Machine Learning Podcast

#013 ML Алексей Ярошенко. Из специалиста по рекламе в дата-сайентисты

11.27.2020 - By MikhailPlay

Download our free app to listen on your phone

Download on the App StoreGet it on Google Play

Очередной выпуск подкаста посвящен смене карьеры. В гостях бывший специалист по контекстной рекламе, маркетолог, сооснователь рекламного агентства и сертифицированный тренер по рекламным продуктам Google, а теперь - инженер по машинному обучению, который заканчивает MADE, Алексей Ярошенко. Мы поговорили о том, что заставляет человека менять одну успешную карьеру, на другую, успех в которой не гарантирован, от том как не поступить в ШАД, но поступить в MADE и как там потом учиться. Как совмещать учебу с работой и семьей с маленьким ребенком и где взять на все это время. Алексей заканчивает MADE и ему есть чем поделиться. Встречайте!

Ссылки выпуска:

FaceBook Алексея ( https://www.facebook.com/alexey.yaroshenko)

Telegram Алексея ( https://t.me/yaroshenko)

Блог Алексея, на котором можно найти интересные статьи, в том числе и про поступление/обучение в MADE  ( https://yaroshenko.by)

Академия Больших Данных MADE ( https://data.mail.ru/)

Курс "Специализация Машинное обучение и анализ данных"  ( https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis)

Буду благодарен за обратную связь!

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 :)

Поддерживайте подкаст на Patreon ( https://www.patreon.com/machinelearningpodcast )

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" ( https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Телеграм автора подкаста ( https://t.me/kmsint)

Со мной также можно связаться по электронной почте: [email protected]

Также теперь подкаст можно найти на YouTube ( https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?)

Music by Audionautix.com

More episodes from Machine Learning Podcast