🤖 ИИ уже работает вместо джуна
В Google часть внутренних инструментов на ML автоматически пишет тесты и ищет баги до релиза.
Мы живём в моменте, когда ИИ не «заменит программистов», а отсеет тех, кто не хочет учиться.
Вывод простой: не нужно быть гением — нужно быть в процессе.
ИИ не отнимет работу. Он отнимет оправдания
В OpenAI прямо говорят: ИИ — это усилитель человека.
Слабый специалист станет быстрее бесполезным.
Сильный — станет в 10 раз эффективнее.
Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
В Google часть внутренних инструментов на ML автоматически пишет тесты и ищет баги до релиза.
Мы живём в моменте, когда ИИ не «заменит программистов», а отсеет тех, кто не хочет учиться.
Вывод простой: не нужно быть гением — нужно быть в процессе.
ИИ не отнимет работу. Он отнимет оправдания
В OpenAI прямо говорят: ИИ — это усилитель человека.
Слабый специалист станет быстрее бесполезным.
Сильный — станет в 10 раз эффективнее.
Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
❤5🤪2
📊 Внимание, опрос для статистики
На каком этапе ты сейчас в пути в IT / Data Science? 👇👇 Опрос нужен, чтобы понять уровень аудитории и делать контент полезнее.
На каком этапе ты сейчас в пути в IT / Data Science? 👇👇 Опрос нужен, чтобы понять уровень аудитории и делать контент полезнее.
Anonymous Poll
28%
Только начинаю, вообще с нуля 🍳
32%
Учусь (курсы / университет / самоучка)📚
7%
Хочу поступить или войти в IT в ближайшее время 🤔
14%
Работаю в IT, но не в разработке (QA,, аналитикa, поддержка) Frontend, Backend 💻
9%
Уже работаю в IT — Data Science / ML 🤖
11%
Посмотреть отзывы 📊
Учёба без практики = иллюзия прогресса
Mозг думает, что ты учишься, когда ты смотришь видео.
Реально ты учишься только когда пишешь код и ошибаешься.
Каждая ошибка — это апгрейд, а не провал.
Учись как инженер, а не как студент
Студент учит «чтобы сдать».
Инженер учит «чтобы работало».
В Big tech не спросят формулу — спросят, как ты решишь задачу.
Mозг думает, что ты учишься, когда ты смотришь видео.
Реально ты учишься только когда пишешь код и ошибаешься.
Каждая ошибка — это апгрейд, а не провал.
Учись как инженер, а не как студент
Студент учит «чтобы сдать».
Инженер учит «чтобы работало».
В Big tech не спросят формулу — спросят, как ты решишь задачу.
❤4
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#group_1_scrum
31.01.2026
Запись созвона 1 группы
Студенты:
@autotest_er
https://github.com/dshilin
@escape_0x0d
https://github.com/SERG-1613
@svet_lana1588
https://github.com/svetlana-s88
@Artem_Fedoruk
https://github.com/artfreelans
@ALWAYSOFFLAYN
Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
31.01.2026
Запись созвона 1 группы
Студенты:
@autotest_er
https://github.com/dshilin
@escape_0x0d
https://github.com/SERG-1613
@svet_lana1588
https://github.com/svetlana-s88
@Artem_Fedoruk
https://github.com/artfreelans
@ALWAYSOFFLAYN
Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
❤1
Поздравляем Александра @rizespb с днём рождения!
Мы искренне рады иметь в школе SenatorovAI такого студента — сильного, вовлечённого и неравнодушного. Спасибо за твой вклад в развитие школы, за активность, идеи и участие — это действительно ценно и заметно.
От лица всех студентов школы желаем тебе роста, уверенных шагов в карьере, интересных задач и удовольствия от того, что ты делаешь. Пусть обучение приносит результат, а цели — достигаются.
С днём рождения! 🎉
гитхаб Александра https://github.com/rizespbya
Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
Мы искренне рады иметь в школе SenatorovAI такого студента — сильного, вовлечённого и неравнодушного. Спасибо за твой вклад в развитие школы, за активность, идеи и участие — это действительно ценно и заметно.
От лица всех студентов школы желаем тебе роста, уверенных шагов в карьере, интересных задач и удовольствия от того, что ты делаешь. Пусть обучение приносит результат, а цели — достигаются.
