Машинное обучение для криптоанализа
Практический курс, где вы научитесь применять алгоритмы ML для анализа криптовалютных рынков. Работа с реальными данными, разбор кейсов и построение собственных моделей прогнозирования.
Записаться на программуКак устроена программа
Курс рассчитан на восемь месяцев и делится на четыре этапа. Каждый модуль включает теорию, практические задания и работу с реальными кейсами из крипторынка.
Основы машинного обучения
Изучаем базовые алгоритмы, принципы обучения моделей и подготовки данных. Работаем с Python, библиотеками pandas и scikit-learn.
Анализ временных рядов
Разбираемся с особенностями криптовалютных данных. ARIMA, LSTM, Prophet — строим модели для прогнозирования ценовых движений.
Технический анализ через ML
Применяем алгоритмы классификации для распознавания паттернов. Автоматизируем поиск сигналов и тестируем стратегии на исторических данных.
Дипломный проект
Создаёте собственную систему анализа — от сбора данных до визуализации результатов. Защита перед преподавателями и получение обратной связи.
Преподаватели с опытом реальных проектов
Айбек Смагулов
Семь лет работает с ML-моделями для финансовых рынков. Ведёт модули по временным рядам и глубокому обучению.
Динара Ержанова
Разрабатывает торговые алгоритмы и системы управления рисками. Преподаёт технический анализ и бэктестинг стратегий.
Упор на практику и реальные задачи
Работа с биржевыми данными
Подключаемся к API крупнейших бирж, получаем исторические данные и стримим котировки в реальном времени.
Разбор готовых решений
Анализируем код работающих торговых ботов и систем мониторинга. Видите, как теория применяется на практике.
Индивидуальные консультации
Каждую неделю можно обсудить свой проект с преподавателем. Получаете конкретные рекомендации по улучшению кода и подхода.
Портфолио проектов
К концу курса у вас будет несколько рабочих проектов с кодом на GitHub — это помогает при поиске работы в сфере.
Ближайший набор стартует в феврале 2026
Занятия проходят онлайн два раза в неделю по вечерам. Все лекции записываются, так что можно посмотреть в удобное время. Доступ к материалам остаётся навсегда.
Количество мест ограничено — отбираем участников по результатам тестового задания