Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН, Data Scientist в Сбербанке, Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для Data Science», Data scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН, Data Scientist
За год подготовитесь к работе ML-инженером: получите необходимую математическую подготовку, освоите машинное обучение на Python с нуля, научитесь работать с данными и создадите свои первые модели машинного обучения.
Вы разберётесь в базовых разделах математики, изучите методы статистики и теории вероятностей, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science – таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.
Все необходимые для ML-инженера навыки – в одном курсе. Спрос на таких специалистов есть во всех технологичных сферах: в бизнесе, медицине, промышленности и других, а средняя зарплата ML-инженеров составляет 200000 рублей.
Освойте Data Science с нуля. Вы попробуете силы в аналитике данных и машинном обучении, подробно изучите направление, которое нравится вам больше. Отточите навыки на реальных проектах и станете востребованным специалистом.
Онлайн курс «Machine Learning Engineer» от GeekBrains: получи новую профессию дистанционно! ✅ Курс ориентирован на уровень: Junior. ⌚ Длительность обучения: 12 месяцев. ✅ Помощь в трудоустройстве! Обучение на Machine Learning Engineer с нуля онлайн.
Николай Герасименко — опытный специалист в сфере Data Science, сочетающий глубокие академические знания с практическим опытом. Он занимает должность Data Scientist в Сбербанке, одном из ведущих финансовых учреждений России, где применяет передовые методы анализа данных для решения актуальных задач. Одновременно с этим, Николай является математиком в Вычислительном центре Российской академии наук (ВЦ РАН), что подчеркивает его сильную теоретическую базу и фундаментальное понимание математических принципов.
Николай активно делится своим экспертным опытом в образовательных онлайн-школах Skillbox и GeekBrains. В рамках учебных программ этих платформ он преподает блок «Основы математики для Data Science», являющийся ключевым для подготовки будущих специалистов. Его вклад в обучение сосредоточен на разъяснении сложных математических концепций, которые являются фундаментом для алгоритмов и моделей в Data Science. Благодаря его уникальному опыту, объединяющему научные исследования и прикладную работу в крупной корпорации, студенты получают ценные знания, сочетающие теорию и практику.
Team Lead команды «Модели управления жизненным циклом клиента» в ВТБ, Team Lead команды «Модели управления жизненным циклом клиента» в ВТБ. Спикер курса «Основы статистики и теории вероятностей», Team lead команды «Модели управления жизненным циклом клиента», Team Lead IT-команды
