Комп'ютерний зір з PyTorch у 2026: CNN, Transfer Learning та питання для співбесід
Повний посібник з комп'ютерного зору на PyTorch. Вивчіть згорткові нейронні мережі CNN, технологію transfer learning та підготуйтеся до технічних співбесід.
Data Science & ML
DATA
Комплексна програма Data Science та Machine Learning з Python як основною мовою. Від маніпулювання даними з Pandas та NumPy до реалізації моделей Deep Learning з TensorFlow/Keras, через класичний ML з Scikit-Learn. Включає також навички MLOps для розгортання та підтримки моделей у продакшн з Docker, FastAPI та хмарними платформами.
Чому ти навчишся
Сучасний Python з об'єктно-орієнтованим програмуванням та кращими практиками
Маніпулювання даними з Pandas, NumPy та SQL (BigQuery)
Візуалізація з Matplotlib, Seaborn та Plotly
Описова та інференційна статистика з Statsmodel
Machine Learning з Scikit-Learn та XGBoost (регресія, класифікація, кластеризація)
Deep Learning з TensorFlow та Keras (CNN, RNN, Transformer)
NLP та GenAI з Hugging Face, LangChain та LLM (GPT, Gemini)
MLOps з MLflow, Docker, FastAPI та Streamlit
Середовища розробки: Jupyter, Google Colab
Хмарне розгортання з Google Compute, Cloud Storage та GPU
Ключові теми для опанування
Найважливіші концепції для розуміння цієї технології та проходження співбесід
1
Python: типи, структури даних, ООП, декоратори, генератори, контекстні менеджери
2
NumPy: масиви, broadcasting, індексування, векторизовані операції, лінійна алгебра
3
Pandas: DataFrame, Series, індексування, groupby, merge, pivot, часові ряди
4
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, window function, CTE, оптимізація запитів
5
Візуалізація: Matplotlib (figure, axes, subplot), Seaborn (статистичні графіки), Plotly (інтерактивні)
6
Статистика: розподіли, перевірка гіпотез, довірчі інтервали, регресія
7
Feature Engineering: кодування, масштабування, відбір ознак, створення ознак
8
Керований ML: лінійна/логістична регресія, дерева, Random Forest, XGBoost, метрики
9
Некерований ML: K-Means, ієрархічна кластеризація, PCA, t-SNE
10
ML Pipeline: поділ train/test, крос-валідація, налаштування гіперпараметрів, перенавчання
11
Deep Learning: перцептрон, зворотне поширення, функції активації, оптимізатори, функції втрат
12
CNN: згортки, pooling, архітектури (ResNet, VGG), transfer learning
13
RNN/LSTM: послідовності, зникаючий градієнт, механізм уваги, Transformer
14
NLP: токенізація, embedding, word2vec, BERT, тонке налаштування LLM
15
MLOps: версіонування (MLflow), контейнеризація (Docker), API (FastAPI), моніторинг
16
Хмара: Google Cloud (Compute, Storage, BigQuery), тренування на GPU, Vertex AI
17
Етика AI: упередженість, пояснюваність (SHAP, LIME), справедливість, GDPR
Сьогоднішнє завдання Data Science & ML
Один фрагмент на день. Знайди баг або доведи, що його немає.
Нещодавні статті про Data Science & ML
Відкрий наші найновіші статті та посібники про Data Science & ML
LangChain для Data Scientists у 2026: LLM, Агенти та Питання на Співбесідах
Повний туторіал LangChain для аналітиків даних. Вивчіть LCEL, патерни RAG, агентів ReAct та найпоширеніші питання на технічних співбесідах з практичними прикладами коду Python.
MLOps у 2026: MLflow, Model Registry та технічні питання співбесіди
Питання співбесіди з MLOps: життєвий цикл ML, відстеження експериментів у MLflow, просування моделей у Model Registry, патерни розгортання, моніторинг дрейфу та системний дизайн для 2026 року, з кодом на Python і відповідями.