Добрый день, уважаемые хаброжители !!! Случилось страшное… Нам надо серьезно поговорить и обсудить пару “скользких” моментиков ;)) Вернее так, говорить мы сегодня будем про “подмены” лица во всей красе или, как принято сейчас величать сие явление,  дипфейки. Так вот, случилось нам давеча участвовать в хакатоне Kryptonite ML Challenge 2025 (Разработка модели распознавания, способная противостоять DeepFake атакам) от компании «Криптонит».

Привет! Меня зовут Никита Зелинский, я Chief Data Scientist МТС, руководитель центра компетенций Data Science и ML-платформ МТС Big Data. На конференциях я часто слышу один и тот же вопрос от начинающих дата-сайентистов: как развиваться в своей сфере и прийти к успеху? Тут сразу напрашивается одно сравнение — рост в профессии напоминает тренировки в качалке. Чтобы добиться результата, нужен четкий план: что конкретно и когда прокачивать. Вот и в работе важно понимать, какие навыки развивать и как составить стратегию роста — от стажера до ведущего специалиста или Chief Data Scientist.

Сегодня будем разбираться, как выстроить этот путь. Расскажу, как работа дата-сайентистов устроена в МТС и какие есть направления развития для DS в целом. А еще поделюсь своим видением роли дата-сайентиста — оно не во всем совпадает с общепринятым, так что можете поспорить со мной в комментариях. Поехали!

Привет! Меня зовут Марк Паненко, и я Chief Data Science в Ozon Банке. Сегодня я хочу поговорить не о моделях или фреймворках, а о том, что останется с вами — даже когда Python 3 сменится на Python 4, а PyTorch уступит место новым инструментам. О принципах — ну и о книгах, которые научат видеть их за строками кода.

Это вторая часть книжной подборки — в первой книги для джунов.