Линейная алгебра, статистика, теория вероятностей — сколько математики действительно нужно для старта в ML? Всё это и практика на курсе «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/DDc3yg
Cравниваем возможности код- и no-code-подходов в ML. Подробнее на курсе «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/VY7BiA
4 шага для интеграции нейросети в продукт. Советы от эксперта курса «Инженер машинного обучения». https://to.karpov.courses/U4lr1A
Что делать, если ваши бухгалтеры и экономисты боятся Python? Почему IT-специалист не всегда решит проблему? Рассказывает заместитель руководителя Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ Елена Макеева.
Научитесь работать с данными и принимать эффективные бизнес-решения на курсе «Data-аналитика в финансах»: https://to.karpov.courses/J7_x_g
В чем смысл хорошего дашборда и что важно знать при его подготовке, отвечает эксперт по финансовой аналитике.
Научитесь создавать эффективные аналитические панели на курсе «Data-аналитика в финансах»: https://to.karpov.courses/NAPoIA
Можно ли сделать дашборд с помощью ИИ? Отвечает заместитель руководителя Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ, преподаватель курса «Data-аналитика в финансах» Елена Макеева.
Приходите — научим собирать полезные дашборды под разных членов команды: https://to.karpov.courses/y05soQ
В каких случаях лучше использовать PyTorch, а в каких TensorFlow? Разбираем каждую библиотеку.
Освойте оба фреймворка на курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/4b0dzQ
Сложный финансовый прогноз невозможен без расчетов на основе больших данных. Но как научиться собирать их быстро и качественно? Отвечает эксперт курса «Data-аналитика в финансах». Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/jnM5rA
Как фреймворк исследователей стал инструментом номер один для бизнеса? Спросили у эксперта курса «Инженер машинного обучения».
Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/Te2jrQ
Как создать эффективную KPI-систему, рассказывает заместитель руководителя Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ, преподаватель курса «Data-аналитика в финансах» Елена Макеева.
Записывайтесь на обучение: https://to.karpov.courses/0dMeng
Разбираем преимущества и ограничения каждого подхода с экспертом курса «Инженер машинного обучения».
Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/vpBXog
Почему важно тестировать гипотезы в финансах — отвечает эксперт karpov.courses.
А чтобы научиться строить и тестировать гипотезы, приходите на курс «Data-аналитика в финансах»: https://to.karpov.courses/HOiUZA
Какие топ-5 навыков нужны для карьеры финансиста? Отвечает замруководителя Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ, преподаватель курса «Data-аналитика в финансах» Елена Макеева.
Записывайтесь на обучение «Data-аналитика в финансах», чтобы запустить карьерные перемены: https://to.karpov.courses/piyA5A
Как не допустить дорогостоящих ошибок? Спросили у эксперта курса «Инженер машинного обучения».
Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/BTIKfw
"Больше слоев — лучше результат? Или можно сделать модель слишком сложной? Как найти баланс, рассказывает эксперт курса «Инженер машинного обучения».
Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/BDxPqQ "
Одна и та же модель может вести себя по‑разному на одних и тех же данных. Эксперт курса «Инженер машинного обучения» объясняет, как держать такие случайности под контролем и получать стабильные результаты.
Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/4JiZiQ
"Секрет роста в ML — баланс между широтой и глубиной знаний. Эксперт курса «Инженер машинного обучения» делится стратегией профессионального развития.
Больше полезного — на нашем курсе: https://to.karpov.courses/IIIbZA "
Опыт найдется тут: https://to.karpov.courses/kZQzpA
A/B – это не «просто проверить кнопку». Это выделять деньги на работающие механики.
Помогаем разобраться, как проводить эффективные A/B-тесты на симуляторе A/B:
https://to.karpov.courses/H-Q9yg
Базовая версия – без кода, для аналитиков, продактов и маркетологов.
Продвинутая – для тех, кто работает с данными руками: SQL, пайплайны, Python.
Рынок платит за пользу бизнесу.
Валерий Бабушкин рассказал, как знание A/B помогает аргументировать свою ценность и расти в деньгах.
Если вы хотите говорить о результатах, а не просто «пройти очередной курс», то приходите на симулятор A/B и добавьте кейс в резюме и знания в голову: https://to.karpov.courses/H-Q9yg