Чему вы научитесь
- Уверенно объяснять bias–variance, переобучение и схемы валидации моделей
- Отвечать на вопросы о линейной и логистической регрессии, регуляризации и градиентном спуске
- Разбираться в решающих деревьях, случайном лесе и градиентном бустинге (XGBoost, LightGBM, CatBoost)
- Выбирать метрики качества: precision/recall, ROC-AUC и PR-AUC, метрики регрессии и ранжирования
- Готовить данные: пропуски, кодирование категорий, дисбаланс классов, отбор признаков
- Применять кластеризацию, PCA, t-SNE/UMAP и методы поиска аномалий
- Объяснять устройство нейросетей: backprop, оптимизаторы, нормализацию, CNN и RNN
- Отвечать на вопросы о трансформерах, attention, RAG, LoRA и оценке LLM
- Решать задачи по вероятности и статистике: Байес, MLE/MAP, p-value, A/B-тесты
- Структурированно проходить секцию ML System Design: от постановки задачи до мониторинга модели
О курсе
🔥 Хотите изучить тему ещё глубже? У нас есть другие курсы по анализу данных и машинному обучению:
Эти курсы помогут вам углубить навыки, расширить портфолио и получить востребованные на рынке труда компетенции, необходимые для работы с реальными кейсами
Для кого этот курс
Начальные требования
Базовые знания Python и основ машинного обучения
Школьная математика: производные, вероятность, матрицы на базовом уровне
Желание системно подготовиться к техническому собеседованию
Как проходит обучение
Курс построен как тренажёр: 10 модулей, 30 тем, 150 вопросов, которые реально задают на ML-собеседованиях.
Каждый вопрос — задание с проверкой: выберите верный ответ, а после него откроется эталонный разбор «Как ответить на собеседовании».
Темы идут от фундамента (метрики, валидация, линейные модели) к продвинутым (трансформеры, LLM, ML System Design), поэтому курс можно проходить последовательно или точечно закрывать пробелы.
Программа курса
В курс входят
- 30 уроков
- 150 тестов
Наши преподаватели
Сертификат
Что вы получаете
- Системную подготовку к техническому собеседованию на ML-инженера и Data Scientist
- 150 разобранных вопросов с эталонными ответами для повторения перед интервью
- Понимание, как связать ML-метрики с бизнес-задачей
- Уверенность в ответах на теорию ML, Deep Learning, NLP/LLM и статистику
- Каркас ответа на секции ML System Design
- Сертификат о прохождении курса