Из аналитика в ML engineer

1. МОДУЛЬ «ДИНАМИЧЕСКОЕ ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ»
2. МОДУЛЬ «РАНЖИРОВАНИЕ И МАТЧИНГ»
3. МОДУЛЬ «UPLIFT-MODELLING»
4. МОДУЛЬ «A/B ТЕСТИРОВАНИЕ ПРИ ПОМОЩИ ML»
5. МОДУЛЬ «ML LIFECYCLE»

Изучить материалы курса

1. Реализация алгоритма Линейной регрессии
2. Реализация алгоритма Логистической регрессии
3. Реализация алгоритма MLP

1. M5 Forecasting - Uncertainty

1. Решить Top 75 задач с LeeCode
2. Прорешать задачи с веселой статьи на Habr
3. Написать уже алгоритм быстрой сортировки

Найти и разобрать топ 15 вопросов на собеседовании по теории Python

Пройти курс Математическая статистика

1. Выборка. Описательная статистика.
2. Точечные оценки. Свойства и методы построения
3. Доверительные интервалы. Стратифицированные выборки
4. Статистические гипотезы. Параметрические критерии
5. Критерии однородности.
6. Критерии согласия. Таблицы сопряженности
7. Регрессионный анализ.
8. Заключительный модуль.

Найти и разобрать топ 15 вопросов на собеседовании по статистике

1. Изучить модуль курса "Элементарная теория вероятностей: случайные события"
2. Найти и разобрать топ 15 вопросов на собеседовании по теории вероятностей

1. Решить 10 задач уровня 2-3
2. Найти и разобрать топ 15 вопросов на собеседовании по SQL