О школе
SenatorovAI — это не просто школа Data Science. Это структурное подразделение IT-организации, где обучение связано не только с теорией, но и с реальной инженерной средой, проектами, кодом, командной работой и практикой.
Программа обучения включает:
- Изучение Git, GitHub и стандартов Open Source;
- Изучение прикладной математики для Data Science – без лишней теории, теорем и доказательств
- Практическое применение полученных знаний – здесь важно не просто пройти уроки, а встроиться в рабочий процесс: научиться писать код, понимать математику, работать с задачами, сдавать работы и получать оценку.ю
Чем мы отличаемся от других школ
- школа встроена в IT-среду, а не существует отдельно от практики;
- обучение идет через код, проекты, обсуждения и реальные задачи;
- есть командная работа, ревью, pull request-практика и разборы решений;
- студент видит не только теорию, но и то, как выглядит рабочий процесс в реальной команде.
Как проходит обучение
Внутри SenatorovAI можно учиться самостоятельно по материалам школы или идти под присмотром преподавателя. Есть несколько программ обучения, домашние задания, кураторы групп, регулярные созвоны, отчетность, персональные занятия и сопровождение по ходу роста.
Что получает студент
- доступ ко всем материалам школы;
- домашние задания и их проверку;
- кураторов групп и регулярную обратную связь;
- созвоны и обсуждения внутри школы;
- доступ к тестам, видео и внутренним обсуждениям команды;
- ревью и pull request-практику;
- консультации по трудоустройству и составлению портфолио;
- командные проекты по Data Science.
Практика и реальные задачи
Школа развивает студентов не только через учебные треки, но и через рабочую логику: проекты, командные задачи, инженерную дисциплину и практику, которая ближе к реальному IT-процессу. За счет этого обучение не отрывается от того, как затем выглядит настоящая работа в индустрии.
Для кого эта школа
SenatorovAI подходит как для тех, кто начинает с нуля, так и для тех, кто уже учится или работает и хочет вырасти в аналитике, машинном обучении и Data Science. Нами выстроена длинная траектория обучения: от базового входа до продвинутого уровня и перехода к middle Data Scientist.