Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
Многому научилась.
Отзывы
Отзывы студентов о курсах SenatorovAI
Solver: QR decomposition. Gram-Schmidt. MSE. Data Science.Python
Прошел ещё один курс, появилось четкое понимание что такое QR-разложение и зачем его используют. В курсе я вывел формулу, понял почему разбиваем QR на 2 матрицы, где её используют и в чем отличие у QR по сравнению с нормальным уравнением, SVD и градиентными спусками. Отдельная благодарность Руслану за объяснение размеров датасетов и какие методы нужно использовать для оптимального решения и наилучшего предсказания модели. Из-за того что Руслан выстроил отличный роадмап и на предыдущих этапах дал сильную базу в понимании матриц и векторов, курс по QR был пройден очень динамично и понятно. Ещё раз огромное спасибо за курс и проделанную работу!
Solver: Cholesky & LU decomposition. Data Science. MSE. Python
Отличный курс для углубления в машинное обучение. Материал хорошо структурирован и подан: многие вопросы разбираются по несколько раз под разными углами и в разном контексте, так что к концу курса сложно сказать, что вы что-то недопоняли. Особенно ценно, что всё рассматривается в прикладном контексте Data Science, а не как абстрактная алгебра. Это помогает понять, как именно алгоритмы работают внутри библиотек. Тесты и задания составлены грамотно: они проверяют реальное понимание алгоритмов, а не просто запоминание формул - и помогают ещё лучше усвоить материал. Рекомендую курс всем, кто хочет разобраться, как методы оптимизации работают «под капотом», и повысить качество своих моделей.
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
Научился с нуля выводить коефиценты m, b и понял их физические и геометрические смыслы
Solver: Singular value decomposition SVD.MSE.Data Science.Python
Прошел ещё один курс от IT организации Senatorov. На данный момент это был SVD. В ней я разобрался что такое SVD, где его используют(рекомендательные системы, сжатие изображений, шумоподавление в данных и многое другое). Что такое сингулярное разложение матрицы, зачем мы разбиваем основную матрицу на 3 других, что такое сингулярные числа и как они влияют на понижение размерности и много чего ещё. Как всегда Руслан приготовил подарок в виде дополнительного понимания темы, а именно Реверс инжиниринг scikit-learn метода .fit где указал как SVD используется в решении МНК. Огромная благодарность за проделанную работу и структурное обучение не только теории, но и кучей практики.
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
Спасибо за курс! Круто, что есть примеры с kaggle. В качестве пожелания - можно еще добавить. Круто, что есть возможность полистать документацию sklearn. В качестве пожелания, можно было больше уделить внимания встроенным средствам sklearn для работы в с линейной регрессией. Теория линейной регрессии изложена максимально всесторонне и доступно. Есть бонусный материал, за который тоже спасибо большое. Лично для меня не хватило практики, но понимание процесса стало понятно.
Solver: Gradient descent & SGD. MSE. Data Science.Neural network
Очень крутой курс. Идеально подходит для новичков, которые хотят освоить основы машинного обучения с нуля. Материал подаётся тщательно и последовательно, без перегрузки сложной математикой. Код разбирается несколько раз - построчно, с подробными объяснениями и в разных вариациях, что помогает действительно понять логику алгоритмов, а не просто повторить решение. Отличный старт для уверенного входа в ML учитывая,что алгоритм ГД это базовый алгоритм в нейросетях
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
Отличный курс, все максимально доходчиво и лаконично представлено.
Solver: QR decomposition. Gram-Schmidt. MSE. Data Science.Python
Чудесный курс. Если бы можно было поставить 10 звёзд, поставил бы!
Multiple linear regression. Solver:Normal equation. Data Science
Курс по МЛР просто великолепный, я порешал матрицы, вывел нормальное уравнение, куча побочных тем которые дополнили моё понимание множественной регрессии и машинного обучения в целом. Так же огромное спасибо Руслану за дополнительный материал по корреляционно-регрессионному анализу.
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
спвсибо хорошый курс для начинаюших !!!
