SenatorovAI | Школа Data Science Руслана Сенаторова
404 subscribers
124 photos
60 videos
140 links
Написать в личные сообщения @SenatorovLive

Школа DATA SCIENCE для любого уровня https://senatorovai.com

Курсы t.me/RuslanSenatorov/2463

DS проекты @SenatorovFreelance

Основной канал @RuslanSenatorov

Ютуб youtube.com/SENATOROV
Download Telegram
#group_2_scrum
Созвон 2 группы - 11.02.2026 Среда в 20-00

2 группа: https://cr2nsocc.ktalk.ru/sw1tpl3toeyl

Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
#group_3_scrum
Созвон 3 группы - 13.02.2026 Пятница в 18-00
3 группа: https://g2rnrwqk.ktalk.ru/e2combx4mhhy

Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
#group_1_scrum
Созвон 1 группы - 13.02.2026, пятница в 18 00.
1 группа: https://9dsqs1ue.ktalk.ru/brtrtbqod7o1

Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
Михаил Иванов
#Видыфункций
#экзамен
Защита курса по выпуклой оптимизации.

Спикер: @Jazzyflavor
https://github.com/J4zzyflavor

Студент 3 группы.

Учиться на Data Scientists / ML Engineer

Пришёл с 0 знаниями в математике.

Автор: @RuslanSenatorov

Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
🔥5👍1
Что такое признаки 🧩

В Machine Learning 🤖 признаки это переменные 📊, на основе которых модель делает выводы.
Проще говоря это столбцы таблицы 📋.

Если вы предсказываете цену квартиры 🏠, признаками могут быть
площадь 📐, район 🏙, этаж 🏢, год постройки 📅

Главное правило ⚠️
Модель не умнее данных.
Слабые признаки → слабый результат 📉

Правильные признаки это уже половина успеха 🎯

Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
6
Современная цифровая экономика диктует новые правила и заставляет расширять способы оплаты. Гибкость и удобство — это уже не опция, а необходимость.

Поэтому теперь для вступления в школу SenatorovAI больше НЕ нужно подписываться на Boosty.

Вы можете оплатить обучение любым удобным способом — абсолютно любым.

Также:
— Курсы на Stepik можно оплатить любым удобным способом.
Персональные уроки тоже доступны с оплатой любым удобным способом.

Мы сделали всё, чтобы вам было удобно сосредоточиться на обучении, а не на технических ограничениях.

Подробности — в личных сообщениях

Автор: @RuslanSenatorov

Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
2🔥2
В честь праздника на Stepik действует скидка –50% на все мои курсы 🔥

Со скидкой доступны курсы по Data Science с нуля, математике и Python, включая темы:

🐍 Python и перенос моделей на VPS:
https://stepik.org/a/193773 Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github — Лучший курс по python с нуля, который даст стандарты коммерческой разработки, навыки в линтерах, github и всей коммерческой движухе которая есть в IT-компаниях, курс подходит как новичкам которые только начинают изучать язык, так и опытным специалистам чтобы систематизировать знания.

https://stepik.org/a/237390 Переносим Python (FastAPI) на сервер (VPS) — Лучший курс по переносу ваших скриптов и приложений, ML моделей, на сервер (VPS), разберётесь как сделать чтобы ваши скрипты работали 24/7, поймёте что такое пуллинг сервера, а главное узнаете как сделать Webhook и настроите CRON, познакомитесь с основными командами в Linux для поднятия демона и SSL сертификата

📊 Регрессия и основы ML
https://stepik.org/a/239757 Простая регрессия — линейная модель с одной переменной, геометрический и аналитический смысл.

https://stepik.org/a/242962 Множественная регрессия — работа с несколькими признаками, матричная форма, нормальные уравнения.

https://stepik.org/a/250384 Underfitting / Overfitting — недообучение и переобучение, как их распознать и избежать.

https://stepik.org/a/252263 L2-регуляризация — ridge-подход, борьба с переобучением через штраф на веса.

