Чем занимаются наши студенты, кроме лекций и вебинаров?

В курсе сейчас два проектных трека:
▪️ Прогноз изменения цены на недвижимость.
▪️ Детектор фейковых новостей на основе ML.
Каждый проект, это чёткое ТЗ, датасет, орг-правила, техфайлы и пошаговое задание: от формулировки гипотез до финальной валидации.

Как мы проверяем работы:
Проверка состоит из двух этапов
1. Промежуточная кросс-проверка: студенты смотрят решения друг друга, комментируют фичи, метрики, валидацию и код-стайл. Это сильно прокачивает насмотренность и помогает убрать «слепые зоны».
2. Финальная экспертиза: проекты, прошедшие первый этап, разбирают наши эксперты и дают конкретный вердикт: «доделать (и указывают конкретные правки – что именно доделать)» или «готово к портфолио/резюме».

Главная мотивация для студентов выполнять такие проекты, это подготовка портфолио, которое можно показать на собеседовании вместо «коммерческого опыта». Проекты, которые студенты делают на курсе, можно потом самостоятельно кастомизировать под требования конкретной компании. Например, проект прогноза изменения цены на недвижимость легко превращается в задачи ценообразования и спроса (например, сезонность товаров), а если добавить погодные и географические признаки, то проект уже подойдет для сферы каршеринга/такси.

Как итог, у каждого студента на руках появляется кейс с данными, кодом и метриками, который можно менять под требования другой компании, прикрепить к резюме и разобрать на интервью: «вот как я ставил задачу, вот почему выбрал такие признаки и метрики, вот результаты и ограничения».