Чему вы научитесь
- Понимать полный цикл создания проектов (от идеи до реализации) и применять этот алгоритм работы к любым будущим задачам.
- Использовать Cursor AI для ускорения написания кода (x3 к скорости) и рефакторинга.
- Проводить полный цикл разработки ML-проекта: от идеи до деплоя (End-to-End).
- Выполнять разведочный анализ (EDA) и генерировать признаки (Feature Engineering).
- Обучать модели, валидировать их и выбирать метрики, важные для бизнеса.
- Оборачивать модели в API с помощью FastAPI и упаковывать приложение в Docker.
- Создавать интерактивный фронтенд для демонстрации проекта на Streamlit.
- Писать документацию ML System Design и мыслить как Product Manager.
- Составлять продающее резюме (PDF + hh.ru), проходящее фильтры ATS.
О курсе
Ваше портфолио уровня Middle за одни выходные.
Знать синтаксис Python недостаточно, чтобы получить оффер. Работодатели ищут тех, кто умеет превращать данные в деньги и работающие сервисы. Но как новичку создать сложный проект без опыта?
Решение — использование современных AI-инструментов. Этот курс — пошаговый алгоритм, который научит вас использовать Cursor для создания End-to-End ML-проектов. Вы пропустите часы "гугления" ошибок и сразу перейдете к созданию ценности. Мы будем работать на примере реального соревнования с Kaggle, но методология применима к любой задаче.
⚡ Максимальный упор на практику Этот курс бесполезен, если его просто смотреть. Он создан, чтобы вы делали. Я буду кодить в реальном времени, а ваша задача — повторять каждый шаг в своем редакторе. Если вы пройдете этот путь вместе со мной от начала до конца, вы получите:
-
Готовый Pet-проект, который работает, упакован в Docker и имеет понятную документацию — именно это ищут работодатели.
-
Универсальный шаблон: вы поймете сам алгоритм создания ML-сервисов и сможете легко применять эту структуру к любым своим будущим идеям.
-
Мышечную память: вы перестанете бояться настройки окружения, Docker-контейнеров и деплоя, потому что сделаете это своими руками.
Курс состоит из трех практических блоков:
🚀 1. Hard Skills: Техническая реализация Мы настроим профессиональное окружение (VS Code, Jupyter, Git, Docker) и освоим Cursor. ИИ-ассистент поможет вам написать код для всего пайплайна: анализ данных, обучение модели, бэкенд на FastAPI и фронтенд.
🧠 2. Product Skills: Бизнес-мышление Код сам по себе не продает. Вы научитесь превращать скрипты в Business Case. Мы напишем документ ML System Design: определим метрики успеха, оценим риски, спроектируем архитектуру и план A/B тестов. Вы научитесь говорить на языке бизнеса.
💼 3. Soft Skills: Карьера и Трудоустройство Финальный этап — продажа себя. Вы узнаете инсайды найма: как работают фильтры резюме и на что смотрят лиды. Мы составим резюме по формуле ABC, оформим "убойный" профиль на hh.ru и разберем стратегию массовых откликов, которая приносит приглашения.
Автор курса: Дима Савелко — Senior Data Scientist с опытом 4+ лет в бигтехе (Сбер, Газпром, Точка Банк). Основатель школы savelkoteam, а также автор блога eboutdatascience про Data Science и ментор, чьи ученики успешно трудоустраиваются в топовые компании. Я передаю вам не сухую теорию, а выжимку своего опыта прохождения и проведения сотен собеседований.
Телеграм-канал автора - eboutdatascience
Школа Data Science, которая поможет тебе получить оффер с ЗП от 200 за 6-8 месяцев - savelkoteam
Для кого этот курс
Начальные требования
-
Базовое знание Python (синтаксис, циклы, функции).
-
Компьютер с доступом в интернет (подойдет Windows, macOS или Linux).
-
Желание практиковаться и повторять действия за автором.
-
Установленный Cursor AI (на курсе будет инструкция по установке и бесплатному доступу).
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Обучение построено в формате воркшопа-симулятора. Никаких скучных лекций у доски — только практика и реальные задачи.
-
Live-coding сессии: Вы смотрите короткие видео (10-20 минут), где я пишу код в реальном времени, и повторяете действия в своем редакторе.
-
Библиотека промптов: Вы получаете готовый набор проверенных запросов для Cursor, которые сможете копировать и использовать в будущих рабочих задачах.
-
Практика вместо тестов: Ваше "домашнее задание" — это поэтапное создание собственного проекта. К каждому этапу прилагаются чек-листы для самопроверки качества кода и ML-решения.
Программа курса
Что вы получаете
- По итогам курса у вас на руках будет полный набор активов для поиска работы:
- Сильный кейс в портфолио: End-to-End ML-проектом (чистый код, Docker, README), который не стыдно показать тимлиду.
- Профессиональное резюме: Готовый PDF-файл и оптимизированный профиль на hh.ru, составленные по алгоритмам обхода ATS-фильтров.
- Владение Cursor AI: Навык работы с главным инструментом разработки 2025/2026 года, который повысит вашу продуктивность в 2-3 раза.
- Понимание ML System Design: Вы научитесь рассуждать не как джун, который "просто обучил модель", а как инженер, понимающий бизнес-цели, метрики и цикл внедрения продукта.