📉 На валидации 0.92. В проде 0.61.

Модель прекрасно работала в ноутбуке и развалилась, как только увидела настоящие данные. Утечка в признаках, дрейф, метрика, которая мерила не то.

Data Scientist: от данных до деплоя моделей — про весь путь после ноутбука.

⚙️ Данные и признаки: EDA, feature engineering, data leakage, стабильность признаков
📊 Обучение и оценка: baseline и gradient boosting, experiment tracking, error analysis, ложное улучшение качества
🚀 Прод: inference API, batch-инференс, quality gates, CI/CD, мониторинг data drift

▶️ 9 секций, 46 уроков. Первые уроки открыты — посмотреть можно бесплатно
🧩 Нужен Python и pandas; если просядете, тренажёры на платформе бесплатные

🏷 Внутри промокод ML_BOOKS — 30%, двое суток

➜ Открыть первый урок