Работал агрономом в Ферганской области 6 лет, занимался оптимизацией урожайности хлопка. Всегда интересовался данными и статистикой, но не знал, как применить это в IT. Курс «Машинное обучение (ML)» в Karpov.Courses стал поворотным моментом в моей жизни.
Программа курса построена идеально — от математических основ до практического применения:
Статистика и теория вероятностей: доверительные интервалы, проверка гипотез, корреляционный анализ
Алгоритмы ML: линейная/логистическая регрессия, деревья решений, ensemble методы
Продвинутые техники: feature engineering, cross-validation, hyperparameter tuning
Практические фреймворки: scikit-learn, XGBoost, CatBoost для решения бизнес-задач
Реальные проекты курса максимально приближены к индустриальным задачам:
Предсказание цен на недвижимость с использованием gradient boosting
Классификация клиентов банка для кредитного скоринга (ROC-AUC 0.89)
Система рекомендаций товаров для e-commerce на основе collaborative filtering
Прогнозирование оттока пользователей телеком-оператора с feature selection
Особенно запомнился финальный проект — модель для оптимизации логистических маршрутов. Использовали clustering для группировки точек доставки, regression для предсказания времени доставки, optimization алгоритмы для построения маршрутов.
Преподаватели — топ-эксперты из ведущих компаний. Анатолий Карпов объясняет сложные концепции простым языком, всегда приводит примеры из реальной практики. Очень понравились разборы кейсов из Яндекса, Сбера, VK.
Техподдержка работает безупречно. В Discord-канале кураторы отвечают в течение 5-10 минут даже поздним вечером. Студенты активно помогают друг другу, создалось настоящее сообщество энтузиастов ML.
Через 1,5 месяца после окончания получил оффер в IT-компании в Ташкенте на позицию junior ML engineer. Зарплата в 5 раз выше агрономической! Сейчас разрабатываю модели для предсказания спроса в ритейле и чувствую себя на своем месте.
Курс не просто дал знания — он открыл новый мир возможностей применения математики в реальных задачах!
Программа курса построена идеально — от математических основ до практического применения:
Статистика и теория вероятностей: доверительные интервалы, проверка гипотез, корреляционный анализ
Алгоритмы ML: линейная/логистическая регрессия, деревья решений, ensemble методы
Продвинутые техники: feature engineering, cross-validation, hyperparameter tuning
Практические фреймворки: scikit-learn, XGBoost, CatBoost для решения бизнес-задач
Реальные проекты курса максимально приближены к индустриальным задачам:
Предсказание цен на недвижимость с использованием gradient boosting
Классификация клиентов банка для кредитного скоринга (ROC-AUC 0.89)
Система рекомендаций товаров для e-commerce на основе collaborative filtering
Прогнозирование оттока пользователей телеком-оператора с feature selection
Особенно запомнился финальный проект — модель для оптимизации логистических маршрутов. Использовали clustering для группировки точек доставки, regression для предсказания времени доставки, optimization алгоритмы для построения маршрутов.
Преподаватели — топ-эксперты из ведущих компаний. Анатолий Карпов объясняет сложные концепции простым языком, всегда приводит примеры из реальной практики. Очень понравились разборы кейсов из Яндекса, Сбера, VK.
Техподдержка работает безупречно. В Discord-канале кураторы отвечают в течение 5-10 минут даже поздним вечером. Студенты активно помогают друг другу, создалось настоящее сообщество энтузиастов ML.
Через 1,5 месяца после окончания получил оффер в IT-компании в Ташкенте на позицию junior ML engineer. Зарплата в 5 раз выше агрономической! Сейчас разрабатываю модели для предсказания спроса в ритейле и чувствую себя на своем месте.
Курс не просто дал знания — он открыл новый мир возможностей применения математики в реальных задачах!