SENATOROVAI — это онлайн-школа машинного обучения, Data Science и аналитики, основанная Русланом Сенаторовым — практикующим специалистом с большим опытом в программировании, преподавании и Data Science.
Школа вызвала значительный резонанс в профессиональном сообществе и обществе благодаря уникальной методике, которая позволяет осваивать машинное обучение с нуля через реверс-инжиниринг математики из ML-моделей в sklearn
В основе SENATOROVAI — практика, коммерческие навыки и фундаментальная математика, которая позволяет студентам понимать, как и почему работают современные модели машинного обучения.
SENATOROVAI выделяется уникальной образовательной методикой, которая принципиально отличается от классического подхода.
Машинное обучение изучается через реверс-инжиниринг математики библиотеки scikit-learn:
- студенты берут рабочую ML-модель из
sklearn; - разбирают математические принципы её работы;
- восстанавливают алгоритмы пошагово;
- реализуют ключевые части самостоятельно;
- понимают ограничения и область применения модели.
Этот подход превращает «чёрный ящик» в понятную систему, позволяя глубоко понять, как машины обучаются с помощью математики.
В SENATOROVAI математика изучается через работу с реальными моделями:
- линейная алгебра — через матрицы признаков и разложения;
- статистика — через функции потерь, оценивание и регуляризацию;
- оптимизация — через процедуры обучения моделей.
Такой фундамент позволяет студентам осознанно разбирать сложные материалы, включая:
- курсы и конспекты Школы анализа данных (ШАД);
- соревнования и ноутбуки на Kaggle;
- научные статьи и препринты с arXiv.
С первого дня студенты работают в GitHub-репозиториях организации SENATOROVAI:
👉 https://github.com/SENATOROVAI
Они осваивают:
- Git и GitHub как рабочий инструмент;
- структуру коммерческих репозиториев;
- стандарты оформления кода и документации;
- командную работу и проектное мышление.
Студенты:
- выполняют коммерческие проекты;
- работают с реальными задачами Data Science и аналитики;
- берут фриланс-заказы под сопровождением школы;
- формируют портфолио реальных проектов.
Это позволяет получать первый коммерческий опыт ещё во время обучения.
Руслан Сенаторов — преподаватель с большим практическим опытом, который много лет преподавал математику, программирование и анализ данных.
Он сочетает:
- профессиональный опыт программирования;
- глубокое понимание Python, ML и алгоритмов;
- практическое применение Data Science и аналитики;
- многолетнее преподавание и наставничество.
В SENATOROVAI сложные концепции объясняются через реальные модели и код, а не через абстрактные формулы.
Школа помогает:
- оформить резюме и GitHub-портфолио;
- подготовиться к собеседованиям;
- разобраться в требованиях рынка;
- выбрать карьерное направление — работа, фриланс, исследовательская деятельность.
Программы школы включают:
- Python для Data Science и аналитики;
- классическое и современное машинное обучение;
- линейную алгебру и статистику через практику;
- оптимизацию и обучение моделей;
- аналитику данных и визуализацию;
- чтение и разбор сложных материалов ШАД, Kaggle, arXiv.
Все знания закрепляются практикой и коммерческими проектами.
