Для себя Нужна помощь с выполнением домашних работ по ML. Хочу разобраться, как работают разные библиотеки по отдельности и в тандеме. Расширить знания в анализе данных.
Для себя Предлагаю бартер. Я преподаю английский и корейский уже 9 лет, могу научить не только читать техническую документацию (это вы скорее всего и сами можете), но и разговорить, помочь с выходом на международный рынок труда, переездом в англоговорящую страну или в Южную Корею. Взамен интересует помощь и поддержка в ML или аналитике. У меня есть небольшой бэкграунд в программировании. Я училась очно в магистратуре на ML, но по второму диплому не пошла работать. Сейчас большая часть информации начала забываться. Хочу вспомнить, что забыла и выучить, что не знала. Про то, что языковые модели могут писать код знаю. Мне важнее регулярные встречи в Zoom, частые дедлайны на маленькие задачи. Я хороший и дорогой репетитор, но опыт с программистами-репетиторами негативный. Хочу еще раз так попробовать. Тг katekorean Сразу пишите свои ожидания от уроков в обе стороны и как часто готовы заниматься. Было бы неплохо узнать ваш опыт работы. Про себя тоже могу подробнее рассказать. Регалий у меня много (CELTA, IELTS, работа в международной компании, училась заграницей). Если есть еще вопросы, задавайте.
Для работы Привет, меня зовут Ислам, я практикующий специалист в области Data Science. На данный момент работаю Senior ML-инженером в отделе развития искусственного интеллекта в Сбере. До этого работал в ВК. Я имею большой опыт в DS и прохождении интервью на middle/senior позиции в топ - российских Big Tech компании. Я помогаю студентам и разработчикам пройти путь от базовых концепций до уверенного владения продвинутыми ML-инструментами. Моя цель - не просто дать теорию, а сделать вас конкурентоспособным кандидатом, который пройдет собеседование и начнет зарабатывать. ML и DL без глубокого понимания теории остается лишь набором знаний каких-то фактов, в которых ты не ориентируешься. Я на понятном и доступном языке буду объяснять материал, в результате чего ты начнешь видеть суть вещей и глубоко понимать машинное и глубокое обучение. Мой опыт из многочисленных собеседований в различные топ-российских компаний позволяет мне давать тебе реальные практичные кейсы и теорию. Чему вы научитесь на практике: — Machine Learning: от линейной регрессии до ансамблей и бустинга. Научимся строить модели, которые реально работают в продакшене, а так же исчерпывающе их понимать. — Deep Learning: нейронные сети, трансформеры, CV и NLP — не просто «посмотрим код», а разберем архитектуру и напишем свою. — Продвинутые бизнес-инструменты: ранжирование, uplift-моделирование, динамическое ценообразование. Это то, за что компании платят Senior-специалистам. — Математика под капотом: эконометрика, A/B-тестирование, статистика — чтобы вы не просто нажимали fit/predict, а понимали, почему модель ошибается. — Алгоритмы и структуры данных: без них не берут в топ-компании. Подготовим к техническим собеседованиям на 100%. - ML-design для собеседований. Как проходят занятия: — 70% времени — разбор теории без занудства, с визуализациями и понятными аналогиями, кодим и решаем реальные задачи (Kaggle, ваши проекты, бизнес-кейсы) под изучаемую тему. — 20-30%— разбираем вопросы из собеседований по изучаемой теме, решаем и изучаем алгоритмы и структуры данных. Разбираем домашку. — 0-10% — разбор вакансий, собеседований , составление резюме, и «подводных камней» на пути к офферу. Для кого: — Новички, которые хотят войти в IT с сильной базой. — Junior-специалисты, которым надоело топтаться на месте и хочется быстрого карьерного роста. — Аналитики и разработчики, желающие перейти в DS/ML. ?? Формат: онлайн индивидуально или в мини-группах. ?? Результат после обучения: портфолио из 3–5 проектов, прокачанный GitHub и четкое понимание, как расти до Senior.
Для работы Теория вероятностей и Математическая статистика для Machine Learning: Работаю 5+ лет в сфере ML (Computer Vision), где особо не использовал методы из твимс в силу специфики проектов. При этом я не заканчивал чисто направление CS в университете и не было углубленного изучения конкретных подходов из твимс (бакалавр: Инженер-конструктор систем управления, магистратура: Цифровые системы управления в ИТМО) 1) Нужно разобраться и вспомнить базу по ТВИМС (развить интуицию и понимание) 2) Научиться применять методы статистики в анализе алгоритмов машинного обучения (выделить особо важные направления в теории для решения прикладных задач) 3) Научиться правильно проводить A/B, A/A тесты (+понять что это и как с этим работать)
Для работы Теория вероятностей и Математическая статистика для Machine Learning: Работаю 5+ лет в сфере ML (Computer Vision), где особо не использовал методы из твимс в силу специфики проектов. При этом я не заканчивал чисто направление CS в университете и не было углубленного изучения конкретных подходов из твимс (бакалавр: Инженер-конструктор систем управления, магистратура: Цифровые системы управления в ИТМО) 1) Нужно разобраться и вспомнить базу по ТВИМС (развить интуицию и понимание) 2) Научиться применять методы статистики в анализе алгоритмов машинного обучения (выделить особо важные направления в теории для решения прикладных задач) 3) Научиться правильно проводить A/B, A/A тесты (+понять что это и как с этим работать)
Для себя Мне нужен человек, который поможет научиться использовать топовые ИИ для оптимизации бизнеса, с именно практической помощью, не просто посмотреть видео уроки Актуальный уровень выше среднего
Для себя Готовлюсь к собеседованию на аналитика в команду работает с кредитным скорингом. Одно из требований - понимать принципы классического ML. Хочу углубить сввои знания в этой теме за несколько занятий. Интересно узнать какие подходы из классического ML лучше всего подходят для кредитного скоринга, про метрики, про отбор и анализ признаков, что-то еще важное, что нужно для общего понимания
Как мне найти учеников по профилю машинное обучение в России?
Зарегистрируйтесь и создайте привлекательный профиль с упоминанием вашей специализации. Обратите внимание на количество доступных заявок от учеников, которое на июль 2026 года составляет 56
Какие требования к преподавателям на вашем сайте?
На нашем сайте приветствуются преподаватели с любым уровнем квалификации. Мы рекомендуем указать все свои сертификаты и образование, чтобы увеличить шансы на нахождение учеников
Могу ли я установить гибкий график работы?
Вы полностью контролируете свой график и можете обсуждать его напрямую с учениками, чтобы найти удобное время для обеих сторон
Каков потенциальный заработок для репетитора машинное обучение?
Заработок зависит от количества занятий и квалификации. В среднем, за одно занятие можно заработать 705.19 рублей с занятия. Больше занятий в неделю – выше доход