#034 ML Валерий Бабушкин. О карьере, ML в бизнесе и гранд-мастерстве Kaggle

<p>Думаю, для тех, кто следит за индустрией искусственного интеллекта, Валерий Бабушкин в особом представлении не нуждается. Специалист высочайшего класса, за которым охотятся самые крутые технологические компании! И, вот, сегодня Валерий в гостях Machine Learning Podcast. Поговорили о карьерном пути Валерия, о том, как бизнесу внедрять машинное обучение в свои процессы, какие книги читать, чтобы держать себя в тонусе, зачем фейсбук борется с альтернативными ватсап-клиентами, зачем нужен Kaggle в карьере дата-сайентиста и еще много о чем!</p> <p><br /></p><p>Ссылки выпуска:</p><p><br /></p> <p>Реферальная программа Intel, по которой можно получить 70000 рублей за каждого трудоустроенного, по вашей рекомендации, сотрудника в компанию (<a href="http://career.intel.com/tp/rj6_qk7Te_e_K">http://career.intel.com/tp/rj6_qk7Te_e_K)</a></p> <p>Вакансии компании Intel (<a href="http://career.intel.com/tp/rj6_itirV.e_K">http://career.intel.com/tp/rj6_itirV.e_K</a>)</p> <p>Телеграм-канал Валерия (<a href="https://t.me/cryptovalerii">https://t.me/cryptovalerii</a>)</p> <p>Kaggle (<a href="https://www.kaggle.com/">https://www.kaggle.com/</a>)</p> <p>Книга "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" (<a href="https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/">https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/</a>)</p> <p>Книга "The Minimum Description Length Principle" (<a href="https://mitpress.mit.edu/books/minimum-description-length-principle">https://mitpress.mit.edu/books/minimum-description-length-principle</a>)</p> <p>Книга "Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа" (<a href="https://www.biznesbooks.com/books/ekonomika/efron-b-netradicionnye-metody-mnogomernogo-statisticheskogo-analiza">https://www.biznesbooks.com/books/ekonomika/efron-b-netradicionnye-metody-mnogomernogo-statisticheskogo-analiza</a>)</p> <p><br /></p><p>Буду благодарен за обратную связь!</p> <p>Оставляйте ваши комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)</p> <p>Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (<a href="https://t.me/toBeAnMLspecialist">https://t.me/toBeAnMLspecialist</a>)</p> <p>Телеграм автора подкаста (<a href="https://t.me/kmsint">https://t.me/kmsint</a>)</p> <p>Со мной также можно связаться по электронной почте: [email protected]</p> <p>Также теперь подкаст можно найти на YouTube (<a href="https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?">https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?</a>) и Яндекс.Музыке (<a href="https://music.yandex.ru/album/9781458">https://music.yandex.ru/album/9781458</a>)</p><p><br /></p><p>А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (<a href="https://stepik.org/120924">https://stepik.org/120924</a>). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!</p><p><br /></p><p>Поблагодарить меня можно добрым словом и/или донатом (<a href="https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/">https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/</a>)<br /></p>