Программы машинного обучения для криптоанализа 2025
Изучайте нейросети, предиктивные модели и алгоритмы анализа блокчейна с опытными практиками. Занятия начинаются в сентябре 2025 — места резервируются уже сейчас.
Записаться на программуДоступные программы обучения
Выберите курс, который подходит вашему уровню подготовки и графику. Все программы включают работу с реальными данными криптовалютных рынков.
Основы ML для криптоанализа
Старт: 15 сентября 2025Базовая программа для тех, кто только начинает работу с машинным обучением. Изучаем Python, библиотеки для анализа данных и строим первые прогнозные модели.
- 12 недель интенсивной практики
- Вечерние занятия 3 раза в неделю
- Работа с историческими данными BTC и ETH
- Финальный проект: собственная модель прогноза
Глубокие нейросети для трейдинга
Старт: 22 сентября 2025Продвинутый курс по архитектурам LSTM, GRU и трансформерам. Разбираем, как строить модели для анализа временных рядов и паттернов рынка.
- 16 недель углублённого изучения
- Требуется знание Python и основ ML
- Работа с потоковыми данными через API
- Оптимизация моделей для продакшена
Анализ блокчейн-данных
Старт: 6 октября 2025Специализированная программа по работе с on-chain метриками. Учимся извлекать данные из блокчейна и применять ML для выявления закономерностей.
- 10 недель специализированной подготовки
- Работа с узлами Ethereum и Bitcoin
- Анализ транзакций и адресов
- Методы кластеризации и аномалий
Полный цикл: от данных до продакшена
Старт: 20 октября 2025Комплексная программа для тех, кто хочет собрать полноценный пайплайн. От сбора данных и обучения моделей до деплоя и мониторинга в реальном времени.
- 20 недель практической работы
- Инфраструктура и MLOps подходы
- Интеграция с торговыми платформами
- Командная разработка проекта
Reinforcement Learning для алготрейдинга
Старт: 10 ноября 2025Экспериментальный курс по обучению с подкреплением. Создаём агентов, которые учатся принимать торговые решения на симулированных и реальных данных.
- 14 недель исследовательской работы
- Требуется опыт с нейросетями
- Работа с OpenAI Gym и кастомными средами
- Бэктестирование стратегий
NLP для анализа крипто-новостей
Старт: 24 ноября 2025Программа по обработке текстов и настроений в соцсетях. Учимся парсить Twitter, Reddit и новостные сайты, чтобы оценивать влияние информации на рынок.
- 8 недель фокусированного обучения
- Sentiment analysis и topic modeling
- Трансформеры и BERT для финансов
- Реал-тайм мониторинг новостных потоков
Как проходит обучение
Мы предлагаем разные форматы, чтобы вы могли совмещать учёбу с работой или другими проектами. Каждая программа включает живые сессии, запись лекций и консультации с преподавателями.
Онлайн-занятия в реальном времени
Встречаемся по вечерам в Zoom. Разбираем код, обсуждаем сложные моменты и работаем с данными вместе. Все записи сохраняются, если пропустите занятие.
- Живое общение с преподавателями
- Работа в небольших группах до 15 человек
- Доступ к записям на 6 месяцев после курса
Практические воркшопы
Раз в две недели собираемся на 3-часовые сессии. Решаем реальные задачи: чистим данные, тренируем модели, отлаживаем код. Преподаватель помогает, если застряли.
- Фокус на практических навыках
- Разбор ошибок и оптимизация
- Работа с кейсами из индустрии
Персональные консультации
Каждую неделю можно записаться на 30-минутную встречу один-на-один. Обсудите свой проект, получите фидбек по коду или спросите про карьерные перспективы.
- Индивидуальный подход к вашим вопросам
- Помощь с выбором направления развития
- Ревью кода и архитектурные решения
Самостоятельная работа с поддержкой
Между занятиями выполняете задания в своём темпе. Есть закрытый чат, где можно задать вопрос в любое время — преподаватели и другие студенты помогут разобраться.
- Гибкий график выполнения заданий
- Поддержка сообщества 24/7
- Дополнительные материалы и статьи
Кто преподаёт
Наши инструкторы — практики, которые работают с ML-моделями в криптоиндустрии. Они делятся реальным опытом, а не только теорией из учебников.
Анара Суворова
Специалист по deep learning
Шесть лет строит предиктивные модели для криптофондов. Раньше работала в финтехе, потом переключилась на блокчейн. Ведёт курсы по нейросетям и временным рядам.
Злата Морозова
Аналитик блокчейн-данных
Занимается on-chain аналитикой в крупной исследовательской компании. Любит копаться в данных транзакций и находить неочевидные паттерны. Учит работать с GraphQL и парсить блокчейн.
Доминика Назарова
MLOps и инфраструктура
Отвечает за деплой моделей в продакшен на нескольких криптопроектах. Знает всё про Docker, Kubernetes и мониторинг ML-систем. Преподаёт практические аспекты запуска моделей.
Частые вопросы
Собрали ответы на то, что обычно спрашивают перед записью на программу.
Нужен ли опыт программирования?
Зависит от курса. Для базовых программ достаточно знать основы Python на уровне условий и циклов. Для продвинутых курсов желательно понимать ООП и уметь работать с библиотеками типа NumPy. Если сомневаетесь — напишите нам, поможем подобрать подходящую программу.
Сколько времени нужно уделять учёбе?
В среднем около 10-12 часов в неделю: пара часов на живые занятия, остальное на задания и проект. Если у вас плотный график, можно растянуть некоторые программы — обсудим индивидуально.
Что будет в финале курса?
Каждая программа завершается практическим проектом. Вы строите рабочую модель или пайплайн, презентуете результаты и получаете детальный фидбек. Это становится частью вашего портфолио.
Можно ли учиться из другого часового пояса?
Да, все занятия записываются. Живые сессии проходят по вечерам по центральноевропейскому времени, но если не получается присоединиться — смотрите запись и общайтесь в чате. Многие студенты учатся из разных стран.
Как забронировать место на курс?
Заполните форму на странице контактов или напишите нам напрямую. Мы обсудим вашу подготовку, ответим на вопросы и вышлем детали по оплате. Места ограничены — лучше записываться заранее.