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 Data Science: сильная математика = умение объяснить «как работает модель», а не просто запускать чужой код.

Базовый матанализ – учимся понимать, как устроены функции и их поведение.

Линейная алгебра – язык, на котором «разговаривают» нейросети. Без матриц и векторов никак.

Продвинутый матанализ – углубляемся в методы оптимизации, чтобы понимать, как обучаются модели.

Теория вероятностей – учимся мыслить статистически, чтобы грамотно работать с данными и результатами.

Python и алгоритмы: научишься кодить, как реальный инженер

Базовый Python – синтаксис, простые программы.

Продвинутый Python – углубляемся в библиотеки и «чистый код».

Python для ML и анализа данных – подключаем библиотеки NumPy, Pandas, Matplotlib.

ООП – умение строить сложные проекты, а не только скрипты.

Алгоритмы и структуры данных – база, которая нужна на собеседованиях.

Мок-собес по Python – закрепляем всё в формате реального интервью.

Machine Learning: база, необходимая для любой ветки Data Science

Линейная регрессия – базовая модель, на которой объясняется принцип обучения.

Линейная классификация – первый реальный инструмент для задач «да/нет».

Решающие деревья – шаг в сторону интерпретируемых моделей.

Композиции моделей – бустинг, бэггинг и другие мощные техники.

ML System Design – как проектировать систему, а не только одну модель.

Дополнительные материалы – закрепление и расширение кругозора.

NLP/LLM base: поймёшь, из чего собрана LLM, и научишься работать с ней руками.

База NLP – учимся работать с текстами, токенами, эмбеддингами.

Архитектура трансформеров – фундамент современных моделей (GPT, BERT и др.).

PyTorch – главный фреймворк для работы с нейросетями.

Интуиция в LLM – начинаем чувствовать, как модель думает.

Дополнительные источники – лучшие материалы по DL/NLP.

NLP/LLM pro: уже сможешь работать NLP/LLM-инженером

Classic NLP + практика – закрепляем традиционные методы.

LLM в индустрии – учимся внедрять модели в реальные продукты.

Prompt Engineering – грамотная работа с запросами к моделям.

AI Agents – проектируем умных ассистентов.

RAG-системы – соединяем LLM с базами данных.

Fine-tuning – дообучение моделей под конкретные задачи.

Alignment – подстройка поведения модели.

Deploy – выводим модель в продакшн.

Ускорение LLM – оптимизация для реальной работы.

Мок-собес по ML и NLP – полная проверка готовности к рынку.

Дополнительные материалы – закрепление и расширение кругозора.

NLP/LLM System Design: сможешь строить целые AI-системы, а не просто обучать модели — важнейший навык для Middle/Senior грейдов

Учимся проектировать системы: классификация, кластеризация, поиск, NER, Fine-Tuning, RAG, AI-агенты.

Каждая тема - это полноценный проект с архитектурой, пайплайном и продакшн-логикой.

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