Всех приветствую 🫡
Традиционная рубрика #freelance
Не прошло и нескольких часов с момента написания моим коллегой и замечательного человека поста https://t.me/SENATOROVAI/363
Как к нам обратился студент уважаемого университета ИТМО с просьбой написать и объяснить математику на JAVA. Ну как тут откажешь?Сделано ✅
Студент получил зачет по цене бутерброда с колбасой, а я пошел делать дальше BIG проект
Реализация туть 👇
https://github.com/SENATOROVAI/JAVA
Предыдущий проект туть 👇
https://t.me/SENATOROVAI/348
Всем добра ☺️
Спишемся
Ютуб | Школа Data Science | Live
Традиционная рубрика #freelance
Не прошло и нескольких часов с момента написания моим коллегой и замечательного человека поста https://t.me/SENATOROVAI/363
Как к нам обратился студент уважаемого университета ИТМО с просьбой написать и объяснить математику на JAVA. Ну как тут откажешь?Сделано ✅
Студент получил зачет по цене бутерброда с колбасой, а я пошел делать дальше BIG проект
Реализация туть 👇
https://github.com/SENATOROVAI/JAVA
Предыдущий проект туть 👇
https://t.me/SENATOROVAI/348
Всем добра ☺️
Спишемся
Ютуб | Школа Data Science | Live
❤3🔥1
Forwarded from Ruslan Senatorov | Reverse engineering Data Science
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
План обучения Data Science в 2026. Как изучать с нуля? Роадмап. Урок для начинающих. Python #datascience
00:00:00 Опыт работы и текущие задачи
00:00:34 Проблемы с фундаментальными знаниями
00:01:57 Разработанные модели
00:02:33 Линейная регрессия
00:04:49 Логистическая регрессия
00:10:26 Структура модели
00:12:08 Линейная регрессия и её особенности
00:14:00 Зависимость логики модели и функции потерь
00:14:57 Основы машинного обучения
00:15:54 Роль солверов
00:17:56 Примеры солверов
00:19:09 Логика модели
00:20:05 Оптимизация функции потерь
00:22:15 Выпуклая оптимизация
00:22:53 Гребневая регрессия
00:26:17 Парабола в 3D
00:27:02 Функция потерь и солверы
00:28:39 Выпуклая задача и L2-регуляризация
00:30:22 Принцип работы L2-регуляризации
00:32:52 Сравнение моделей с регуляризацией и без
00:34:42 Оптимизация выпуклой функции
00:36:35 Курсы по оптимизации
00:37:23 Введение в логистическую регрессию
00:38:20 Сходства солверов
00:39:13 Ньютоновские подходы
00:40:29 Градиентный спуск
00:41:16 Проблемы современных книг
00:43:16 Подход автора
00:45:17 Обратная связь и поддержка
00:46:16 Зачисление в школу
00:50:21 Заключение
#datascience
Ютуб | Школа Data Science | Live
00:00:00 Опыт работы и текущие задачи
00:00:34 Проблемы с фундаментальными знаниями
00:01:57 Разработанные модели
00:02:33 Линейная регрессия
00:04:49 Логистическая регрессия
00:10:26 Структура модели
00:12:08 Линейная регрессия и её особенности
00:14:00 Зависимость логики модели и функции потерь
00:14:57 Основы машинного обучения
00:15:54 Роль солверов
00:17:56 Примеры солверов
00:19:09 Логика модели
00:20:05 Оптимизация функции потерь
00:22:15 Выпуклая оптимизация
00:22:53 Гребневая регрессия
00:26:17 Парабола в 3D
00:27:02 Функция потерь и солверы
00:28:39 Выпуклая задача и L2-регуляризация
00:30:22 Принцип работы L2-регуляризации
00:32:52 Сравнение моделей с регуляризацией и без
00:34:42 Оптимизация выпуклой функции
00:36:35 Курсы по оптимизации
00:37:23 Введение в логистическую регрессию
00:38:20 Сходства солверов
00:39:13 Ньютоновские подходы
00:40:29 Градиентный спуск
00:41:16 Проблемы современных книг
00:43:16 Подход автора
00:45:17 Обратная связь и поддержка
00:46:16 Зачисление в школу
00:50:21 Заключение
#datascience
Ютуб | Школа Data Science | Live
1❤3
