Специалист по машинному обучению

Специалист по машинному обучению

Станьте специалистом по нейросетям и машинным алгоритмам, получите одну из самых востребованных профессий современности. Постройте карьеру в крупной технологической компании — у нас или за рубежом.

  • Подходит студентам без опыта
  • Преподаватели практики
  • Реальный проект для диплома
  • Зарплата от 90 000 р. в месяц

Курс идеально подойдет

Новичкам

Освоите технологии машинного обучения, получите необходимый набор навыков, который откроет путь к построению карьеры в Data Science и Machine Learning. Вы сможете найти интересную работу и показать себя, даже если до этого никогда не программировали.

Программистам

Сможете перейти в Data Science и обеспечить себе будущее. Научитесь создавать аналитические системы и алгоритмы машинного обучения, работать с нейросетями — и получите более престижную и высокооплачиваемую работу.

Менеджерам и бизнесу

Получите структурированные прикладные знания о Data Science от практиков. Научитесь использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов и переведете компанию на новый уровень развития.

Чему вы научитесь

Новые знания и навыки можно будет сразу же применять на практике.

Научитесь программировать на Python

это самый популярный язык для работы с данными.

Сможете работать с источниками данных

CSV, XML и XLSX, JSON.

Освоите визуализацию данных

и сможете разрабатывать дашборды или интерактивную инфографику.

Опробуете разные модели машинного обучения

и откроете себе двери в новые интересные проекты.

Поработаете с машинным зрением

и сможете найти себе работу в машиностроении и робототехнике.

Напишете рекомендательную систему

для реального клиента и добавите ее себе в портфолио.

Записаться на курс скидка 40%

Программа курса

Программа курса содержит 4 основных блокa.

Аналитика для машинного обучения

Машинное обучение. Начальный уровень

Машинное обучение. Средний уровень

Получите полную программу и индивидуальную консультацию

Преподаватели

  • Валентин Пановский преподаватель МАИ, Chief Data Scientist в Skillbox
  • Михаил Овчинников ведущий инженер-программист Badoo
  • Алла Тамбовцева преподаватель НИУ ВШЭ
  • Александр Джумурат руководитель команды разработки рекомендательной системы в ivi.ru
  • Дмитрий Коробченко Deep Learning R&D, инженер и менеджер в NVIDIA
  • Алексей Мастов Deep Learning инженер в NVIDIA
  • Лидия Храмова Team Lead Data Scientist группы бизнес-моделирования в Qiwi

Как проходит обучение

Вы выполняете домашние задания и открываете доступ к новому уникальному контенту по теме. Достаточно выделить 3–5 часов в неделю.

Изучаете
тему

В курсе — полезные видеоуроки.

Выполняете домашнее задание

В том темпе, в котором вам удобно.

Общаетесь с наставником

Закрепляете знания и исправляете ошибки.

Защищаете дипломный проект

И дополняете им свое портфолио.

Ваше резюме после обучения

Аделина Ветрова специалист по машинному обучению

Ожидаемая зарплата от 90 000

Python Язык программирования общего назначения, применяется для работы с данными.

Jupyter Notebook Командная оболочка для интерактивных вычислений.

NumPy Библиотека с открытым исходным кодом для Python.

Pandas программная библиотека на Python для обработки и анализа данных.

SQL Язык программирования для работы с реляционными БД.

Matplotlib библиотека на Python для визуализации данных 2D-графикой.

SciPy библиотека для Python с открытым исходным кодом для выполнения научных и инженерных расчётов.

Scikit-Learn библиотека машинного обучения для Python.

Keras Открытая нейросетевая библиотека, написанная на Python.

TensorFlow Открытая программная библиотека для машинного обучения от Google

Ключевые навыки:

  • Python для работы с данными
  • чтение и запись данных, работа с библиотеками;
  • визуализация данных на Matplotlib;
  • работа с нейронными сетями;
  • владение методом Q-learning;
  • написание рекомендательных систем.
  • машинное обучение: регрессия, классификация, кластеризация;

Диплом Skillbox

Подтверждает успешное прохождение курса «Профессия Data Scientist: машинное обучение»

Профессия Data Scientist: машинное обучение

Стоимость обучения

Стоимость обучения 102 000

2 550 Рассрочка без первого взноса

Гарантия возврата денег в течение 14 дней

Запишитесь на курс

Набор до: 31 декабря

Осталось: 15 мест

О Skillbox

Максимально практическое обучение от лидеров digital-рынка. Курсы от компаний, работающих на реальных проектах.

