Живий вебінар від спеціалістки з 10-річним досвідом у Data Science — Ганни Пилєвої

Робота в ML/AI у 2027: кар'єра, стійка до криз

як зробити перехід, що підніме дохід до $7000+ вже у 2027
онлайн-формат
24.09, один день активної роботи
РЕЄСТРУЙТЕСЯ НА ВЕБІНАР прямо зараз і отримайте відео-практикум
"Успішна співбесіда в ІТ: як пройти interview на ML-позицію"
00:00:00

Вебінар для вас, якщо

01

ви хочете розібратися, що таке взагалі машинне навчання й побачити приклади, як його використовувати в різних нішах

02

ви хочете зрозуміти, які можливості дає машинне навчання та скільки ви будете заробляти завдяки новим навичкам

03

ви хочете зрозуміти, що потрібно знати аби працювати з машинним навчанням та AI в ІТ

04

ви хоче зрозуміти актуальні вимоги ринку та з чого почати

Що Ви дізнаєтесь:

Що змінилося на ринку ML/AI/DS у 2026 році та як це впливає на спеціалістів
Які перспективи має кар’єра в ML/AI/DS у 2027 році та куди рухається ринок
Які навички будуть маст-хев для спеціалістів у найближчі роки
Як побудувати кар’єрну траєкторію в ML/AI та рухатися до високого доходу в ІТ

Наш план дій на вебінарі по темі машинного навчання:

24.09 о 19:30 за Києвом
ВЕБІНАР на тему: «Робота в ML/AI у 2027: кар’єра, стійка до криз. Як зробити перехід, що підніме дохід до $7000+ вже у 2027»
⏳ Тривалість – близько 2 години

Що таке майстер-клас та як він буде проходити?

01

Що таке майстер-клас:

Серія записаних відеоуроків, які ви отримаєте в Telegram-боті. Кожен урок — це окремий етап розв'язання задачі. Разом ми крок за кроком пройдемо весь процес з детальним поясненням, як це робити на Python. Ваше завдання — переглядати уроки та повторювати всі дії за мною.
01

Що будемо робити:

— Завантажимо реальний датасет
— Проведемо EDA:
візуалізації, кореляції, аналіз факторів
— Підготуємо дані до ML
— Побудуємо свою першу модель
машинного навчання
— Зрозуміємо, як інтерпретувати результати
03

Завдання майстер-класу:

ви пройдете повний цикл роботи з даними — від сирого датасету до своєї першої ML-моделі та її інтерпретації. Відчуєте себе в ролі Data Scientist і опануєте ключові етапи розв’язання задач.
04

Що отримаєте:

— Уявлення про повний цикл роботи з даними
— Перший практичний досвід
у Data Science
— Розуміння, як машинне навчання вирішує реальні бізнес-задачі

Які бонуси можна отримати за реєстрацію?

Відео-практикум "Успішна співбесіда в ІТ: як пройти interview на ML-позицію"

Чек-лист підготовки до технічної співбесіди в ML
Готові відповіді на складні HR-питання
Як презентувати pet-проєкти так, щоб вразити техліда
Секретні фрази, які підвищують твої шанси на 300%

Увага! Цей бонус доступний тільки при реєстрації поки таймер не закінчиться

00:00:00

Бонуси за присутність на вебінарі онлайн

Гайд "Де шукати роботу ML/DS/AI інженеру в 2027 році?"
Ви дізнаєтесь, як знайти першу роботу в ІТ і уникнути помилок, яких припускаються 99% початківців!
Чек-лист "Резюме проти AI: як пройти відбір у 2027"
Поділюсь прикладами моїх учнів, які знайшли роботу в Data Science/аналітиці даних і ви зможете зробити своє резюме за їх прикладом!👇

Як буде проходити наш вебінар

1
Ви реєструєтесь за кнопкою "Зареєструватися" на цьому сайті й в боті отримаєте всю організаційну інформацію про вебінар. Участь - безкоштовна
Одразу можете переглянути бонус за реєстрацію "Відео-практикум "Успішна співбесіда в ІТ: як пройти interview на ML-позицію"
2

Вебінар буде проводити Ганна Пилєва

Senior Machine Learning Engineer, Consultant

10 років в ІТ у провідних українських і міжнародних компаніях: N-iX, EVO.company (Prom.ua), Parimatch Tech, GroupBy, Proxet
понад 15 впроваджених ML-проєктіввід ідеї до продакшну
4 роки викладацької практики, авторські курси в школах robot_dreams та Hillel
засновниця та CEO Data Loves Academy понад 600 випускників програм з програмування та Data Science
найбільша Data Science-блогерка України, з сумарною аудиторією понад 48.000 людей

Враження людей
після перегляду
наших безкоштовних
продуктів з ML

Наші учні

Відповіді на найпоширеніші питання

Яка вартість участі?
Чи буде запис вебінару?
Чи підійде мені вебінар, якщо я новачок і тільки планую розвиватися в ML/AI?
Чи варто приходити на вебінар, якщо я новачок у ML/AI?
Для реєстрації на інтенсив заповніть форму
Ваша заявка відправлена
Oops! Something went wrong while submitting the form.