Кто строит будущее блокчейн-аналитики в Казахстане
Связаться с командойПочему мы занялись обучением машинному обучению именно для блокчейна
В 2023 году стало ясно, что методы классического анализа данных больше не справляются с объёмами информации, которые генерирует блокчейн. Нужны специалисты, которые понимают и математику, и распределённые реестры одновременно.
Проблема в том, что таких курсов в регионе почти не было. Либо учили блокчейну без углубления в ML, либо давали машинное обучение без привязки к криптографии и смарт-контрактам. Мы решили закрыть этот пробел, собрав команду практиков, которые работают с реальными данными сетей.
Наши программы построены так, чтобы после прохождения человек мог самостоятельно строить модели детекции мошенничества, анализировать паттерны транзакций и предсказывать аномалии в работе узлов. Мы не обещаем быстрых результатов — сложные навыки требуют времени и методичной работы.
Как мы создаём программы, которые работают на практике
Каждый курс начинается с анализа реальных кейсов, с которыми сталкивались наши преподаватели при работе с блокчейн-сетями. Мы берём конкретную проблему — например, классификацию адресов по степени риска — и показываем весь путь от подготовки данных до валидации модели.
Участники работают с актуальными датасетами из публичных блокчейнов. Ничего синтетического или упрощённого. Вы увидите, как данные выглядят на самом деле: с пропусками, выбросами и противоречиями, которые нужно учитывать при обучении алгоритмов.
Программы структурированы так, чтобы постепенно увеличивать сложность. Сначала базовые методы классификации и кластеризации, затем нейронные сети для временных рядов, потом детектирование аномалий в графовых структурах. Каждый модуль опирается на предыдущий, формируя целостное понимание процесса.
Кто ведёт занятия и разрабатывает материалы
Ирина Волкова
Семь лет работы с моделями классификации и регрессии для финансовых данных. Специализируется на применении градиентного бустинга к задачам предсказания поведения пользователей в децентрализованных сетях.
Сергей Назаров
Проводил аудиты безопасности смарт-контрактов и анализировал транзакции для выявления подозрительной активности. Разработал несколько инструментов для мониторинга активности узлов в распределённых реестрах.
Альмира Жунусова
Отвечает за структуру курсов и методологию подачи материала. Следит за тем, чтобы сложные концепции объяснялись последовательно и без пробелов в логике изложения.
Дмитрий Коваленко
Создаёт инфраструктуру для практических занятий — настраивает окружения, разворачивает тестовые ноды, обеспечивает доступ к датасетам. Следит за тем, чтобы участники могли сосредоточиться на обучении, а не на технических проблемах.