📌 Заполни анкету прямо сейчас и получи чек-лист «15 самых популярных вопросов с собеседований и ответы на них»
Анкета предзаписи:
Курс «База ML»:
Курс «ML в бизнесе»:
Telegram MLinside:
Стоит ли учить ML в 2026 году? Или рынок уже перегрет, и поезд ушёл?
Машинное обучение, нейросети и LLM — везде. Но что реально происходит с рынком, и есть ли смысл начинать карьеру именно сейчас?
В этом видео Александр Дубейковский (экс-Яндекс, Авито, преподаватель MLinside) объясняет, почему 2026 год — это не конец эпохи ML, а наоборот, начало новой волны, и что нужно знать, чтобы не опоздать.
В этом видео:
• Стоит ли учить ML в 2026 — честный разбор от практика.
• Где реально нужны специалисты по машинному обучению.
• Почему AI и LLM не заменяют, а усиливают роль ML-инженеров.
• Как рынок труда ML меняется и какие навыки становятся обязательными.
• Что делать тем, кто только хочет войти в Data Science.
• Какие направления ML останутся востребованными на ближайшие 5 лет.
Подходит тем, кто:
• только начинает изучать ML и не знает, с чего начать;
• хочет понять, не поздно ли войти в Data Science;
• выбирает курс или направление обучения в 2026 году;
• ищет честную аналитику рынка от практиков, а не маркетинг.
Спикер: Александр Дубейковский — ML-эксперт, экс-Яндекс, Авито, преподаватель и ментор MLinside.
Наш курс «База ML» помогает войти в индустрию, получить реальный проект в портфолио и подготовиться к первому собеседованию.
#машинноеобучение #datascience #mlinside #карьера #ML2026
Если вам понравилось видео — поставьте лайк и подпишитесь на канал MLinside. Здесь выходят честные видео о рынке IT, карьере в ML и машинном обучении без лишней воды.
Таймкоды:
00:00 — Введение: нужен ли вообще ML в 2026 году?
01:01 — Почему машинное обучение остаётся самой быстрорастущей сферой
02:09 — Спрос на ML-инженеров растёт в 4 раза в год: цифры и примеры
03:00 — Как компании зарабатывают миллионы благодаря ML
04:20 — Почему Data Science защищён от сокращений в IT
05:50 — ChatGPT и LLM: угроза или возможность для ML-инженеров
07:35 — Как AI делает программистов эффективнее, а не заменяет их
08:45 — Где используется ML: финансы, e-commerce, медицина, производство
10:45 — Новые направления 2026 года: GenAI, TinyML, ML Ops
15:15 — Можно ли войти в ML с нуля и реально ли получить оффер в 2026 про яндекс поиск 2026.
