ML в 2025: Как освоить модели и найти первую работу (Пошаговый план + Лайфхаки) | Часть 2

Pre-register for the 3rd round of the "ML Database" course: https://forms.yandex.ru/u/6822f819842... Demo course "ML Database": https://clck.ru/3FxXvU Course "ML Database": https://clck.ru/3FxXwp Course "ML in Business": https://clck.ru/3FxXya Follow MLinside on Telegram: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 Alexander Dubeykovsky is an expert in machine learning in business (3 years of experience at Yandex), a mentor for students and schoolchildren in IT, and a graduate of the Yandex School of Data Analysis. This video continues a longer guide on how to start a career in ML from scratch in 2025. Alexander shares his experience on mastering key machine learning models (regression, decision trees, boosting), preparing for interviews, and finding your first job in data science. You'll learn: Which models you should learn first and why, How interviews help in learning ML, Which projects beginners should do for their portfolio (Kaggle and unconventional ideas), Why it's important to develop LinkedIn and connections, The best books on ML, Python, and interviews, How to balance learning and job searching. This is the second part of his guide to learning ML. Suitable for students and those changing careers who want to enter IT with a clear plan of action. Kaggle link: https://www.kaggle.com/competitions?h... 📌 Subscribe to the ML Inside channel to receive new lessons on ML and data science. Timestamps 00:00 – Introduction: A Roadmap for Learning ML from Scratch in 2025 01:02 – Why It's Important to Start with Simple Models and Skip the CV and NLP 02:28 – TOP 5 Models for Beginners: Regression, Trees, Boosting 03:15 – Deep Understanding of Models: What to Know for Interviews 04:31 – Using Interviews as a Learning Tool 05:27 – Portfolio Projects: Kaggle and Unconventional Ideas 07:17 – How to Watch Interviews and Build a Network: Expert Advice 08:17 – Why LinkedIn is Critical for an ML Career 09:06 – Paid vs. Free Courses: What to Choose for a Beginner 12:07 – Three Books That Will Answer 70% of Interview Questions 14:16 – What's More Important: Study More or Find a Job Faster? 3:37 PM – Final Plan and Final Tips #ML2025 #machinelearning #DataScience #MLfromscratch #ChatGPT #Python #StepbyStepPlan #MLInside

ML in 2025: How to Start from Scratch and Avoid Failure (A Step-by-Step Plan from Experience) | P...
▶︎

ML in 2025: How to Start from Scratch and Avoid Failure (A Step-by-Step Plan from Experience) | P...

ТОП-25 вопросов на собесе по Data Science | Часть 2: что точно спросят на интервью
▶︎

ТОП-25 вопросов на собесе по Data Science | Часть 2: что точно спросят на интервью

Ex-Google Recruiter Explains Why "Lying" Gets You Hired
▶︎

Ex-Google Recruiter Explains Why "Lying" Gets You Hired

ТИРЛИСТ ВСЕХ IT ПРОФЕССИЙ - лучшие айти специальности для старта в 2025
▶︎

ТИРЛИСТ ВСЕХ IT ПРОФЕССИЙ - лучшие айти специальности для старта в 2025

Машинное обучение — «ЭЛИТА» IT?  Новая ниша для быстрого «ВКАТА» в 2026!
▶︎

Машинное обучение — «ЭЛИТА» IT? Новая ниша для быстрого «ВКАТА» в 2026!

Что ты будешь делать на стажировке ML-инженера - без иллюзий
▶︎

Что ты будешь делать на стажировке ML-инженера - без иллюзий

Топ-5 ошибок при объяснении метрик на собеседованиях по ML
▶︎

Топ-5 ошибок при объяснении метрик на собеседованиях по ML

Harvard Professor Explains Algorithms in 5 Levels of Difficulty | WIRED
▶︎

Harvard Professor Explains Algorithms in 5 Levels of Difficulty | WIRED

Как понять, что ты готов на собеседование в ML
▶︎

Как понять, что ты готов на собеседование в ML

Data Science: Kaggle GRANDMASTER in 6 months? | Pavel Pleskov, Data Nerds
▶︎

Data Science: Kaggle GRANDMASTER in 6 months? | Pavel Pleskov, Data Nerds

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

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

Dropout и регуляризация: почему без них ML не работает
▶︎

Dropout и регуляризация: почему без них ML не работает

Ex-Google Recruiter Explains: The Interview Secret to Getting Hired
▶︎

Ex-Google Recruiter Explains: The Interview Secret to Getting Hired

11 УРОВНЕЙ ML/DS (Машинное обучение, от новичка до эксперта)
▶︎

11 УРОВНЕЙ ML/DS (Машинное обучение, от новичка до эксперта)

ТОП 3 pet-проекта для ML-специалиста, которые жаждет работодатель
▶︎

ТОП 3 pet-проекта для ML-специалиста, которые жаждет работодатель

100 Data Science вопросов мидлу! Парень c Физтеха проходит собеседование
▶︎

100 Data Science вопросов мидлу! Парень c Физтеха проходит собеседование

ТОП-25 вопросов на собеседовании в Data Science: как отвечать, чтобы получить оффер | Часть 1
▶︎

ТОП-25 вопросов на собеседовании в Data Science: как отвечать, чтобы получить оффер | Часть 1

Machine Learning/AI инженер  - ПРОФЕССИЯ БУДУЩЕГО!
▶︎

Machine Learning/AI инженер - ПРОФЕССИЯ БУДУЩЕГО!

Можешь ли ты стать Data Scientist-ом?
▶︎

Можешь ли ты стать Data Scientist-ом?

В чём Сила и Обман PET-проектов
▶︎

В чём Сила и Обман PET-проектов