Всем привет подписчики, я Андрей мне 45 лет! На программиста нигде не учился. На стажировку в компанию SENATOROVAI я пришёл целенаправленно. Моё знакомство с миром программирования началось с курса по торговым работам, на третьем модуле нам рассказали про машинное обучение, где я так и не понял как работает метод fit. По образованию я гуманитарий и не имею математического образования, потому решил начать с основ, а именно изучить машинное обучение по книге Себастьяна Рашки. Проблема была в том, что из книги я понимал только общий смысл и то не до конца, я понял, что нужен серьезный математический аппарат. И вот я на стажировке в компании. Уникальность стажировки в компании для меня состояла в том, что я с нулевыми знаниями могу сразу стажироваться в реальной it компании и мало того возраст здесь не важен, а мне повторюсь уже 45 лет, вот это меня заинтересовало. После изучения программы стажировки, я понял, что это именно то, что я ищу! Моя цель, изучить профессию Data Saentist, более углубленно изучить временные ряды, создать и обучить машину которая будет торговать за меня на бирже. Посмотрим как я вкачусь в it 😁, так что следите за моими постами, подписывайтесь на GitHub!
👉https://github.com/solik220-bit
Ютуб | Школа Data Science | Live
👉https://github.com/solik220-bit
Ютуб | Школа Data Science | Live
👍5❤1
🎉 Историческое событие!
Теперь у меня есть организация на Kaggle.
Это важный шаг для развития моей школы SenatorovAI, совместных проектов и соревнований по Data Science и машинному обучению.
В организации будут:
— совместные проекты
— команды для Kaggle-соревнований
— датасеты и ноутбуки
— разборы задач по ML и Python
Приглашаю всех вступать 👇
(особенно студентов и тех, кто изучает Data Science)
🔗 Ссылка для вступления: https://kaggle.com/organizations/senatorovai/invite/54c2da43ecd646fa95ca4b492ecc3e43
Будем строить сильную школу по Data Science вместе🚀
Ютуб | Школа Data Science | Live
Теперь у меня есть организация на Kaggle.
Это важный шаг для развития моей школы SenatorovAI, совместных проектов и соревнований по Data Science и машинному обучению.
В организации будут:
— совместные проекты
— команды для Kaggle-соревнований
— датасеты и ноутбуки
— разборы задач по ML и Python
Приглашаю всех вступать 👇
(особенно студентов и тех, кто изучает Data Science)
🔗 Ссылка для вступления: https://kaggle.com/organizations/senatorovai/invite/54c2da43ecd646fa95ca4b492ecc3e43
Будем строить сильную школу по Data Science вместе🚀
Ютуб | Школа Data Science | Live
🔥1
Forwarded from Ruslan Senatorov | Reverse engineering Data Science
08.03.2026 — произошло историческое событие в Data Science!
Я стал первым в мире человеком, который создал серию образовательных курсов, посвящённых солверам для выпуклой гладкой оптимизации (MSE).
Где последовательно разбираются математические и алгоритмические основы оптимизации, которые лежат в основе современного Data Science и Machine Learning.
В серии курсов подробно рассматриваются:
• Normal Equation Solver
• SVD Solver
• QR Decomposition Solver
• Cholesky Solver
• Gradient Descent
• CG Solver
• LSQR Solver
• SAG / SAGA
• BFGS / L-BFGS
Каждый курс объясняет С НУЛЯ:
— математическую основу алгоритма
— геометрическую интерпретацию
— связь с минимизацией MSE
— реализацию на Python
— применение в линейной регрессии и машинном обучении
Такая системная серия курсов по алгоритмам оптимизации для MSE раньше не существовала.
Это большой шаг в развитии образовательной экосистемы по изучению Data Science с нуля и моей миссии —
делать глубокую математику машинного обучения доступной каждому.
Впереди ещё больше курсов, исследований и практических проектов.
🚀 SenatorovAI — строим международную школу Data Science нового поколения.
Ютуб | Школа Data Science | Live
Я стал первым в мире человеком, который создал серию образовательных курсов, посвящённых солверам для выпуклой гладкой оптимизации (MSE).
