НЕ ЗВОНИТЕ НА ТЕЛЕФОН! ПИШИТЕ В ЧАТ OLX!

Меня зовут Ruslan Senatorov, у меня есть именной telegram и youtube канал, где вы можете убедиться в моём опыте.

В данный момент я работаю академическим руководителем школы Data Science, в которой обучается 100 человек, от новичков до профессионалов.

Я оказываю помощь по направлениям:
• Разбор и помощь с домашними заданиями
• Машинное обучение и Data Science
• Математика (линейная алгебра, оптимизация, статистика)
• Программирование и задачи по Python
• Поддержка при прохождении онлайн-курсов
• Индивидуальные консультации и менторство
• Сопровождение дипломных работ и ВКР (консультации, структура, проверка)
• Подготовка к зачётам и экзаменам
• Консалтинговые услуги
• Аутсорсинговые проекты в сфере AI и аналитики

КТО Я?

- Учился в магистратуре ИТМО КТ "прикладная математика и информатика"
- Моя кафедра 7 кратные чемпионы мира по программированию
- Обучаю высшей математике студентов СО ВСЕГО МИРА, используя англоязычные и русскоязычные материалы.
- Участник Олимпиад по машинному обучению и математике
- Работал в качестве full stack developer на международные компании
- Имею опыт работы на фрилансе на международных проектах
- Обучал программистов с 10лет+ опыта

Обучил более 300 человек, которые успешно трудоустроились аналитиками данных, дата сайентистами, программистами, успешно сдали экзамен в магистратуру, поступили в вуз, подготовка к экзамену и поступление в ШАД(школа анализа данных, яндекс). Сдали тестирование в Гикбреинс (Gееkbrаins), Скиллбокс (SkillВох), Нетология, Skyрrо, Яндекс Практикум , Онлайн университет URВАN, ЭДЭКС, Оtus, SkillFасtоry, НТМL Асаdеmy, Викиум

ЧЕМУ НАУЧУ?

ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА Python:

1. Основы языка Python:
2. Структуры данных и алгоритмы:
3. Объектно-ориентированное программирование (ООП):

NumPy: обработка массивов.
Pandas: работа с таблицами и анализ данных.
Matplotlib, Seaborn: визуализация данных.

Машинное обучение:

Scikit-learn: базовые алгоритмы ML, предобработка данных.
XGBoost, LightGBM, CatBoost: градиентный бустинг.

Глубокое обучение:

TensorFlow/Keras: построение нейронных сетей.
PyTorch: гибкость для исследований и обучения моделей.

OpenCV, Pillow: обработка изображений.
SpaCy, NLTK, Hugging Face Transformers: NLP.

в математическом анализе:

Пределы и непрерывность:
Пределы функций и последовательностей.
Непрерывность и ее свойства.
Пределы бесконечно малых и бесконечно больших величин.

Дифференциальное исчисление:
Производная функции, ее интерпретация.
Правила дифференцирования.
Применение производной: экстремумы, точки перегиба, касательные.

Интегральное исчисление:
Определенный и неопределенный интеграл.
Основная теорема анализа.
Применение интегралов

Ряды:
Числовые и функциональные ряды.
Ряды Тейлора и Маклорена.
Сходимость рядов.

Дифференциальные уравнения:
Обыкновенные дифференциальные уравнения (ОДУ).
Основные методы решения ОДУ.

в линейной алгебре:

Векторы и матрицы:
Векторные пространства и подпространства.
Линейная зависимость и независимость.
Базисы и размерность.

Операции с матрицами:
Умножение, сложение, транспонирование.
Обратная матрица и ее свойства.

Системы линейных уравнений:
Решение систем с помощью матриц.
Метод Гаусса, матрица коэффициентов.

Собственные значения и собственные векторы:
Спектральное разложение.
Диагонализация матриц.

Квадратичные формы:
Канонический вид.
Приложение к оптимизации.

в теории вероятностей:

Основы теории вероятностей:
Пространство элементарных событий.
Вероятность событий, аксиомы Колмогорова.

Случайные величины:
Дискретные и непрерывные случайные величины.
Функции распределения (CDF) и плотности (PDF).

Математическое ожидание и дисперсия:
Среднее значение случайной величины.
Вариация и стандартное отклонение.

Законы вероятностей:
ЗБЧ и ЦПТ

Совместные распределения:
Корреляция и ковариация.

в статистике:

Описательная статистика:
Среднее, медиана, мода.
Размах, дисперсия, стандартное отклонение.

Проверка гипотез:
Нулевая и альтернативная гипотезы.
P-значение, уровни значимости.

Регрессия и корреляция:
Линейная регрессия.
Множественная регрессия.
Коэффициент корреляции.

Теория выборок:
Генеральная совокупность и выборка.
Оценки параметров (точечные и интервальные).

Распределения вероятностей:
Нормальное распределение.

Анализ данных:
Тесты значимости (t-тест, ANOVA).
Построение доверительных интервалов.