Ebout Data Science | Дима Савелко

Крестовый поход за офферами по всей Москве 😎

Напоминаю, что завтра мы идём всю Москву пешком, у вас есть ещё шанс присоединиться - https://t.me/+nCAEQk-dmiI0M2Fi

Уже собираются и мидлы, и сеньоры из разных бигтехов, а также ребята, которые хотят залетать. Там мы с вами поближе познакомимся, расскажем друг другу про наше становление, мысли, взлёты и падения, потери и многое другое

Вопрос с собеса ВТБ на 360к - как CatBoost кодирует категории под капотом?🦔

Зачастую на интервью 300к+ собеседующий не будет полчаса расспрашивать, как обучается бустинг - на таких собесах любят копать в детали, поэтому сегодня разбираем вопрос как CatBoost кодирует категории под капотом?

То, что CatBoost на спокойнычах хавает категориальные фичи из коробки, знают все, а вот на вопросе «а как именно?» посыпаться легко

Главная фишка - Ordered Target Statistics 🤨
Классический Target Encoding code ("Москва") = mean(y | city=="Москва") утекает: в код объекта зашит его собственный таргет, но CatBoost решает это перестановкой.

Формула из доки:

avg_target = (countInClass + prior) / (totalCount + 1) 

- countInClass - сколько раз таргет превысил порог среди объектов с той же категорией, обработанных до текущего
- totalCount - сколько таких объектов встретилось до текущего
- prior - сглаживание, спасает редкие категории от вырождения в само значение (0, 1, 2, 3 и т.д.)

Допустим, таргет принимает значения 0 и 1 (бинарная классификация). Порог тут один: y == 1. Тогда:

- countInClass = сколько объектов с той же категорией до текущего имели y == 1
- totalCount = сколько объектов с той же категорией до текущего было всего
- avg_target = (countInClass + prior) / (totalCount + 1) — это просто доля единиц, но сглаженная и посчитанная без текущего объекта

CatBoost делает случайную перестановку выборки (вообще несколько перестановок) и для каждого объекта считает avg_target. Свой таргет в своё кодирование не попадает, а значит утечки нет по построению, несколько перестановок усредняют шум первых объектов.

Ещё есть параметр one_hot_max_size: если уникальных значений в категории мало, включается One-Hot, и avg_target не считается.

Вторая киллер-фича - CatBoost во время обучения сам строит комбинации признаков. Пара city и device склеивается в новый признак city|device, который кодируется тем же Ordered TS

Итог: По категориям считается avg_target по предшественникам на нескольких перестановках, если значений мало - One-Hot, плюс модель сама собирает комбинации категорий.

Наебеньте огней если нравится такой технически-анальный контент 🔥

Я НАПУГАЛ УЧЕНИКА ДИЛДОЗАВРОМ 😢

Всем спасибо за эфир, Глеб поделился своей историей успеха в рамках реалити декларации до оффера, как он из бизнес аналитики переходит в ИИ Агентов у меня на менторстве, также рассказал, что чуть депрессии словил, но уже всё чётко

В конце провели жаркую вопрос-ответ сессию, если не успели посетить эфир, то пишите мне на @savelkoteam - всем отвечу

Как выйти на оффер 300к в Data Science? Разбор типичных ошибок в Data Science 😁

В этом видео я вживую разбираю мою уже текущую ученицу, которая хотела выйти в Data Science / ML / AI на 150к, но застряла на этапе создания резюме и низких конверсий.

На разборе смотрим:

— что реально тормозит человека на пути до оффера
— что учить, а что уже пора перестать учить
— когда начинать ходить на собеседования
— как выстраивать личный roadmap до работы
— почему хорошие харды сами по себе не гарантируют оффер
— как упаковать опыт и проекты в резюме
— что делать, если откликаешься, но тебя не зовут
— как стратегически подходить к поиску работы в Data Science

Залетаем, ставим и наебеньте поддержки в честь выхода видоса (уже готовлю кучу технички для вас)
https://youtu.be/ZYuqgbNgTrU

СЛИВАЕМ ДРУГ ДРУГУ, КАК РАБОТАЕТ НАЙМ 🎹

У нас в менторстве прошла лекция о том, с какими трудностями можно столкнуться, когда идешь путь от зеленого студента до жирного оффера в целых 400к. Вёл её наш выпускник менторства - сейчас работает AI Engineer, а в прошлом месяце собрал винстрик из техничек. Перед ребятами сидел живой практик, который сам, руками, только что прошёл весь путь вката в DS и вышел на другую сторону с офферами 🦔

Слоны с встречи ушли на позитиве и завалили всё реакциями по самое не балуй

• как выстраивал учёбу с нуля и где реально буксовал - и получилось у него не сразу
• как забил себе календарь собесами и техничками так, что подготовка сама превратилась в тренажёр
• какие открытия сделал для себя во время подготовки и на реальных собесах

И вот именно за это я и топлю за такой формат! Одно дело, когда база льётся от ментора, и совсем другое - когда перед тобой чел, который ВОТ ТОЛЬКО ЧТО прошёл эту мясорубку сам, ещё помнит все грабли и честно рассказывает, где было тяжело

Именно поэтому я собираю в менторстве такое сообщество: внутри сидят наши крутые перцы, которые транслируют майндсет тем, кто еще находится в самом начале: смотри, какие проекты человек тащит - я смог, значит и ты сможешь 🤨

