Работаем как инженеры
Git, GitHub, code review, командные задачи и аутсорс-проекты — часть обучения с первого дня. В реальной работе data scientist не живёт в одном ноутбуке.
Школа Data Science / Engineering-first
Разбираем ML
Разбираем ML
до исходников.
Школа Руслана Сенаторова: Python, математика и машинное обучение через реверс-инжиниринг scikit-learn. Вы понимаете, как модель устроена внутри, а не просто запускаете готовый код.
# регрессия без библиотек
import numpy as np
def fit(X, y):
X = np.c_[np.ones(len(X)), X]
# w = (XᵀX)⁻¹ Xᵀy
return np.linalg.inv(
X.T @ X) @ X.T @ y
w = fit(X_train, y_train)12,462+
проходят курсы на Stepik
28
курсов в каталоге
148
открытых репозиториев
179★
у главного курса на GitHub
Учёба ближе к работе,
потому что школа выросла из IT.
Школа — подразделение IT-организации. Обучение устроено как рабочая среда инженера, а не как набор лекций.
Доходим до причины
Мало запустить модель. Смотрим, почему она работает, где начинает ошибаться и как это увидеть в коде, метриках и данных.
Есть с кем сверяться
Домашние задания, тьюторы, созвоны и разбор портфолио. Чтобы не застрять в одиночку, когда тема понятна только в теории.
Школу видно публично
GitHub, Kaggle, YouTube и отзывы открыты. Уровень задач и прогресс студентов можно проверить до старта.
Проекты за деньги
Студенты участвуют в коммерческих и freelance-проектах школы: портфолио собирается на реальных задачах, а не на учебных датасетах.
Маршрут: от первого скрипта до production
Единая траектория внутри подписки. Каждый этап опирается на предыдущий, без хаотичных прыжков между темами.
python
База инженера
Синтаксис, структуры данных, Git и рабочие инструменты разработчика.
математика
Фундамент на языке кода
Линейная алгебра, вероятности и статистика через NumPy, а не абстракции.
machine learning
Модели до формул
Классический ML: разбираем реализацию scikit-learn до самой математики.
production
Портфолио и работа
Kaggle, репозитории на GitHub, деплой и подготовка к собеседованиям.
Ключевые курсы каталога
Бесплатные курсы дают войти в Python, математику и анализ данных без финансового порога. Платные ведут дальше, к ядру ML.
Онлайн школа Data Science Руслана Сенаторова
Ознакомительный курс о SenatorovAI: рассказываем, как устроена наша онлайн-школа Data Science, чему мы обучаем, какие...
Открыть курс →Руслан Сенаторов: Алгоритмы и структуры данных на Python
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.
Открыть курс →Руслан Сенаторов: Теория вероятностей.Комбинаторика.Data Science
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.
Открыть курс →Простая линейная регрессия
Самый спокойный вход в машинное обучение: одна переменная, прямая линия, ошибка прогноза и нормальное уравнение. После этого `fit()` в LinearRegression выглядит уже не как чёрная коробка (Black-Box).
Открыть курс →SVD
SVD хорошо показывает, что матрица — это не просто прямоугольник чисел. Через разложение становится понятнее PCA, рекомендации и задачи, где нужно вытащить скрытую структуру из шума.
Открыть курс →QR
QR стоит изучать после первых регрессий: там становится видно, почему “решить систему” и “решить систему устойчиво” — разные вещи. Это уже шаг от формулы к численным методам.
Открыть курс →
Преподаватель
Все курсы ведёт один инженер
Руслан Сенаторов — автор всех программ школы. Решает задачи как практикующий инженер и так же объясняет: через код, разбор и реальные репозитории.
- Авторские курсы по Python, математике и Data Science
- Практика в открытых репозиториях на GitHub и Kaggle
- Разборы, созвоны и обратная связь по заданиям
Подписка
Прозрачные цены. Один уровень доступа.
Никаких скрытых тарифов: вся школа открывается по одной подписке. Начните с бесплатного триала.
2 дня бесплатно
Бесплатнооформляется на Boosty
- Полный доступ к закрытым Telegram-каналам школы
- Все курсы и материалы, как у подписчиков
- Знакомство со школой перед подпиской
Школа на 30 дней
1 990 ₽в месяц, продлевается автоматически
- Все курсы школы и закрытые Telegram-каналы
- Домашние задания и разборы
- Созвоны и сопровождение
- Kaggle- и GitHub-практика школы
Персональный урок
По договорённоститема, дата и стоимость обсуждаются лично
- Один на один с Русланом Сенаторовым
- Тема и уровень под вашу задачу
- Удобное время, онлайн
Оплата подписки проходит через Boosty (банковские карты, в том числе зарубежные). Суммы в долларах и евро ориентировочные и зависят от курса на день оплаты.
Для бизнеса · B2B
Аутсорс IT-задач,
Аутсорс IT-задач,
Data Science и Python
Школа выросла из IT-организации, поэтому берём коммерческие проекты: анализ данных, машинное обучение, автоматизация, Python-разработка и внутренние инструменты — как внешний инженерный контур под вашу задачу.
Что отмечают студенты
Отзывы с открытых страниц курсов на Stepik. Все они опубликованы там же, их можно проверить.
Мне очень понравился этот курс. Из теории я узнал, как работает градиентный спуск, чем отличаются Batch Gradient Descent, Mini-batch Gradient Descent и Stochastic Gradient Descent, где и когда лучше их использовать, а...
Отличный курс для систематизации знаний, я заполнил пробелы в работе с Git, GitHub, линтерами и виртуальными окружениями. Главные плюсы: упор на практику и реальные репозитории. Получил отличный опыт контрибьютинга в Open Source.
Изучила LU-разложение и разложение Холецкого. Есть задания на Python. Спасибо.
На курсе я систематизировала свои знания по Python для анализа данных и лучше поняла возможности Pandas для обработки и исследования данных. Особенно полезными для меня были разделы, связанные с EDA, а также...
Курс понравился. До этого практически ничего не знал про настоящую коммерческую разработку, линтеры, оформление кода, репозиториев. Также теперь не пугает совместная работа над проектом в рамках одного репозитория, на практике изучены коммиты,...
спасибо за крутой курс, теперь я прекрасно понимаю как устроено обучение в школе Data Science SenatorovAI, с нетерпением жду свою первую домашнюю работу, я теперь учусь с вами коллеги!
Коротко о старте и формате
Да. Витрина школы специально разделена на бесплатные и платные программы. Бесплатные курсы позволяют начать с Python, математики, анализа данных и Kaggle без финансового порога.
Да. Помимо самостоятельного прохождения материалов, в школе есть форматы с преподавателем, кураторами групп, регулярными созвонами, домашними заданиями и отчетностью.
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.
Да. Для команд можно собрать закрытый трек под Python, Data Science, AI-workflow, внутренние инструменты и прикладные кейсы компании.
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.
Посмотрите школу изнутри. Два дня бесплатно.
Оформите бесплатный двухдневный триал на Boosty — закрытые каналы, курсы и материалы школы откроются сразу.