С днём рождения! 🎉
гитхаб Александра https://github.com/rizespbya
Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
🔥9🎉3
#group_3_scrum
Созвон 3 группы - 05.02.2026 Четверг 18-00
3 группа: https://g2rnrwqk.ktalk.ru/e2combx4mhhy
Созвон 3 группы - 05.02.2026 Четверг 18-00
3 группа: https://g2rnrwqk.ktalk.ru/e2combx4mhhy
🧠 Мини-задача на логику и математику
Есть числа: 2, 4, 6, 8 Сначала находят среднее арифметическое, потом результат умножают на 2. Какое число получится?
Есть числа: 2, 4, 6, 8 Сначала находят среднее арифметическое, потом результат умножают на 2. Какое число получится?
Anonymous Quiz
1%
8
71%
10
3%
12
19%
20
6%
Посмотреть ответ
🔥1🕊1
Разминка для мозга)
Два человека отправились на рынок продавать яблоки. У них было по 30 яблок. Один собирался продавать 2 яблока за 1 рубль, а другой - 3 яблока за один рубль. Перед началом торговли одного из них вызвали домой, и он попросил другого продавца продать его яблоки. Тот стал продавать 5 яблок за 2 рубля. Если бы они торговали порознь, то выручили бы 10 рублей и 15 рублей, а продавая 5 яблок за 2 рубля, получили 24 рубля.
Вопрос: куда исчез рубль?
Пишите ваш ответ в комментариях
Два человека отправились на рынок продавать яблоки. У них было по 30 яблок. Один собирался продавать 2 яблока за 1 рубль, а другой - 3 яблока за один рубль. Перед началом торговли одного из них вызвали домой, и он попросил другого продавца продать его яблоки. Тот стал продавать 5 яблок за 2 рубля. Если бы они торговали порознь, то выручили бы 10 рублей и 15 рублей, а продавая 5 яблок за 2 рубля, получили 24 рубля.
Вопрос: куда исчез рубль?
Пишите ваш ответ в комментариях
#group_2_scrum
Созвон 2 группы - 04.02.2026 Среда в 19-00
2 группа: https://cr2nsocc.ktalk.ru/sw1tpl3toeyl
Созвон 2 группы - 04.02.2026 Среда в 19-00
2 группа: https://cr2nsocc.ktalk.ru/sw1tpl3toeyl
NumPy — это фундамент, Pandas — удобство
NumPy работает с числами и массивами быстро.
Pandas — это когда к числам добавляются таблицы, колонки и смысл.
Сначала NumPy → потом Pandas. Не наоборот.
Если ты понимаешь массивы — ты уже впереди
В NumPy всё строится вокруг array.
Это не список Python.
Он быстрее, строже и думает математикой.
DS начинается с понимания формы данных.
Pandas — это Excel на стероидах
Таблицы, фильтры, группировки — всё знакомо.
Но:
– можно автоматизировать
– можно обрабатывать миллионы строк
– можно повторять результат
Excel так не умеет.
NumPy работает с числами и массивами быстро.
Pandas — это когда к числам добавляются таблицы, колонки и смысл.
Сначала NumPy → потом Pandas. Не наоборот.
Если ты понимаешь массивы — ты уже впереди
В NumPy всё строится вокруг array.
Это не список Python.
Он быстрее, строже и думает математикой.
DS начинается с понимания формы данных.
Pandas — это Excel на стероидах
Таблицы, фильтры, группировки — всё знакомо.
Но:
– можно автоматизировать
– можно обрабатывать миллионы строк
– можно повторять результат
Excel так не умеет.
❤7
SenatorovAI: единственная в мире частная школа по DATA SCIENCE с публичной деятельностью!
Мы — уникальная школа, которая не просто обучает, но и активно демонстрирует процесс обучения и достижения студентов, выкладывая видео и другую информацию о процессе обучения.
Что отличает нас от других?
Публичность:
1) Наши студенты делятся своими достижениями со своих личных телеграм аккаунтов
2) GitHub-аккаунтами
3) ссылками на свои Telegram
4) планами обучения и домашними заданиями.
5) записи видео созвонов и уроков
Гитхаб-организация: Каждый студент становится частью нашей организации на GitHub с первого дня обучения. Мы не просто обучаем, мы помогаем развивать реальные коммерческие проекты с участием студентов.
Проектная работа: Студенты активно работают над фриланс-проектами, которые можно добавить в портфолио. Мы предоставляем все ресурсы для начала реальной карьеры уже во время учебы.
Регулярные созвоны и уроки: Мы проводим еженедельные созвоны и уроки, где студенты могут обмениваться опытом, обсуждать проекты и получать обратную связь от преподавателей и коллег.
Планирование и обратная связь: Каждый студент получает постоянную поддержку на пути к освоению профессиональных навыков.