Чтобы наши слоны не варились в одиночку, а забирали лучший опыт друг у друга - внутри жёсткая поддержка, любой может так же залететь и стать частью сообщества

А если хотите вживую увидеть путь до оффера, то напоминаю что уже сегодня у состоится декларация результатов в 19.00! Ссылку кину в этот канал ❤️

Декларация до оффера - чекаем результаты Глеба в прямом эфире 🍷

Прошел месяц с момента, как Глеб подписал свою первую декларацию до оффера, а значит, пора устраивать публичную порку и вскрывать реальные результаты в живую 👀

На стриме посмотрим, что из обещанного Глеб Дёрдан реально закрыл, а где банально проебался и почему (а может и не проебался): разберем его текущий роадмап, замерим прогресс и решим, как менять стратегию на следующий месяц, чтобы движение до оффера не было бесконечным

НО САМОЕ ИНТЕРЕСНОЕ - это его личная стратегия на 10 лет, потому что с определения конечной точки и начинается корректное начальное движение

Я со своей стороны покажу, как ментор смотрит на движение человека: по каким маркерам я понимаю, что план работает, а где нужно срочно перестраивать весь процесс. Плюс захватывайте свои кейсы на эфир, попробуем быстро разобрать пару ваших ситуаций прямо на созвоне

Напоследок устроим небольшой Q&A по входу в DS/AI в 2026/2027 году:
• какие проекты сейчас реально смотрят на собесах
• что учить по хардам и когда выкатывать резюме на рынок
• ну и дозакрываем ваши вопросики.

На фотке Глеб хотел сделать причёску как у Тайлера Дёрдана, но получилось, как он написал, как у "Тайно Дёргал"

Первый публичный чекпоинт декларации будет в 3 сентября в 19:00, ссылку кину в этот канал ❤️

Идём всю Москву пешком вместе с вами

Как и обещал, я прилетел с Владивостока и пора бы выполнить свои слова: 6 сентября собираемся с вами идти всю Москву от юга до севера - да мы ахуеем, но будем героями

Там мы с вами поближе познакомимся, расскажу вам про своё становление, мысли, взлёты и падения, потери и многое другое

Присоединяйтесь по ссылке кто хочет залетать, там всё объявлю в течение недели - https://t.me/+nCAEQk-dmiI0M2Fi

наебеньте огней 🔥 под постом, чтобы наши ноги не стёрлись

оффера на 345к gross - один МОК сэкономил человеку месяцы лишней учебы 🤑

Пришел ко мне в менторство парень по имени Коля, в ML он был матёрым парнем: три года копает тему, строил модели, спокойно закрыл магистратуру по профилю - но коммерческого опыта ноль, а самая неприятная просадка чувствовалась в NLP

Как обычно поступают многие у кого голова забита синдромом самозванца: они обычно открывают очередной бесконечный роадмап и еще полгода дрочатся с ним, зарывшись в лекции и забыв, как выглядит трава. Мы пошли в другую сторону с Николаем: посадили его на входной MOCK-собес и посмотрели, что там у него творится в голове и что по знаниям. И оказалось (как неожиданно), что три года дрочки МЛ уже достаточно, чтобы не тратить время и идти разъёбывать собесы

Что мы по итогу начали делать:
• МОКи, которые показывают узкие горлышки Коли
• упаковка резюме, которая конвертит на хх
• сразу выход на реальные собесы
• точечная полировка только тех пробелов, которые реально всплывают на техничках

Сам он потом сказал:

это решение стало поворотным, потому что он не застрял в вечной подготовке, а сразу пошел резать драконов на практике

Результат: примерно через 2 месяца парень залутал оффер на 345к gross, full remote, и сейчас спокойно стал middle ML-инженером (Все отзывы тут кста) 😼


Я кайфую от работы с Колей ,потому что он сразу прислушался к нам, перестал заниматься анальной дрочкой с курсами, а сразу пошёл уничтожать рынок. И сегодня в 19:00 я как раз покажу, как выглядит такая диагностика вживую, добавляйте в календарик

Проведем публичный MOK-собес: буду задавать реальные технические вопросы, смотреть, где кандидат уверенно разматывает, а где начинает сыпаться и пукать в лужу. Отличный шанс зайти, параллельно отвечать на вопросы про себя и проверить, готовы ли вы сами выходить на рынок 👀

МУЖСКОЙ СЕКС В ПРЯМОМ ЭФИРЕ - проведём публичный МОК с моим учеником 😋

Это Максим, и он хочет выйти на агентов с оффером 250к-300к+, поэтому мы проведём публичный МОК-собес по БАЗЕ, которая пригодится даже на агентов - будем бить в метрики 😵

Постараемся сделать максимально приближенно к реальному техническому собеседованию - можно будет параллельно проверять себя на тех же вопросах

А КОГДА? - Четверг, 27 августа, 19:00 мск, заносите себе в календарик
А ГДЕ? - В этом телеграме канале скину ссылочку на созвон

Очень приятно от таких сообщений, потому мы ЕБАТЬ как запарились, чтобы написать курс для своих учеников, так как много материалов в интернете калл

А ещё ждите технический/анальный контент про вопросы с собесов в открытом и закрытом тг)

А мы начинаем наш эфир - Что конкретно отделяет тебя от оффера? + разбор вас в конце!

заходите по ссылке

Эфир будет в закрытом тг-канале, как попасть:
1️⃣ Открываешь ссылку: https://savelkoteam.tilda.ws/
2️⃣ Заполняешь анкету
3️⃣ Попадаешь в закрытый канал