После обучения вы можете трудоустроиться в эти компании или к партнёрам университета.

студентов учатся на наших курсах

студентов довольны преподавателями

выпускников получают карьерный рост

выпускников довольны курсом и результатом

Часто задаваемые вопросы

Я никогда не программировал. У меня получится?

Курс подходит для людей, не имеющих навыков работы с данными, языками программирования или нейросетями. Наши методики и система поддержки позволят вам научиться всему с нуля.

Какой график обучения? Получится ли совмещать его с работой?

Вы можете работать с материалами курса в любое удобное время, двигаясь по программе в подходящем вам темпе. Более того, все уроки будут доступны и по окончании курса, навсегда, так что вы сможете освежить свои знания в любой нужный момент. Весь формат обучения построен таким образом, чтобы вы могли совмещать его с работой, учебой и личной жизнью.

Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять учебе?

Вы сами выбираете нагрузку и скорость, с которой будете проходить курс. Хотите — занимайтесь два часа в неделю, хотите — шесть часов в день. Но в любом случае не забывайте отдыхать.

Я могу общаться с преподавателем?

Да, у вас будет доступ к закрытому Telegram-чату. Преподаватель будет лично комментировать домашние задания и давать полезные советы. Так вы сможете перенять уникальный опыт, профессиональные знания и лайфхаки от нашего преподавателя.

Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?

Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на мелкие ежемесячные платежи.

А я точно смогу трудоустроиться?

Курс дает достаточно знаний, чтобы получить позицию Data Scientist. Конечно, многое будет зависеть и от вас самих.

Читайте также:  Джойстик для футбола на компьютер

Записаться на курс или получить консультацию

Появились вопросы по курсу?

Оставьте ваш номер телефона, и наш специалист свяжется с вами, чтобы дать подробную информацию.

г. Москва, метро Октябрьская,
Ленинский проспект, дом 6, строение 20

Решили посвятить себя машинному обучению? Хотите повысить качество работы? Вот полезные уроки от практика, которые помогут добиться успеха.

Для понимания контекста смотрите, в чём заключалась моя роль.

Маленькая команда консультантов по машинному обучению занималась и сбором данных, и обработкой, и построением моделей, и развёртыванием служб в любых мыслимых отраслях. Поэтому мы исполняли много ролей.

Как выглядел рабочий день

В 9:00 я говорил «доброе утро» и наливал чашку кофе. Затем смотрел записи за предыдущий день и читал сообщения в Slack.

Я просматривал статьи. На это уходил час.

Почему так долго?

Если для выполнения вашей работы придумали лучший способ, то изучите и примените его.

Когда приближается крайний срок, не до чтения. Проекты отнимали большую часть дня.

16:00 – время сворачивать дела. Я чистил код и добавлял комментарии. Его будут читать другие? Задавайте себе этот вопрос. Как правило, это окажитесь вы сами. Удивительно, что ход мыслей забывается.

К 17:00 код – на GitHub, а заметки на следующий день – в блокноте.

1. Дело в данных

Кажется банальным? Но забывается. Вы сосредоточиваетесь на создании модели, а не на корректировании данных.

При первом участии в проекте потратьте нетипичное количество времени на ознакомление с данными. То есть возьмите свою первую оценку и умножьте на 3. Это воздастся в долгосрочной перспективе.

С новым набором данных ваша цель – стать экспертом. Проверьте распределение, найдите виды функций, где встречаются выбросы. Если вы не в силах рассказать историю о данных, почему тогда ждёте состоятельности модели?

2. Проблемы общения сложнее технических

Главные трудности – коммуникативные. Конечно, присутствовали технические проблемы, но в их решении и состоит задача инженера.

Не стоит недооценивать значение общения, внутреннего и внешнего. Нет ничего хуже, чем решить техническую задачу, когда она неправильная.

Как это происходит?

Внешне появляется несоответствие между желанием клиента и не столько тем, что делает команда, а сколько тем, что предлагает машинное обучение.

Внутренне, когда у сотрудников куча ролей, сложно убедиться в стремлении каждого к одной и той же цели.