🔑 В SenatorovAI мы даем не просто знания, а коммерческие навыки, которые помогут вам стать востребованным специалистом с первого дня обучения!
👉 Присоединяйтесь к нашей школе и начните строить свою карьеру в Data Science с реальными проектами и возможностями.
Сейчас в моей IT организации 200 сотрудников github.com/orgs/SENATOROVAI/people
#DataScience #Обучение #КоммерческиеНавыки #SenatorovAI #DataScienceSchool
Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
Мы — уникальная школа, которая не просто обучает, но и активно демонстрирует процесс обучения и достижения студентов, выкладывая видео и другую информацию о процессе обучения.
Что отличает нас от других?
Публичность:
1) Наши студенты делятся своими достижениями со своих личных телеграм аккаунтов
2) GitHub-аккаунтами
3) ссылками на свои Telegram
4) планами обучения и домашними заданиями.
5) записи видео созвонов и уроков
Гитхаб-организация: Каждый студент становится частью нашей организации на GitHub с первого дня обучения. Мы не просто обучаем, мы помогаем развивать реальные коммерческие проекты с участием студентов.
Проектная работа: Студенты активно работают над фриланс-проектами, которые можно добавить в портфолио. Мы предоставляем все ресурсы для начала реальной карьеры уже во время учебы.
Регулярные созвоны и уроки: Мы проводим еженедельные созвоны и уроки, где студенты могут обмениваться опытом, обсуждать проекты и получать обратную связь от преподавателей и коллег.
Планирование и обратная связь: Каждый студент получает постоянную поддержку на пути к освоению профессиональных навыков.
@svet_lana1588
- Внимание к каждому студенту;
- Здесь не дадут волю вашей прокрастинации - "сделаю потом, как будет время". С первых дней пребывания в школе интересуются, как вы продвигаетесь по выполнению пунктов. Дополнительно, вы сдаете отчеты.
- Всегда можно обратиться за помощью в чате Help, если что-то не получается.
🔑 В SenatorovAI мы даем не просто знания, а коммерческие навыки, которые помогут вам стать востребованным специалистом с первого дня обучения!
👉 Присоединяйтесь к нашей школе и начните строить свою карьеру в Data Science с реальными проектами и возможностями.
Сейчас в моей IT организации 200 сотрудников github.com/orgs/SENATOROVAI/people
#DataScience #Обучение #КоммерческиеНавыки #SenatorovAI #DataScienceSchool
Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
GitHub
Школа Машинного Обучения SenatorovAI
SENATOROVAI - занимаемся исследованиями и разработками в области ИИ. Работаем над обучением нейросетей, обработкой данных и применением ИИ в науке и технологиях - Школа Машинного Обучения SenatorovAI
🔥4
#отзыв
В SenatorovAI ты получаешь только реальные знания и практики, без воды и лишней, ненужно информации. Они достаточно углублённые и подкреплены реальными кейсами. По соотношении теории и практики примерно 50/50, тебе доступно объясняют тему, а после ты на примерах самостоятельно закрепляешь знания. Но и требуется от тебя что ты будешь учится, выполнять задания и следовать регламенту(с этим тут очень строго). Я нигде не встречал такого инновационного подхода, возможно это первая такая школа в России, а может даже и в мире, которую создал Руслан.
@Viktor_Vin1
https://github.com/ViktorVinogradov89
Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
В SenatorovAI ты получаешь только реальные знания и практики, без воды и лишней, ненужно информации. Они достаточно углублённые и подкреплены реальными кейсами. По соотношении теории и практики примерно 50/50, тебе доступно объясняют тему, а после ты на примерах самостоятельно закрепляешь знания. Но и требуется от тебя что ты будешь учится, выполнять задания и следовать регламенту(с этим тут очень строго). Я нигде не встречал такого инновационного подхода, возможно это первая такая школа в России, а может даже и в мире, которую создал Руслан.
@Viktor_Vin1
https://github.com/ViktorVinogradov89
Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
❤7
👉 Написать в личные сообщения
SenatorovAI: https://senatorovai.com/
Мы - не просто школа Data Science,
Мы - структурное подразделение IT-организации (https://github.com/SENATOROVAI).
Наша учебная программа рождается из реальных задач индустрии, а наши студенты погружаются в актуальную практику с первого дня.
Основатель и идеолог компании — Руслан Сенаторов (https://github.com/ruslansenatorov):
Практикующий руководитель: Возглавляет направление Data Science в компании, обеспечивая стратегию и качество обучения.
Эксперт-методолог: Автор и архитектор программ курсов по Machine Learning. Отвечает за то, чтобы теория была живой, а знания — применимыми.
