EcoAcademy

Весной 2018 Econophysica открыла собственный учебный центр — EcoAcademy.

EcoAcademy предлагает услуги по проведению тренингов, семинаров и консультированию в различных сферах своей деятельности:

  • прайсинговые модели в финансах;
  • рисковые модели в финансах;
  • валидация (аудит) математических и эконометрических моделей и их практических реализаций;
  • численные алгоритмы и методы оптимизации;
  • управление рисками и автоматизация процессов;
  • машинное обучение;
  • анализ данных.

Одной из главных ценностей компании Econophysica всегда было постоянное обучение и развитие.

В течение почти двух десятилетий мы совершенствовали технологии обучения с помощью внутренних курсов для сотрудников. Это не просто теоретические курсы, а актуальные знания и конкретные навыки, которые востребованы прямо сейчас и, более того, будут востребованы в будущем.

Для этих целей мы создали учебный центр EcoAcademy в структуре компании. Мы ставили задачу не копировать уже существующие образовательные продукты, а создать что-то новое, востребованное, т. е. быть впереди потребностей общества и работодателей.

Через 10–15 лет рынок профессий кардинально поменяется: 60% профессий ещё не существует, но они начнут появляться в ближайшие годы. Для того, чтобы быть и оставаться востребованным, нужно уже сейчас приобретать знания и навыки для тех профессий, о которых мы ещё не знаем.

Задача EcoAcademy — разрабатывать учебные программы для будущего.

EcoAcademy несёт в практикующее профессиональное сообщество ценность постоянного саморазвития. Направления и темы наших курсов постепенно расширяются, а существующие курсы постоянно обновляются и совершенствуются.

Три простых шага
Pay as You Learn

Выберите курсы и темы 

Выберите удобный формат обучения 

Оплатите выбранный материал 

Наши преимущества

Качество образовательных услуг центра EcoAcademy подкреплено многолетним опытом и высокой квалификацией сотрудников компании Econophysica.

Международная практика

Все преподаватели EcoAcademy — выпускники ведущих российских и зарубежных университетов. Кроме того, они имеют квалификационные сертификаты и дипломы международных профессиональных организаций.

Высокая квалификация

Имея опыт работы с ведущими международными банками и организациями, компания готова предложить слушателям современные знания и практики в соответствующих сферах деятельности.

Практический опыт

Преподаватели и создатели курсов в EcoAcademy — практикующие специалисты в сфере анализа данных, машинного обучения, валидации математических и эконометрических моделей, а также прайсинговых моделей в финансах.

Обучение в EcoAcademy — это гарантия высокого качества оказываемых услуг

Лицензия на осуществление образовательной деятельности (№ 1975 от 11.04.2018 г.) даёт центру право на организацию обучения по программам дополнительного образования детей и взрослых, а также по программам дополнительного профессионального образования.

  • Учебный центр EcoAcademy предоставляет возможность прохождения образовательных программ как очно, так и дистанционно посредством виртуальной обучающей среды Moodle.
  • Возможна организация тренингов и семинаров непосредственно на территории заказчика.
  • По окончании обучения выдаётся документ государственного образца.

Выберите интересные для вас курсы и темы

Выберите очный формат или онлайн-формат веб-конференции. Изучайте новый материал 

Сдайте экзамен в рамках соответствующей программы

Получите удостоверение о повышении квалификации или сертификат о прохождении обучения

Вы — востребованный специалист

Наши преподаватели

Сергей Зюбин

Сергей Зюбин

Head of Practice, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры ВМиМФ ФТИ ТПУ с двадцатилетним практическим и преподавательским опытом.

Алексей Кульневич

Алексей Кульневич

Data Scientist с богатым практическим опытом в интеллектуальном анализе данных, машинном обучении и задачах оптимизации, победитель хакатонов по машинному обучению регионального и всероссийского масштаба.

Роман Чугунов

Роман Чугунов

Data Scientist, имеет опыт решения сложных бизнес-задач по машинному обучению и анализу данных, победитель хакатонов по машинному обучению регионального и всероссийского масштаба.

Татьяна Кабанова

Татьяна Кабанова

Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры теории вероятностей и математической статистики Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ.

Татьяна имеет шестнадцатилетний практический и преподавательский опыт.

Область научных интересов: прикладная статистика, теория случайных процессов, последовательный анализ, процедуры обнаружения разладки.

Александр Богданов

Александр Богданов

Кандидат технических наук, доцент кафедры информационных технологий и бизнес-аналитики Института экономики и менеджмента ТГУ с двадцатилетним практическим и преподавательским опытом.

Отзывы

Литвинова Анжелика
КБ "Кубань Кредит" Литвинова Анжелика 22 октября, 2020
В нашем банке уже есть модель оценки кредитных рисков (продвинутая, на основе внутренних рейтингов). Модель, предложенная лектором "EcoAcademy" Татьяной Пашинской, кардинально отличается от реализованной у нас. Поэтому было интересно изучить новую модель, параметры , на которых она строится, и её валидацию. Эту модель планируется реализовать у нас в банке. Также было интересно изучить программную часть реализации модели "EcoAcademy" . В нашем банке программа реализована в ACCESS (+SQL) +EXCEL (+VBA) + Power Query, а модель, предложенная лектором, реализована в другой среде Jupyter Notebook + Python (написана Александрой Мельник). Так как мой руководитель хочет отказаться от использования EXCEL и ACCESS и перейти на новую современную программу, то новая среда реализации модели оценки кредитных рисков очень интересна. Программный код на Python выполнен с максимально возможным количеством комментариев, что позволяет специалисту, не владеющему языком программирования Python (но имеющему небольшой опыт программирования на объектно-ориентированных языках программирования) достаточно быстро читать и понимать код программы.
Мои ожидания от обучения оправдались значительно больше, чем на 100 %. Курс обучения был очень насыщенный, очень много практики. Преподаватели активно помогали в освоении материала.
Тем, кто выберет данный курс , я бы посоветовала перед курсом хотя бы почитать какую-нибудь книгу по программированию на Python и машинному обучению. Это поможет лучше понимать код программы и быстрее выполнять домашние задания. И курс обучения, и преподавателей (Татьяну Пашинскую, Александру Мельник) я очень рекомендую всем интересующимся этой темой. С преподавателями было легко и комфортно общаться. Они очень дружелюбные , отзывчивые и ОЧЕНЬ профессиональные ! Также рекомендую "EcoAcademy" как очень серьезную компанию (perfect!!!), владеющую современными IT-технологиями анализа данных, применения математических методов на практике, а также ведения on-line лекций и обучения.