Solver: Cholesky & LU decomposition. Data Science. MSE. Python
Хороший практический курс по разложению Холецкого и LU с реализацией на Python. Материал объясняется понятно и по делу, без лишней теории, но с необходимым пониманием алгоритмов. Полезные примеры и задания, хорошо укрепляют полученные знания
Solver: Singular value decomposition SVD.MSE.Data Science.Python
Курс идеален, если хотите понять почему работает SVD, а не только как вызвать np.linalg.svd. Автор подробно разбирает теорию (матричная факторизация, теорема Эккарта-Янга, псевдообратная матрица), геометрический смысл происходящего. Но при этом не уходит в абстракцию:после каждой концепции следует разбор кода на Python.
Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
Очень своеобразный курс. Очень хорошо будет для новичков. Для людей с опытом будет полезно повторить много чего. В итоге после прохождения курса есть полное понимание линтеров и как ими пользоваться в пайтон.
Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
Хороший и полезный курс. Здесь будет много рассказано о гитхаб, интерпретаторе пайтон, виртуальных средах и прочих интересных темах. Кто начинает свой путь в разработку, рекомендую ознакомиться.
Solver: QR decomposition. Gram-Schmidt. MSE. Data Science.Python
Курс QR-разложения Руслана Сенаторова оставил очень хорошее впечатление. Материал объясняется чётко и последовательно, без лишней воды, но с достаточной глубиной. Теория аккуратно подкрепляется практикой на Python и NumPy, что помогает сразу увидеть, как методы работают на практике. Сложные темы разбираются шаг за шагом, поэтому они становятся понятными даже при первом знакомстве. Очень крутое сочетание математики и программирования
Solver: Singular value decomposition SVD.MSE.Data Science.Python
Курс по SVD от Руслана Сенаторова получился очень структурированным и понятным. Теория подаётся последовательно, с акцентом на интуицию и практический смысл разложений. Отличный вариант для тех, кто хочет не просто выучить формулы, а действительно понять, как и зачем работает SVD
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
Полезная информация, как можно изучать ноутбуки с kaggle и понимать сопутствующую DS/ML математику и реализацию функций на python.
Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
За один месяц обучения узнал больше, чем за долгое время самообучения. Курс приятно удивил. Всё объясняется простым языком, без лишней воды. Подход к обучению нестандартный, за счёт этого материал легко запоминается. Подойдёт как новичкам, так и тем, кто хочет структурировать знания. Рекомендую тем, кто ценит качество и практику.
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
Отличный курс, всем советую! Оригинальный подход к обучению — материал подаётся понятно и интересно. Чувствуется продуманная структура и реальная польза, а не просто теория. Проходить курс действительно приятно и мотивирует идти дальше.👍
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
Курс знакомит с программой Cursor и ее возможностями.
Алгоритмы и структуры данных на Python. Руслан Сенаторов
Очень подробный курс для новичков, максимально много практики, много крутых фишек нашел для себя, спасибо!
Multiple linear regression. Solver:Normal equation. Data Science
Курс по множественной линейной регрессии очень понравился. Материал объясняется последовательно и понятно, благодаря чему пришло полное понимание темы с нуля — как с математической, так и с практической стороны. Отдельно хочу отметить подачу и структуру курса. Большое спасибо автору, Руслану Сенаторову, за качественный и доступный курс P.S Автор дополняет курс крутыми штуками,благодаря которым он становится еще интереснее. Чего стоит только доп. задания и калибровка знаний
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
Это самый понятный и подробный курс по простой линейной регрессии который я когда-либо встречал. Так плавно ввести в тему регрессии и показать как работают формулы, выводя их с нуля и объясняя понятным языком, способен только профессионал своего дела. Автору и преподавателю огромная благодарность и уважение за такую качественно проделанную работу. Обязательно продолжу обучение по его курсам.
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
1.Много нового. Поняла уравнение регрессии, зачем нужны разные разделы в DS, поэтапность в МО. 2.Связь математики с DS, этого часто не хватает. Неплохое дополнение к вузовской программе. 3.Визуализацию можно было бы улучшить ( не критично) 4.Узкая направленность, казалось, чтоб даст возможность более полно понять конкретную тему, не ошиблась.
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
Шикарный курс. Во-первых всё чётко и без лишней информации, во вторых для меня самое главное здесь - не команды для вайбкодинга, а сценарии использования - это действительно курто. Спасибо!
