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

Всем привет! Меня зовут Настя и я являюсь участником организации SENATOROVAI уже почти 2 месяца и мне есть чем поделиться. Сейчас я прохожу обучение в первой группе, которая посвящена Open Source, и, в частности, GitHub. Такого формата я еще не видела ни на одном курсе - у организации есть командный репозиторий, с которым ты взаимодействуешь с первого дня. Это не собственный репозиторий, где можно делать что угодно. Наоборот, здесь обучают правилам совместной разработки, как работать с ветками, задачами, пул реквестами и многое другое. И самое главное - здесь есть практика с репозиторием, где одновременно работают много человек. Это настоящая находка, потому как придя уже в организацию в качестве разработчика, ты точно будешь знать, что делать, когда и зачем

Мой GitHub: https://github.com/Shn4yder

27.03.2026
#group_1_scrum

Друзья, доброй ночи. Сегодняшний пост будет немного не похож на остальные. Потому что он будет не о моих успехах, а моих трудностях. Я не первый месяц учусь в школе. SenatorovAI. И могу честно сказать: учеба здесь - это не просто. Время от времени вы будете хотеть всё бросить. Скорее всего, иногда вы будете расстраиваться. Иногда злиться. Если сравнить с автошколой, то тем, кто хочет просто научиться водить автомобиль, стоит хорошенько подумать, прежде, чем вступать в школу. Но если вы хотите стать Шумахером от Data science, вы пришли в нужное место. И хорошие новости в том, что на этом пути вы не будете одиноки. Отличное комьюнити студентов, обилие хорошо структурированных материалов помогут справиться с трудностями на этом пути тем, кто действительно принял решение стать квалифицированным специалистом DS

Революция в Data Science.

Я СОЗДАЛ ПЕРВЫЙ В МИРЕ БЛОГ ПО DATA SCIENCE где каждая формула разбирается через численный пример вручную и объясняется каждый символ формулы, а самое главное есть пример с кодом на kaggle.

- для каждой формулы добавил ручной численный пример;
- добавил внизу статей подходящие Kaggle notebooks по теме.
- привёл формулы к академическому виду;
- добавил разбор каждого символа в формуле;
- усилил интуитивные объяснения через геометрическую интерпретацию
- добавил Python-примеры с построчными комментариями;
- связал математику, Machine Learning и практическую реализацию в коде;

То есть читатель видит не просто абстрактную запись, а сразу получает:
- саму формулу;
- объяснение всех обозначений;
- численный пример на конкретных значениях;
- понимание, где это используется в ML;
- пример на Python и ссылку на kaggle.

Для меня это принципиально. Формула без примера часто остаётся просто красивой строкой в тексте. Формула с ручным разбором начинает работать как инструмент понимания.

👉 https://senatorovai.com/blog/

Ютуб | Школа Data Science | Live

Всем привет. Хочу поделиться своим опытом в школе SenatorovAI. Я пришел практически с нулевыми знаниями, не мог понять чем отличается ML от DL и зачем столько много разных инструментов для оптимизации. После курсов Руслана я теперь понимаю как работать в Git, осознаю важность линтеров и качество написания кода, но что самое важное я точно знаю для чего используются те или иные методы машинного обучения, как они работают и что находится под "капотом" каждой формулы. Если вы хотите не просто вызывать бездумно метод .fit, а понимать зачем и для чего он нужен и как наилучшим способом оптимизировать вашу модель то эта школа для вас.

Профессия junior data scientist с нуля в 2026 году.

Я создал программу курсов для тех, кто устал врать себе, что “учится”.

Потому что давайте честно:
сохранять ролики,
читать посты,
перескакивать между курсами —
это не путь в профессию.
Это самообман.

Data Science не берётся с воздуха.
Сильные навыки не появляются от мотивации.

Результат не приходит к тем, кто вечно “ещё выбирает”.
Результат приходит к тем,
кто заходит в обучение по системе
и проходит путь до конца.

Именно для этого я собрал программу:
без хаоса,
без мусора,
без случайных тем.

