Обучение с нуля до middle
Траектория охватывает Python, математику, анализ данных, машинное обучение, Git, GitHub и переход к более сильной инженерной практике.
SenatorovAI
Школа Data Science Руслана Сенаторова [SenatorovAI]
SenatorovAI — школа Data Science и курсы Data Science с нуля: Python, математика, машинное обучение, анализ данных, Git, GitHub и командная практика. Можно учиться самостоятельно по материалам школы или идти под присмотром преподавателя, с домашними заданиями, кураторами групп, регулярными созвонами, отчетностью, консультациями по трудоустройству и сборке портфолио.
- 10,776+человек записались на курсы
- 26курсов на Stepik
- Бесплатныевходные программы для старта
- Практикакурсы, аутсорс и командные проекты
Как устроена школа
Несколько программ обучения: от самостоятельного старта до трека с преподавателем
Школа построена как полноценная система роста, а не только как набор отдельных курсов.
Домашние задания и кураторы
В школе есть домашние задания, кураторы групп, регулярные созвоны, отчетность и сопровождение по ходу обучения.
Индивидуальный и групповой формат
Можно учиться самостоятельно по материалам школы или под присмотром преподавателя, включая персональные уроки.
Портфолио и трудоустройство
Есть консультации по трудоустройству, составлению портфолио и командные Data Science-проекты для практики.
Самое важное
Что даёт школа
Это не только доступ к курсам, а полный контур обучения, практики, сопровождения и роста внутри SenatorovAI.
Скидка 50% на все курсы школы.
Доступ ко всем материалам школы.
Доступ ко всем новостям IT.
Доступ к тестам, видео и обсуждениям команды.
Ревью и pull request-практика внутри команды.
Регулярные созвоны в школе, включая созвоны со мной лично.
Пул freelance-проектов с хорошим чеком.
Ответы на вопросы в чате от руководителя школы.
Домашние задания к каждому Stepik-курсу и их проверка.
Кому подойдет
Маршруты для новичков, специалистов и команд
Школа Data Science SenatorovAI подходит тем, кто ищет курсы Data Science с нуля, развитие в Python и машинном обучении или корпоративный трек для команды.
Новичкам
Старт с нуля: Python, математика, Git, GitHub, анализ данных и первые домашние задания без требования иметь сильную базу заранее.
Тем, кто хочет расти до middle
Углубление в solver-треки, оптимизацию, линейные модели, DS-практику, командные проекты и инженерный workflow для перехода к более сильному уровню.
Командам и компаниям
Корпоративный формат, интенсивы под роль, персональные уроки, кастомные модули по Python, DS, AI-workflow и внутренним инструментам.
Витрина курсов
Курсы Data Science, Python и машинного обучения
Ниже не выдуманный каталог, а реальная подборка бесплатных и платных курсов Data Science Руслана Сенаторова. На курсы SenatorovAI уже записались 10,776+ человек.
Бесплатный
Алгоритмы и структуры данных на Python. Руслан Сенаторов
Укрепляет алгоритмическое мышление, полезное для Python-разработки, собеседований и построения эффективных решений. Это особенно помогает в preprocessing и работе с большими пайплайнами вокруг scikit-learn.
Бесплатный
Теория вероятностей.Комбинаторика.Data Science. Руслан Сенаторов
Дает основу для статистики, A/B-тестов, моделирования неопределенности и понимания вероятностных методов в Data Science. Это полезно для интерпретации классификации, метрик и probabilistic output в scikit-learn.
Бесплатный
ТЫ НЕ ЗНАЕШЬ Python. Замыкание. Инкапсуляция. Руслан Сенаторов
Углубляет понимание Python-механик, которые помогают писать сильнее код для аналитики, автоматизации и backend-задач. Это полезно для построения собственных оберток и пайплайнов вокруг scikit-learn.
