Симулятор ML-инженера |

Решайте реальные задачи бизнеса и разрабатывайте проекты под руководством ведущих ML-специалистов. Выйдите на новый уровень
Начало обучения сразу после покупки
Выгодная подписка
на 9 месяцев
Много практики
60+ реальных задач и пет- проекты
4 уровня сложности от intern до senior
Комьюнити
из 300+ участников
Рабочая инфраструктура
с актуальными инструментами
ПОДПИСКА 180 ДНЕЙ

ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:

Хотите закрепить знания, заполнить пробелы и набраться прикладного опыта, чтобы выделяться среди остальных кандидатов
Начинающие ML-инженеры
Хотите познакомиться с новыми кейсами, с которыми не сталкиваетесь на работе, и расширить компетенции
ML-инженеры с опытом
Хотите добавить ML к своим хардам и расширить карьерные возможности аналитика
АналитикИ

Что нужно для начала:

Владеете циклами, списками, классами на базовом уровне
Делаете fit-predict — уже достаточно
Знаете, что такое математическое ожидание
Будет плюсом, если вы умеете делать простые селекты и джойны (если нет, сможете научиться в симуляторе)
PYTHON
SQL
СТАТИСТИКА
MACHINE LEARNING
ЧЕМУ ВЫ НАУЧИТЕСЬ:
«Знал базу, хотел улучшить практические навыки и узнать новую теорию на реальных задачах»
  • Хаотично пишу код на Python, редко пишу документацию, тестирую код в голове и через print.

  • Базовые знания SQL, страшно при виде вложенных запросов.

  • Не знаю, что такое t-test и p-value.

  • В ML умею только fit-predict.
  • Использую линтеры, документирую весь код в едином стиле, аннотирую типы, тестирую код через Pytest.

  • Спокойно пишу большие SQL-запросы с CTE, JOIN и оконными функциями.

  • Понимаю статистические критерии и знаю, как связать их с моделями машинного обучения. Умею проводить A/B-тесты.

  • Могу реализовать кастомные метрики и алгоритмы, построить эмбеддинги. Научился деплоить модели и сервисы.

  • Получил хорошие стартовые знания по Docker, FastApi, DVC, PySpark, MLflow.
ДО СИМУЛЯТОРА
СПУСТЯ 3 месяца в СИМУЛЯТОРе
Никита
«На текущей работе я столкнулся с несколькими вызовами, справиться с которыми помогли задачи из Симулятора»
  • За плечами 2 продолжительные стажировки и полгода опыта работы ML инженером.

  • Знал базу классического ML и даже работал с CV.

  • Не знал, как решить рабочую задачу, связанную с рекомендательными системами.
  • Разобрался в основах рекомендательных систем, в частности метриках и запустил на работе персональные рекомендации и рекомендации сопутствующих товаров.

  • Научился строить эмбеддинги, которые используются для рекомендаций и прогнозирования спроса.

  • Улучшил навыки использования сложных SQL-запросов.
ДО СИМУЛЯТОРА
Спустя 3 месяца в СИМУЛЯТОРе
Илья
КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ >
Решайте реальные задачи
— Выбирайте задачи любого уровня сложности и тематики
— Знакомьтесь с необходимой теорией на платформе и с помощью предложенных дополнительных источников
— Приступайте к решению бизнес-задачи с помощью актуальных инструментов
Получайте обратную связь
— Отправляйте свое решение на проверку
— Сразу получайте подробную ОС от нашей проверяющей системы
— Задавайте вопросы чат-боту — Еве
— Обсуждайте задачи с экспертами и другими участниками
Создавайте пет-проекты
— Выбирайте идею для проекта или предлагайте свою
— Объединяйтесь с другими студентами симулятора в команды
— Реализуйте собственный уникальный проект, который можно добавить в портфолио
Получайте обратную связь
— Отправляйте свое решение на проверку
— Сразу получайте подробную ОС от нашей проверяющей системы
— Задавайте вопросы чат-боту — Еве
— Обсуждайте задачи с экспертами и другими участниками
Создавайте пет-проекты
— Выбирайте идею для проекта или предлагайте свою
— Объединяйтесь с другими студентами симулятора в команды
— Реализуйте собственный уникальный проект, который можно добавить в портфолио
ЗАДАЧИ, КОТОРЫЕ БУДЕМ РЕШАТЬ:
Динамическое ценообразование
Модели прогноза
Матчинг
Рекомендательные системы
Тестирование в Python
A/B-тестирование
И не только
DECISION TREE
Optimization / Python / OOP / Matrix Algebra
CHURN RATE I: SQL
Karpov.Courses хочет понимать, какие студенты стали реже заходить в Симулятор. Решите задачу-квест разработки модели оттока, пройдя несколько этапов. В этой части вам предстоит по шагам составить SQL-запрос с агрегацией датасета, подсчётом фичей и прогнозом.
SQL / Linear Models / ETL / Deploy / Churn Rate
Например
Мы построим решающее дерево с нуля и применим его к задаче кредитного скоринга. Узнаем, как сегментируются клиенты нашего банка по их кредитоспособности.
Уровень: Intern
Уровень: Middle
Выпускаем новые задачи каждый месяц, а наши студенты определяют приоритеты разработки.
ПРИМЕРЫ ПЕТ-ПРОЕКТОВ СТУДЕНТОВ>
Spam Killer
Телеграм-бот, который ловит спам-сообщения и автоматически блокирует их создателей.
DS LANDSCAPE
Карта навыков и профессий Data Science на основе парсинга вакансий.
Telegram Bot / NLP / Anti-Fraud
Embeddings / RecSys / Data Quality
01
02
И ещё 7+ проектов в работе
БУДЕМ ИСПОЛЬЗОВАТЬ

