Как и у всех наших преподавателей, путь в аналитику у Яна был долог и тернист: после полугодовой стажировки программистом на С++ он понял, что это «не его» и начал искать другую работу. Тактикой «выжженной земли» Ян прошёл на позицию аналитика в Tinkoff, где его сильно выручило знание математики, а уже по ходу дела освоил SQL, SAS, Python и начал подряд проходить все курсы по Data Science, которые только находил. Так что о проблеме поиска программ, сочетающих в себе фундаментальные и прикладные знания, Ян знает не понаслышке 🙂 Уже в роли Data Scientist'a сменил позиции в ещё двух банках, а потом попал в Яндекс на позицию аналитика целевых коммуникаци. Оттуда спустя 1,5 года он уже перешел в Mail заниматься аналитикой поиска, браузера и голосового помощника.
На курсе Start ML Ян Пиле читает лекции в каждом из прикладных модулей: «Python», «Математика», «Статистика», «Классические ML-алгоритмы» и «Введение в нейронные сети».
Обычно изучить программу курса мы обычно предлагаем самостоятельно на сайте, но на этот раз решили, что лучше всего о пользе каждого из блоков расскажет сам куратор программы. Так что передаем слову Яну:
«На правах человека, который «вставил свои пять копеек» в каждый блок нашего курса, скажу так: START ML разбит на составные части, каждая из которых – кусок того, что и называют машинным обучением. Python – основной использующийся язык; «Математика» нужна, чтобы понимать, как тот или иной алгоритм работает (например, почему на практике для линейной регрессии ищут приближенное решение, когда можно найти «точное»); «Статистика» – сердце машинного обучения, а там ещё и об A/B-тестах поговорим 🙂 ну а, собственно, модули классического ML и нейронных сетей дадут представление о том, как решать множество практических задач, которые встречаются в реальной жизни».
Стартуем уже 1 марта, присоединяйтесь по ссылке!
На курсе Start ML Ян Пиле читает лекции в каждом из прикладных модулей: «Python», «Математика», «Статистика», «Классические ML-алгоритмы» и «Введение в нейронные сети».
Обычно изучить программу курса мы обычно предлагаем самостоятельно на сайте, но на этот раз решили, что лучше всего о пользе каждого из блоков расскажет сам куратор программы. Так что передаем слову Яну:
«На правах человека, который «вставил свои пять копеек» в каждый блок нашего курса, скажу так: START ML разбит на составные части, каждая из которых – кусок того, что и называют машинным обучением. Python – основной использующийся язык; «Математика» нужна, чтобы понимать, как тот или иной алгоритм работает (например, почему на практике для линейной регрессии ищут приближенное решение, когда можно найти «точное»); «Статистика» – сердце машинного обучения, а там ещё и об A/B-тестах поговорим 🙂 ну а, собственно, модули классического ML и нейронных сетей дадут представление о том, как решать множество практических задач, которые встречаются в реальной жизни».
Стартуем уже 1 марта, присоединяйтесь по ссылке!