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
Топовый курс по DS на степике за свои деньги!!!
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
хороший обзорный курс по вайб кодингу, особенно полезен, если не имел опыта.
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
Отличный материал, все подробно и понятно разобрано!
Multiple linear regression. Solver:Normal equation. Data Science
Курс «Множественная регрессия в Python» - отличный баланс глубины и ясности. Особенно ценно, что формула нормального уравнения выводится с нуля, появляется понимание не только, как создать и обучить модель, но и как работает модель. Материал многогранен: от базовых понятий до практики и интерпретации. Курс проясняет множество ключевых понятий линейной алгебры и статистики, задаёт отличную базу для понимания машинного обучения в целом. Рекомендую!
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
Отличный курс!
Multiple linear regression. Solver:Normal equation. Data Science
Удалось осознать материалы курса. Хочется выделить две вещи: 1) Последовательность подачи материала. Всё складно и хорошо воспринимается. 2) Напоминания, объяснения как супер базовых вещей, так и более сложных.
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
Достоинства: Этот курс — настоящая находка для новичков! Автор проделал огромную работу, чтобы объяснить сложные вещи простым и доступным языком. Весь материал разжеван до мельчайших частиц, поэтому не стоит бояться, что что-то будет непонятно. Я сам полный ноль в математике, но смог разобраться во всех темах. Вердикт: Очень рекомендую этот курс тем, кто сомневается в своих силах. Если вы думаете: «Это слишком сложно для меня», — смело беритесь за этот курс. Вы не только поймете материал, но и получите отличную базу для дальнейшего развития.
Solver: Singular value decomposition SVD.MSE.Data Science.Python
курс топ, очень хорошие и легкие объяснения. Насыщенно информацией, нужно посидеть, но стоит того
Solver: QR decomposition. Gram-Schmidt. MSE. Data Science.Python
очень классно
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
Курс оставил приятное впечатление. Всё объясняется шаг за шагом, без спешки, с чёткой логикой и вниманием к деталям. Особенно ценно, что математика разбирается от основ: видно, откуда берутся производные, почему используется MSE и как это всё превращается в рабочий алгоритм. Плюс — практическая реализация на Python, которая закрепляет теорию и показывает, как всё работает «вживую». Рекомендую всем, кто хочет не просто вызывать LinearRegression(), а действительно понимать, что происходит под капотом машинного обучения.
Multiple linear regression. Solver:Normal equation. Data Science
Отличный курс, ещё интереснее предыдущего! Невероятно приятное ощущение, когда вроде бы давно знакомые формулы наполняются смыслом и осознанием, которого раньше не хватало. При этом весь материал подаётся максимально простым и понятным языком, так что рекомендую каждому!
Multiple linear regression. Solver:Normal equation. Data Science
мне очень понравилось как разносторонне раскрыта тема. Легко объясняется математика, если с вышматом не встречались, то все равно быстро переживете и поймете. Прикольно было узнать геометрический смысл МЛР
Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
Спасибо большое за курс! Всё подано понятно, структурировано и с практическими примерами. Материал легко усваивается, а задания помогают закрепить знания на деле. Но у меня есть некоторый опыт в IT, курс хорош как для новичков, так и для более опытных коллег! Было действительно интересно и полезно, отличный курс!
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
Отличный курс! Хотел понять математическое обоснование линейной регрессии, а не просто слепо вызывать fit/predict, и этот курс заложил крепкую базу, рекомендую всем!
Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
Отличный курс, который с нуля позволяет разобраться на практике как работать с GitHub, так как некоторые задания нужно сдавать буквально там же. А также затрагивает такие базовые вещи для разработчиков, как выбор/установка/настройка интерпретатора и сред разработки, методологии разработки и планирования задач. Курс содержит оптимальное количество теории и практики, далеко не из легких, но определённо стоит своих денег.
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
Классный курс. Можно пройти за день. Очень легкая математическая информация, школьник 9 класса точно поймет. Преподаватель объясняет без воды. Уже накодила первую лин.регрессию. Спасибо!
