Всем привет! Мы – команда karpov.courses [https://to.karpov.courses/GoQEFg]. Мы делаем крутую школу науки о данных и бесплатно делимся полезными знаниями по аналитике, статистике и машинному обучению. 28 апреля в 12:00 мск пройдёт KARPOV.CONF 2026 — большая онлайн-конференция от karpovꓸcourses про работу с ИИ. Обсудим всё, что действительно важно сегодня: как компании внедряют ИИ в свои процессы, какие задачи он решает и какой результат это даёт на практике. Зарегистрироваться: https://to.karpov.courses/xAYp9g Регистрация в РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67aafad0962afd032d85afd5
Shorts
- Можно ли общаться с данными через текст и получать ответы без SQL? Разбираем, как это работает на практике. Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw
- Показываем, как ИИ помогает автоматизировать рутинные отчётные задачи. Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
- Что происходит после обучения модели и как она начинает применяться в реальных задачах — разбираем, что такое инференс и как он работает на практике. Сервис машинного обучения в облаке Evolution ML Inference: https://to.karpov.courses/REjtAA
- Почему валидация — обязательный этап и как её правильно проводить. Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
- Типовые ошибки при работе с ИИ и как их избежать. Подробнее о курсе: https://to.karpov.courses/y9N1pA
- Какие характеристики отличают современную систему работы с данными от устаревших решений. Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
- Как меняются требования к специалистам и какие навыки становятся критичными для работы с машинным обучением в 2026 году. Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
- Как увеличивать объёмы данных без потери качества и не ломать модель на этапе роста. Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
- Чем отличается краудсорсинг как услуга от классических подходов к разметке данных и когда он действительно эффективнее. Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
- Как привлекать внешних исполнителей для разметки данных и при этом сохранять контроль над качеством. Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
- Всегда ли для задачи нужна полноценная модель машинного обучения? Разбираем случаи, где проще и эффективнее использовать альтернативные подходы. Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
- Разбираем принципы грамотного промпта для задач аналитики. Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
- Почему ИИ ошибается без контекста и как правильно готовить данные и запросы. Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
- Как ИИ помогает ускорить первичный исследовательский анализ данных. Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
- Какие трудности чаще всего возникают у начинающих аналитиков данных? Говорим о реальных сложностях и о том, как с ними справляются. Подробнее о курсе «Аналитик данных»: https://to.karpov.courses/LgLNKg
- Обсуждаем задачи, где ИИ уже эффективнее ручной работы аналитика. Подробнее о курсе: https://to.karpov.courses/y9N1pA
- Какой набор навыков обязателен для старта в аналитике данных, а что уже считается серьёзным преимуществом? Коротко разбираем, без иллюзий и завышенных ожиданий. Подробнее о курсе «Аналитик данных»: https://to.karpov.courses/LgLNKg
- Разбираем различия между аналитикой в традиционной рознице и продуктовой аналитикой в цифровых сервисах. Подходы, данные и задачи — что меняется в зависимости от среды. Подробнее о курсе «Аналитик данных»: https://to.karpov.courses/LgLNKg
- Разбираем ситуации, где ИИ экономит часы работы, и где он создаёт лишний шум. Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA