HANNA PYLIEVA ПРО ІТ 🚀

Q&A про «Machine Learning для людей»Поки ще можна потрапити на курс, вирішила зібрати найпопулярніші питання про навчання і відповісти тут, аби всім було зручно👇❔ Чи є сенс йти на курс, якщо взагалі ніколи не програмув(ла)Так, під це ми й адаптували програму.На курсі є модуль «Основи Python», де з нуля ми вивчимо базу, яка необхідна для старту. Звісно, це пришвидшена версія, але все необхідне ви засвоїте 🤝На попередніх потоках були люди, які не програмували раніше, і все завершили курс успішно.❔ Якщо йти в ML як у нову діяльність — це реально?Так, бо «Machine Learning для людей» це повноцінний курс-професія, який дає:⚪️базу⚪️практику і точне розуміння, як виглядає робота в ML⚪️портфоліо (і ми з цим допомагаємо)А далі все впирається у ваш конкретний випадок і те, як ви використовуєте нові знання.Найпростіший сценарій — це поєднання нових знань з поточною роллю: ви застосовуєте ML-навички, працюєте ефективніше, а отже зростаєте в зарплаті. Проте маю купу кейсів, коли студенти успішно змінювали напрям після курсу. ❔ Чи треба знати математику на високому рівні?Ні, але важливо не боятись цифр і нормально сприймати аналітику. Якщо ви просто давно не використовували математику — це не проблема, адже усю необхідну базу ми проходимо з 0. ❔ Чим програми Data Loves відрізняються від інших ІТ-шкіл?По-перше — програма. Вона не статична, не підхід «записали раз і продаємо», як це робиться у більшості великих шкіл.Це авторський курс, який я переглядаю та покращую перед кожним потоком: аналізую, що відбувається на ринку / що реально використовують в роботі та додаю нові інструменти й модулі. Актуальну програму можна знайти на сайті.Далі — формат навчання:🤍багато практики🤍робота з реальними задачами🤍портфоліо з 3-ма готовими проєктами, яке можна показувати роботодавцюІ важливий момент — дійсно індивідуальний фідбек по домашнім завданням і багато підтримки. Це те, про що постійно згадують студенти у відгуках.Плюс, зараз ми даємо гарантію працевлаштування (якщо ви повністю пройшли програму, дотримуєтеся всіх рекомендацій, і після закінчення курсу протягом 12 місяців не знаходите роботу — ми повертаємо гроші за курс).❔ Можна оплатити частинами?Так, звісно. Є 2 варіанти:розтермінування від банкута внутрішнє розтермінування від академії 🫶Обирайте комфортний для вас формат разом із менеджером.❔ Яка вартість навчання?Ці деталі можна дізнатися після заповнення анкети передзапису. Чому так? Ми не хочемо, аби ви оплачували курс до того, як зрозумієте, що вам дійсно це підходить.Менеджер відповість на всі питання, і ви зможете прийняти зважене рішення щодо навчання.АНКЕТА тут, чекаю на 5-му потоці 🫶

Надихаючий кейс Марії — випускниці 1-го потоку курсу «Machine Learning для людей»:Точка 🤍Марія працювала у фармацевтичній сфері як Clinical Research Associate — займалася клінічними дослідженнями, роботою з даними пацієнтів і документацією. Технічного бекграунду в аналізі даних і машинному навчанні в неї не було.До цього Марія проходила кілька курсів, але були прогалини в базових знаннях і не було цілісного розуміння роботи моделей.«Хочеться структурувати свої знання і використовувати їх в роботі». Ціль була конкретна: протягом 6-12 місяців змінити професію та працювати у сфері Data Science.Точка 🤍Після курсу Марія:⚪️почала розуміти, як працює ML⚪️перестала сприймати цей напрям як щось «занадто складне»⚪️отримала перший офер в IT на позицію Junior Data Quality Engineer«Головне, за чим я йшла на цей курс — це позбутися страху, що цей матеріал непосильний, що я не зможу це зрозуміти, що ці знання посильні тільки людям з технічною вищою освітою. Зараз я впевнено можу сказати, що цей міф розвінчаний!» На цьому Марія не зупинилася 🚀 Вона пропрацювала рік як Data Quality Engineer, після чого пройшла відбір у Genesis Data Analytics Summer Camp, ставши однією з 43 учасників із понад 3000 кандидатів, і отримала кілька оферів. Сьогодні Марія працює як Marketing Data Analyst в Appflame.Враження від курсу«Я структурувала інформацію в своїй голові, значно покращила свої практичні навички в реалізації ML-завдань. Дуже вдячна також за теми щодо працевлаштування, оформлення портфоліо і резюме, підготовки до співбесіди, ця інформація справді корисна і прикладна. Я розумію, куди рухатись далі і над чим треба працювати!» Цей кейс показує, що навіть без технічного бекграунду можна перейти в data-напрям і почати отримувати перші офери.Хочете спробувати себе в ML? Сьогодні стартує 5-й потік курсу «Machine Learning для людей». Ви ще встигаєте заповнити АНКЕТУ ПЕРЕДЗАПИСУ та розпочати навчання 🫶

Дякую всім, хто приєднався до прямого етеру в середу 🫶А для тих, хто не зміг бути онлайн — цей допис у форматі короткого Q&A з найпопулярнішим питаннями та відповідями на них:❔ Чи потрібні для роботи в ML програмування та математика? Або вистачить ChatGPT?Програмування потрібне, і в першу чергу знання Python.ChatGPT — це інструмент, який пришвидшує роботу, але точно не замінює базу. Роботодавці хочуть бачити, що ви можете самі писати, читати й розуміти код.Математика на базовому рівні теж потрібна — щоб розуміти логіку моделей: як вони працюють і де можуть помилятися.❔ Чи не замінить AI ML-інженерів через 2–3 роки?Частково забере рутину, але повністю не замінить, адже хтось має:⚪️зрозуміти задачу бізнесу⚪️підготувати дані та перевірити їх якість⚪️оцінити ризики⚪️впровадити рішенняВміння думати й вирішувати бізнес-задачі — все ще цінується, і штучний інтелект цього не замінить.❔ Чи не пізно заходити в ML, якщо мені 40+ ?Із досвіду — зовсім ні. Так, ви маєте дещо менше часу на розкачку та карʼєрний розвиток, але натомість є сильні сторони: дисципліна, досвід, розуміння цілі.❔ Який рівень англійської потрібен для роботи в ML?Для старту зазвичай достатньо B1 / Intermediate. Головне — розуміти матеріали, комунікувати і пояснювати свою роботу.❔ Чи не застаріє те, що я вчу зараз?Залежить від того, що саме ви вчите, бо інструменти швидко змінюються, а от фундамент — ні.Якщо ви:⚪️вмієте працювати з даними⚪️розумієте логіку моделей⚪️знаєте програмування— ви залишаєтеся сильним спеціалістом, якому час від час потрібно буде опановувати нові інструменти. Саме цей принцип покладено в основу моєї програми «Machine Learning для людей»: я вчу вас думати як ML-спеціаліст. А це навичка, яка не застаріває.Залишилося буквально декілька місць, встигайте заповнити АНКЕТУ ПЕРЕДЗАПИСУ.Детальна програма ТУТ.

Скільки вчаться на ML-спеціаліста?Машинне навчання — це не одна навичка, а комбінація кількох великих блоків: програмування, робота з даними, базова математика, розуміння алгоритмів і вміння застосовувати це на практиці. І саме через це шлях довший, ніж у багатьох інших IT-напрямках. Розберемося детальніше з усіма нюансами 👇🤍БекграундЯкщо ви вчитеся з 0⚪️без технічного бекграунду⚪️,реалістичний термін для того, щоб опанувати базу + просунуті методи ML — це ~8-9 місяців.Ще 6-12 місяців може піти на пошук роботи. Але, звісно, ви можете отримати офер швидше. Це залежить від підходу, про це далі.🤍Інтенсивність навчанняЄ люди, які вчаться 2 години на день, і йдуть до першої роботи 1-1,5 роки.А є ті, хто готовий закладати на навчання 6-8 годин на день⚪️як повноціний full-time⚪️— і виходять на ринок за 4-6 місяців. Обидва варіанти не дуже ефективні: у першому ви втратите мотивацію задовго до оферу, а в другому — з 80% вірогідністю вигорите.Наприклад, у нашій програмі на навчання закладається 10 годин на тиждень — оптимальний темп, у якому ви сфокусовано навчаєтеся, проте маєте змогу працювати й не закидати інші сфери життя. 🤍 СтратегіяМожна вчитися за безкоштовними туторіалами 2 роки, але так нічого не засвоїти. Бо немає чіткої програми та розуміння, що потрібно для реальних проєктів. А ось із покроковим планом, підтримкою та підказками тих, хто вже пройшов цей шлях — ви знайдете роботу в рази швидше.🤍 НапрямMachine Learning — широке поняття, яке включає в себе декілька напрямів. І якщо ви одразу цілитесь у щось складне (наприклад, Deep Learning або Research-рівень)— це може значно подовжити шлях.Ще зауважу: зараз ринок складніший, ніж кілька років тому. Тобто просто вивчити технічну базу вже недостатньо — потрібно реально виділятися серед кандидатів.Саме тому в програмі «Machine Learning для людей» ми з нуля ведемо вас до результату — сфера нелегка, проте з правильним підходом все обов'язково виходить 😎АНКЕТА ПЕРЕДЗАПИСУ

Скільки заробляють у ML у 2026?Ви, певно, хотіли б почути конкретну цифру, але реальність трохи складніша — дохід у машинному навчанні дуже залежить від:▪️рівня спеціаліста▪️типу компанії ▪️компетенцій: наскільки ви вмієте працювати з реальними бізнес-задачамиУ ML дууже великий розрив між «знаю теорію» і «можу принести результат бізнесу». Тому зарплати можуть відрізнятись у кілька разів навіть у межах одного рівня: одні спеціалісти просто будують моделі, а інші розв'язують задачі, які прямо впливають на прибуток 💸І найбільше платять не за теоретичні знання, а вміння спеціаліста обрати правильний підхід і довести рішення до результату.Це те, на чому я постійно наголошую — цінуються не технічні навички окремо, а МИСЛЕННЯ.З приємного: ML входить у топ напрямів в IT за рівнем компенсації, і ця тенденція лише посилюється у 2026 році 🤓Ось приблизні цифри за рівнями:⚪️JUNIORДжуни можуть розраховувати на ~$800-1500 на місяць, залежно від країни та формату роботи. Але тут є нюанс: джунів у ML беруть рідше, ніж у класичну розробку, тому на старті важливо мати сильну базу — Python, роботу з даними і хоча б кілька проєктів. ⚪️MIDDLEНа рівні middle зарплати зазвичай складають $2500-5000. І тут починається найцікавіше, тому що спеціаліст виконує не рутинні задачі, а приймає рішення: яку модель обрати, як її оптимізувати, як інтегрувати в продукт. У цей момент ви напряму починаєте впливати на бізнес-метрики, а значить — і на свою цінність на ринку.⚪️SENIOR Це вже зовсім інша фінансова реальність 😎Зарплати можуть сягати $6000-10000+, особливо якщо мова йде про міжнародні компанії або роботу з продуктами, де ML є ключовою частиною бізнесу. У таких ролях ви відповідаєте за архітектуру рішень, впровадження в продакшн і результат, який ці моделі приносять компанії.Окрім основної роботи, в ML купа можливостей для додаткового заробітку:✔️ фриланс-проєкти✔️ консалтинг✔️ робота одразу з кількома компаніями⚪️що особливо актуально для досвідчених спеціалістів⚪️Тож якщо ви шукаєте прибутковий напрям, машинне навчання — один із найсильніших варіантів у 2026 році. Набір на мій авторський курс-професію «Machine Learning для людей» 5.0 триває 😊АНКЕТА ПЕРЕДЗАПИСУ

Сьогодні о 19:00 стартуємо з розборами.Кейси відібрали суперцікаві та різноманітні: від більш базових до складніших 😎🤍Куди рухатись: Data Analytics чи одразу Data ScienceВже є база (Python, SQL, досвід з аналітичними інструментами і свої мініпроєкти).Але немає розуміння, як краще будувати трек: спочатку DA з подальшим ростом у DS чи одразу заходити в Data Science. Розберемо, що дасть швидший результат і менше втрат по часу.🤍 Перехід в ML + власний AI-продуктСтудентка магістратури Software Engineering & AI, вже з базою в Python, алгоритмах і CS. Попереду шлях в ML, CV, MLOps, і є страх не витримати цей обʼєм.Ціль: створити 3D role-play гру для вивчення мов з інтеграцією NLP / LLM. Розберемо, як підійти до цього реалістично: з чого почати, як не вигоріти і як виглядає адекватний roadmap.🤍 Як поєднати бізнес і технологіїЄ сильний бекграунд у бізнесі та розуміння процесів у LSCM, але немає чіткого вектора, як інтегрувати це в tech-напрям і вирости в ролі. Подивимось, де тут точки росту і як монетизувати цю комбінацію.🤍 Реальний MVP-проєкт у ML: система для аналізу сну Планується повноцінний ML-продукт: збір даних із сенсора, обробка, модель і візуалізація результату.Поговоримо про підхід: як правильно ставити задачу, оцінювати дані і розуміти, чи реалістичний ваш план.Розберемо, як звузити ідею до реалістичного MVP, яку задачу обрати першою, як працювати з даними та розміткою. І де межа між «технічно красиво» і «практично корисно». 🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍Якщо хтось із авторів запитів не доєднається — візьмемо ще додаткові запити зі дзвінка.Тож чекаю всіх онлайн 💗ПРИЄДНАТИСЯ

Не всі студенти приходят на курс з ML, аби змінити роботу. Для багатьох це можливість для апгрейду в межах своєї роботи, щоб збільшити дохід.Ділюся кейсом випускника курсу «Machine Learning для людей» — Олександра Деренівського:Точка 🤍Олександр працює BI-розробником в аграрній сфері й на початок курсу уже мав базу:⚪️знав Python (цикли, функції, класи, бібліотеки)⚪️працював із Pandas, Matplotlib, Seaborn⚪️пробував sklearn і базові моделі (регресії, дерева, бустинги)Але знання були розрізнені й трохи загальні. Тому запит був не просто вивчити теорію ML, а саме зрозуміти, як застосовувати його в реальних задачах:🤍розібратись, як працюють моделі🤍навчитися використовувати їх у бізнес-контексті🤍і вирости в доході до $2000«Очікую допомоги краще зрозуміти складні речі через практику і чесний зворотний зв’язок» Важливий момент — змінювати поточну роботу наміру не було:«Планую використовувати в компанії, де зараз працюю. В нас є багато ідей у різних напрямках» Точка 🤍Під час курсу Олександр досяг усього, що окреслив на початку:⚪️структурував знання в ML⚪️глибше розібрався в роботі моделей⚪️почав застосовувати їх у своїх задачах⚪️збільшив свій дохід на 20% Наприкінці курсу Олександр вже працював над двома проєктами:☑️ прогнозування врожайності с/г культур☑️ прогнозування продуктивності технікиВраження від курсу«Курс дав мені навіть більше, ніж я очікував — було дуже багато корисної інформації та зрозуміла подача.Якщо вагаєтеся — варто спробувати» 🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍Друзі, для тих, хто все ще думає про карʼєру в машинному навчанні, але вагається — у вас є унікальна можливість протестувати професію прямо сьогодні 🤩Увечері ми розбираємо реальну практичну задачу на безкоштовному ML-марафоні.Приєднуйтеся, запис практичних уроків буде доступним у каналі марафону 48 годин 💗ВСТИГНУТИ НА МАРАФОН

Вже традиційно: я знову застудилась перед марафоном 😁Симптоми легкі, тому просто намагаюся більше відпочивати між мітами. Але підготовка до завтра повним ходом 🤓Збираю презентацію, а ще придумала для вас бонус — тест з ML: наприкінці в учасників буде можливість протестувати свої знання і виявити, на чому варто зосередитись у навчанні. Матеріали з реальних співбесід, до речі.Для тих, хто не бачив, нагадую: вже завтра стартує марафон «Все про машинне навчання і DS».У перший день⚪️15 квітня⚪️розкажу про напрям ML/DS в ІТ: кому підійде, як потрапити, чи реально новачку отримати офер і все-все.У другий день⚪️16 квітня⚪️розвʼяжемо ML-задачу на реальних даних — вийде, навіть якщо ви ніколи не програмували, обіцяю.А якщо програмували, буде +1 проєкт у ваше портфоліо 🤌В третій день⚪️17 квітня⚪️можна потрапити до мене на розбори: буду давати індивідуальні консультації учасникам по розвитку в ML/DS.Усе це безкоштовно, до речі 😎Просто тому що я хочу, аби якомога більше людей знайшли себе в цій професії.🙌 Там ще і купа подарунків всередині. За реєстрацію дарую, наприклад, дуже крутий урок, який неможливо отримати жодним іншим чином.ХОЧУ НА МАРАФОН Нас вже майже 150, і кількість обмежена, тож поспішайте зареєструватися.

