Онлайн школа Data Science Руслана Сенаторова
Ознакомительный курс о SenatorovAI: рассказываем, как устроена наша онлайн-школа Data Science, чему мы обучаем, какие...
Открыть курс →Курсы по Python,
математике и Data Science.
Витрина разделена на бесплатные и платные программы. Бесплатные дают войти без финансового порога, платные глубже заходят в вычислительные методы, деплой и инженерные детали.
Бесплатные курсы
Старт с Python, математики, анализа данных и Kaggle без оплаты.
Руслан Сенаторов: Machine Learning с нуля до Junior ДЛЯ ЧАЙНИКОВ
Автор курса Руслан Сенаторов t.me/RuslanSenatorov, Преподаватель и Президент IT-организации(CEO) github.com/SENATOROV...
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 Групп. Подстановки. ШАД. Data Science
Расширяет математический фундамент и развивает абстрактное мышление, полезное для сильного роста в Data Science. Это не про конкретный estimator scikit-learn, а про более сильную математическую базу для роста.
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 →Руслан Сенаторов: 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 →Руслан Сенаторов: ТЫ НЕ ЗНАЕШЬ Python. Замыкание. Инкапсуляция
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.
Открыть курс →Руслан Сенаторов: Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science
Объясняет, где AI-инструменты реально ускоряют работу в Data Science, аналитике и разработке, а где не дают полезного эффекта. Помогает быстрее собирать прототипы вокруг pandas и scikit-learn.
Открыть курс →Руслан Сенаторов: Kaggle с Нуля:Уровень Contributor.Data Science
Показывает, как применять DS-навыки на реальных соревнованиях: собирать решения, оценивать качество модели и строить портфолио. На практике это приводит к уверенному использованию Pipeline, GridSearchCV и метрик scikit-learn.
Открыть курс →Руслан Сенаторов: Анализ данных. Python Pandas EDA. Data Science
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 →Руслан Сенаторов: 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 →Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science
Дает математическую базу для PCA, SVD, линейных моделей и нейросетей, но через Numpy и практику, а не только через формулы. В scikit-learn это особенно важно для PCA, TruncatedSVD и линейных моделей.
Открыть курс →Руслан Сенаторов: Моделирование данных на python. Data Science
Помогает понять, как формализовать данные и строить прикладные модели на Python для аналитических задач. Это хороший мост к использованию estimator-модели в scikit-learn.
Открыть курс →Руслан Сенаторов: Data Science с нуля: Градиентный спуск. Python
Показывает, как модели обучаются через минимизацию ошибки, и дает прочную основу для понимания машинного обучения. В scikit-learn это напрямую помогает понять SGDRegressor и SGDClassifier.
Открыть курс →Не знаете, с чего начать?
Каталог помогает собрать следующий шаг после Python, не прыгая между темами.
Как устроена подписка →Платные курсы
Глубже про логику solver, вычислительные методы и движение к портфолио.
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 →Множественная регрессия
Нужна для задач, где на прогноз влияет сразу много факторов: научит собирать многомерную линейную модель, читать веса признаков и уверенно работать с табличными данными. В scikit-learn применяется в LinearRegression, Ridge, Lasso и ElasticNet.
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 →Cholesky
Применяется в линейной регрессии, гауссовских моделях и оптимизации. После курса будет понятно, когда разложение Холецкого ускоряет вычисления и как его использовать в коде. В scikit-learn связано с Ridge и другими solver-подходами для линейных моделей.
Открыть курс →Градиентный спуск
Одна из центральных идей машинного обучения: курс показывает, как модели обучаются через минимизацию ошибки и что реально происходит в gradient descent и SGD. В scikit-learn это напрямую связано с SGDRegressor и SGDClassifier.
Открыть курс →Метод сопряжённых градиентов
Полезен для больших систем и разреженных матриц в ML и численных методах. Дает понимание, как решать сложные задачи эффективнее, чем прямыми методами. В scikit-learn это полезно для понимания solver-логики в Ridge и sparse-задачах.
Открыть курс →LSQR
Нужен для переопределенных систем, линейной регрессии и больших sparse-задач. Курс дает практику работы с итерационными solver-методами в Data Science. В scikit-learn важен для понимания линейных решателей на больших разреженных матрицах.
Открыть курс →SAG/SAGA
Эти методы применяются для ускоренного обучения линейных моделей на больших датасетах. Курс показывает, как работают современные оптимизаторы и когда они выигрывают у SGD. В scikit-learn это solver-режимы для LogisticRegression и Ridge.
Открыть курс →LBFGS
Используется там, где нужен быстрый и устойчивый оптимизатор без полного гессиана. Дает понимание quasi-Newton подхода и его прикладной ценности для ML. В scikit-learn это ключевой solver для LogisticRegression, MLPClassifier и MLPRegressor.
Открыть курс →Overfitting
Ключевой курс для понимания качества модели: разберете переобучение, недообучение и связь сложности модели с реальным качеством на данных. В scikit-learn это напрямую связано с train_test_split, cross_val_score, validation_curve и Pipeline.
Открыть курс →Регуляризация.L2
Регуляризация нужна, чтобы модель лучше обобщала данные. Курс объясняет, как работает L2-штраф, зачем он нужен в регрессии и как применять Ridge на практике. В scikit-learn это используется в Ridge, LogisticRegression и SGD-моделях.
Открыть курс →Python-разработчик
Дает инженерную базу для Data Science и backend-задач: Python, структура проекта, Git, open source-подход и практики, без которых сложно расти дальше.
Открыть курс →Переносим Python на сервер.VPS
Нужен тем, кто хочет доводить проекты до запуска: курс показывает, как выкладывать Python-сервис на VPS, подключать домен и переводить код в рабочий продакшен.
Открыть курс →Программы с поддержкой
Платные программы сильнее опираются на практику, личную обратную связь, разбор кода и движение к портфолио. Подключаются по подписке с сопровождением.
Перейти к подписке →В каталоге школы 28 курсов. Полный доступ и формат сопровождения уточняются индивидуально.
Соберите свой маршрут обучения
Напишите в Telegram — подскажем, с какого курса начать и как двигаться дальше по каталогу.