Вхід Реєстрація
Реклама
Ваше рекламне місце
Забронюйте цей слот без конкуренції на обраний період.
Купити рекламу →
Логотип телеграм спільноти - HANNA PYLIEVA ПРО ІТ 🚀
Додано 06 гру 2025 🌐 UK

HANNA PYLIEVA ПРО ІТ 🚀

@hanna_pylieva_data_channel
Кількість підписників: 2 370
Фото: 576
Відео: 29
Посилання: 392
Опис:
Про роботу з даними в ІТ, машинне навчання, аналітику і Python Для зв'язку: @hanna_pylieva_manager та @data_loves_team
Джерело

HANNA PYLIEVA ПРО ІТ 🚀 | Мені так страшно змінювати сферу діяльності і починати все з нуля”Вас ...

Логотип телеграм спільноти - HANNA PYLIEVA ПРО ІТ 🚀 HANNA PYLIEVA ПРО ІТ 🚀 @hanna_pylieva_data_channel
263 Охват/переглядів 2026-09-23 15:11 Повідомлення №1308
“Мені так страшно змінювати сферу діяльності і починати все з нуля”
Вас можна зрозуміти 😅

Але перехід в ML/DS/AI не у всіх починається з чистого аркуша. Є ті самі щасливчики, які мають необхідні навички вже зараз:

1️⃣

Ви аналітик?


Тож ви вже мислите даними, вмієте робити SQL-запити і перевіряти бізнес-гіпотези. Різниця лише в тому, що замість звіту про те, чому клієнти пішли минулого місяця, ви вчитеся тренувати модель, яка попередить цей відтік наперед

2️⃣

Ви Python-розробник?


Ви вже вмієте писати чистий код, налаштовувати API, розуміти архітектуру й деплоїти сервіси. Ваша суперсила – перетворити експериментальний код із блокнота на стабільну production-систему

3️⃣Ви DevOps або системний інженер? 

Ви знаєте, як підняти інфраструктуру, налаштувати моніторинг і не збанкрутувати на серверах. Без вас сучасний AI просто не вийде у світ

4️⃣

Ви з маркетингу, фінансів, продакт-менеджменту? 


Хто, як не ви, розуміє, навіщо взагалі писати цей алгоритм і яку проблему бізнесу він має вирішити?

Ваш попередній бекграунд – ваш НАЙГОЛОВНІШИЙ козир ever перед тими, хто просто завчив 5 популярних бібліотек з туторіалів

Звісно, я тут не для того, щоб ви будували ілюзії 😄 тому докинути технічних скілів доведеться.

Але погодьтеся, є велика різниця між тим, щоб «починати з нуля», і тим, щоб «додати до своєї бази потрібні інструменти»

Як розібратися, чого саме бракує саме вам?

Не розпилятися на все підряд, а чесно оцінити свою точку 🅰️ і обрати правильний напрям: Data Science, класичний ML чи AI Engineering.
До речі, цим ми займемося на безкоштовному вебінарі. 

24.09 о 19:30 в онлайн-трансляції ми розберемо:

👉 Що змінилось на ІТ-ринку в 2026 році: які задачі та ролі змінюються, що роботодавці очікують від спеціалістів?

👉 Куди рухається індустрія в 2027 році: які напрями розвиваються вже зараз і на що звертати увагу при зміні роботи або старті в цій сфері?

👉 Як наші студенти шукали свою першу роботу: що їм довелось опанувати і які кроки привели до працевлаштування?

👉 Як скласти власну карту розвитку: визначимо, в якій точці ви знаходитесь зараз, що саме варто підтягнути ,аби отримати бажаний результат?

Реєструйтеся, щоб з’ясувати, який напрям вам підходить і з чого почати перехід 👈