Где последовательно разбираются математические и алгоритмические основы оптимизации, которые лежат в основе современного Data Science и Machine Learning.
В серии курсов подробно рассматриваются:
• Normal Equation Solver
• SVD Solver
• QR Decomposition Solver
• Cholesky Solver
• Gradient Descent
• CG Solver
• LSQR Solver
• SAG / SAGA
• BFGS / L-BFGS
Каждый курс объясняет С НУЛЯ:
— математическую основу алгоритма
— геометрическую интерпретацию
— связь с минимизацией MSE
— реализацию на Python
— применение в линейной регрессии и машинном обучении
Такая системная серия курсов по алгоритмам оптимизации для MSE раньше не существовала.
Это большой шаг в развитии образовательной экосистемы по изучению Data Science с нуля и моей миссии —
делать глубокую математику машинного обучения доступной каждому.
Впереди ещё больше курсов, исследований и практических проектов.
🚀 SenatorovAI — строим международную школу Data Science нового поколения.
Ютуб | Школа Data Science | Live
🔥5
Что выбрать?
🎓 Бакалавриат на 4 года
или
🚀 школа Data Science SENATOROVAI на 2 года
Мы живём в мире, где технологии меняются каждые 2–3 года.
Если обучение занимает 4–6 лет, есть риск, что часть знаний уже устареет к моменту выпуска.
Теперь главный вопрос:
зачем ждать 4 года, если можно войти в профессию быстрее?
В классическом университете:
• программы обновляются медленно
• много теории без практики
• мало реальных проектов
• выход на рынок труда только через 4 года
В школе Data Science SENATOROVAI:
• обучение только актуальным технологиям
• сильная математическая база
• Python и Machine Learning
• реальные задачи из Data Science
• интенсивная практика
📊 За 2 года обучения в SENATOROVAI вы можете выйти на уровень Middle Data Scientist.
Но самое важное — в школе SENATOROVAI есть реальные аутсорс-проекты по Data Science.
Это означает, что во время обучения вы сможете:
• участвовать в коммерческих проектах
• работать с реальными данными и задачами
• получать практический опыт индустрии
• зарабатывать деньги ещё во время обучения
Таким образом вы получаете 3 ключевых преимущества:
1️⃣ навыки
2️⃣ реальный опыт
3️⃣ доход
Пока многие только заканчивают университет,
вы уже можете:
— работать в IT
— иметь портфолио проектов
— участвовать в коммерческих проектах
— зарабатывать на Data Science
⏳ 4 года университета = две технологические эпохи.
Поэтому всё больше людей выбирают практическое образование и быстрый вход в профессию.
🚀 SENATOROVAI — школа, где готовят Data Scientist нового поколения.
Ютуб | Школа Data Science | Live
🎓 Бакалавриат на 4 года
или
🚀 школа Data Science SENATOROVAI на 2 года
Мы живём в мире, где технологии меняются каждые 2–3 года.
Если обучение занимает 4–6 лет, есть риск, что часть знаний уже устареет к моменту выпуска.
Теперь главный вопрос:
зачем ждать 4 года, если можно войти в профессию быстрее?
В классическом университете:
• программы обновляются медленно
• много теории без практики
• мало реальных проектов
• выход на рынок труда только через 4 года
В школе Data Science SENATOROVAI:
• обучение только актуальным технологиям
• сильная математическая база
• Python и Machine Learning
• реальные задачи из Data Science
• интенсивная практика
📊 За 2 года обучения в SENATOROVAI вы можете выйти на уровень Middle Data Scientist.
Но самое важное — в школе SENATOROVAI есть реальные аутсорс-проекты по Data Science.
Это означает, что во время обучения вы сможете:
• участвовать в коммерческих проектах
• работать с реальными данными и задачами
• получать практический опыт индустрии
• зарабатывать деньги ещё во время обучения
Таким образом вы получаете 3 ключевых преимущества:
1️⃣ навыки
2️⃣ реальный опыт
3️⃣ доход
Пока многие только заканчивают университет,
вы уже можете:
— работать в IT
— иметь портфолио проектов
— участвовать в коммерческих проектах
— зарабатывать на Data Science
⏳ 4 года университета = две технологические эпохи.
