LiveInternet

Научитесь создавать ИИ-инструменты, которые помогают в работе: находят нужную информацию, отвечают на вопросы и получают данные из внешних сервисов — от прототипа без написания кода (no-code) до простого Python-бота.

Чем занимается инженер данных: Данные — основа всего. Сбор данных позволяет выявлять потребности, разрабатывать оптимальные решения, прогнозировать риски и даже оценивать состояние здоровья. Но данные нужно не только собирать — их нужно преобразовывать, структурировать, автоматизировать и хранить. Именно здесь и появляются инженеры данных — чтобы создавать инфраструктуру, работать с хранилищами данных и подготавливать данные к дальнейшей обработке.

Представьте, что вы устроились аналитиком в пиццерию, которая активно переходит в онлайн и проводит эксперименты для повышения качества сервиса. Вам предстоит определить, какая версия сайта работает лучше, что изменилось после рефакторинга бэкенда и удалось ли отделу логистики ускорить доставку.

ML-инженер - это специалист, который находится на стыке анализа данных и разработки. Он должен уметь писать код, строить математические модели и понимать потребности бизнеса.

Инженерия данных от проектирования до нетривиальной обработки. НАУЧИТЕСЬ ПРАВИЛЬНО ГОТОВИТЬ ДАННЫЕ ЛЮБЫХ РАЗМЕРОВ И СЛОЖНОСТИ. Обучающие выборки для машинного обучения и красивые графики для отчётов не появляются сами собой: данные нужно собирать, хранить, валидировать и комбинировать между собой, быстро реагируя на изменения в их структуре.