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
Good course
Kaggle с Нуля:Уровень Contributor.Data Science. Руслан Сенаторов
Хороший курс для начального вхождение в kaggle
Solver: Singular value decomposition SVD.MSE.Data Science.Python
Курс очень подробный
Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
Достойный курс. Для новичков - квинтэссенция знаний об основных технологиях и инструментах, которые используются в современной разработке. Большое (если не огромное) количество практики исключает появление пробелов в понимании изучаемого материала. Однозначный плюс: автор дает пошаговые инструкции по каждому разделу. Поэтому даже люди, не имеющие опыта в IT, смогут пройти курс и освоить навыки. Разработчики с опытом получат возможность вывести свои знания на новый уровень. И, скорее всего, узнают много нового про привычные инструменты. Отдельный респект за раздел «Контрибьютинг в опенсорс».
Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
Курс не для слабонервных и в этом его преимущество - сначала хочется все бросить, постоянно приходится пересматривать видео и делать все по несколько раз, но именно благодаря этому материал действительно оседает и в конце уже не кажется таким непонятным. Выходит такой метод изучения - the hard way. Просто счастлива, что все закончилось))))
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
Спасибо Руслану за качественно проделанную работу! Информация, которая пригодится в практике.
Kaggle с Нуля:Уровень Contributor.Data Science. Руслан Сенаторов
Все просто и подробно!
Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
Узнал много нового про гитхаб, теперь надо это как то не забыть
Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
Мне, как новичку в программировании, было правда невероятно интересно проходить этот курс, понравилось большое количество тем и заданий, направленные именно на взаимодействие с материалом, а не простой поиск ответов в интернете. Подача супер, вроде быстро пробегаемся по различным аспектам, но в голове хорошо остается понимание принципов их работы. Больше всего понравились главы про виртуальное окружение и VPS. Если говорить об улучшениях, я бы хотел увидеть больше справочного материала в главе 12.2 "Смотрим глазами интерпретатора", застрял на ней дольше остальных, показалось что мало материала и приходилось много чего гуглить самому, но наверное в этом тоже есть свой обучающий момент) В остальном, курс супер, как база всего, что только можно. Пойду проходить следующие курсы)
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
Отличный курс! Подойдет для тех, кто хочет разобраться в том, что стоит за LinearRegression в scikit-learn
Data Science с нуля: Градиентный спуск. Python. Руслан Сенаторов
Глубокий материал, препод сигма, объясняет отлично) 1. Писать градиентный спуск с нуля 2. подача материала 3. особых замечаний нет 4. глубина материала
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
классный курс, в целом всё необходимое рассмотрено с примерами
Kaggle с Нуля:Уровень Contributor.Data Science. Руслан Сенаторов
Классный курс ) мне всё понравилось
Solver: QR decomposition. Gram-Schmidt. MSE. Data Science.Python
Курс очень понравился — материал подан подробно и в то же время понятно. Теория хорошо связывается с практикой на Python и Numpy, много примеров и разборов шаг за шагом. Благодаря детальному объяснению сложные темы, вроде QR-разложения или метода Грама–Шмидта, становятся понятными. Отличный баланс между математикой и кодом.
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
Руслан объясняет максимально доходчиво! Рекомендую.
Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
Дисклеймер: Этот курс точно не для тех, кто просто хочет почитать теорию и пройти тесты с помощью GPT. Здесь упор сделан на практику — и это реально кайф! Благодаря такому формату материал усваивается глубже и запоминается надолго, забыть его просто невозможно.
Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
Отличный курс! Хоть у меня и есть опыт в разработке на Python, узнал много нового для себя. Но самое крутое в этом курсе, что отличает его от множества других, - ориентированность на реальную коммерческую разработку и множество практики. Настоятельно рекомендую всем новичкам и любителям!
Multiple linear regression. Solver:Normal equation. Data Science
Хороший курс. Показывает по шагам, как построить нахождение коэффициентов множественной линейной регрессии через нормальное уравнение 1. Чему научился: анализировать код в sklearn.linear_model.LinearRegression, делать свой код по нахождению коэффициентов, находить коэффициенты через СЛАУ методом Гаусса, методом Крамера 2. Что понравилось: пошаговое объяснение, объяснение операций с матрицами, метод Гаусса решения СЛАУ элегантный, есть код который можно запустить 3. что улучшить: больше хинтов к ответам
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
Кратко и по делу, только реальная практика.
