Как попасть в AI/ML без диплома МФТИ | Виктор Кантор

Описание: Ссылка на анкету предзаписи на курс «База ML»: https://vk.cc/cNNwau
Заполни анкету прямо сейчас и получи скидку 10% на курс!

Ссылка на сайт курса «База ML»: https://clck.ru/3NBPys
Ссылка на сайт курса «ML в бизнесе»: https://clck.ru/3NBQEQ
Забрать ссылку на вопросы с собеседований и ответы на них: vk.cc/cNNwau
Telegram MLinside: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6

Если вы аналитик, разработчик или менеджер и думаете, как вкатиться в ML — это видео нужно смотреть до конца. Виктор Кантор, экс-CDS Яндекс.Такси, ex-VP МТС, разбирает:
— почему 90% новичков годами «учатся», но так и не доходят до собесов,
— как не быть тем, кто «еще не готов»,
— как построить путь в Data Science, даже если вы не из топового вуза и не математик с рождения. Если коротко, то ответ — нетворкаться. Как раз для этого мы создали сообщество в Телеграм: https://t.me/ml_insidechat — вступайте, чтобы стать ближе к DS/ML.
— реальные кейсы наших учеников, которого взяли джуном после курса "База ML" MLinside.

В конце видео узнаете, как можно получить PDF с реальными вопросами с собеседований и ответами на них.

Тайм-коды:
00:00 — Кто такой Виктор Кантор и зачем это видео
01:21 — Можно ли стать ML-специалистом без диплома ВШЭ и МФТИ
03:23 — Почему AI — это как Excel: без него скоро никак
04:38 — Чем ChatGPT не заменит реальных ML-специалистов
06:13 — AGI vs. узкий искусственный интеллект: что действительно работает в бизнесе
07:43 — Сколько зарабатывают джуны и как попасть в их ряды
10:52 — Рост зарплат в AI: от джуна до синьора
12:46 — Почему у многих не получается войти в ML
13:41 — Ошибка: вы хотите знать всё, но так и не собеседуетесь
14:47 — Что реально спрашивают на собеседовании
17:27 — Как мыслят руководители, которые нанимают джунов
20:22 — Почему собеседование важнее диплома
22:12 — Теория vs практика: как не стать "обезьянкой с алгоритмами"
23:51 — Как устроено обучение на курсе "База ML"
25:52 — Математика и программирование: что точно потребуется
27:26 — Как выглядит путь студента на курсе
28:50 — Соревнования, проекты, менторы, обратная связь
30:43 — Реальные истории: как студенты переходили в Data Science
34:41 — Кто может попасть на курс: аналитики, менеджеры, разработчики
35:28 — Мы не обещаем "вкатиться в IT за 30 дней" — но покажем честный путь
37:03 — Почему комьюнити важнее, чем кажется
38:00 — Как не собирать знания по крупицам, а получить результат
39:01 — Что делать, чтобы попасть на курс