Гибридный анализ сетевого трафика на основе локальной большой языковой модели.

Технологический стек:
- Локальная LLM — семантический классификатор трафика
- Гибридный анализ — сочетание сигнатурного и семантического подходов

Что было выполнено:
- анализ ограничений сигнатурных IDS и облачных LLM-решений;
- разработка метода гибридного анализа трафика;
- применение локальной языковой модели как семантического классификатора без передачи данных наружу.

Результаты:
- метод распознаёт новые угрозы без передачи трафика во внешние сервисы, что соответствует требованиям информационной безопасности.

С проектом можно ознакомиться здесь:
https://github.com/SENATOROVAI/LLM_traffic-
#freelance

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

Доработка MVP цифровых инструментов для сети клиник.

Методы и инструменты:
- анализ реальных проблем клиник и критериев отбора digital-инструментов
- бенчмаркинг решений по миру
- работа с законодательством и научной литературой

Что было выполнено:
- обоснование выбора конкретных digital-инструментов с привязкой к реальным проблемам клиник;
- обзор существующих решений по миру;
- проработка теоретического аспекта: законодательство и его изменения, литературные кейсы и предпосылки к решению проблемы.

С проектом можно ознакомиться здесь:
https://github.com/SENATOROVAI/MVP_mobile

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

Технико-экономическое обоснование производства биоразлагаемых фильтрующих материалов (ПГБ/ПЭГ, электроспиннинг).

Технологический стек:
- Электроспиннинг — производство волокнистых фильтрующих материалов
- Расчёт материального и энергетического баланса
- Финансовое моделирование — CAPEX, OPEX, себестоимость

Что было выполнено:
- анализ технологии и рыночных предпосылок;
- разработка концепции продукта и производственной схемы;
- расчёт материального и энергетического баланса;
- оценка CAPEX, OPEX, себестоимости и финансовых показателей;
- формирование выводов по инвестиционной эффективности проекта.

С проектом можно ознакомиться здесь:
https://github.com/SENATOROVAI/VKR_Volokna

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

Автоматизированная программная система для рабочих процессов.

Состав работы:
- модульная архитектура и ключевая бизнес-логика
- обработка данных
- взаимодействие между основными модулями системы

Что было выполнено:
- анализ требований и проектирование архитектуры системы;
- разработка основной логики и модулей обработки данных;
- настройка взаимодействия компонентов системы;
- тестирование, отладка и оптимизация.

С проектом можно ознакомиться здесь:
https://github.com/SENATOROVAI/VKR_Auto_System

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

Проект системы климатехники для чистых помещений операционного блока медицинского учреждения.

Технологический стек:
- Проектирование систем вентиляции и кондиционирования
- Расчёт воздухообмена, тепловых нагрузок и воздушного баланса
- Подбор оборудования и автоматизации

Что было выполнено:
- анализ объекта реконструкции и нормативной базы;
- проектирование систем вентиляции и кондиционирования;
- расчёт воздухообмена, тепловых нагрузок и воздушного баланса;
- подбор оборудования, автоматизации и оптимизация инженерных решений.

Результаты:
- разработано готовое проектное решение для медицинского объекта на основе комплексного инженерного подхода и точных расчётов.

С проектом можно ознакомиться здесь:
https://github.com/SENATOROVAI/Scheme_-Drawing

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

Автоматизированное рабочее место менеджера салона красоты.

Технологический стек:
- Microsoft Excel и совместимые табличные редакторы — основа АРМ

Что было выполнено:
- анализ задач менеджера: запись клиентов, расписание мастеров, учёт расходных материалов, заказы поставщикам, заявки на обучение и оперативная отчётность;
- проектирование автоматизированного рабочего места на базе Microsoft Excel;
- перевод данных из мессенджеров, бумажных журналов и разрозненных файлов в единую структуру.

Результаты:
- снижена зависимость работы от памяти, ручных сверок и постоянных уточнений за счёт единого автоматизированного инструмента.

С проектом можно ознакомиться здесь:
https://github.com/SENATOROVAI/VKR_Stats

Всем добра ☺️
Выполняем коммерческие проекты любой сложности и учебные работы (курсовые, дипломы, задачи) — обращайтесь в личные сообщения
#freelance

Система интеллектуальной классификации данных.

Технологический стек:
- Python, Jupyter Notebook
- Pandas, NumPy — обработка и подготовка данных
- Matplotlib, Seaborn — визуализация и исследовательский анализ
- Scikit-learn — классические ML-модели и метрики качества
- Deep Learning — построение нейронных сетей
- CNN — сверточные нейронные сети для работы со сложными структурами данных
- TensorFlow / PyTorch — фреймворки глубокого обучения

Что было выполнено:
- сбор, очистка и подготовка данных;
- исследовательский анализ данных;
- визуализация ключевых закономерностей;
- построение baseline-моделей машинного обучения;
- обучение и сравнение моделей классификации;
- применение нейронных сетей и CNN;
- оценка качества моделей по метрикам классификации;
- оформление проекта для публичного портфолио.