Ещё машинное обучение кажется волшебным. И временами это так. Но когда случай не тот, важно признать.

Контактируйте. Регулярно. Клиент понимает, что предлагаете? Вы осознаёте его проблему? Он представляет, что принесёт машинное обучение, а что нет? Каким способом расскажете о результатах?

Как насчёт внутреннего общения? Судите о сложности проблемы по количеству программных инструментов для её решения. Asana, Jira, Trello, Slack, Basecamp, Monday, Microsoft Teams.

Вот результативный способ: пишите сообщения в канале проекта в конце дня.

Обновляйте:

  • 3–4 пункта
  • о том, что выполнили
  • и почему

Следующее:

  • Что собираетесь делать завтра на основании изложенного выше

Это работает. И побуждало меня размышлять о проделанных и будущих шагах. Вдобавок публичность означала, что работа подвергалась критике.

Неважно, насколько хорошим вы будете инженером по машинному обучению, способность развивать бизнес зависит от умения сообщать о навыках и преимуществах.

3. Устойчивость > передовой уровень

Мы столкнулись с проблемой: классификация текста на две категории. Цель состояла в том, чтобы пользователи отправили фрагмент для автоматического определения нужной категории. Когда модель не предоставляла точный прогноз, передавали текст в человеческий классификатор. Нагрузка составляла 1000–3000 запросов в день.

BERT – фаворит года. Но без вычислений Google-масштаба, обучение модели с помощью BERT требовало избыточных манипуляций.

Вместо него использовали ULMFiT, формально не передовой, но с адекватными результатами. И с ним проще.

Выпускайте то, что работает, и выиграете. Избегайте затягивания и лишнего перфекционизма.

4. Два пробела в машинном обучении

Первый – переход от намеченной к проектной работе. И разрыв между начальными моделями и развёрнутыми.

Поиск в интернете курсов машинного обучения даёт кучу результатов. Я использовал многие для создания собственного – Степень магистра ИИ.

Но после завершения курсов, когда я начинал работу инженером по машинному обучению, навыки базировались на структурированной основе курсов. На самом деле, проекты не структурированы.

Не хватало знаний. Навыков, которым нельзя обучить на курсе. Как подвергать сомнению данные, что исследовать, а что использовать.

Я общался на эту тему с талантом Австралии. Но также пригодилась готовность учиться и ошибаться. Конечно, не ставьте промахи за цель. Но чтобы разобраться, выясните, что не так.

Если вы штудируете машинное обучение на курсе, продолжайте. Но вооружитесь знаниями, применяя усвоенное на практике, трудясь над собственными проектами.

Как насчёт развёртывания?

Я заметил тенденцию. Машинное обучение и разработка программного обеспечения объединяются. С такими службами, как Seldon, Kubeflow и Kubernetes, вскоре оно станет очередной частью стека.

Один вопрос – построить модель в Jupyter Notebook, но как сделать её доступной для тысяч, миллионов пользователей. Судя по недавним выступлениям на мероприятиях Cloud Native, люди за пределами крупных компаний не знают, как это сделать.

5. 20% времени

Мы соблюдали правило: 20% дня тратить на исследование вещей в предметной сфере.

Это помогало. Как раз потому и применили ULMFiT вместо BERT.

  • 80% на базовый продукт (профессиональные услуги).
  • 20% на новые вещи, связанные с ним.
Читайте также:  Телефоны для детей 7 лет для девочек

Если ваше бизнес-преимущество – быть номером один в том, что делаете, то будущий бизнес зависит от того, остаётесь ли вы лучшим в том, что делаете. Постоянно обучайтесь.

6. 1 из 10 публикаций читается, меньше используется

Это грубый показатель. Но исследуйте случайный набор данных или явление, и вы увидите масштаб распространения. Закон Прайса гласит, что половина публикаций происходит от квадратного корня количества всех авторов.

Из тысячи заявок в год – 10 новаторских научных статей. И из этих 10 передовых публикаций 5 окажутся одного и того же института или человека.

Не спешите за каждым последним прорывом. Лучше создайте прочную основу принципов и применяйте их. Это те, что выдержали испытание временем.

Но тогда появляется другая трудность.

7. Будьте своим большим скептиком

И вы справитесь с проблемой «исследование против эксплуатации».

