Программа обучения

Мой Roadmap – это пошаговый путь от нуля до оффера.

> Начнём с математики, потом освоим Python, затем изучим всё, что необходимо NLP/LLM инженеру

Математика для DS: сильный фундамент к ML и NLP/LLM без душной теории

Матанализ — функции, пределы, производные, градиенты и немного методов оптимизации

Линейная алгебра — без векторов и матриц в Data Science никак

Теория вероятностей и статистика — задел к тому, чтобы смотреть на LLM как на вероятностную модель, а не абстрактную сущность

Python и алгоритмы: продвинутый синтаксис для работы и собеседований

Синтаксис Python — идём от основ к продвинутым главам

Python для ML и анализа данных — осваиваем ключевые библиотеки для Data Science

ООП — классы, поля, методы и наследование

Алгоритмы и структуры данных — плавно развиваем навык кодинг-собеседований

Мок-собес по Python и алгоритмам — закрепляем изученное в формате реального интервью

Machine Learning: база, необходимая для любой ветки Data Science

Ввиду фокуса на NLP/LLM изучаем только ключевые темы из ML, необходимые для понимания Deep Learning: регрессия, классификация, деревья и композиции моделей, завершая погружением в ML System Design для освоения принципов проектирования ML-систем.

Базовый NLP/LLM: от основ до трансформеров

Основы нейронных сетей и PyTorch — изучаем основы теории DL и ключевого DL-фреймворка

Classic NLP и Transformer — важнейшие темы для понимания продвинутых LLM-разделов

LLM Intuition и LLM Evaluation — углубляем интуитивное понимание LLM и метрик для их оценки

Мок-собес по ML и DL — закрепляем изученное в формате реального интервью

Продвинутый NLP/LLM: профильная теория и много практики

LLM в индустрии + практика

Prompt Engineering + практика

Fine-tuning LLM + практика

RAG-системы + практика

AI Agents + практика

Оптимизация LLM + практика

Alignment + практика

Deploy + практика

Мок-собес по NLP/LLM — закрепляем изученное в формате реального интервью

NLP/LLM System Design: архитектурное проектирование LLM-систем

Сбор и разметка данных для LLM

Design задачи классификации текстов

Design задачи кластеризации текстов

Design задачи построения эмбеддингов

Design задачи NER

Design обучения LLM под домен

Design систем текстового поиска

Design задачи RAG

Design систем AI-агентов

Собесы и оффер: научишься проходить собесы, отработаешь самопрезентацию, подготовишься к переговорам по зарплате, получишь оффер.

Сопровождение на испытательном сроке: всегда сможешь обратиться ко мне за советом

> Твой полный RoadMap обсуждаем на созвоне

Мои авторские гайды

MLOps для Data Scientist – как готовить модели к продакшену, чтобы твой код реально внедряли.

Как устроена работа в DS-команде – роли, процессы, инструменты, пайплайны.

Как проходить собесы DS – менталка, самопрезентация, переговоры по зарплате.

Авторские материалы вдобавок к основному RoadMap. Экономят месяцы ошибок