Один человек пришёл в парикмахерскую. Во время стрижки и бритья заговорили с парикмахером о Боге.
Парикмахер сказал:
– Что бы вы мне не говорили, а я не верю, что Бог есть.
– Почему? – спросил клиент.
– Достаточно выйти на улицу, чтобы убедиться, что Бога нет. Вот скажите, если Бог существует, откуда столько больных людей? Откуда беспризорные дети? Если бы он действительно существовал, не было бы ни страданий, ни боли. Трудно представить себе любящего Бога, который допускает всё это.
Клиент задумался. Когда парикмахер закончил работу, клиент щедро расплатился. Выйдя из парикмахерской, он увидел на улице заросшего и небритого человека. Тогда клиент вернулся в парикмахерскую, пригласил парикмахера к окну и, показывая пальцем на бродягу, сказал:
– Парикмахеров не существует! – вежливо приподнял шляпу и вышел.
Не судите о жизни только по отдельно-взятым наблюдениям. Концентрируйтесь на хорошем, ищите хорошее, и будете притягивать больше хорошего в свою жизнь.
Можно ли проверить алгеброй гармонию? И можно ли выработать технологию для такого неуловимого состояния, как счастье? Автор книги – казахский миллиардер, предприниматель и общественный деятель Маргулан Сейсембай – отвечает на эти вопросы уверенным «Да!» На основании своего богатого жизненного опыта Сейсембай разработал методику, которая позволит любому человеку обрести контроль на своей жизнью и достичь… не успеха, но счастья – автор призывает разделять эти два понятия, так как погоня за ними дает разные результаты.
Одна из основных идей – счастливые люди всегда успешны, хотя успешные люди далеко не всегда счастливы. Именно поэтому нужно стремиться, в первую очередь, именно к счастью. А оно включает в себя ряд элементов, каждый из которых автор тщательно анализирует. Здесь и управление энергией, и ощущение собственной миссии, и правильное целеполагание, и обеспечение факторов, без которых счастье невозможно – всему этому можно научиться.
«Как бы парадоксально для вас это ни звучало, но достижение успеха – это самый неэффективный и неверный путь к обретению счастья. Я видел много успешных людей, которые были несчастны. Но я не видел ни одного счастливого человека, который бы считал себя неуспешным».
Книга обращает на себя внимание оригинальным, предпринимательским подходом к психологии человека. Скрупулезный анализ разных аспектов счастья перемежается афоризмами известных людей, цитатами из художественных произведений и народного творчества, что придает чтению «Миссии…» еще большую увлекательность.
«Счастье – это выбор. Выбор того, как мы будем воспринимать и оценивать то, что произойдет с нами в течение дня. Счастье – не то, что случается с нами помимо нашей воли. Счастье – те мгновения, когда мы довольны своей жизнью. Это наша внутренняя оценка того, что с нами происходит».
Вы узнаете
• что такое счастье и чем оно отличается от успеха;
• что нужно человеку для счастья;
• как выбрать собственную миссию в жизни;
• как правильно ставить цели.
«Я отобрал два выражения, которые, как мне кажется, очень правильно показывают, как должны соотноситься финансы и счастье: – деньги не приносят счастья, но они помогают пережить несчастье; – деньги не могут купить счастье, но они могут купить время, чтобы найти то, что сделает вас счастливыми».
Для кого
Для всех, кто интересуется психологией и саморазвитием.
Если делать нечего, значит надо пить. Так себе вариант. Заняться всегда есть чем, было бы желание.
Просто берёшь и делаешь, чуть-чуть, по маленьку. Преодолев все мелкие шаги, на дистанции будет результат. Вот теперь и можно выпить (чай с вареньем 😄) Чего всем и желаю! 😉
Ежедневно тысячи людей задаются вопросом «почему же я не богат?» Казалось бы, хорошее образование, работа 24/7, стабильный заработок, а денег все нет…
Чтобы узнать секрет обогащения, авторы книги исколесили почти всю Америку, опросив более 500 миллионеров и свыше 11 000 респондентов с высокими доходами. Это исследование началось более 20 лет назад, но принципы финансового процветания работают до сих пор.
Если вам интересно, как самые обыкновенные люди становятся богатыми – эта книга для вас!
Машинное обучение — технология, которая позволяет компьютеру самообучаться и распознавать закономерности. А помогают ему инженеры машинного обучения. Рассказываем, чем они занимаются, какие навыки им нужны и как войти в эту профессию.
Кто такой инженер машинного обучения
Инженер машинного обучения (ML-инженер — от англ. Machine Learning Engineer) — это специалист, который разрабатывает и внедряет алгоритмы, позволяющие программам обучаться на данных и принимать решения без явного программирования. Скажем, специалист по Data Science анализирует данные и строит модели, а ML-инженер оптимизирует их и интегрирует в реальные приложения.
Профессия находится на пересечении программирования, математики, статистики и прикладного машинного обучения. ML-инженер не просто строит модель, а делает так, чтобы она эффективно работала в продакшене, обрабатывала большие объемы данных, быстро реагировала на запросы пользователей и корректно обновлялась по мере поступления новых данных.
Чем занимается ML-инженер на практике
Работа ML-инженера включает сразу несколько направлений. В первую очередь это сбор и подготовка данных. Реальный мир далек от идеала, и данные часто приходят в сыром виде: с пропусками, ошибками и несоответствиями. Инженер должен очистить их, привести к единому формату и расширить с помощью внешних источников.
Следующий этап — выбор и обучение модели. Здесь инженер выбирает один или несколько алгоритмов, проводит эксперименты, настраивает параметры, оценивает качество. Он должен понимать, как работают линейные регрессии, деревья решений, градиентный бустинг, нейронные сети и уметь выбрать нужный инструмент под задачу.
