Скачать или смотреть ML в 2025: Как начать с нуля и не слиться (Пошаговый план из опыта) | Часть 1

📩 Запишитесь на закрытую online-экскурсию в MLinside
Хотите понять, подойдёт ли вам обучение и что именно ждёт внутри? На экскурсии вы:
-увидите, как проходит обучение и домашние задания,
-познакомитесь с преподавателями и кураторами,
-разберёте, как работает индивидуальное сопровождение до трудоустройства,
-получите ответы на все ваши вопросы вживую,
-сможете забрать бонусы и специальные условия для участников экскурсии.
Количество мест ограничено — закрепите своё прямо сейчас:
Telegram для записи: @marinagartm

Курс "База ML": https://clck.ru/3FxXwp
Курс "ML в бизнесе": https://clck.ru/3FxXya
Подписывайтесь на MLinside в Телеграм: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6

Александр Дубейковский - эксперт по машинному обучению в бизнесе (3 года опыта в Яндексе), ментор студентов и школьников в IT, выходец из Школы Анализа Данных от Яндекса.

Как начать изучать машинное обучение (ML) в 2025 году с нуля и не потратить годы впустую? В этом видео Александр делится своим проверенным пошаговым планом, который поможет вам быстро войти в Data Science и освоить профессию разработчика машинного обучения.

Вы узнаете:
Почему обучение ML в 2025 стало проще благодаря ChatGPT и новым технологиям,
Какие профессии востребованы в Data Science и что выбрать новичку,
С чего начать: математика, Python, алгоритмы и подготовка к собеседованиям,
Как использовать ChatGPT как личного ментора и ускорить обучение в 2-3 раза.
Это первая часть большого гайда по изучению ML с нуля. Подходит как для студентов, так и для тех, кто меняет профессию и хочет войти в IT с минимальными рисками.

📌 Подписывайтесь на канал ML Inside, чтобы не пропустить вторую часть и новые уроки по машинному обучению и дата сайнс.

Таймкоды:
00:00 – Введение: Почему ML в 2025 году стало проще
01:44 – Как технологии меняют рынок труда и спрос на Data Science
03:00 – Основные профессии в Data Science: кого выбрать новичку
04:42 – Как ChatGPT меняет обучение ML
07:52 – Пошаговый план изучения: ключевые шаги для старта
09:29 – Теория вероятностей и статистика: базовый минимум
10:44 – Изучение Python и подготовка к собеседованиям
14:00 – Итоги первой части: главное для старта

#ML2025 #машинноеобучение #DataScience #MLснуля #ChatGPT #Python #ПошаговыйПлан #MLInside