Мы учим думать через данные
В 2018 году я начинал с небольшой группы студентов в Братиславе. Тогда многие смотрели на количественный анализ как на что-то непостижимое. Сегодня наши выпускники работают аналитиками в европейских компаниях, и это результат простого подхода: показывать реальные методы на настоящих примерах.
История началась со скептицизма
Когда я впервые предложил программу по машинному обучению для финансовых специалистов, большинство коллег сказали, что это слишком сложно. Что людям без технического бэкграунда не справиться с алгоритмами. Но я видел другое.
Первая группа была всего восемь человек. Экономисты, бухгалтеры, один риск-менеджер из банка. Никто не программировал раньше. За полгода эти люди научились строить модели прогнозирования, работать с временными рядами и понимать, когда машинное обучение реально помогает, а когда это просто модное слово.
С 2018 года мы обучили больше 340 специалистов. География расширилась за пределы Словакии. А принцип остался прежним: не запугивать математикой, а показывать логику. Не заучивать формулы, а понимать, откуда они берутся.
Наш подход к обучению
Мы не продаём иллюзию быстрого результата. Аналитика требует времени и практики. Но если вы готовы разбираться, мы покажем проверенные методы.
Концептуальная глубина
Мы объясняем не только как применять модель, но и почему она работает именно так. Это помогает адаптировать методы под специфику конкретного бизнеса, а не слепо копировать чужие решения.
Реальные кейсы
Каждая задача в программе основана на ситуации из практики. Прогнозирование кредитных дефолтов, оптимизация портфеля, выявление аномалий в транзакциях. Вы работаете с данными, которые похожи на те, что встретите на работе.
Технический стек
Python, R, SQL — это инструменты, которые нужны аналитику каждый день. Мы учим их в контексте решения задач, а не как отдельные абстрактные темы. После курса вы сможете писать код, который реально работает.
Малые группы
Максимум 12 человек в потоке. Это позволяет уделять внимание каждому студенту, отвечать на специфические вопросы и корректировать программу под запросы группы. Вы не потеряетесь среди сотни участников.
Люди, которые учат
Борислав Ковач
Основатель, преподаватель количественных методов
Начинал аналитиком в страховой компании, затем перешёл в инвестиционный фонд. Защитил диссертацию по эконометрике в 2016 году. С тех пор учу людей работать с данными без лишнего пафоса.
Магдалена Шимко
Преподаватель машинного обучения
Пять лет разрабатывала модели риск-менеджмента в банковском секторе. Присоединилась к команде в 2020 году. Специализируется на практическом применении ML в финансах и умеет объяснять сложное простым языком.
Что нас отличает
-
Честность о сроках
Программа рассчитана на 8–10 месяцев. Это не экспресс-курс. Если вы ищете быстрое решение за пару недель, это не к нам. Мы готовим специалистов, а не продаём сертификаты.
-
Работа с настоящими данными
Никаких игрушечных датасетов из учебников. Мы используем финансовые данные компаний, биржевые котировки, банковскую статистику. Все имена изменены, но структура и проблемы — реальные.
-
Поддержка после обучения
Выпускники получают доступ к закрытому каналу, где могут задавать вопросы преподавателям и обмениваться опытом с другими аналитиками. Сообщество работает с 2019 года и продолжает расти.