Действующий ML-Исследователь: Постоянно находится на передовой технологий, что позволяет наполнять курсы самыми современными кейсами и методами.
Популяризатор математики: Убежден, что глубокое понимание основ — ключ к мастерству. Умеет объяснять сложные концепции доступно и интересно.
Экс-developer: Понимает полный цикл создания продукта и важность интеграции ML-моделей в реальные системы.
Стажировка в SenatorovAI предлагает:
Обучение:
⏺ формат: обучение с нуля, персональные/групповые уроки или самостоятельное изучение материала согласно плану, полученному от руководителя;
⏺ на обучение принимаются лица старше 14 лет(9 класс школы);
⏺ сроки обучения: все зависит от вас. Дедлайнов нет, но вы должны еженедельно предоставлять отчёты.
⏺ выполнение домашних заданий, взаимопроверка между студентами под контролем руководителя организации;
⏺ помощь по возникшим вопросам в чате “Help”;
⏺ еженедельные созвоны участников, где обсуждаются возникшие в рамках обучения проблемы у студентов;
⏺ Важно! В школе поддерживается строгое соблюдение регламента - обучение согласно плану, а не на выбор студента.
Стажировку в IT организации. Школа имеет собственную организацию на GitHub - крупнейшей веб-платформе для хостинга IT-проектов и их совместной разработки. Вы не только изучите теорию, но и научитесь уверенно работать на этой платформе, что важно для вашей будущей карьеры.
Выполнение проектов с фриланс-биржи:
Вы можете брать проекты уже с первого дня пребывания в Школе, прокачивать свои навыки и зарабатывать деньги.
Важное преимущество: мы НЕ предлагаем вам оплатить обучение сразу за год. Вы можете вступить в школу на 1 месяц и понять, подходит ли вам формат или нет.
Основные этапы обучения:
1. Выполнение intro - установка и настройка программ, регистрация на платформах.
2. Изучение и взаимодействие с GitHub.
3. Изучение языка Python.
4. Изучение математики для Data Science. Вместо традиционного “сверху вниз через теорию” обучение начинается с разбора готовых решений в scikit-learn “изнутри”, чтобы понять принципы работы и математику, которая лежит в их основе с полного нуля.
Ответы на часто задаваемые вопросы.
1. Нужно ли мне повторять математику перед вступлением в Школу?
Ответ: Нет. Даже если у вас есть пробелы, в материалах курсов есть хэлперы по школьному курсу.
2. Почему в школе введён строгий регламент по плану обучения?
Ответ: На сегодняшний день легко запутаться в обилие информации. Если вы сегодня будете изучать вышмат, завтра бросите и перейдёте на Git - у вас не будет прогресса. Руководитель школы заинтересован в прогрессе каждого студента и разработал чёткую траекторию обучения.
3. Могу ли я отказаться от стажировки, пока просто изучать материал?
Ответ: Да, в школе есть статус наблюдателя. Но лучше учиться работать с GitHub сразу, ведь время быстротечно.
Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
SenatorovAI: https://senatorovai.com/
Мы - не просто школа Data Science,
Мы - структурное подразделение IT-организации (https://github.com/SENATOROVAI).
Наша учебная программа рождается из реальных задач индустрии, а наши студенты погружаются в актуальную практику с первого дня.
Основатель и идеолог компании — Руслан Сенаторов (https://github.com/ruslansenatorov):
Практикующий руководитель: Возглавляет направление Data Science в компании, обеспечивая стратегию и качество обучения.
Эксперт-методолог: Автор и архитектор программ курсов по Machine Learning. Отвечает за то, чтобы теория была живой, а знания — применимыми.
Действующий ML-Исследователь: Постоянно находится на передовой технологий, что позволяет наполнять курсы самыми современными кейсами и методами.
Популяризатор математики: Убежден, что глубокое понимание основ — ключ к мастерству. Умеет объяснять сложные концепции доступно и интересно.
Экс-developer: Понимает полный цикл создания продукта и важность интеграции ML-моделей в реальные системы.
Стажировка в SenatorovAI предлагает:
Обучение:
Стажировку в IT организации. Школа имеет собственную организацию на GitHub - крупнейшей веб-платформе для хостинга IT-проектов и их совместной разработки. Вы не только изучите теорию, но и научитесь уверенно работать на этой платформе, что важно для вашей будущей карьеры.
Выполнение проектов с фриланс-биржи:
Вы можете брать проекты уже с первого дня пребывания в Школе, прокачивать свои навыки и зарабатывать деньги.
