Структурированные материалы по машинному обучению и анализу данных
Алгоритмы, модели, feature engineering и production. От классических методов до современных подходов.
Нейросети, трансформеры, компьютерное зрение и обработка естественного языка.
Реальные проекты, кейсы, задачи и соревнования для применения знаний на практике.
SQL, визуализация, исследовательский анализ и бизнес-аналитика.
ETL-процессы, пайплайны, облачная инфраструктура и управление большими данными.
Теория вероятностей, линейная алгебра, математическая оптимизация и статистика.
Деплой моделей, мониторинг, версионирование и автоматизация ML-процессов.
Популярные сообщества, мероприятия, конференции и ресурсы для Data Science специалистов.