Эта трудность – дилемма между испытанием нового и повторным применением того, что работает.

Эксплуатация

Легко запустить использованную модель и получить высокоточное число, а затем сообщить команде. Но если вы получаете результат, не забудьте проверить работу, и снова, и снова. Заставьте команду сделать то же. Вы стали инженером неспроста.

Исследование

20% времени помогает здесь. 70/20/10 ещё лучше. Потратьте 70% на основной продукт, 20% – на его создание и 10% – на амбициозные цели, которые могут не получиться.

8. Модельная задача работает в первую очередь

Как помощник в понимании новой концепции. Постройте нечто маленькое. Это крошечное подмножество ваших данных или несвязанный набор.

В моей команде миссия состояла в том, чтобы заставить что-то работать, а затем повторить.

9. Резиновая уточка

Когда застряли с проблемой, то сидя и пялясь в код, вы найдёте решение, или нет. Лучше поговорите с товарищем по команде. Притворитесь, что он – ваша резиновая уточка.

«Рон, я пытаюсь перебрать два массива и отследить состояние. Затем хочу объединить значения в список кортежей.»

«Циклы в циклах? Почему бы тебе не векторизовать это?»

10. Модели с нуля приходят в упадок (вам не нужно их начинать)

Если проблема с данными не так специфична, то много подобного: классификация, регрессия, прогнозы временных рядов, рекомендации.

Службы вроде Google, Microsoft AutoML и других делают машинное обучение мирового уровня доступным для каждого, кто загрузит набор данных и выберет целевую переменную. Это начало, но они набирают обороты.

Как разработчик, вы используете библиотеки, такие как fast.ai, которые делают современные модели доступными в пару строк кода, и коллекции готовых моделей PyTorch hub и TensorFlow hub, предлагающие то же.

Вам по-прежнему нужно знание принципов науки о данных и машинного обучения. Но понимание того, как применить их к проблеме, ещё ценнее.

11. Математика или код?

По части клиентских вопросов команда занималась в первую очередь вторым, который писали на Python. Временами я баловался математикой, читал публикации и повторял испытания, но в 99,9% случаев в действующих фреймворках она спрятана.

Это не значит, что математика не нужна, ведь машинное и глубокое обучение – формы её прикладных разделов.

Для практикующего инженера хватает понимания операций над матрицами, линейной алгебры и математического анализа, особенно цепного правила.

Помните, цель состояла не в изобретении нового алгоритма, а в демонстрации клиенту потенциала машинного обучения (или отсутствия такового) для его бизнеса.

Примечание: Как раз fast.ai выпустила новый курс Deep Learning from the Foundations о математике и коду глубокого обучения с нуля. Его предназначали для таких людей, как я, знакомых с применением глубокого и машинного обучения, но без математического образования. Чтобы исправить это, я прохожу его и сразу добавляю в список любимых ресурсов по машинному обучению. С прочной основой вы придёте к собственному последнему слову техники, а не повторению предыдущих.

12. Работа прошлого года аннулируется в следующем

Это данность. И в большей степени из-за слияния разработки программного обеспечения и машинного обучения.

Но вы сами на это подписались.

Что остаётся прежним?

Фреймворки и библиотеки будут меняться. Но у лежащих в основе статистики, вероятности и математики нет срока годности.

Самая большая проблема по-прежнему в том, как вы их применяете.

Что теперь?

Можно больше, но 12 – достаточное количество.

Работа в Max Kelsen – лучшая в моей жизни.

Уволиться – нелёгкий выбор, но я решил проверить полученные знания самостоятельно. Рассказываю об этом на YouTube.

Сфера деятельности

Информационные технологии, интернет, связь

Вид деятельности

Анализировать и упорядочивать текстовую информацию, делать расчеты, программировать, исследовать

Краткое описание

Специалист по Big Data (аналитик Big Data, инженер Big Data, Data Scientist, специалист по машинному обучению) — это программист, который работает с большими массивами данных разной степени разрозненности и структурированности: банковские счета, запросы пользователей в поисковых системах, поведение пользователей социальных сетей, публикации СМИ, открытые фото- и видеофайлы, данные сейсмической активности планеты, метеорологические сводки и другие данные, которые занимают терабайты памяти, превосходят возможности типичных баз данных и доступны для обработки только компьютером.

