Почему аналитики данных действительно важны бизнесу и как новичку выстроить маршрут от старта до оффера? Приходите на вебинар с Анатолием Карповым и все узнаете. 14 августа, в четверг, в 18:00 СЕО karpov.cоurses расскажет:
➗ Какую роль играют аналитики в бизнесе;
➗ Какие навыки нужны для входа в профессию;
➗ Как выбрать траекторию развития;
➗ Что ждет студентов на курсах karpov.cоurses.

Анатолий представит профессию через разбор реальной задачи предсказания оттока пользователей. Разберет аналитические подходы на основе сегментации клиентов и более продвинутые методы с использованием алгоритмов машинного обучения.

Встреча будет интересна не только новичкам, но и тем, кто уже сделал первые шаги в профессии.
Регистрация [здесь]

Аналитик = красная + синяя. Что выберете вы?

Собрали свежие отзывы с конструктивной обратной связью по курсу «Инженер машинного обучения»: как проходили лекции, что понравилось, а что — можно улучшить.
Читайте в карточках — если принимаете решение об обучении, будет полезно.

Ничего не планируйте на 7 августа: ждем вас на первой встрече Data-интенсива — серии вебинаров, на которых будем обсуждать путь от новичка до первого оффера.

Тема первого вебинара — «Как стать ML-инженером в 2025: навыки и карьерный путь». Своим опытом поделится Нерсес Багиян, Head of DS в Raiffeisen CIB. Тот, кто сам прошел путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс.Маркете за 2 года.

Кому будет полезно:
— Новичкам в ML, которые хотят узнать, как строить карьеру и искать работу в индустрии.
— Студентам и выпускникам технических направлений, которые ищут перспективное направление развития.
— Специалистам из других областей, которые хотят перейти в IT.

Что будет на вебинаре:
➗ Узнаете, чем занимается инженер машинного обучения
➗ Познакомитесь с навыками и инструментами, которые нужны для старта
➗ Поймете, как выстроить путь от первых шагов до оффера
➗ Разберете примеры реальных задач ML-инженера

Регистрируйтесь на мероприятие, чтобы не пропустить.

Основная причина недоверия к ChatGPT или DeepSeek — частые галлюцинации. Это когда ИИ гладко стелит фактами и цифрами, но на самом деле все выдумывает.
Так можно ли вывести этого товарища на чистую воду? И да, и нет. В некоторых случаях все еще проще собрать и проанализировать информацию вручную. Как, например, в работе со специфическими историческими данными. В остальном — хорошо работает магия промптов.

Вот 4 правила эффективного запроса к ИИ
1️⃣ Формулируйте точный, детализированный вопрос

❌ Расскажи о жизни муравьев
✅ Собери 10 подтвержденных научными исследованиями фактов о жизни муравьёв, связанных с их экономическим поведением: хранение ресурсов, распределение ролей, оптимизация маршрутов. Приведи ссылки на исследования в Google Scholar или PubMed

2️⃣ Задавайте контекст

❌ Напиши текст про устройство муравейника
✅ Напиши короткий текст в стиле популярного научного блога для родителей, объясняющий устройство муравейника. Так, чтобы родители могли рассказать эту информацию своим детям 4-6 лет.

3️⃣ Используйте примеры и шаблоны

❌ Сделай статью о матриархате у муравьев
✅ Напиши статью о матриархате у муравьев по структуре: когда появились муравьи, как организовано их общество, как живет муравьиная матка и другие самки, как самки соперничают за право быть королевой, как живут и чем занимаются самцы.

4️⃣ Уточняйте ограничения и объем

❌ Расскажи об огненных муравьях
✅ Сделай краткую справку об огненных муравьях как инвазивном виде. Формат:
1. Объем 2000 знаков
2. Фокус на регионы распространения, экономический ущерб, способы обнаружения и борьбы
3. Источники — только государственные базы и рецензируемые публикации
4. Стиль — пригодный для вставки в аналитический отчёт или презентацию для регуляторов

Для любительского пользования этих правил достаточно.
Но чтобы выйти на профессиональный уровень и настроить ИИ для качественной работы с данными, приходите на короткий курс «Умная аналитика: как ИИ помогает работать с данными».
До 5 августа на эту программу действует акция «Раннее бронирование» со скидкой 20%. Записывайтесь и не забудьте ввести промокод: EarlyAIbird.