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)10,751+
проходят авторские курсы SenatorovAI
22
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
Обучение идёт по единой траектории: Python → математика → машинное обучение → production. Выберите ежемесячный, полугодовой или годовой пакет под свой темп, 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.
Анализ данных. Python Pandas EDA
Первый нормальный контакт с данными: открыть таблицу, понять, что в ней лежит, убрать мусор и не испугаться pandas. Без этого дальше в ML обычно начинается гадание.
Открыть курс →Математический анализ для Data Science
Матанализ здесь не ради экзамена. Нужны производные, графики и смысл изменения функции, чтобы потом спокойно читать про градиентный спуск, loss и обучение модели.
Открыть курс →Python разработчик с Нуля. Github Git. Линтеры
Python-проект должен жить не только в папке “final_final_2”. Здесь собирается рабочая база: GitHub, линтеры, структура файлов и код, который не стыдно открыть на ревью.
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 — первый в мире автор всех программ школы и специализированной серии курсов по численным методам и солверам, связанным с реализацией моделей в scikit-learn. Курсы опубликованы на Stepik и Udemy: они показывают, как модели подбирают параметры, находят коэффициенты (веса) и принимают решения.
- Авторские курсы по Python, математике и Data Science на Stepik и Udemy
- Практика в открытых репозиториях на GitHub и Kaggle
- Разборы, созвоны и обратная связь по заданиям
Подписка
Три формата обучения.
Выберите темп: месяц, полгода или год. В каждом пакете есть сопровождение, созвоны и доступ к практике.
Годовой интенсив
24 000 ₽12 месяцев · 2 000 ₽ в месяц
- Все авторские курсы и домашние работы
- 24 созвона 1-on-1 по 10 минут: два в месяц, на первой и третьей неделях
- Поддержка в закрытом чате и проверка домашних заданий весь год
- Доступ к группе аутсорс-проектов и возможность брать оплачиваемые задачи
- Через Boosty: 26 880 ₽ с комиссией платформы
Полугодовой шаг
18 000 ₽6 месяцев · 3 000 ₽ в месяц
- 6 авторских курсов и домашняя работа
- 12 созвонов 1-on-1 по 10 минут: два в месяц, на первой и третьей неделях
- Поддержка в закрытом чате и проверка домашних заданий полгода
- Доступ к группе аутсорс-проектов и возможность брать оплачиваемые задачи
- Через Boosty: 20 160 ₽ с комиссией платформы
Месяц за месяцем
5 600 ₽1 месяц · 1 выбранный курс · первые 2 дня бесплатно
- Начните с двух дней полного доступа без оплаты
- 1 авторский курс и большая домашняя работа
- Закрытый чат с ответами на вопросы и проверкой домашних заданий
- Два обязательных созвона контроля качества по 10 минут: на первой и третьей неделях месяца
- Доступ к группе аутсорс-проектов и возможность брать оплачиваемые задачи
Долгосрочные пакеты выгоднее оплачивать напрямую. Для оплаты через Boosty и для участников из других стран напишите нам в Telegram: подберём удобный способ.
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 авторских курсов. Все они опубликованы там же, их можно проверить.
На платформе собраны отзывы студентов о стиле объяснения, практике и глубине проработки материалов.
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.
Прямой контакт
Не знаете, с чего начать?
Напишите напрямую в Telegram или на email.