Самое сложное и ответственное начинается после того, как модель готова. ML-инженер превращает ее в часть работающего приложения. Это означает упаковку модели в API, написание серверного кода, оптимизацию по скорости и памяти, мониторинг качества в реальном времени и повторное обучение по мере необходимости. Он также работает над масштабируемостью и надежностью, так как в реальных условиях модели должны обрабатывать тысячи или миллионы запросов ежедневно.
Кроме того, инженер взаимодействует с другими специалистами: аналитиками, продукт-менеджерами, разработчиками. Он объясняет, как работает модель, какие у нее ограничения, как интерпретировать результаты. Коммуникация — неотъемлемая часть его работы.
Какие навыки и знания нужны
Чтобы стать инженером машинного обучения, нужно сочетание теоретической базы и практических навыков:
Уверенное владение языками программирования, прежде всего Python. Большинство библиотек машинного обучения, таких как scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, написаны именно на нем.
Знания математики, особенно линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики тоже играют важную роль. Без них невозможно понять, как и почему работает та или иная модель, как интерпретировать ее поведение и где могут возникнуть ошибки. Для повторения основ у нас есть отдельный бесплатный курс базовой математики.
Алгоритмы машинного обучения важно понимать на уровне реализаций: что такое переобучение, как работает регуляризация, какие метрики применимы для классификации, регрессии, кластеризации.
Также важно уметь работать с базами данных (SQL, NoSQL), системами хранения и обработки больших данных (Hadoop, Spark), знать основы DevOps и MLOps (Docker, CI/CD, Kubernetes, автоматизация моделей).
Плюсы и минусы профессии
➕ Востребованность и высокая оплата труда. Инженеры по машинному обучению — одни из самых востребованных специалистов в IT-сфере. Зарплаты выше среднего по рынку, особенно при наличии успешных проектов и глубоких знаний.
➕ Перспективность. ML активно применяется в медицине, финансах, ритейле, науке и других отраслях. Это дает широкие возможности для карьерного роста.
➕ Интеллектуальная работа. Работа подходит тем, кто любит решать сложные задачи и работать с данными.
➕ Богатая образовательная экосистема. По теме ML иного курсов, open-source инструментов, конференций и сообществ. Есть возможность постоянно учиться и обмениваться опытом.
➖ Высокий порог входа. Нужны глубокие знания математики, программирования, а также баз данных, алгоритмов и архитектур моделей.
➖ Работа бывает рутинной. Большую часть времени занимает обработка и подготовка данных, отладка моделей, а не изобретение революционных алгоритмов.
➖ Трудности с внедрением моделей. Не всегда удается успешно интегрировать модель в продукт. Требуются усилия по адаптации под инфраструктуру, масштабированию, мониторингу и учету бизнес-ограничений.
➖ Конкуренция. Растущая популярность профессии означает, что в крупных городах конкуренция среди кандидатов может быть высокой.
Зарплаты ML-инженеров
По данным Dream Job, средняя зарплата ML-инженеров в России за 2025 год составляет 165 000 рублей. Чаще всего зарплаты находятся в диапазоне от 100 000 до 230 000 рублей. Минимальная зафиксированная зарплата — 87 000 рублей, максимальная — 360 000.
Вилки джуниоров в машинном обучении, по данным HH Карьера, составляют от 70 000 до 110 000 рублей. Мидлов — от 220 000 до 250 000 рублей, а сеньоров — от 348 000 до 350 000 рублей.
Вот так выглядят зарплаты в профессии ML-инженер летом 2025 года.
1/2
Перспективы профессии
Машинное обучение используется в самых разных сферах: от финансов и медицины до логистики, маркетинга и развлечений. ML-инженеры разрабатывают алгоритмы для прогнозирования спроса, распознавания лиц, антифрод-систем и рекомендательных алгоритмов.
Спрос на таких специалистов продолжает расти, а уровень доходов остается одним из самых высоких на рынке. По данным исследования, наибольший спрос в сфере анализа данных и ML пришелся на последние четыре года — число предложений выросло в 2,5 раза.
Конечно, вход в профессию требует знаний, самообразования и реальных кейсов. Но те, кто готов учиться и двигаться вперед, найдут в этой области интересную работу с постоянными интеллектуальными вызовами и большими карьерными перспективами.
Как стать ML-инженером
Многие специалисты приходят в машинное обучение из смежных областей: математики, физики, программирования, аналитики. Часто у них есть техническое образование, хотя это необязательно. Важнее — желание учиться и практиковаться.
Один из самых надежных способов — пройти профильное обучение. Это может быть вуз, где есть направления по ИИ и анализу данных, или курсы, ориентированные на практику. Онлайн-платформы предлагают мощные программы, которые можно проходить параллельно с работой или учебой.
Например, стартовать в профессии поможет онлайн-курс «Инженер машинного обучения» Практикума — за 4 месяца вы изучите полный жизненный цикл модели машинного обучения и сможете строить продвинутые ML‑модели. Вы освоите Docker, FastAPI, Airflow, MLflow, Yandex Cloud и другие инструменты, добавите 7 ML-проектов в портфолио и получите диплом о профессиональной переподготовке.
Отче наш, сущий на небесах! да святится имя Твое; да приидет Царствие Твое; да будет воля Твоя и на земле, как на небе; хлеб наш насущный дай нам на сей день; и прости нам долги наши, как и мы прощаем должникам нашим; и не введи нас в искушение, но избавь нас от лукавого. Ибо Твое есть Царство и сила и слава во веки. Аминь.