Поэтому всё больше людей выбирают практическое образование и быстрый вход в профессию.
🚀 SENATOROVAI — школа, где готовят Data Scientist нового поколения.
Ютуб | Школа Data Science | Live
👍4
Всем привет! 👋
Рубрика #freelance
Вчера доделал свой первый фриланс проект в компании - лабораторная работа для студента ИТМО.
Реализация тут 👇
https://github.com/SENATOROVAI/Vehicle-Collection-CLI
Опыт во фрилансе нулевой, но благодаря поддержке @Jazzyflavor и наставлениям Руслана, проект был выполнен.✅ Для себя приобрел небольшой опыт и сделал собственный чек-лист ✍️ для выполнения фриланс проектов. Большое спасибо всем за поддержку! Идём дальше!)
мой гитхаб
https://github.com/solik220-bit
Моя биография
https://t.me/SENATOROVAI/367
Рубрика #freelance
Вчера доделал свой первый фриланс проект в компании - лабораторная работа для студента ИТМО.
Реализация тут 👇
https://github.com/SENATOROVAI/Vehicle-Collection-CLI
Опыт во фрилансе нулевой, но благодаря поддержке @Jazzyflavor и наставлениям Руслана, проект был выполнен.✅ Для себя приобрел небольшой опыт и сделал собственный чек-лист ✍️ для выполнения фриланс проектов. Большое спасибо всем за поддержку! Идём дальше!)
мой гитхаб
https://github.com/solik220-bit
Моя биография
https://t.me/SENATOROVAI/367
❤2👍2
Найдите градиент функции f(x,y)=x²+2xy+y² в точке M(1;1).
Anonymous Quiz
68%
(4;4)
8%
(2;2)
12%
(-2;2)
12%
(-4;-4)
Найдите градиент функции u=arctg(y/x) в точке М(3;4).
Anonymous Quiz
8%
(0,12;0;16)
50%
(0,16;0,12)
25%
(-0,16;0,12)
17%
(0,16;-0,12)
Я создал энциклопедию по изучению Data Science с нуля, аналогов в мире нет.
Когда я изучал Data Science, меня постоянно раздражала одна вещь.
Открываешь учебник — и видишь формулу:
И никто нормально не объясняет:
— что означает x
— что такое μ
— почему делим на σ
— из какого раздела математики эта формула
— и зачем это вообще нужно в Machine Learning.
Просто говорят:
"запомните формулу".
Но если не понимать каждую букву, то невозможно нормально понимать ML-алгоритмы.
Я долго искал сайт, где математику для Data Science объясняют простым языком, а потом её ещё переводят на язык python.
И… не нашёл.
Поэтому решил сделать такой сайт сам.
Так появился сайт школы SenatorovAI.
https://senatorovai.com/
Там мы разбираем:
математику для Data Science
Python
Machine Learning алгоритмы
алгоритмы оптимизации
И главное — объясняем каждую букву в формулах.
Не просто показываем формулу, а объясняем:
— что означает каждый символ
— из какого раздела математики формула берётся
— как она используется в реальных ML-моделях.
— пример в python.
На сайте уже есть:
Курсы
https://senatorovai.com/courses/
Энциклопедия по изучению Data Science с нуля
https://senatorovai.com/blog/
Проекты и практика
https://senatorovai.com/about/
Data Science и AI разработка
https://senatorovai.com/outsourcing/
Изучай Data Science в новой парадигме, вместе с SenatorovAI.
Когда я изучал Data Science, меня постоянно раздражала одна вещь.
Открываешь учебник — и видишь формулу:
z = (x - μ) / σ
И никто нормально не объясняет:
— что означает x
— что такое μ
— почему делим на σ
— из какого раздела математики эта формула
— и зачем это вообще нужно в Machine Learning.
Просто говорят:
"запомните формулу".
Но если не понимать каждую букву, то невозможно нормально понимать ML-алгоритмы.
Я долго искал сайт, где математику для Data Science объясняют простым языком, а потом её ещё переводят на язык python.
И… не нашёл.
Поэтому решил сделать такой сайт сам.
