5. Счастливое число можно получить по имени и фамилии. Для этого каждой букве алфавита присвойте свой порядковый номер. В нумерологии буквы русского алфавита имеют следующие номера: А - 1, Б - 2, В - 6, Г - 3, Д - 4, Е - 5, Ж - 2, З - 7, И, Й - 1, К - 2, Л - 2, М - 4, Н - 5, О - 7, П - 8, Р - 2, С - 3, Т - 4, У - 6, Ф - 8, Х - 5, Ц - 3, Ч - 7, Ш - 2, Щ - 9, Ы - 1, Ь - 1, Э - 6, Ю - 7, Я - 2. Если вас зовут Иван Иванов, то, записав вместо букв имени и фамилии соответствующие им цифры, вы получите: 1 + 6 + 1 + 5 + 1 +6 +1 + 5 + 7 + 6 = 39; 3 + 9 = 12; 1 + 2 = 3. Это счастливое число по вашему имени.

6. Существует еще одно личное счастливое число, которое называют «числом гуа». Чтобы его рассчитать, сложите две последние цифры года, в который вы родились, если год рождения 1985, то сумма двух последних цифр: 8 + 5 = 13, 1 + 3 = 4. Если вы мужчина, то вычтите из 10 полученное число, остаток – 6, является вашим числом гуа. Женщина должна прибавить полученную цифру к 5 и, если получилось двузначное число, то еще раз сложить цифры, его составляющие, пока не получится однозначный результат. Это и будет счастливое число гуа. В нашем примере это 9.

СОВЕТ 2

Как найти своё счастливое число

Зашифрованные числовые коды, являющиеся объектом изучения нумерологии, определенным образом влияют на то, что происходит в жизни людей. Они могут помочь вам сохранить здоровье, разбогатеть или избежать неприятностей. Рассчитайте свое счастливое число и попробуйте испытать свою удачу.

Инструкция

1. Составьте таблицу соотношений цифр и букв алфавита. Каждому из 9 столбцов с цифрами от 1 до 9 будет соответствовать несколько букв. Первая строка таблицы будет состоять из букв от А до З, вторая – начинаться с буквы И и заканчиваться буквой Р. Цифре 1 в третьей строке будет соответствовать буква С, цифре 9 – буква Щ. Буква Я будет располагаться в четвертой строке в 6 столбце.

2. Напишите на бумаге печатными буквами в разных строках свое имя, отчество и фамилию. Воспользовавшись таблицей, проставьте под каждой буквой соответствующее ей число. Сложите полученные цифры в каждой строке, чтобы получить 3 двузначных числа. Теперь сложите вместе цифры-составляющие этих чисел. Например, перед вами числа 23, 11 и 35. Значит, вам необходимо сложить цифры следующим образом: 2+3+1+1+3+5. Полученное в нашем примере число 15, необходимо привести в окончательный однозначный вид, сложив цифры 1 и 5. Таким образом получится число 6.

3. Вычислите свое счастливое число гуа, воспользовавшись еще одной методикой. Сложите 2 последние цифры года вашего рождения. При получении двузначного числа повторите сложение еще раз. Для нахождения счастливого числа полученное путем сложения однозначное число мужчинам необходимо вычесть из 10.

Женщины должны прибавить к рассчитанному числу цифру 5. В случае получения двузначного числа его также необходимо будет привести к однозначному виду.

4. Определите, к какой группе людей вы принадлежите: восточной или западной. Число гуа, равное 1,3,4 или 9 характерно для людей восточной группы. Согласно данной методике наиболее благоприятными секторами и направлениями для них будут юг, север, восток и юго-восток. Наименее благоприятные направления – запад, северо-запад, юго-запад и северо-восток.

У людей западной группы, имеющих число гуа, равное 2,5,6,7 или 8, благоприятными будут направления, являющиеся неблагоприятными для людей западной группы

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.

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.

Начните учиться бесплатно!