📐 Линейная алгебра для Data Science
https://stepik.org/a/246258 SVD (сингулярное разложение) — основа рекомендаций, сжатия данных и PCA.

https://stepik.org/a/248961 QR-разложение — устойчивое решение задач наименьших квадратов.

https://stepik.org/a/249447 Разложение Холецкого — эффективное решение систем с положительно определёнными матрицами.

⚙️ Оптимизация

https://stepik.org/a/245654 Градиентный спуск — базовый алгоритм оптимизации функций.

https://stepik.org/a/260000 Сопряжённые градиенты — быстрый метод для больших симметричных систем.

https://stepik.org/a/268894 LSQR — итерационный метод для больших разреженных задач.

https://stepik.org/a/270048 SAG / SAGA — стохастические методы для больших датасетов.

Все курсы подходят как новичкам которые только начинают изучать IT и Data Science, так и опытным специалистам чтобы систематизировать знания.

Если вы давно хотели системно разобраться в математике и алгоритмах машинного обучения — это лучший момент.

🎁 И важное:
На Stepik есть функция “Купить курс в подарок”.

Это может стать не просто полезным, а по-настоящему ценным подарком вашей половинке — инвестицией в знания, карьеру и будущее.

Автор: @RuslanSenatorov

Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍31
всем привет. какая вероятность получить выигрыш среди 29 участников? правильный ответ - совершенно реальная!) вчера выиграл в школе 1000р, в розыгрыше. да, и такие мероприятия тоже бывают в SENATOTROVAI.

@autotest_er
https://github.com/dshilin

В прошлый раз я заработал на фриланс проекте https://t.me/SENATOROVAI/224

Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
🔥5
Зачем делить данные на train 🏋️‍♂️ и test 🧪

Если обучать и проверять модель на одних данных, она может просто запомнить 🧠, а не научиться.

Поэтому данные делят
Train 🏋️‍♂️ - обучение
Test 🧪 - проверка на новых данных

Классика
80 процентов train
20 процентов test

Если на train всё идеально
а на test плохо
это проблема

Смысл ML в обобщении 🌍, а не в запоминании.

Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
2
Что такое переобучение ⚠️

Overfitting 📉 это когда модель слишком подстроилась под обучающие данные.

Она начинает учитывать шум 🔊, а не закономерности.

Признак
Отличный результат на train
Слабый результат на test

Как бороться
Больше данных 📊
Проще модель 🧱
Регуляризация ⚙️

Хорошая модель это устойчивая модель

Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
3
Добавь к себе стикерпак Senatorov и пройдешь любое собеседование по Data Science❤️

https://t.me/addstickers/Senatorov5

Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
3
Почему важно масштабирование 📏

Если признаки имеют разный масштаб
Возраст 18–60
Доход 2000–20000

Алгоритм может считать доход важнее просто потому что числа больше 📈

Решение
Нормализация 🔄
Стандартизация 📐

Особенно важно для
KNN 📍
Линейных моделей 📊

Один маленький шаг в подготовке данных может сильно улучшить результат 🚀
🎉 Дорогая Светлана! 🎉
@svet_lana1588
https://github.com/svetlana-s88

От всех студентов школы SentorovAI поздравляем тебя с днём рождения!

Желаем уверенности в каждом шаге, вдохновения в обучении и смелости покорять новые вершины — как в жизни, так и в мире технологий и искусственного интеллекта 🤖

Спасибо, что ты с нами и спасибо за твой вклад в нашу школу❤️

С наилучшими пожеланиями,
студенты школы SentorovAI

Автор: @RuslanSenatorov

Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
4🔥1😐1
#group_2_scrum

Созвон 2 группы - 18.02.2026, среда в 19:00.

2 группа: https://cr2nsocc.ktalk.ru/sw1tpl3toeyl

Ютуб | Школа SenatorovAI | Live
🔥1