С проектом можно ознакомиться здесь:
https://github.com/SENATOROVAI/VKR_IRLAND

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

#freelance

Проект Cold: технико-экономическое обоснование хладоцентра ЦОД.

Технологический стек:
- Python 3.11 (NumPy, SciPy, pandas, matplotlib) — расчёт показателей NPV
- Microsoft Excel — расчёты CAPEX/OPEX

Что было выполнено:
- обзор современных систем охлаждения ЦОД, включая жидкостное и гибридное охлаждение;
- расчёт энергоэффективности и финансовых показателей;
- сравнение схем охлаждения и выбор оптимальной.

Результаты:
- рекомендуемая гибридная схема со свободным охлаждением обеспечивает коэффициент PUE = 1,310;
- простой срок окупаемости дополнительных вложений составил 1,11 года.

С проектом можно ознакомиться здесь:
https://github.com/SENATOROVAI/VKR_COLD

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

Доработка дипломного проекта MVP: связь теории и практики, экономика сети клиник.

Методы и инструменты:
- сопоставление цифровых инструментов с барьерами пациентов (страх, недоверие, сложность записи)
- обоснование законодательством и гипотезами
- пересчёт окупаемости для сети из 12 клиник
- план мониторинга KPI

Что было выполнено:
- показано, какие цифровые инструменты снимают конкретные барьеры пациентов;
- обоснование на основе законодательства и гипотез;
- пересчёт окупаемости для всей сети из 12 клиник с допущениями на реальных источниках;
- разработка плана мониторинга KPI.

С проектом можно ознакомиться здесь:
https://github.com/SENATOROVAI/MVP_mobile

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

Hello everyone! 👋
My name is Ali.
Role at SENATOROVAI: Student — I complete homework, submit reports, and work with instructors.
English level: Basic (A1–A2)
How I found SENATOROVAI: YouTube
Background: No prior experience in Data Science or data analytics yet.
Learning goal: Master the Data Science profession, gain practical skills, and build a career in this field.
Country: Kazakhstan, Almaty
Hobbies: Outdoor activities, nature trips, extreme activities.
Ссылки:
• GitHub: https://github.com/qwheel
• Kaggle: https://www.kaggle.com/alizhantleuov
• ODS.AI: https://ods.ai/users/xc574512892f7

Как проходит домашняя работа в школе SenatorovAI

Клиент-серверное приложение для управления коллекцией Vehicle.

Технологический стек:
• Java 17
• Maven
• UDP, DatagramSocket, DatagramChannel, Selector
• Java Serialization
• CSV-хранение данных
• Log4j 2
• JUnit 5
• Многомодульная архитектура

Что было выполнено:
• разработана архитектура клиент-сервер;
• реализован обмен данными по UDP;
• создан прикладной протокол Request / Response;
• добавлена обработка команд для управления коллекцией;
• реализовано хранение и загрузка данных из CSV;
• добавлена устойчивость к потерям пакетов и большим ответам;
• настроено логирование и обработка ошибок;
• написаны модульные тесты для ключевой логики;
• проект оформлен для публичного портфолио.

С проектом можно ознакомиться здесь:
https://github.com/SENATOROVAI/ITMO_Lab6

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

#freelance #java #backend #udp #maven

Проект по цифровым системам управления: синтез дискретных алгоритмов управления в MATLAB / Simulink.

Технологический стек:
• MATLAB
• Simulink
• Control System Toolbox
• Дискретные системы управления
• State-space model
• Pole placement
• Sylvester / Lyapunov equations
• Observer-based control
• Моделирование переходных процессов

Что было выполнено:
• исследован объект управления с интегратором и апериодическим звеном;
• выполнена дискретизация непрерывной модели;
• проведён анализ управляемости и наблюдаемости системы;
• реализован синтез стабилизирующего дискретного регулятора;
• рассчитаны коэффициенты обратной связи по состоянию;
• выполнен deadbeat-синтез с размещением полюсов в нуле;
• разработан алгоритм слежения за гармоническим задающим воздействием;
• добавлена компенсация постоянного внешнего возмущения;
• синтезирован полноразмерный дискретный наблюдатель состояния;
• проверена работа системы при управлении по оценке состояния;
• построены модели в Simulink и проанализированы переходные процессы;
• подготовлены расчётные скрипты, модели и отчёты по лабораторным работам.

Проект демонстрирует полный цикл разработки цифровой системы управления: от математической модели объекта и дискретизации до синтеза регулятора, компенсации возмущений и построения наблюдателя состояния.

С проектом можно ознакомиться здесь:
https://github.com/SENATOROVAI/Digital_Control_Systems

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

Система моделирования и анализа задач оптимального управления.