ОТЗЫВЫ СТУДЕНТОВ /

  • Похожая задача попалась на собеседовании

    На одном собеседовании мне попалась задача по метрикам ранжирования, которую я уже решал в симуляторе: по обратной связи я был чуть ли не единственным, кто смог назвать метрики ранжирования и реализовать функцию.

    Читать полностью →
    Дугар
  • Симулятор — живой продукт

    Самое интересное и мотивирующее, что симулятор постоянно развивается. Очень активное и отзывчивое комьюнити. Пул задач регулярно расширяется, добавляются новые интересные вызовы.

    Читать полностью →
    Антон
  • Можно выбирать только то, что интересно или возможно по уровню

    Понравилось, что задачи разделены по уровням и ты сам выбираешь, какую задачу тебе решать. Больше всего понравились задачи уровня middle, так как это многосоставные задачи с некоторым сюжетом, которые приходилось делать несколько дней, а то и несколько недель. Но и из задач уровней intern и junior тоже получилось извлечь много полезного. Уверен, что каждый для себя сможет найти в симуляторе что-то полезное, будь он новичок или уже специалист.

    Читать полностью →
    Евгений
  • Всем советую платформу за такую поддержку

    Меня впечатлила обратная связь. При возникновении проблем в большинстве случаев поддержка оперативно помогала и давала подсказки. Ещё один большой плюс — канал с полезными ссылками. Также понравилось, что постоянно собирают фидбек для улучшения платформы. В общем, спасибо персоналу, всем советую платформу за такую поддержку.

    Читать полностью →
    Александр
  • Похожая задача попалась на собеседовании

    На одном собеседовании мне попалась задача по метрикам ранжирования, которую я уже решал в симуляторе: по обратной связи я был чуть ли не единственным, кто смог назвать метрики ранжирования и реализовать функцию.
    Дугар
  • Симулятор — живой продукт

    Самое интересное и мотивирующее, что симулятор постоянно развивается. Очень активное и отзывчивое коммьюнити. Пул задач регулярно расширяется, добавляются новые интересные вызовы.
    Антон

Авторы Симулятора >

ВАЛЕРИЙ БАБУШКИН
Senior Principal в BP
НЕРСЕС БАГИЯН
Head of DS в Raiffeisen CIB
Читать подробнее →
Работа с командой DWH и обработка больших данных
Модуль:
БОГДАН ПЕЧЁНКИН
Senior ML Engineer at GG. AGENCY
180 дней
+ 60+ реальных ML-задач
+ Все уровни сложности: Intern, Junior, Middle, Senior
+ Доступ к pet-проектам
+ Доступ к инструментам
+ Доступ к комьюнити с авторами симулятора — навсегда
+ Заморозка на 30 дней

Подписка
270 дней
+ 60+ реальных ML-задач
+ Все уровни сложности: Intern, Junior, Middle, Senior
+ Доступ к pet-проектам
+ Доступ к инструментам
+ Доступ к комьюнити с авторами симулятора — навсегда
+ Заморозка на 45 дней

Подписка

FAQ