Важное преимущество: мы НЕ предлагаем вам оплатить обучение сразу за год. Вы можете вступить в школу на 1 месяц и понять, подходит ли вам формат или нет.
Основные этапы обучения:
1. Выполнение intro - установка и настройка программ, регистрация на платформах.
2. Изучение и взаимодействие с GitHub.
3. Изучение языка Python.
4. Изучение математики для Data Science. Вместо традиционного “сверху вниз через теорию” обучение начинается с разбора готовых решений в scikit-learn “изнутри”, чтобы понять принципы работы и математику, которая лежит в их основе с полного нуля.
Ответы на часто задаваемые вопросы.
1. Нужно ли мне повторять математику перед вступлением в Школу?
Ответ: Нет. Даже если у вас есть пробелы, в материалах курсов есть хэлперы по школьному курсу.
2. Почему в школе введён строгий регламент по плану обучения?
Ответ: На сегодняшний день легко запутаться в обилие информации. Если вы сегодня будете изучать вышмат, завтра бросите и перейдёте на Git - у вас не будет прогресса. Руководитель школы заинтересован в прогрессе каждого студента и разработал чёткую траекторию обучения.
3. Могу ли я отказаться от стажировки, пока просто изучать материал?
Ответ: Да, в школе есть статус наблюдателя. Но лучше учиться работать с GitHub сразу, ведь время быстротечно.
Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4
Что такое Сигма? (Σ) — это знак суммирования.
Он говорит:
«возьми несколько чисел и сложи их по правилу».
Проще:
Σ = сложи всё подряд
Sigma x
Читается так:
«сложи все значения x»
Если есть числа:
1, 2, 3, 4
То:
Sigma x = 1 + 2 + 3 + 4 = 10
Sigma_{i=1}^{5} i
Означает:
👉 сложи числа от 1 до 5
Расписываем вручную:
1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15
Сигма в Data Science и ML
Сигма постоянно встречается в формулах:
• среднее значение
• функция потерь
• линейная регрессия
• градиентный спуск
Пример среднего:
{Среднее} = \frac{1}{n} \Sigma x
То есть:
1. сложили все значения
2. разделили на количество
Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
Он говорит:
«возьми несколько чисел и сложи их по правилу».
Проще:
Σ = сложи всё подряд
Sigma x
Читается так:
«сложи все значения x»
Если есть числа:
1, 2, 3, 4
То:
Sigma x = 1 + 2 + 3 + 4 = 10
Sigma_{i=1}^{5} i
Означает:
👉 сложи числа от 1 до 5
Расписываем вручную:
1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15
Сигма в Data Science и ML
Сигма постоянно встречается в формулах:
• среднее значение
• функция потерь
• линейная регрессия
• градиентный спуск
Пример среднего:
{Среднее} = \frac{1}{n} \Sigma x
То есть:
1. сложили все значения
2. разделили на количество
Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
⚡6
#freelance
всем привет! в школе учусь меньше месяца, но уже сегодня смог заработать свои первые деньги, за несложный фриланс проект. я, в шоке. если литературно выражаться в общественном месте. было озвучено, что есть возможность зарабатывать, мне надо было просто несколько раз набраться смелости и высказать свою потребность и желание участвовать. в итоге, появилась элементарная задача, но я никак не мог решиться больше суток.
большая благодарность участникам, кто уже дольше меня учится, имеет опыт заработка и знает, что это действительно возможно. и человек предложил помощь.
вот этот проект:
https://github.com/SENATOROVAI/devtools_swagger
Команда:
@Jazzyflavor - Руководитель проекта
https://github.com/J4zzyflavor
@autotest_er - Исполнитель
https://github.com/dshilin
Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
всем привет! в школе учусь меньше месяца, но уже сегодня смог заработать свои первые деньги, за несложный фриланс проект. я, в шоке. если литературно выражаться в общественном месте. было озвучено, что есть возможность зарабатывать, мне надо было просто несколько раз набраться смелости и высказать свою потребность и желание участвовать. в итоге, появилась элементарная задача, но я никак не мог решиться больше суток.
я просто не верил, что вот это все возможно.
большая благодарность участникам, кто уже дольше меня учится, имеет опыт заработка и знает, что это действительно возможно. и человек предложил помощь.
вот этот проект:
https://github.com/SENATOROVAI/devtools_swagger
Команда:
@Jazzyflavor - Руководитель проекта
https://github.com/J4zzyflavor
@autotest_er - Исполнитель
https://github.com/dshilin
Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
❤6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥4❤2👍1🎉1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤5🤝2👍1🎉1