Залишити заявку

Data Science та АІ: як працювати ефективно в нових реаліях

Магістратура Neoversity

Перетворіть хаотичний досвід на системну експертизу. Навчайтеся у Senior+ інженерів із Netflix, Ciklum, Intellias — тих самих, чиї лекції ви щойно дивилися.

Як результат:
матимете європейський  диплом, власний стартап і нетворк із лідерів галузі.

Подати заявку

Володимир Голомб про ефективність у Data Science. Він наголошує, що головний виклик — це якість даних (80% роботи), а не складність моделей. Спікер розкриває різницю між ML (генерація правил) і традиційним кодуванням. Успіх вимагає фундаментальних знань та здатності приносити прикладну цінність.

Володимир Голомб

Lead Data Scientist & ML Operations Engineer в RBC Group

Що ви дізнаєтесь

3:50 — Проблема AI: Неможливість вирішити проєкт без розуміння всіх етапів (життєвий цикл DS).

6:55 — Парадигма: ML генерує правила, а не слідує їм.

9:57 — Ключовий виклик: Якість та доступність даних (80% роботи).

13:50 — Реальність бізнесу: Лише 12-21% нетехнологічних компаній інтегрували ML/AI.

18:48 — Хайп LLM: Прорив відбувся на стику Deep Learning та NLP (трансформери).

23:55 — База знань: "Золотий стандарт" технологій (Pandas, Scikit-learn) є ключовим, а не хайп.

30:39 — Цінність ML: Прогнозування продажів допомагає уникати збитків.

Data Science та АІ: як працювати ефективно в нових реаліях

Магістратура Neoversity

Що ви дізнаєтесь

Бронюйте консультацію з освітнім фахівцем та отримайте детальну програму навчання

Грант на міжнародну ІТ-освіту ближче, ніж ви думаєте