Работа с большими данными открывает недоступные ранее возможности в самых разных областях – сейчас анализ Big Data широко используется в IT, маркетинге, банковском секторе, государственном управлении, сельском хозяйстве. Например, крупные банки для предотвращения краж денег с кредитных карт анализируют ежедневные траты клиентов. Если сравнивать активность пользователей, которые имеют сходные "финансовые привычки", то аномальные траты одного пользователя (крупное снятие с кредитной карты, снятие денег в другой стране) сразу говорят о том, что картой могли завладеть мошенники и ее необходимо заблокировать.

Читайте также:  Взлом камер через андроид

Работа с Big Data часто сопровождается внедрением алгоритмов машинного обучения: например, современные технологии городского видеонаблюдения умеют распознавать лица людей в толпе. Чтобы компьютер освоил данную операцию, специалист по машинному обучению подбирает эталонный массив данных, где каждое лицо на видеофайле распознано. Машина анализирует информацию и учится распознавать самостоятельно. Вначале, конечно, она допускает ошибки, которые специалист исправляет, но с каждым новым исправлением компьютер работает все более точно.

Чем занимается специалист по Big Data и специалист по машинному обучению:

    • Постановка целей анализа совместно с заказчиком
    • Составление технического задания на анализ неструктурированного массива данных
    • Сбор и исследование массива данных, выявление существенных признаков, поиск закономерностей
    • Компьютерное моделирования процесса анализа / машинного обучения на небольших объемах данных
    • Оптимизация процесса анализа, корректировка алгоритмов
    • Применение алгоритмов ко всему объему данных
    • Оценка результатов
    • Составление отчетов с прогнозами и презентацией данных

    Где учиться

    Направления обучения:
    Математика и механика (01.00.00)
    Компьютерные и информационные науки (02.00.00)
    Информатика и вычислительная техника (09.00.00)
    Информационная безопасность (10.00.00)