Solver: Singular value decomposition SVD.MSE.Data Science.Python
Курс очень подробный — материал разобран буквально до мельчайших деталей, местами даже глубже, чем требуется для практики. Отличный выбор для тех, кто хочет досконально разобраться в различных видах разложений, включая спектральное, сингулярное и другие.
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
Курс вполне доступный, проходится довольно быстро и весело, веселье заканчивается с количеством бесплатных токенов в cursor :) А так всё вполне доходчиво объясняется, большое спасибо за курс.
Kaggle с Нуля:Уровень Contributor.Data Science. Руслан Сенаторов
очень быстро привык к интерфейсу, из всего материала особенно понравилась глава 4
Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
По прохождении данного курса я приобрёл очень важные навыки использования языка программирования Пайтон, без которых невозможно его практическое применение в каждодневной работе. Программа курса грамотно структурирована, автор (в моём понимании) учёл свой опыт программирования и обеспечил логичную и понятную структуру курса. Это поможет новичкам легко понять и в дальнейшем практически применить все необходимые инструменты Пайтона. Вопросы (по типу квиза), а также практические задания по каждому разделу помогают закрепить материал, выделяя ключевые моменты просмотренной видеолекции. Подводя итог, моя оценка курса – «пять звёзд» с плюсом. Курс рекомендуется для прохождения всем, кто начинает свой путь в программировании, и также будет полезен уже практикующим программистам – каждый найдёт в нём что-то ценное и полезное для себя.
Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
Курс делает с человеком магическое преобразование. До курса можно смотреть на темы, раскрытые в курсе, и думать: "Страшно, очень страшно. Если бы мы знали, что это такое, но мы не знаем, что это такое!" После курса: "Я всё понял, очень интересно!" Отдельно хочется отметить дополнительные блоки, автор подсвечивает помимо git и github ряд важных тем. Например, тестирование. А тестирование, интерпретируемое для бизнеса - вообще класс!
Python разработчик с Нуля. Github Git. Линтеры. Руслан Сенаторов
Отличный курс!
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
Могу сказать, что я в приятном шоке! Автор создал отличный курс. Браво. Руслан, я рад, что теперь с Вами в команде!
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
Крутой курс очень подходит и для новичков и для средне шарющих людей, интересный подход к объяснению 😊
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
В этом вводном курсе я узнала что такое Cursor, для чего он нужен. С помощью коротких и понятных видео на примерах объяснено как решать любые задачи. Что понравилось: теперь могу ориентироваться в новой для меня среде разработки, знаю горячие клавиши. Что улучшить: в первом видео можно ещё подсказать всем интересующимся как настроить Cursor, чтобы он отвечал по-русски А в целом, курс очень понравился, большой респект автору!
Теория Групп. Подстановки. ШАД. Data Science. Руслан Сенаторов
Курс полезен всем, которые впервые сталкивается с теорией групп, до этого я не знал про формальные алгебраические конструкции. Я получил глубокое и системное введение в одну из ключевых тем абстрактной алгебры. Материал подаётся чётко и структурировано, при этом преподаватель не просто перечисляет факты, а объясняет мотивацию, интуицию и взаимосвязи между понятиями. СПАСИБО! Рекомендую!
Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
Курс превзошел мои ожидания Он идеально подходит для тех, кто хочет сразу начать работать с профессиональными инструментами и подходами, как это делают в реальных IT-компаниях. С первых уроков мы погрузились в практику. Благодаря тому, что курс максимально практический, вся информация прочно закрепляется в мозге и не забывается, а полученные навыки я РЕГУЛЯРНО ИСПОЛЬЗУЮ в своих проектах. огромное спасибо за проделанную работу и данный курс!
Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
От данного курса я хотел понять как работать с Git, научится настраивать среду для разработки и написании кода, настроить линтеры котрые помогут мне писать код по стандарту PEP8. Я получил все эти знания и не только. Помимо интереснейшей теории ещё и куча практик под каждым пунктом, подробный разбор всех тем и бонусом углубленное понимание зачем это нужно. Автору огромный респект, потому что помимо курса он создал отличную обучающую платформу и активным комьюнити с которыми вместе обучаемся и помогаем друг другу.
