Ресурсы

В этом разделе собраны ресурсы, полезные на всём вашем пути ML/MLOps.

Разделы

• Книги — must-read и reference книги
• Онлайн курсы — бесплатные и платные курсы
• YouTube каналы — для ежедневного обучения
• Datasets — источники dataset для practice
• Cheatsheets — для быстрого просмотра

🎯 Какой ресурс когда?

При изучении новой темы

1. Если нет — YouTube(5-10 минутное intro видео)
2. Для понимания — курс Andrew Ngили fast.ai
3. Углубление — книга(Géron, Burkov, Chip Huyen)
4. Практика — Kaggleили HuggingFace
5. Reference — official docs

При подготовке к вакансии

1. System design — Chip Huyen’s book + Designing ML Systems
2. Coding interviews — LeetCode + Python ML problems
3. Behavioral — STAR format, project storytelling
4. Take-home assignments — inspire от Kaggle competition

При изучении нового tool/framework

1. Official quickstart(30 минут)
2. YouTube tutorial(1-2 часа hands-on)
3. Build something small(1-2 дня)
4. Documentation diving(при необходимости)

Ресурсы для Job hunting

Job boards

• LinkedIn Jobs — самый большой
• Indeed, Glassdoor
• HN Who is hiring — стартапы
• AI-jobs.net — ML specific
• Wellfound(бывший AngelList) — стартапы
• Remote OK, We Work Remotely — remote
• **Локальные:**olx.uz, hh.uz, hire.uz

Interview prep

• Educative.io — Grokking the ML Interview
• Pramp, Interviewing.io — mock interviews (бесплатно)
• leetcode.com — coding (Python, SQL)
• “Machine Learning Interviews” — Susan Shu Chang
• “Cracking the ML Interview” — Nick Singh

CV / LinkedIn

• resumeworded.com — auto-feedback
• enhancv.com — templates
• Следите за LinkedIn ML influencers

Communities (участвуйте!)

Slack/Discord

• MLOps Community Slack — самое большое MLOps community
• DataTalks.Club Slack — курсы и meetup
• Hugging Face Discord — LLM и NLP
• r/MachineLearning Discord

Telegram (узбекский/русский)

• @uzbekdevs
• https://taplink.cc/mlc_uz
• @datatalks_ru

LinkedIn

• Andrew Ng
• Chip Huyen
• Yann LeCun
• Andrej Karpathy
• Eugene Yan
• Ravi Theja (LlamaIndex)

Twitter/X

• @karpathy
• @chipro
• @huggingface
• @LangChainAI
• @MLOpsCommunity

Блоги

• Towards Data Science — Medium ML publication
• Chip Huyen’s blog — huyenchip.com
• Eugene Yan — eugeneyan.com
• Sebastian Raschka — magazine.sebastianraschka.com
• Jay Alammar — jalammar.github.io
• distill.pub — visual ML explanations
• Andrej Karpathy’s blog — karpathy.github.io

Подкасты (за рулём/во время спорта)

• Latent Space — modern AI
• Practical AI — applied ML
• MLOps Coffee Sessions
• The TWIML AI Podcast
• Lex Fridman — длинные интервью
• Dwarkesh Patel — AI/ML thinkers

Research / Papers

• Papers With Code — papers + implementations
• arXiv.org — preprints
• AlphaSignal — weekly digest (бесплатный email)
• The Batch(Andrew Ng) — weekly newsletter
• Import AI(Jack Clark) — weekly newsletter

Tools и services

Free GPUs

• Google Colab — T4 GPU, бесплатно
• Kaggle Notebooks — P100, 30 часов/неделя
• Lightning AI — free tier
• Paperspace Gradient — free tier
• Modal.com — free credits

Free Hosting

• HuggingFace Spaces — для model demo
• Streamlit Cloud — Streamlit apps
• Render, Railway — backend
• Vercel, Netlify — frontend
• Cloudflare Workers — edge compute

Useful tools

• VS Code + Jupyter extension — best Python IDE
• Cursor.ai — AI-powered code editor
• GitHub Copilot — AI completion
• PyCharm Professional — мощная IDE (бесплатно для студентов)
• DBeaver — universal DB client
• Postman / Insomnia — API testing
• TablePlus — DB GUI

Начните со Списка книг.