      • Московский Авиационный Институт (МАИ) Факультет № 3 "Системы управления, информатика и электроэнергетика", Факультет № 4 "Радиоэлектроника летательных аппаратов", Факультет № 8 "Прикладная математика и физика"
      • Московский Государственный Технический Университет "МАМИ" (МАМИ) Факультет автоматизации и информационных технологий
      • Московская академия рынка труда и информационных технологий (МАРТИТ) Кафедра прикладной информатики
      • Московский государственный технологический университет им. К.Э. Циолковского (МАТИ) Институт информационных систем и технологий
      • Московский государственный индустриальный университет (МГИУ) Институт информационных технологий и управления в технических системах
      • Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (МГТУ) Факультет "Информатика и системы управления"
      • Московский государственный технический университет гражданской авиации (МГТУ ГА) Факультет прикладной математики и вычислительной техники
      • Московский государственный технологический университет "Станкин" (МГТУ "Станкин") Факультет информационных технологий и систем управления
      • Московский государственный технический университет электроники и информатики (МИРЭА)
      • Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ" (МИФИ) Факультет экспериментальной и теоретической физики, Факультет кибернетики и информационной безопасности, Факультет очно-заочного обучения
      • Национальный исследовательский университет "МИЭТ" (МИЭТ) Факультет микроприборов и технической кибернетики, Факультет электроники и компьютерных технологий, Факультет прикладных информационных технологий
      • Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ) Факультет информационных технологий
      • Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)
      • Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ) МИЭМ Факультет компьютерных наук
      • Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (МГУ) Факультет вычислительной математики и кибернетики
      • Московский физико-технический институт (университет) (МФТИ) Факультет инноваций и высоких технологий, Факультет нано-, био, информационных и когнитивных технологий, Факультет радиотехники и кибернетики, Факультет аэромеханики и летательной техники
      • Российский университет дружбы народов (РУДН) Факультет физико-математических и естественных наук
          Колледжи, техникумы, училища:
          • Колледж информатики и программирования ФУ при правительстве РФ (КИП ФУ)
          • Красногорский колледж
          • Московский авиационный техникум им. Н.Н. Годовикова (МАВИАТ)
          • Университетский колледж информационных технологий МГУТУ им. К.Г. Разумовского (МГКИТ)
          • Московский государственный колледж электромеханики и информационных технологий (МГКЭИТ)
          • Факультет среднего профессионального образования МГУПИ (МГУПИ)
          • Московский колледж управления и новых технологий (МКУиНТ)
          • Московский приборостроительный техникум РГТЭУ (МПТ РГТЭУ)
          • Московский техникум информатики и вычислительной техники (МТИВТ)
          • Московский техникум космического приборостроения РГТЭУ (МТКП РГТЭУ)
          • Московский технический техникум (МТТ)
          • Социально-педагогический колледж МГППУ (СПК МГППУ)
          • Химкинский техникум космического энергомашиностроения МАИ (ХТКЭ МАИ)
          • Коммерческо-банковский колледж № 6 (КБК №6)
          • Колледж связи № 54 (КС № 54)
          • Колледж многоуровневого профессионального образования РАНХиГС (КМПО РАНХиГС)
          • Колледж Московского государственного университета дизайна и технологии (Колледж МГУДТ)
          • Колледж Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (Колледж МЭСИ)
          • Государственное автономное учреждение СПО Колледж "Угреша" (Колледж "Угреша")
          • Московский государственный колледж электромеханики и информационных технологий (МГКЭИТ)
          • Московский колледж железнодорожного транспорта (МИИТ МКЖТ)
          • Московский колледж профессиональных технологий (МКПТ)
          • Московский приборостроительный техникум РГТЭУ (МПТ РГТЭУ)
          • Московский техникум информатики и вычислительной техники (МТИВТ)
          • Ступинский авиационно-металлургический техникум им. А.Т. Туманова (САМТ им. А.Т. Туманова)
          • Социальный колледж Российского государственного социального университета (СК РГСУ)
          • Отделение СПО факультета сервисных технологий РГУТиС (ФСТ РГУТиС)
          • Экономико-технологический колледж (на правах факультета) МГГУ им. М.А. Шолохова (ЭТК МГГУ)
          • Колледж архитектуры и строительства № 7 (КАС №7)
          • Колледж предпринимательства №11 (КП №11)
          • Строительный техникум № 12 (СТ №12)
          • Технологический колледж №14. Первый Московский образовательный комплекс (ТК №14)
          • Колледж автоматизации и информационных технологий №20 (КАИТ 20)
          • Технологический колледж №24 (ТК №24)
          • Политехнический колледж № 39 (ПК № 39)
          • Колледж связи № 54 (КС № 54)
          • Технический пожарно-спасательный колледж № 57 им. героя РФ В.М. Максимчука (ТПСК №57)
          • Железнодорожный колледж №52 (ЖК №52)
          • Колледж индустрии гостеприимства и менеджмента №23 (КИГМ №23)
          • Колледж автоматизации и информационных технологий №20 (КАИТ 20)
          • Политехнический колледж №8 им. Дважды Героя Советского союза И.Ф. Павлова (ПК №8)
          • Павлово-Посадский промышленно-экономический техникум (ПППЭТ)
          • Московский техникум космического приборостроения РГТЭУ (МТКП РГТЭУ)
          • Московский приборостроительный техникум РГТЭУ (МПТ РГТЭУ)
          • Московский колледж градостроительства и предпринимательства (МКГП)
          • Московский государственный техникум технологий и права (МГТТиП)
          • Университетский колледж информационных технологий МГУТУ им. К. Г. Разумовского (МГКИТ)
          • Колледж Московского гуманитарного университета (Колледж МосГУ)
          • Колледж экономики, страхового дела и информационных технологий (Колледж КЭСИ)
          • Строительный техникум № 30 (СТ 30)
          Ссылка на основную публикацию
          Сони плейстейшен нетворк вход
          Игры по сети, развлечения, друзья, покупки и многое другое – ваше сетевое приключение начинается в PSN. Подключитесь к нашему сетевому...
          Смарт часы фикситайм 3 отзывы
          Данный товар недоступен для доставки в Ваш регион Мы всегда стремимся к лучшему, чтобы радовать своих покупателей самыми выгодными ценами....
          Смарт часы эпл для детей
          1 min Apple Watch — самые популярные умные часы в мире. Является ли это идеальным выбором для вашего ребенка, зависит...
          Сони f3112 xperia xa
          Недорогой смартфон компании Sony (22 990 рублей за Dual версию) с интересным дизайном, LTE, двумя отдельными слотами для SIM-карт, слотом...
          Adblock detector