Uploads from Ганна Пилєва: про дані, технології і карʼєру в ІТ

Currently Playing: Що має знати ML-фахівець у 2026, крім Python?

Міні-курс "Як увійти в ML з потенціалом ЗП до $12к/міс: фінансовий ІТ-прорив, захист від ШІ та нові цікаві задачі": https://www.dataloves.academy/mini-courses/yak-uviyti-v-ml Ринок машинного навчання у 2025 році - $113 млрд, прогноз на 2030 - $503 млрд! ML Engineer - третя найшвидше зростаюча професія у світі (+80% до 2030). Але є проблема: 68% ML-проектів провалюються НЕ через погані моделі, а через погану інфраструктуру. Якщо ви вмієте тренувати модель у Jupyter Notebook, але не вмієте її деплоїти, моніторити та підтримувати в продакшені - ви неконкурентний. *Що дізнаєтесь у відео:* - Які інструменти ОБОВ'ЯЗКОВІ для ML Engineer у 2026 - MLOps інструменти - LLM Stack - AI Агенти - Cloud платформи - Як не стати "оператором бібліотек" *Таймкоди:* 0:00 - Ринок ML у 2026 році 0:38 - MLOps інструменти 2:03 - LLM Stack 4:18 - Про курс Machine Learning для людей 4:48 - AI Агенти 6:47 - Cloud платформи 8:00 - Computer Vision 9:33 - Software Engineering навички для ML 11:32 - БАЗА ML: чому без неї нікуди 13:32 - Unsupervised Learning та оцінка моделей 15:09 - Детально про курс: програма, практика, результати 15:59 - Підсумки: що необхідно знати у 2026 *Корисні посилання:* Курс "Machine Learning для людей": https://www.dataloves.academy/courses/machine-learning , де ви отримаєте 8 місяців навчання з нуля 90% практики на реальних даних 23+ задачі за навчання Модуль по LLM додаткам Детальний фідбек на домашки 2 самостійні проекти БЛОК ПРАЦЕВЛАШТУВАННЯ включено 📌 Підпішіться на канал для практичних гайдів по ML, аналізу даних та розвитку в IT 💬 Напишіть у коментарях: які з цих інструментів ви вже використовуєте? Що плануєте вивчити найближчим часом?