого вам необходимо Войти или Зарегистрироваться.

🔐 Хотите получить доступ?

Чтобы увидеть скрытые ссылки и ставить лайки, активируйте VIP-статус.

💎 ПОЛУЧИТЬ ДОСТУП Наш Telegram канал