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
мощный инструмент
Моделирование данных на python. Data Science. Руслан Сенаторов
Хороший курс. Погружение в основы тервер и статистику и практика моделирование на Python
Multiple linear regression. Solver:Normal equation. Data Science
Отличный курс, который действительно учит с нуля! Материал подаётся последовательно и глубоко — без лишней воды. Автор не просто пробегается по верхам, а основательно разбирает все фундаментальные понятия, необходимые для понимания множественной линейной регрессии. Особенно порадовало: Подробный вывод нормального уравнения с нуля. Объяснение всех тонкостей матричного дифференцирования. Уделено внимание важным темам линейной алгебры — матрицы, определители, ранги и прочее. Вся теория закрепляется практикой на Python. Рекомендую всем, кто хочет не просто «повторить код», а действительно понять, как всё работает под капотом.
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
Курс по МНК для Data Science оказался понятным и полезным. Руслан подробно объясняет математику и показывает всё на Python с нуля. Благодаря этому стало ясно, как работает МНК. Структура курса логичная, материалы хорошо подготовлены.
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
Курс проходится на одном дыхании, все достаточно понятным языком и с примерами на видео!!!
Теория вероятностей.Комбинаторика.Data Science. Руслан Сенаторов
Как всегда, браво Маэстро! Курс очень понравился, особенно что объяснения даются с нуля. Понял даже такой гуманитарий как я.
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
Замечательный курс, без воды и лишних слов! p.s. вступайте в сообщество, не пожалеете)
Переносим Python (FastAPI) на сервер.VPS+ДОМЕН. Руслан Сенаторов
Курс получился отличным, все четко и без воды. Теперь я умею настраивать серверы, создавать демоны, подключать Webhook'и и тестировать приложения. Понравилось то как легко автор преподносит материал. Спасибо за курс, жду больше видео от автора
Kaggle с Нуля:Уровень Contributor.Data Science. Руслан Сенаторов
Отличный курс, помог настроить профиль и начать работать над проектами.
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
Курс хорошо проработан в плане подачи материала. Автор не оставляет нераскрытых мест. При внимательном просмотре всех степов + конспектировании понимание точно должно прийти.
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
хороший курс. Рекомендую
Переносим Python (FastAPI) на сервер.VPS+ДОМЕН. Руслан Сенаторов
Если вы не знаете что такое deployment, как развернуть свое приложение, как перенести его на vps, установить зависимости, настроить конфигурацию сервера, настроить ngnix и тд(полный список смотри в содержании курса) . То вам однозначно нужно пройти этот курс, потому что более понятного и простого объяснения всем этим вещам вы не найдете нигде! Так же после курса есть возможность продолжить более углубленное обучение, что не может не радовать!! Поэтому Руслану большое спасибо! Нашел все ответы на свои вопросы и продолжаю свой путь к вершине мастерства.
Переносим Python (FastAPI) на сервер.VPS+ДОМЕН. Руслан Сенаторов
Давно искал этот именно такой курс, потому что в ютубе не смог найти видео где было бы показано всё в одном месте, начиная с покупки домена, заканчивая настройкой VPS и настройка демонов чтобы приложение работало постоянно, благодаря этому курсу я наконец-то смог сделать чтобы моё приложение работало 24/7, а до этого я не понимал как так сделать, я очень благодарен Руслану за этот бесценный курс и за приложенные команды к видео, на мой взгляд курс должен стоить дороже! Всем кто хочет сделать чтобы его приложение работало постоянно ОДНОЗНАЧНО РЕКОМЕНДУЮ!
Переносим Python (FastAPI) на сервер.VPS+ДОМЕН. Руслан Сенаторов
Несмотря на свою краткость, курс оказался весьма содержательным, что меня удивило. Было очень интересно. Больше всего мне понравилась часть про NGINX, так как уже достаточно хотелось понять, что это такое и как с ним работать. Автору курса выражаю благодарность и желаю успехов с последующими курсами!
Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
Курс больше про мое впечатление Как начинающий хочу сказать, что курс заставляет проникать в документацию, открыть все ссылки, работать, пробовать. Естественно он направлен на работу с линтерами, Гит, интерфейсом Гитхаба, необходимое для написании кода Python. Показывается сущность линтеров, их применение. Много практического закрепления Также позволяет сформировать базовое понимание смежных вещей в программировании Курс не сложный, главное следовать инструкции Благодарю Руслана!!!! Очень ценно
Вайб-кодинг. Сценарии применения. Data Science. Руслан Сенаторов
Всё было интересно и практично. Не всё понятно, я далёк от математики, но хочется разобраться. Пришёл на курс познакомиться с CURSOR и в дальнейшем использовать для анализа данных в работе.
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
За свои деньги - 10/10 Четкое объяснение материала без воды. Приятно понимать, что за такими страшными на первый взгляд определениями скрывается довольно простая математика. Ну и бонусом приятные флешбеки с последних годов школы и первых курсов универа прилагаются :D Огромное спасибо Руслану за его труд.
Математический анализ для Data Science. Руслан Сенаторов
Прошел курс Руслана по математическому анализу для Data Science — очень понравилось! Особенно впечатлил раздел по приближённым вычислениям с помощью дифференциала функции и градиента. Было круто, что сложное понятие дифференциала объяснили настолько просто и наглядно, что я наконец-то понял, что это такое и как применять на практике. Жаль, что у меня в вузе не было такого преподавателя, как Руслан — многое стало бы понятнее гораздо раньше.
Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science. Руслан Сенаторов
Для меня Руслан - ЭТО НАХОДКА! Уникальный способ объяснять сложную математику с подкреплением в python, и делать это так легко, что после этого не ощущается сложность математики, и хочется изучать всё глубже и глубже. Этот курс — настоящая пушка! Всё объясняется чётко, по делу и с практическими примерами на NumPy, без лишней "воды". Руслан отлично умеет преподнести даже сложные математические концепции простыми словами, а к каждому разделу есть логичные и полезные примеры. Особенно крутой раздел это векторные пространства, просто улёт! Я мог бы сэкономить кучу времени и денег, если бы начал обучение с этого курса. Он дал мне прочную базу, которую сложно найти в платных программах. Настоящий must-have для всех, кто начинает путь в Data Science.
Моделирование данных на python. Data Science. Руслан Сенаторов
Вижу курсы от Сенаторова - ставлю лайк! В очередной раз - просто БОМБА от Сенаторова. Всё чётко. Метод Монте-Карло - тема не из простых, но здесь она раскрыта очень доступно, понятная теория, живые примеры на Python, практика с реальными задачами. Особенно понравилось - постепенное погружение, от базовых вероятностей до сложных симуляций.Интуитивное объяснение, зачем вообще нужен Монте-Карло и где он используется.Отличная визуализация результатов и пошаговые реализации. Спасибо, отличный курс! Жду следующий!
Simple linear regression. Solver: Normal equation. Data Science
Это лучший курс, по МНК для Data Science, который я проходил, ничего подобного я нигде не видел! Руслан с полного нуля вывел формулу для нахождения коэффициентов по МНК, теперь я наконец то начал понимать как это работает, благодаря тому что я понял всё математическое обоснование формулы МНК и как она выводиться, я смог сделать свой проект по работе. Самое главное это было показано всё на python с самого нуля, и очень хорошо было объяснено в python как это работает. Отдельное спасибо за исходники к видео, очень полезно! Курс оставляет очень сильное впечатление благодаря своей продуманной структуре и последовательности подачи материала. Рекомендую! Цена курса неоправданно низкая за такую проделанную работу, количество тем и качество материала, я думаю это связано с тем, что Руслан популяризатор математики, и хочет чтобы каждый смог получить качественные знания за символическую стоимость.
Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github.Руслан Сенаторов
Честно говоря, жалею, что не прошёл этот курс раньше. Никогда не видел, чтобы в одном курсе было собрана ВСЯ БАЗА, с самого нуля. Гениальный подход обучения python c использованием Github и линтеров. Он бы сэкономил мне кучу времени и избавил от множества ошибок, которые я допустил, обучаясь Python самостоятельно. Вместо переучивания и борьбы со старыми привычками, можно было бы сразу начать с правильного, профессионального подхода — такого, каким пользуются в настоящих IT-компаниях. Огромный плюс курса — это ориентация на реальную коммерческую разработку с самого первого дня изучения python. Уже с первых уроков я не просто изучал Python, а сразу учился писать код так, как это делают профессионалы: с линтерами, оформлением по PEP8, тестами и правильной архитектурой. Уже на старте обучения я увидел, где делал ошибки — и благодаря чётким, практичным урокам Руслана по настройке линтеров, стал писать чистый, читаемый код без ошибок и лишнего мусора. В курсе глубоко прорабатываются важнейшие аспекты современной разработки: 1) настройка и использование линтеров и форматтеров; 2) работа с Git и GitHub на уровне, которого хватает для командной разработки и контрибьюта в open-source; 3) CI/CD, TDD и BDD 4) основы алгоритмов и структур данных, с акцентом на асимптотическую оценку — теперь я действительно понимаю, почему стоит избегать вложенных циклов и как выбирать методы с учётом их "тайм-комплексити"; 5) даже такой важный, но редко обсуждаемый навык, как контрибьютинг и командная работа, подаётся понятно и с реальными кейсами. Особенно ценно, что в курс встроены принципы чистого кода — KISS, DRY, SOLID. Это не просто термины, а инструменты, которые сразу применяются на практике. Я бы порекомендовал этот курс всем, кто хочет не просто "изучать Python с нуля", а подготовиться к реальной работе в команде, писать код как разработчик, а не как "самоучка". Это обучение с прицелом на профессионализм — с первых строк кода, реальной разработке, где важны качество, стиль и командная работа. Спасибо Руслан, что делишься с нами своим огромным опытом!
Data Science с нуля: Градиентный спуск. Python. Руслан Сенаторов
Прохожу курс по математике для линейной регрессии у преподавателя Руслана и я очень доволен. У Руслана настоящий дар — он умеет объяснять сложные вещи простым и доступным языком. Особенно ценно, что теорию он сопровождает практическими примерами на Python, что значительно упрощает понимание материала. Сразу видно, что у Руслана большой опыт как в преподавании, так и в реальной работе в IT — он отлично понимает, что действительно важно для практики, и умеет расставить правильные акценты. Курс охватывает все ключевые темы, необходимые для понимания линейной регрессии с точки зрения численных методов, градиентного подхода — всё по делу, без лишней воды. Отдельно хочу отметить формат рецензирования: в конце каждой лекции преподаватель ввёл обязательную взаимную проверку — 10 рецензий на конспекты других участников. Это требование не только повышает ответственность за материал, но и мотивирует внимательнее конспектировать и глубже вникать в содержание. Такая требовательность говорит о высоких стандартах преподавателя и заботе о качестве обучения. Рекомендую всем, кто хочет разобраться в математике, лежащей в основе парной линейной регрессии, и научиться применять эти знания на практике.
Переносим Python (FastAPI) на сервер.VPS+ДОМЕН. Руслан Сенаторов
Очень достойный курс! Всё изложено по существу — без лишней теории, с упором на практическое применение. Подача материала логичная и последовательная, каждый шаг объясняется чётко, что позволяет сразу применять знания на практике. Отдельно хочется отметить профессионализм автора: видно, что у него богатый опыт в IT и умение обучать — редкое сочетание. Видео не перегружены, всё понятно даже тем, кто только начинает погружаться в тему. Большим плюсом стало то, что доступны исходники — это реально экономит время и помогает лучше понять, как всё работает. Также радует, что автор открыт к общению и даёт возможность задать вопросы по материалу. Впечатления самые положительные, однозначно рекомендую курс!
Переносим Python (FastAPI) на сервер.VPS+ДОМЕН. Руслан Сенаторов
Отличный курс! Всё изложено чётко и по делу — без воды, с упором на практику. Особенно понравилось, что все шаги сопровождаются понятными пояснениями и сразу применимы в реальных условиях. Автор явно профессионал, хорошо разбирается в теме и умеет объяснять доступно,а учитывая что у него 1800 видео в ютуб и 7 лет опыта в IT, он знает что говорит. А самое приятное — он предоставил ссылку на исходники, что сильно упрощает повторение и закрепление материала. Спасибо за качественный контент! Так же сообщил куда писать, если будут дополнительные вопросы по курсу. Рекомендую!