SENATOROVAI — это онлайн-школа машинного обучения, Data Science и анализа данных, основанная Русланом Сенаторовым — практикующим специалистом с большим опытом в программировании, преподавании и Data Science.

Школа вызвала значительный резонанс в профессиональном сообществе, благодаря уникальной методике, которая позволяет осваивать машинное обучение с нуля через реверс-инжиниринг математики ML-моделей из sklearn и подходит как новичкам, так и опытным специалистам (сеньёрам), желающим системно углубить знания.

В основе SENATOROVAI — практика, коммерческие навыки и фундаментальная математика, которая позволяет студентам понимать, как и почему работают современные модели машинного обучения.

Уникальная методика обучения

SENATOROVAI выделяется уникальной образовательной методикой, которая принципиально отличается от классического обучения.

Машинное обучение изучается через реверс-инжиниринг математики библиотеки scikit-learn:

⏺️студенты берут рабочую ML-модель из sklearn;
⏺️разбирают математические принципы её работы;
⏺️восстанавливают алгоритмы пошагово;
⏺️реализуют ключевые части самостоятельно;
⏺️понимают ограничения и область применения модели.

Этот подход превращает «чёрный ящик» в понятную систему, позволяя глубоко понять, как машины обучаются с помощью математики.
Прикладная математика через практику

В SENATOROVAI математика изучается через работу с реальными моделями:

⏺️линейная алгебра — через матрицы признаков и разложения;
⏺️статистика — через функции потерь, оценивание и регуляризацию;
⏺️оптимизация — через обучение моделей.

Такой фундамент позволяет студентам осознанно разбирать сложные материалы, включая:

⏺️курсы и конспекты Школы анализа данных (ШАД);
⏺️соревнования и ноутбуки на Kaggle;
⏺️научные статьи и препринты с arXiv.

Практика и коммерческий подход с первого дня

С первого дня студенты работают в GitHub-репозиториях организации SENATOROVAI:

👉 https://github.com/SENATOROVAI

Они осваивают:

⏺️Git и GitHub как рабочий инструмент;
⏺️структуру коммерческих репозиториев;
⏺️стандарты оформления кода и документации;
⏺️командную работу и проектное мышление.

Коммерческие проекты и фриланс

Студенты:

⏺️выполняют коммерческие проекты;
⏺️работают с реальными задачами Data Science и аналитики;
⏺️берут фриланс-заказы под сопровождением школы;
⏺️формируют портфолио реальных проектов.

Это позволяет получать первый коммерческий опыт ещё во время обучения.
Преподаватель с многолетним опытом

Руслан Сенаторов — преподаватель с большим практическим опытом, который много лет преподавал математику, программирование и анализ данных.

Он сочетает:

⏺️профессиональный опыт программирования;
⏺️глубокое понимание Python, ML и алгоритмов;
⏺️практическое применение Data Science и аналитики;
⏺️многолетнее преподавание и наставничество.

В SENATOROVAI сложные концепции объясняются через реальные модели и код, а не через абстрактные формулы.
Помощь с трудоустройством и собеседованиями

Школа помогает:

⏺️оформить резюме и GitHub-портфолио;
⏺️подготовиться к собеседованиям;
⏺️разобраться в требованиях рынка;
⏺️выбрать карьерное направление — работа, фриланс, исследовательская деятельность.

Что изучают в SENATOROVAI

Программы школы включают:

⏺️Python для Data Science и аналитики;
⏺️классическое машинное обучение;
⏺️линейную алгебру и статистику через практику;
⏺️оптимизацию и обучение моделей;
⏺️аналитику данных и визуализацию;
⏺️чтение и разбор сложных материалов ШАД, Kaggle, arXiv.

Все знания закрепляются практикой и коммерческими проектами.

Для кого подходит SENATOROVAI

Школа подходит:

⏺️новичкам, которые начинают с нуля;
⏺️программистам и аналитикам, желающим углубить знания;
⏺️опытным сеньёрам, которые хотят системно освоить ML и Data Science;
⏺️тем, кто хочет коммерческие навыки, портфолио и опыт фриланса;
⏺️студентам, которые хотят разбираться в материалах ШАД, Kaggle и arXiv.

👉 Скидка 50% до конца декабря: записаться в школу