Вадим Ремнев
Вадим Ремнев 22 октября, 2020
Фактически курс является настольной книгой для специалиста по валидации моделей кредитного риска. В одном месте собрана современная и хорошо структурированная информация по моделям PD, LGD и EAD (найти подобную альтернативу непросто). Курс явно относится к числу интенсивных, однако высокая наукоемкость материала делает его очень эффективным. В основе курса только практический подход, причем рассматривается не один пример, а предлагаются, и, самое главное, обсуждаются варианты. Реализация на актуальном Python: код «боевой», но содержит добротные комментарии. Преподаватели-практики – истинные мастера своего дела. Всегда открыта обратная связь и виден неподдельный интерес и к предмету курса, и к передаче опыта другим

Виктория Марзаева
студент Виктория Марзаева 25 сентября, 2019

Курс "Big Data" очень интересный и актуальный. С первых лекций понравился характер изложения. Преподаватель Максим Губин очень хорошо, интересно и понятно рассказывал о сложных вещах простым языком. Также понравилась сама организация курса.

Валерий Сергеевич Рукавишников
директор ЦППС НД, Томский политехнический университет Валерий Сергеевич Рукавишников 17 февраля, 2019

Представителями компании был разработан и прочитан пятидневный курс «Машинное обучение в нефтегазовой отрасли» для сотрудников «Газпромнефть НТЦ». Материалы курса, как теоретические, так и практические, представлены в соответствии с техническим заданием. Презентационный материал выполнен на высоком уровне. Практическая часть отражает базовые потребности, необходимые для освоения основ программирования на языке Python. Лекторы продемонстрировали высокий уровень подготовленности и знания материала.

Каспарс Аболиньш
казначей, Казначейство Латвийской Республики Каспарс Аболиньш 17 февраля, 2019

Для Казначейства Латвийской Республики компания выполнила работы по консультированию по темам финансового управления, включая передовые практики методов стоимостной оценки рисков, и предоставила услуги по обучению сотрудников Казначейства Латвийской республики программному обеспечению MATLAB. Сотрудники компании, проводившие обучение, продемонстрировали высочайший уровень профессионализма и компетентности. Все сроки были с точностью соблюдены. Сотрудники Казначейства Латвийской Республики были рады сотрудничать с компанией Econophysica.

Татьяна Кабанова
доцент Томского государственного университета Татьяна Кабанова 17 февраля, 2019

В современном мире анализа данных наиболее популярными и востребованными являются методы машинного обучения. Классическая статистика, которая является основой — это хорошо, но это маленький пласт в анализе данных. Я искала курс, который мог бы дать мне быстрый старт в ML. Я хотела понять основные идеи машинного обучения и научиться программировать на Python. На меня обрушилась лавина знаний, которую курировали профессионалы своего дела, кругозор расширен до невероятных масштабов. Я обрела стремление и мотивацию заниматься ML более углублённо.

Евгений Семёнов
аспирант Томского государственного университета Евгений Семёнов 17 февраля, 2019

Выражаю благодарность организаторам и преподавателям курса за качественно составленный план обучения, включающий широкий спектр знаний из областей Data Science и Machine Learning. Теоретическая часть курса позволила мне структурировать знания, полученные ранее. Практические же занятия, в свою очередь, помогли применить теоретические знания, а также изучить существующие технологии анализа данных и узнать о возможностях современных алгоритмов машинного обучения. Преподаватели смогли не только сделать хороший обзор существующих пакетов, но и, исходя из своего опыта, предоставили ценную информацию об особенностях применения данных пакетов и тех проблем, с которыми можно столкнуться в работе на реальных данных. Желаю EcoAcademy дальнейшего развития! Ходить на курсы было одно удовольствие.

Отличная атмосфера и приветливый коллектив. Спасибо!

Иван Надин
аспирант Томского политехнического университета Иван Надин 17 февраля, 2019

Я хотел пополнить свою теоретическую базу, в первую очередь определиться для себя, по каким направлениям в машинном обучении двигаться дальше. Курс максимально охватил всё. Тут и тексты, изображения, звук. Во мне курс подогрел интерес к ML, появилась мотивация развиваться дальше. Теперь, когда я смотрю на какие-то вещи, они уже не кажутся мне такими страшными или непонятными, какими были до этого.

Тимофей Евсюткин
Инженер-программист Тимофей Евсюткин 17 февраля, 2019

Первое, что стоит отметить — наличие замечательных преподавателей. Доступно, ярко и подробно излагают материалы курса, каждый раз подкрепляя теорию собственным опытом. Также приятны в общении в неформальной обстановке. Качество материала и его подача находятся на современном уровне и говорят о большой проделанной работе!

После прохождения курса познавать «глубочайший» мир нейронных сетей станет для меня веселее и проще. Желаю ребятам и организаторам величайших достижений и успеха!