Математика — это не скучно, если от неё зависит ваша зарплата

В Data Science и AI порог входа выше, чем в веб-разработке. Причина не в Python, а в математической базе. Можно выучить синтаксис pandas, но без понимания матриц и статистики вы останетесь просто «оператором библиотек».

Мы перезапустили курс «Математика для разработки AI-моделей». Главное обновление — живые вебинары с преподавателями.

Что разбираем на ближайших занятиях:

— Векторы и матрицы: создаем массивы в NumPy, считаем ранги и решаем СЛАУ;

— Линейная регрессия: строим модель, ищем веса методом наименьших квадратов и валидируем результат;

— SVD-разложение: мастхэв для сжатия данных и построения рекомендательных систем.
Первый вебинар уже прошёл (отзывы отличные), но вы ещё успеваете влететь в поток. Записи и материалы доступны на всех тарифах.

Дедлайн — 9 декабря.

👉 Присоединиться к курсу: https://clc.to/LojFzw

Математика — это не страшно, если учить её правильно

Многие разработчики упираются в потолок, когда дело доходит до AI и ML. Библиотеки типа scikit-learn или PyTorch делают магию, но без понимания «подкапотной» математики вы останетесь просто пользователем, а не инженером.

Мы перезапустили наш легендарный курс «Математика для разработки AI-моделей».

Главное обновление:

— живые вебинары с преподавателями;

— разбор сложных тем в реальном времени;

— никакой сухой теории, только то, что нужно для ML.

Почему это важно именно сейчас?

Поезд уже тронулся, но вы успеваете запрыгнуть в последний вагон. Первый вводный вебинар прошел, но сегодня, 9 декабря, состоится второе занятие.

Присоединяйтесь, чтобы не жалеть об упущенных знаниях