Я знаю про вас секрет: вам би цікаво було розібратись з Data Science та ML, але ви не знаєте, чи вийде, і чи не буде заскладно.Та і взагалі не дуже розумієте, що таке такі ті дані та машинне навчання. І в мене є рішення 😎Наступного тижня проведу Machine learning-марафон, де все це розберемо.Отже, програма 👇День 1: розповідаю про напрям ML/DS в ІТ⚪️які перспективи: актуальна статистика ⚪️з чого почати⚪️кому підійде⚪️які задачі зараз розвʼязують фахівці⚪️що треба знати для старту⚪️чи реально взагалі отримати офер початківцюДень 2: майстер-клас з розвʼязку Data Science задачіНавчимося передбачати зарплату в ІТ на основі реальних даних. Будуть короткі уроки⚪️до 20 хвилин⚪️з детальними поясненнями.Переглядати можна в своєму темпі, доступ я даю на 24 години. Далі за бажаннями робите вправи та ділитеся результатами в чаті.Фактично, це буде демоверсія курсу «Machine Learning для людей» та крутий ML-проєкт для майбутнього портфоліо🤌День 3: легендарні розбориЯ даватиму детальні рекомендації щодо розвитку в ML/DS/AI саме під ваш запит. Аби потрапити — достатньо заповнити анкету в каналі учасника, є відбір.Моя консультація зараз коштує $250, тут у вас можливість отримати її безкоштовно 👀І так, увесь марафон БЕЗКОШТОВНИЙ. Тому я дуже раджу вам не втрачати можливість і приєднатися — інформація така, яку в інтернетах не знайти.Важливо: запису не буде. І проводжу я подібний марафон, можливо, в останнє в такому форматі.Бо в наступному півріччі планую почати будувати ІТ-продукт, і часу на такі активності вже не буде.І останнє: ті, хто будуть на марафоні, можуть отримати круті бонуси.Стартуємо в середу, 15.04РЕЄСТРАЦІЯ ТУТУ вас є час доїсти пасочки та з новими силами почати відкривати для себе нову професію 😊

По життю я маю один простий лайфхак, який допомагає в усіх сферах: робота, здоровʼя, зовнішність, будь-що. Неочікувано, але це аналіз даних 🤓Секрет такий: чітка ціль + аналіз даних + трохи дисципліни. Працює безвідмовно 🤓Чесно кажучи, я і професію так обрала⚪️подивилась на тренди і зрозуміла, де добре платять⚪️, і 13 кг скинула, і академію побудувала — алгоритм один і той самий всюди.Тому щиро вважаю: вміти професійно працювати з даними — це ТОП-скіл 21 століття. Бо данних мільйони, і той, хто вміє з ними працювати, вже попереду інших.А хто вміє ще й побудувати на тих даних прогноз і рекомендації — той взагалі рятує бізнеси від мільйонних втрат. Але це вже не просто аналітика, це мій улюблений Machine Learning. До речі, я часто називаю його «професією для дорослих», бо тут мало джун-позицій і вимоги доволі високі: часто треба бекграунд або в розробці, або в аналітиці.І саме тому ML — ідеальний апскіл, коли вам 30-35+. Ви заходите не з нуля, а одразу з експертизою або дотичними скілами. І роботодавці це цінують.Мені часто пишуть, що в після 30 змінювати роботу страшно, пізно. Але скажу, як є: пізно — це коли ви через 5 років будете на тій самій роботі і шкодувати, що не почали зараз.А починати в 35 чи навіть 45 — це вже мати експертизу, чітку мету, дисципліну і, що найголовніше, розуміти себе. Все, чого бракує більшості 20-річних.Ще декілька днів діятиме найнижча ціни на участь у «Machine Learning для людей», де я навчаю машинного навчання з 0.Якщо відчуваєте, що вам цікаво — заповнюйте анкету передзапису. Одразу після з вами звʼяжеться мій менеджер і розповість про навчання максимально детально, аби ви могли прийняти рішення 💗