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

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

Студенты школы SenatorovAI под руководством Руслана Сенаторова успешно выполнили коммерческий проект, получили опыт и заработали деньги.

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 Михаила 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

Выполняем коммерческие проекты любой сложности и учебные работы (курсовые, дипломы, задачи) — обращайтесь в личные сообщения

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:

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.

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:

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

Друзья, у школы SenatorovAI появился официальный канал в аналоге Discord!

Теперь у нас есть пространство не только для обучения, но и для живого общения:
— голосовые комнаты
— чаты по Data Science и Python
— обсуждение задач, проектов и идей
— общение с единомышленниками из сообщества SenatorovAI

Жду всех в наших голосовых комнатах и чатиках — будем учиться, разбирать темы, обсуждать проекты и просто общаться вживую.

Присоединяйтесь к SenatorovAI 💙

👉https://chat.lenzaos.com/auth?invitation=true&code=2b7VOb&domain=senatorovai&lang=ru&android=com.mailchat.clout&ios=1588741828

16.03.2026
#group_1_scrum
Запись созвона 1 группы.

В том числе обсудили:
- Почему наши студенты по окончанию обучения сразу претендуют на позицию midle+ в бигтех компании

- Как зарабатывать во время учёбы

- Экосистема и круговое обучение

- Почему можно совсем с нуля

Участники:
@svet_lana1588
https://github.com/svetlana-s88

@Artem_Fedoruk
https://github.com/artfreelans

@Mishunyaa
https://github.com/Karnaval562

@vayoffer
https://github.com/vasyoffer

@AV_Protsenko
https://github.com/solik220-bit

@kycb322
https://github.com/kycb322

ютуб|школа|live

Студенты школы SenatorovAI под руководством Руслана Сенаторова успешно выполнили коммерческий проект, получили опыт и заработали деньги.

Всем привет 🫡
Традиционная рубрика #freelance

Прилетела задача - реализовать алгоритм управления двигателем без датчиков (sensorless control). Нужно было, чтобы система сама “понимала”, как работает двигатель, без прямых измерений.

Разобрался с математикой, собрал модель и реализовал всё в коде. В итоге - стабильная работа без датчиков и нормальная управляемость. Сделано ✅

Реализация тут 👇
https://github.com/SENATOROVAI/Sensorless-Control

Предыдущий проект тут 👇
https://t.me/SENATOROVAI/364

Всем добра☺️

Погнал дальше делать проекты 🚀

Выполняем коммерческие проекты любой сложности и учебные работы (курсовые, дипломы, задачи) — обращайтесь в личные сообщения

Стримлю как делаю курс по машинному обучению. Lasso регрессия (L1-регуляризация)

Подключиться:
👉https://chat.lenzaos.com/auth?invitation=true&code=2b7VOb&domain=senatorovai&lang=ru&android=com.mailchat.clout&ios=1588741828

Студенты школы SenatorovAI под руководством Руслана Сенаторова успешно выполнили коммерческий проект, получили опыт и заработали деньги.

Традиционная рубрика #freelance

Залетел интересный запрос — написать курсовую по теме «Программирование мехатронных систем». Но вместо скучных чертежей в классических кадах, я решил пойти по пути «код как искусство» и задействовал OpenSCAD.

Суть была в том, чтобы не просто "нарисовать" детали, а полностью описать геометрию через скрипты. Это позволяет менять параметры всей системы буквально одной строчкой кода - идеальный подход для мехатроники, где точность решает всё

В итоге: полностью параметрическая модель, чистый код и зачёт в кармане. Сделано ✅

Реализация тут 👇
https://github.com/SENATOROVAI/OpenSCAD

Предыдущий проект тут👇
https://t.me/SENATOROVAI/383

Выполняем коммерческие проекты любой сложности и учебные работы (курсовые, дипломы, задачи) — обращайтесь в личные сообщения

#freelance
Студенты школы SenatorovAI под руководством Руслана Сенаторова успешно выполнили коммерческий проект, получили опыт и заработали деньги.