Платный
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
Дает базу для прогнозирования числовых значений в Data Science: поймете, как строится линейная модель, как оценивать влияние признака и как реализовать normal equation в Python. В scikit-learn это основа для LinearRegression.
Платный
Solver: Singular value decomposition SVD.MSE.Data Science.Python
Используется в снижении размерности, рекомендательных системах и обработке матриц. Курс дает понимание SVD под капотом и умение применять разложение в DS-задачах. В scikit-learn это связано с TruncatedSVD, PCA и Latent Semantic Analysis.
Платный
Solver: QR decomposition. Gram-Schmidt. MSE. Data Science.Python
QR-разложение важно для устойчивого решения линейных систем и регрессии. Курс помогает понять вычислительную механику и написать реализацию на Python. В scikit-learn это важно для внутренней численной устойчивости линейных моделей и least squares-решателей.
Методология
От готового решения к математике, а не наоборот
Не сверху вниз через сухую теорию, а от готового solver-решения к пониманию математики, Python-кода и Data Science-контекста.
Каждая тема проходит несколько слоев: интуиция, формула, Python-реализация, домашнее задание и обсуждение на созвоне.
В школе есть несколько программ обучения: самостоятельный формат, обучение под присмотром преподавателя и персональные занятия.
Кураторы групп, отчетность, консультации по трудоустройству и составлению портфолио помогают дойти от старта до уровня middle.
Форматы
Курсы Data Science, аутсорс, блог и корпоративные треки
Бесплатные курсы
Входной слой для тех, кто хочет начать без барьера и понять стиль преподавания школы.
Перейти в каталогПлатные курсы
Углубленные программы по регрессии, decomposition, оптимизации, Python и deployment.
Смотреть платные курсыOutsourcing
Внешний контур под аналитические, Python и AI-задачи для компаний, которым нужна скорость.
Смотреть услугиБлог и материалы
Статьи, полезные материалы, разборы и обновления школы в одном разделе.
Открыть блогОтзывы
Как воспринимается такой формат обучения
Аналитик данных
После входных курсов по Pandas и матану
Понравилось, что сложные темы разложены на понятные шаги. Не просто теория, а прямая связка с Python и рабочими задачами.
Python-разработчик
После трека по Git, линтерам и deployment
Сайт и курсы дают ясную траекторию: от базовой дисциплины разработки до вывода проектов на сервер и open source-практики.
ML-специалист
После solver-курсов по регрессии и SVD
Самое сильное в подходе SenatorovAI — reverse engineering моделей. Начинаешь понимать не только как вызвать библиотеку, но и что внутри.
FAQ
Частые вопросы о школе и курсах
Есть ли бесплатные курсы для входа?
Да. Витрина школы специально разделена на бесплатные и платные программы. Бесплатные курсы позволяют начать с Python, математики, анализа данных и Kaggle без финансового порога.
Можно ли учиться не самостоятельно, а с сопровождением?
Да. Помимо самостоятельного прохождения материалов, в школе есть форматы с преподавателем, кураторами групп, регулярными созвонами, домашними заданиями и отчетностью.
Чем платные программы отличаются от бесплатных?
Платные программы глубже уходят в solver-логику, вычислительные методы, deployment и инженерные детали. В них сильнее выражены практика, сопровождение, персональная обратная связь и движение к портфолио.
Можно ли собрать корпоративную программу?
Да. Для команд можно собрать закрытый трек под Python, Data Science, AI-workflow, внутренние инструменты и прикладные кейсы компании.
Подойдет ли школа человеку без сильной математики?
Да. В школе есть обучение с нуля по Python, математике и Data Science, а объяснение идет через solver-подход, код, домашние задания и практику, а не только через абстрактную теорию.
Есть ли в школе практика на реальных проектах?
Да. В школе есть командные проекты, freelance-кейсы, ревью, pull request-практика и аутсорс-задачи, где обучение связывается с реальной инженерной работой.
Следующий шаг