Только то, что реально строит вас как специалиста:
математика, Python, анализ данных, регрессия, оптимизация, ML, Kaggle.
Это не для тех, кто хочет просто “попробовать”.

Это для тех, кто хочет войти в профессию по-настоящему.
Пока вы откладываете,
кто-то уже проходит путь,
на который вы всё ещё только морально настраиваетесь.

Через год вы либо скажете себе “хорошо, что я начал”,
либо снова будете искать очередное видео
“с чего начать Data Science”.
Выбор за вами.

Стать data scientists:
https://stepik.org/a/278584 (скидка 20% на все курсы если покупать программу)

Всем Привет меня зовут Максат сегодня хочу рассказать про свою учёбу в школе SenatorovAI Data Science from scratch. Учусь давно в школе и самая главная для меня фишка школы это то что тебя пингуют если надо и заставляют выполнять все регламенты а регламенты в свою очередь очень строгие и у тебя нету выбора либо учишься либо тебя отчисляют. Но несмотря на это Руслан (сео) относится с пониманием если по уважительной причине не можешь учиться самое главное сдавать отчёты 2 раза в неделю и предупредить учителя .

Всем привет! Меня зовут Василий, и я являюсь участником организации SENATOROVAI уже почти 1 месяц.

Сейчас я только в начале обучение, постигаю азы линтеров и основы работы с GitHub. Такого формата нет ни на одном курсе, можно не сомневаться!

Мы пользуемся командным репозиторием, изучаем как организовать совместное управление и внесение изменений, как работать с задачами, ветками, задачами, пул реквестами и прокачивать стрессоустойчивость.

Выживет не каждый, но тот кто сможет - будет уметь писать модели даже на бересте, и они будут работать.

https://github.com/vasyoffer

Собеседование Junior Data Scientist в 2026 году: частые вопросы и как на них отвечать

Большинство новичков идут на собеседование вслепую, КАК КОТЯТА!

Учат красивые слова, путаются в базовых вопросах и в итоге сливаются уже на первых минутах.

Я разобрал в статье:
— что реально спрашивают на Junior Data Scientist
— на каких вопросах чаще всего валятся кандидаты
— как отвечать сильнее, увереннее и профессиональнее
— что нужно понимать, чтобы тебя воспринимали как будущего специалиста, а не как очередного “прошедшего курс”

Junior Data Scientist:
https://senatorovai.com/sobesedovanie-junior-data-scientist-v-2026-godu-chastye-voprosy-i-kak-na-nikh-otvechat/

Собеседование по Python:
https://senatorovai.com/sobesedovanie-po-python-v-2026-godu-chastye-voprosy-i-kak-na-nikh-otvechat/

Ютуб | Школа Data Science | Live

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

Доброго утречка всем.
Реализовал небольшой проект на Java - простую игру по мотивам Pokemon

Задача была сделать чистую логику, аккуратную структуру и чтобы всё стабильно работало без багов. Разобрался, собрал, протестировал - в итоге всё запускается как надо

Проект получился компактный, но показательный: базовая игровая механика, работа с классами, логика боя - всё на месте

Заказчик доволен, код принят без правок ✅
Мне - опыт и ещё один проект в портфолио, заказчику - закрытая задача

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

Предыдущая работа тут 👇

https://t.me/SENATOROVAI/386

Всем добра 😊

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

Приветствую всех 👋, меня зовут Хасан.
Я студент технического вуза, но со временем понял, что хочу развиваться в другом направлении. Поэтому решил попробовать себя в Data Science и начал системно изучать эту область.

Обучение идёт неожиданно круто: первый курс прошёл всего за 1,5 месяца — это был курс по Git на Stepik. Очень полезная база: научился работать с репозиториями, ветками, коммитами — теперь чувствую себя гораздо увереннее в разработке.

Сейчас уже перешёл к изучению Python 🐍 — и тут становится ещё интереснее. Постепенно начинаю понимать, как всё это складывается в одну большую картину.

Если коротко — ни разу не пожалел, что начал. Посмотрим, куда это приведёт 🚀

Мой гитхаб:
https://github.com/hasan613