В продолжении поста https://t.me/SENATOROVAI/385 был реализован еще один проект для любимых студентов
Ко мне заглянул студент с парой задач по электротехнике. Сделал быстро, расчеты сошлись, и в итоге довольны остались все: и сам заказчик, и его преподаватель

На этой волне доверия прилетело "продолжение банкета" - попросили закрыть под ключ расчетную работу по предмету "Электрооборудование и электроснабжение открытых горных работ"

Работа объемная, расчеты серьезные, но результат тот же - всё принято без правок. Сделано ✅
Мне + в карму и проект в копилку, а для студента Зачет и хорошее настроение

Кстати по цене обошлось как за капуч с бутербродом

Реализация тут 👇
https://github.com/SENATOROVAI/electrical_equipment

Предыдущий проект тут👇
https://t.me/SENATOROVAI/385

Всем добра😊

Выполняем коммерческие проекты любой сложности и учебные работы (курсовые, дипломы, задачи) — обращайтесь в личные сообщения

Математика в Data Science не начинается с попытки выучить весь университетский курс подряд.

Для уверенного старта в 2026 году достаточно понять, зачем на практике нужны:
- линейная алгебра
- производные и градиент
- вероятность
- статистика

Именно эти разделы объясняют, как данные превращаются в признаки, как модель учится, почему возникает ошибка и как отличать закономерность от шума.

В новой статье я собрал это в один понятный маршрут: без перегруза, но с привязкой к Machine Learning, геометрическому смыслу, формулам и Python.

Читать:
👉Математика для Data Science: какие темы и разделы учить в первую очередь в 2026 году?

Портфолио Data Scientist не должно быть набором случайных ноутбуков.

В 2026 году для трудоустройства сильнее всего работают не “проекты ради проектов”, а репозитории, в которых видно:
- постановку задачи
- baseline
- работу с данными
- честную валидацию
- понятный README
- логику решения от начала до конца

В новой статье я собрал, какие пет-проекты действительно усиливают GitHub, какие кейсы выглядят слабо и как оформить портфолио так, чтобы оно помогало получить работу, а не просто заполняло профиль.

Читать:
👉Портфолио и пет-проекты Data Scientist в 2026 году для трудоустройства на работу.

“Смогу ли я освоить математику для Data Science?”

Сегодня хочу ответить на часто задаваемый вопрос. Я не буду повторять шаблонные фразы вроде «все дети одарённые» или «каждый может понять математику». Поделюсь своим опытом.

На протяжении пяти лет я работала в школе и преподавала математику в среднем и старшем звене. К каким выводам я пришла? Давайте условно разделим людей на три категории.

Первая категория — люди, которые всегда понимали и любили математику. Здесь вопросов по поводу математики для Data Science обычно не возникает.

Вторая категория — те, у кого есть способности, но интерес пропал, и поэтому предмет был заброшен. Часто это происходит в 7–8 классах, когда начинается алгебра, затем тригонометрия, элементы анализа и т.д. Как сказал однажды один из моих учеников: «Нормальные задачи исчезли из учебников». Другой ученик до 6 класса знал математику на «отлично», побеждал на олимпиадах, но позже, как я узнала, «скатился» до троек.

И, наконец, третья категория. Да, действительно есть люди, которым математика даётся тяжело. Она просто не укладывается у них в голове, несмотря на желание понять материал. Также у них может быть слабая память именно на математические термины и определения: сегодня вроде поняли, а завтра уже забыли. Такое действительно бывает. (Лично у меня, например, слабая память на гуманитарные предметы — историю и географию.)

Подведём итог. Если вы относитесь к первой или второй категории и у вас есть желание освоить математику — у вас получится. Даже если есть пробелы по школьной или вузовской программе, Руслан Сенаторов это предусмотрел, снабдив курсы хэлперами по школьной программе.

Так что — welcome 🙂

Школа SenatorovAI запустила учебный Kaggle competition для новичков с нуля!

