Nextpathfinder логотип

Nextpathfinder

Финансовые решения нового поколения

Изучайте с признанными экспертами отрасли

Наша программа обучения построена вокруг глубоких знаний и многолетнего практического опыта ведущих специалистов в области машинного обучения для финансов. Каждый преподаватель привносит уникальную экспертизу, полученную в результате работы с крупнейшими финансовыми учреждениями.

Записаться на консультацию
Современная учебная среда для изучения финансовых технологий

Познакомьтесь с вашими наставниками

Каждый из наших преподавателей сочетает академическую строгость с практическим опытом внедрения решений машинного обучения в реальных финансовых системах

Портрет Златы Некрасовой

Злата Некрасова

Ведущий специалист по машинному обучению

15 лет опыта разработки алгоритмов для банковского сектора. Злата руководила внедрением систем кредитного скоринга в трех крупнейших банках Европы. Её подход к обучению сочетает теоретические основы с решением практических задач, которые студенты могут встретить в реальной работе.

Портрет Венеры Суворовой

Венера Суворова

Эксперт финансовых алгоритмов

Специализируется на алгоритмическом трейдинге и анализе рыночных данных. За 12 лет карьеры создала более 200 торговых стратегий для хедж-фондов. Венера известна своим умением объяснять сложные концепции через живые примеры из практики финансовых рынков.

Портрет Изабеллы Шуваловой

Изабелла Шувалова

Архитектор рекомендательных систем

Ведущий архитектор персонализированных финансовых рекомендаций в крупнейших финтех-компаниях. Изабелла работала над системами, которые ежедневно обслуживают миллионы пользователей. Её курсы фокусируются на масштабируемых решениях и этических аспектах ИИ в финансах.

Наш подход к обучению

Мы выработали уникальную методологию, которая позволяет студентам не просто изучать теорию, а сразу применять знания к решению реальных задач финансовой индустрии.

89% выпускников отмечают практическую применимость знаний
1

Погружение через кейсы

Каждая тема изучается через анализ реальных проектов, с которыми преподаватели сталкивались в своей работе. Студенты изучают не только алгоритмы, но и понимают бизнес-контекст их применения.

Реальные данные Бизнес-контекст Командная работа
2

Индивидуальное наставничество

Каждый студент получает персонального ментора из числа практикующих специалистов. Регулярные одночасовые сессии помогают адаптировать программу под индивидуальные цели и преодолевать сложности в обучении.

Персональный подход Еженедельные встречи Карьерное планирование
3

Проектная практика

В течение программы студенты работают над собственным проектом - от постановки задачи до внедрения готового решения. Преподаватели выступают в роли технических консультантов, имитируя реальную рабочую среду.

Собственный проект Портфолио Презентация результатов