Технологический стек:

Python — численная реализация алгоритмов и вычислительные эксперименты
NumPy — линейная алгебра и матричные вычисления
SciPy — решение ОДУ, краевых задач и уравнений Риккати
Matplotlib — визуализация траекторий, управлений и динамики систем
Simulink / MATLAB — моделирование динамических систем и проверка результатов
DOCX — оформление лабораторных отчётов

Что было выполнено:

реализация шести лабораторных работ по теории оптимального управления;
решение задач квадратичной оптимизации;
применение условий Куна–Таккера;
исследование принципа максимума Понтрягина;
построение LQR-регуляторов на конечном и бесконечном горизонте;
решение алгебраических и дифференциальных уравнений Риккати;
реализация фильтра Калмана и наблюдателя состояния;
моделирование робастного H∞-управления;
визуализация результатов и анализ поведения динамических систем;
оформление проекта для публичного портфолио.

Проект охватывает ключевые темы оптимального управления: от базовой оптимизации и синтеза регуляторов до оценки состояния и робастного управления.

С проектом можно ознакомиться здесь:
https://github.com/SENATOROVAI/Optimal_Control

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

Система сравнения локальных языковых моделей и RAG-приложение для работы с документами.

Технологический стек:

Python — реализация логики приложений, обработки данных и экспериментов
Flask — создание веб-интерфейсов для LM Arena и RAG-системы
OpenAI SDK — подключение к локальным OpenAI-совместимым серверам
LM Studio / Ollama — запуск и тестирование локальных LLM без облачных API
ChromaDB — хранение эмбеддингов и векторный поиск по документам
rank-bm25 — лексический поиск по точным совпадениям и терминам
NumPy — вспомогательные численные операции
pypdf / python-docx — чтение PDF и DOCX-документов
JSON — сохранение состояния, истории экспериментов и экспорт результатов

Что было выполнено:

реализация лабораторной работы по локальным языковым моделям;
создание мини LM Arena для сравнения ответов разных локальных LLM;
реализация Elo-рейтинга моделей с сохранением истории после каждой битвы;
добавление автоматического режима генерации вопросов по разным темам;
использование подхода LLM-as-a-judge для автоматической оценки ответов;
защита судейства от позиционного смещения при сравнении моделей;
ведение полного журнала битв с вопросами, ответами, голосами судей и изменением рейтингов;
экспорт результатов экспериментов в JSON;
сохранение состояния арены между перезапусками приложения;
поддержка разных локальных бэкендов: LM Studio и Ollama;
реализация RAG-приложения для ответов на вопросы по загруженным документам;
индексация документов в ChromaDB;
реализация гибридного поиска: эмбеддинги + BM25 + Reciprocal Rank Fusion;
поддержка форматов TXT, MD, PDF и DOCX;
добавление чанкинга документов с настройкой стратегии разбиения;
вывод ссылок на источники в ответах модели;
добавление настроек поиска прямо в интерфейсе;
оформление проекта для публичного портфолио.

Проект объединяет две важные практические задачи современной LLM-разработки: сравнение качества локальных моделей и построение RAG-системы для работы с пользовательскими документами.

В рамках проекта показано, как можно использовать локальные языковые модели без облачных API: запускать собственную арену моделей, автоматически проводить эксперименты, сохранять результаты, строить рейтинг и параллельно создавать приложение для поиска и генерации ответов по документам.

С проектом можно ознакомиться здесь:
https://github.com/SENATOROVAI/Lab_arena

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

Хотите попасть в закрытую группу «Школа Data Science SenatorovAI» бесплатно?

Внутри группы — материалы по Data Science, машинному обучению, Python, разборы задач, полезные ссылки и окружение людей, которые работают в Data Science много лет.

Сейчас открываю бесплатный доступ для ограниченного числа участников.

Кому интересно — напишите «+» в комментариях 👇

Hello! My name is Yura. I am from Russia.
* My role in the school:
Student — I submit reports, do homework, and communicate with the teacher.
* English level:
My English level is not conversational yet. I use a translator when needed.
* How I found out about SENATOROVAI:
I found out about SENATOROVAI from Telegram.
* Previous experience:
I have experience in software development. I work on development tasks with AI agents, design project architecture myself, and focus on backend logic, automation, integrations, and code structure.
* Learning goal:
My goal is to dive deeper into Data Science and gain strong practical experience as a Data Scientist.
* Country:
Russia.
* Hobbies:
Sport.
https://github.com/YurGusev
https://www.kaggle.com/yuragusev
https://ods.ai/users/j776897155228

Hello. My name is Andrew. I am from Russia
i. Student – I will submit reports, complete homework, and communicate with the instructor.
English Level: A2
How I Heard About You: YouTube
Past Experience:
Python: Completed several small personal projects.
C++: Have coding skills and experience with this language.I completed the 1st course of applied mathematics at the university
Learning Goal: To become a Data Science developer and secure an internship at a Big Tech company.
Country: Russia
Hobbies: Chess, paintball/airsoft, calisthenics (horizontal bar), and running.
Links:
GitHub: https://github.com/Toleranzy
Kaggle: https://www.kaggle.com/toleranz
ODS Profile: https://ods.ai/users/sa1a454fe31ad