SenatorovAI Boston Housing Regression — это лучшее начало для новичков, которые хотят впервые зайти в Kaggle competitions и не потеряться в интерфейсе, файлах, сабмитах и лидерборде.

Почему это хороший старт:
- задача понятная и классическая: регрессия по табличным данным;
- можно спокойно разобраться, как устроены train.csv, test.csv, baseline notebook и submission.csv;
- видно весь путь целиком: данные → модель → submit → leaderboard;
- competition уже настроена так, чтобы можно было учиться на реальной механике Kaggle, а не на абстрактной теории.

Что внутри соревнования:
- табличный датасет Boston Housing;
- baseline на линейной регрессии;
- leaderboard с public/private score;
- возможность сделать первый submit, сравнить результат и понять, как вообще живет competition изнутри.

Для кого это особенно полезно:
- для новичков в Kaggle;
- для тех, кто только заходит в Data Science и хочет первый нормальный competition-опыт;
- для студентов, которым важно не просто читать ноутбуки, а пройти полный цикл решения;
- для тех, кто хочет понять, как competition связана с реальной инженерной дисциплиной в ML.

Что смотреть по порядку:

1. РОАДМАП по созданию ноутбуков на Kaggle:
https://senatorovai.com/kak-sozdavat-notebooks-i-podklyuchat-k-datasetu-na-kaggle/

2. РОАДМАП по competitions:
https://senatorovai.com/roadmap-po-kaggle-competitions-s-nulya-na-primere-boston-housing/

3. Сам competition:
https://www.kaggle.com/competitions/senatorov-ai-boston-housing-regression

Если вы давно хотели начать Kaggle, но все время откладывали из-за непонятного интерфейса и ощущения, что “там уже слишком поздно для новичков”, то это как раз правильная точка входа.

Ютуб | Школа Data Science | Live

Всем привет! Вступил в школу 2 месяца назад, обучаюсь в 1 группе(пройдено около 80%). Занимаюсь в своем темпе, постепенно продвигаюсь вперед. За это время с нуля изучил основы разработки проектов, оформления коммерческого кода и репозиториев, совместной работы над проектами через Github. Домашние задания объемные, с практическими задачами, взаимодействие в рамках репозитория в Github, а не просто тесты. Пока все устраивает, двигаюсь к новым навыкам и знаниям.

Подписывайтесь на мой гитхаб
GitHub: https://github.com/AleksandrShushunov

Мини-отзыв по первому курсу https://stepik.org/a/193773 в
https://senatorovai.com

До этого проходил какие-то курсы по питону и C#. Ни базы, ни души - одна видимость: функции, команды, но ты просто жмешь на кнопки, понятия не имея, что там внутри.

А здесь начали с open source. В том числе работу с GitHub.

И тут, представьте: для работы понадобился парсер для одного популярного сервиса. Все варианты — платные. Но теперь я кое что знаю...

Залез на GitHub — нашел пару рабочих, бесплатных. Пять минут — и я их приручил. Еще десять — и они пашут на меня.

Раньше я смотрел на GitHub как на заклинания древнего культа. Теперь использую в рабочих задачах.

При том что сажусь раз в неделю, медленно учусь и только на половине первого курса, но уже применяю🔥

https://github.com/artfreelans

Всем привет! Меня зовут Даурен, у меня более 5 лет опыта работы как risk analyst/data scientist работал в разных международных компаниях, разрабатывал политики, скоринговые модели, внедрял их в прод. Сейчас начинаю учиться у Руслана понимая что есть много пробелов и проблем связанных с тем что просто вызывать модели и получать результат недостаточно, нужно еще и уметь улучшать модели и понимать что происходит внутри для того чтобы действительно быть уверенным в своих знаниях, а путь к этому лежит через регрессию, как мне говорил руководитель однажды который сейчас работает в университете Хопкинса в 🇺🇸. Да и еще хотел поделиться что проходил курсы от Карпов где изучал DL и CV многие моменты можно найти в курсах Senatorovai на stepik, постараюсь дать еще фидбек после завершения или во время стажировки

GitHub: https://github.com/dauren-r