3-денний марафон про машинне навчання від спеціалістки з Data Science з 9-ти річним досвідом Ганни Пилєвої

Робота з машинним навчанням у 2026: задачі, перспективи, та з чого почати свій шлях

Для тих, хто цікавиться машинним навчанням і хоче дізнатися, як почати працювати в цій сфері. Та розв'язувати перші практичні задачі
вебінар, практичний майстер-клас, розбори реальних кейсів учасників та фінальний тест
живий формат ZOOM
3 дні активної роботи: 15, 16 та 17 квітня 2026
РЕЄСТРУЙТЕСЯ НА МАРАФОН прямо зараз і отримайте відео-практикум
"Успішна співбесіда в ІТ: як пройти interview на ML-позицію"
00:00:00
РЕЄСТРУЙТЕСЯ НА ІНТЕНСИВ прямо зараз і отримайте відео-практикум
"Успішна співбесіда в ІТ: як пройти interview на ML-позицію"
00:00:00

ML-марафон для вас, якщо ви:

01

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

02

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

03

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

04

хочете отримати перший практичний досвід у Data Science

Що Ви дізнаєтесь:

Які ключові кроки треба зробити для старту та розвитку в галузі
Які є вимоги для позиції Junior
Який набір ключових навичок повинен мати сильний ML-спеціаліст і як їх розвивати
Як знайти першу роботи в ML

Наш план дій на 3 дні по темі машинного навчання:

15.04 о 19:00 за Києвом
ВЕБІНАР на тему: "Робота з машинним навчанням в 2026: задачі, перспективи, та з чого почати свій шлях"
⏳ Орієнтовна тривалість 3 години
16.04
МАЙСТЕР-КЛАС з розвʼязання ML-задачі. Створимо модель, яка передбачає зарплати в IT на реальних даних
💻 3 відеоуроки в записі
17.04 о 19:00 за Києвом
Розберемо реальні кейси учасників й ви отримаєте чіткі рекомендації.
⏳ Орієнтовна тривалість 2 години

Яка різниця між вебінаром та розборами

Вебінар
Під час вебінару моя головна мета - розкрити тему та дати вам чітке розуміння, що таке машинне навчання та які задачі ви можете виконувати в майбутньому. Я обов'язково буду відповідати на ваші запитання та наводити приклади з різних ніш, щоб у вас склалась загальна картинка про роботу ML-спеціаліста.
Розбір
А ось під час розборів ми будемо розбирати реальні кейси учасників, де я буду давати чітку та покрокову інструкцію, як краще діяти та на що звернути увагу у першу чергу. На прикладах кейсів ви зрозумієте свій покроковий план розвитку в найближчі 6-12 місяців в напрямку машинного навчання.

У якій ролі ви можете брати участь у розборах?

Формат "СЛУХАЧ" для вас, якщо:
ви хочете просто послухати мої рекомендації та бути присутнім на зустрічі
вам цікаво дізнатися більше про напрям Machine Learning/Data Science та як в ньому розвиватися
Формат "УЧАСНИК" для вас, якщо:
ви - людина, яка хоче почати працювати в напрямку Machine Learning/Data Science і Ви б хотіли отримати покроковий план, як вам увійти в цю сферу.
ви - фахівець, який прагне розібратись у побудові ML-рішень для своєї компанії зі свого поточного робочого місяця. Можливо ви зараз працюєте маркетологом, бізнес-аналітиком, розробником, і хочете розібратися як саме вам використовувати машини навчання і як допомогти цим своїй компанії.
Якщо ви впізнали себе в одному з цих профілів — реєструйтесь за кнопкою нижче! Є шанс отримати індивідуальні поради, які допоможуть вам освоїти ML саме для ваших завдань. До речі, моя консультація на цю тему коштує $250, а зараз у вас ж шанс отримати її безкоштовно.

Зареєструйтесь, і, можливо, саме ваш кейс ми розберемо під час зустрічі!

Що таке майстер-клас та як він буде проходити?

01

Що таке майстер-клас:

3 записані відеоуроки з детальним поясненням, де ми пройдемо повний цикл розвʼязку задачі на Python.
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 та які ознаки найбільше впливають на продуктивність
03

Завдання майстер-класу:

Створимо модель, яка передбачає зарплати в IT на реальних даних. Ви познайомитесь з інструментом Google Colab та спробуєте себе в ролі ML-фахівця.
04

Що отримаєте:

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

Ваша задача - повторювати за мною, крок за кроком.

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 марафоні онлайн

Гайд “ТОП-5 ресурсів для пошуку роботи в Data Science/Machine Learning”
Ви дізнаєтесь, як знайти першу роботу в ІТ і уникнути помилок, яких припускаються 99% початківців!
Добірка “4 резюме, які принесли офер у Data”
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 3-денний марафон

1
Ви реєструєтесь на марафон за кнопкою "Зареєструватися" на цьому сайті й в боті отримаєте всю організаційну інформацію про вебінар та майстер-клас. Участь - безкоштовна
Одразу можете переглянути бонус за реєстрацію "Відео-практикум "Успішна співбесіда в ІТ: як пройти interview на ML-позицію"
2
5
17.04 о 19:00 за Києвом я буду розбирати реальні кейси учасників, які залишили заявку в анкеті. За час нашої зустрічі ми встигнемо розібрати 3-4 кейси.
Наприкінці марафону в боті на вас чекає фінальний тест аби ви оцінили свій реальний рівень знань в напрямку машинного навчання
6

Марафон буде проводити Ганна Пилєва

Ганна Пилєва — Senior Machine Learning Engineer, Consultant

9 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
моїх безкоштовних
продуктів з ML

Чому варто відвідати ML-марафон?

Все про що я розповідаю і навчаю людей базується на моєму досвіді та практичних навичках
Вмію пояснювати складні речі простою мовою, навіть якщо ви раніше не працювати в IT
Завдяки 9-річному досвіду роботи я можу підказати найдієвіший шлях розвитку в напрямку машинного навчання
Я пройшла цей шлях самостійно та доросла до позиції Senior, тож мої рекомендації 100% спрацюють
Мої учні відмічають, що завдяки моїй енергії в них з'являється ще більше бажання розвиватися та досягати своїх цілей. Тож маю надію, що зможу закохати вас в МL

Наші учні

Відповіді на найпоширеніші питання

Яка вартість марафону?
Чи буде запис?
Чи можу я відвідати вебінар й розбори, а майстер-клас пропустити?
Чи обов'язково бути онлайн на розборах, якщо я залишу заявку в анкеті, як учасник?
Як буде проходити майстер-клас?
Що таке фінальний тест і навіщо його проходити?

Якщо ви хочете познайомитися ближче з новим напрямком, отримати чіткі рекомендації та план дій стосовно розвитку в Machine Learning, натискайте на кнопку нижче аби зареєструватися на нашу зустріч 15-17 квітня.

Для реєстрації на марафон заповніть форму
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.