Так появился сайт школы SenatorovAI.
https://senatorovai.com/
Там мы разбираем:
математику для Data Science
Python
Machine Learning алгоритмы
алгоритмы оптимизации
И главное — объясняем каждую букву в формулах.
Не просто показываем формулу, а объясняем:
— что означает каждый символ
— из какого раздела математики формула берётся
— как она используется в реальных ML-моделях.
— пример в python.
На сайте уже есть:
Курсы
https://senatorovai.com/courses/
Энциклопедия по изучению Data Science с нуля
https://senatorovai.com/blog/
Проекты и практика
https://senatorovai.com/about/
Data Science и AI разработка
https://senatorovai.com/outsourcing/
Изучай Data Science в новой парадигме, вместе с SenatorovAI.
❤🔥2❤1💊1
Я кардинально изменил подход к написанию статей на сайте SenatorovAI.
— Теперь без шаблонных блоков типа «введение / заключение»
— Добавил геометрический смысл
Я постепенно создаю энциклопедию Data Science, где цель — увеличить размер статей с 2000 тысяч символов, до 10000 тысяч символов и я это планирую сделать в течении этого месяца, объём очень большой, буду делать только вручную потому что как показала практика GPT и другие LLM пишут статьи не соответствующее моим ожиданиям и качеству оригинальности.
Уже сейчас статьи которые есть на сайте, позволят вам быстро разобраться в формулах и построить для себя роадмап изучения Data Science.
Вот несколько статей, чтобы посмотреть новый формат:
1) Roadmap изучения Data Science
2) Линейная регрессия: что важно понять кроме формулы
3) Базовый стек библиотек Python для Data Science
4) Что такое overfitting
5) Градиентный спуск без магии
6) GitHub-портфолио для Data Science
7) Как использовать Kaggle для роста
8) Pipeline в scikit-learn
9) Как стать Data Scientist с нуля
10) Что должен знать Data Scientist
Свои пожелания по улучшению статей или ошибках CSS, формул, присылайте сюда
Репозиторий проекта:
https://github.com/SENATOROVAI/SenatorovAI
Этот репозиторий открыт для участия сообщества.
Вы можете помочь развитию проекта.
Присылайте Pull Requests если вы хотите:
Создавайте Issues если вы хотите:
В проекте будет вестись открытый changelog.
В changelog будут фиксироваться:
Раздел changelog https://senatorovai.com/changelog
— Теперь без шаблонных блоков типа «введение / заключение»
— Добавил геометрический смысл
Я постепенно создаю энциклопедию Data Science, где цель — увеличить размер статей с 2000 тысяч символов, до 10000 тысяч символов и я это планирую сделать в течении этого месяца, объём очень большой, буду делать только вручную потому что как показала практика GPT и другие LLM пишут статьи не соответствующее моим ожиданиям и качеству оригинальности.
Уже сейчас статьи которые есть на сайте, позволят вам быстро разобраться в формулах и построить для себя роадмап изучения Data Science.
Вот несколько статей, чтобы посмотреть новый формат:
1) Roadmap изучения Data Science
2) Линейная регрессия: что важно понять кроме формулы
3) Базовый стек библиотек Python для Data Science
4) Что такое overfitting
5) Градиентный спуск без магии
6) GitHub-портфолио для Data Science
7) Как использовать Kaggle для роста
8) Pipeline в scikit-learn
9) Как стать Data Scientist с нуля
10) Что должен знать Data Scientist
Свои пожелания по улучшению статей или ошибках CSS, формул, присылайте сюда
Репозиторий проекта:
https://github.com/SENATOROVAI/SenatorovAI
Этот репозиторий открыт для участия сообщества.
Вы можете помочь развитию проекта.
Присылайте Pull Requests если вы хотите:
улучшить объяснение темы
исправить ошибки
предложить новые статьи
добавить код или примеры
добавить иллюстрации
улучшить структуру проекта
Создавайте Issues если вы хотите:
предложить новую тему статьи
сообщить об ошибке
предложить улучшение
обсудить идею
В проекте будет вестись открытый changelog.
В changelog будут фиксироваться:
новые статьи
обновления материалов
изменения структуры проекта
улучшения сайта
Раздел changelog https://senatorovai.com/changelog