Локальное окружение для начинающего ML-инженера // Демо-занятие курса "Machine Learning"

Хотите настроить эффективное рабочее окружение для машинного обучения на своем компьютере? Присоединяйтесь к открытому уроку и узнайте, как правильно организовать инструменты ML-инженера! 📍 Что вас ждет на вебинаре? - Разберем основные компоненты локального окружения: Python, виртуальные среды, Jupyter. - Покажем настройку VS Code для работы с ML-проектами. - Продемонстрируем организацию структуры ML-проекта и работу с зависимостями. 👥 Кому будет полезно? - Начинающим ML-инженерам, которые хотят настроить профессиональное окружение с нуля. - Data Scientists, переходящим от Jupyter Notebook к полноценной разработке. - Разработчикам, желающим начать работу с машинным обучением. ✅ Что вы узнаете по итогам вебинара? - Как установить и настроить Python-окружение для ML-задач; - Как организовать работу с зависимостями через pip и uv; - Как структурировать код ML-проекта для удобной разработки. Создайте удобное локальное окружение – фундамент для эффективной работы ML-инженера! «Machine Learning» - https://otus.pw/RKGm/ Преподаватель: Николай Осипов - опыт в Data Science: более 4 лет Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/Udfd/ Следите за новостями проекта: → VK: https://vk.com/otusru → Telegram: https://t.me/Otusjava → Хабр: https://otus.pw/S0nM/