• О специалисте
  • Услуги и цены
  • Отзывы 37
Аватар Тимофей Николаевич Перхунков

Тимофей Николаевич Перхунков

Онлайн

Мы проверили копию паспорта:
— следы редактирования
отсутствуют;
— имя, фамилия и фото
совпадают.

Регион
Москва
Выезд к ученику
Москва

О себе

Привет, я Тима, 29 лет.

Занимаюсь математикой с детства, в студенчестве решил заниматься не теоретической математикой, а прикладной. Стал исследовать Data Science. Занимался DS ещё с древности без фреймворков и прошёл разные этапы и качество знаний.

9 лет работаю в промышленном программировании senior Data Analyst, Senior data scientist researcher: Тинькофф, Циан, Tensor, Social links.
12 лет преподаю: вышмат[матан, функан, диффуры, комбинаторика, статистика случайные процессы, мат моделирование, олимпиады до 4 курса студенческих олимпиад] программирование[python 2.7, 3.* (все для анализа данных, ml, нейросети, глубокое обучение, keras, pytorch, cv, nlp, api, pyspark и тд), sql (все диалекты и более 5 типов субд, nosql хранилища), c++11, c++17, c#]

Я сопереживаю вашим проблемам и хотел бы донести материал по необходимой области знаний.
Хотелось бы дать вам структуру знаний, но, если вы с конкретными вопросами и считаете что 1−2 пары их решат — также можем работать в разовом формате. В общем, приходите если хотите получить знаний и умения, я открыт к диалогу и разным форматам.

Прошу не беспокоить с проектами нарушающими соблюдение гумманитарного права (промышленное распознавание лиц, распознавание с дронов и тд) или являющиеся частью экосистемы правительств (матчинг фото образов людей и для выявления геопозиции) или проектами, содержащими анализ данных с целью ввода в заблуждение.

Также, я очень рад не только заказам по программированию, но и математике/вышмату. Или просто рассказать вам весь или частично курс (хоть) с нуля — до топологии, вне зависимости от вашего возраста и понимания

Философия цены: вы платите за моё время, диверсификации материала теперь не будет за исключением ряда кейсов. В сообщении я отмечу причину изменения цены: в основном, связано с преподаванием на английском или доменом международно признанных экзаменов.
В некоторых случаях могу изменить цену по общему решению.

Т

Опыт

Преподаёт в качестве репетитора с 2013 годас 2013 г. (11 лет)
Подтверждено документом
На сервисе с июля 2015 г. (8 лет)
Подтверждено Профи

Достижения

Победитель олимпиады «Шаг в будущее» в своей категории
Подтверждено документом

Дополнительная информация

3 курс МИЭМ НИУ ВШЭ, Департамент прикладной математики (бывший факультет прикладной математики и кибернетики), специальность – прикладная математика
1-3 места на школьных олимпиадах по математике и физике

Услуги и цены


Час урока или выполнения задачи для вас - не играет роли: прайс одинаковый.
3000 /60 мин.

Давно изучаю и применяю DS. Также как для вас, для меня изучение DS не прекращается. Моё видение DS:

1. DA - анализ данных. Построение графиков, отчётов, статистических тестов, гипотезы/выводы. Построение простейших моделей, связь метрик качества моделей и бизнеса.

2. ML - классические задачи(регрессия, классификация, кластеризация, ранжирование, рекомендательные системы, временные ряды)
В основном, обучение с учителем, основные понятия моделинга, метрики. Влияние параметров на результат, исследование разных возможностей ML, комбинирование моделей/функций.

3. DeepLearning(нейросети) - начинаем с базовой нейронки моделирующей линейную регрессию -> deepneural networks. Отдельный фокус на:
Ресерче - исследовании архитектур, чтении пейперов и тд;
Инжиниринге - чтобы вы не тратили время из-за неверной структуры кода/реверс инжиниринга задачи.

4. Приложения: GANs, Transformers, graphNets, etc - выделил отдельно, так как обычно это уже отдельный запрос

*масло в котором удобно плавает любой DataScientist - это вышмат(дифференциальное счисление и статистика), за годы - я сжал необходимую математику - выделяю некоторое время на уроке при необходимости. Если у вас нет спешки, то изучаем глубже.

Есть возможность выбрать часть одного подпункта, весь пункт или больше. Также можно попросить совсем без математики и тд. Если вашей задачи нет в моём списке - всё равно пишите: это примерная сегментация предмета на мой взгляд и она покрывает все возможные задачи.

Я готов подстраивать под вас не критичные аспекты обучения, остальные сообщу
3000 /60 мин.

Python, c++, c#, matlab, octave, vba, R, google script(js-like), SQL.
3000 /60 мин.

Теоретическая или практическая информатика, теория информации
3000 /60 мин.

Давно изучаю и применяю DS. Также как для вас, для меня изучение DS не прекращается. Моё видение DS:

1. DA - анализ данных. Построение графиков, отчётов, статистических тестов, гипотезы/выводы. Построение простейших моделей, связь метрик качества моделей и бизнеса.

2. ML - классические задачи(регрессия, классификация, кластеризация, ранжирование, рекомендательные системы, временные ряды)
В основном, обучение с учителем, основные понятия моделинга, метрики. Влияние параметров на результат, исследование разных возможностей ML, комбинирование моделей/функций.

3. DeepLearning(нейросети) - начинаем с базовой нейронки моделирующей линейную регрессию -> deepneural networks. Отдельный фокус на:
Ресерче - исследовании архитектур, чтении пейперов и тд;
Инжиниринге - чтобы вы не тратили время из-за неверной структуры кода/реверс инжиниринга задачи.

4. Приложения: GANs, Transformers, graphNets, etc - выделил отдельно, так как обычно это уже отдельный запрос

*масло в котором удобно плавает любой DataScientist - это вышмат(дифференциальное счисление и статистика), за годы - я сжал необходимую математику - выделяю некоторое время на уроке при необходимости. Если у вас нет спешки, то изучаем глубже.

Есть возможность выбрать часть одного подпункта, весь пункт или больше. Также можно попросить совсем без математики и тд. Если вашей задачи нет в моём списке - всё равно пишите: это примерная сегментация предмета на мой взгляд и она покрывает все возможные задачи.

Я готов подстраивать под вас не критичные аспекты обучения, остальные сообщу.
3000 /60 мин.

Занимаемся над пониманием теории и максимизации баллов. Вместе вырабатываем наиболее лаконичное и простое для репродукции на экзамене решение
Гарантии не даю, могу дать распределение результатов.
88% 90+ баллов
12% 60-90 (тут самое частое что человек занимается только на моей паре, этого времени не хватит)

Вы должны стремиться заниматься 5-7 дней в неделю, из них какое-то количество занятий (1-3) со мной. Это в среднем - а с вами: после первого занятия я скажу моё мнение по количеству и продолжительности уроков.
Далее по вашим возможностям
3000 /60 мин.
Все услуги и цены 77
Длительность занятия — 6090 мин.
5 
4 
3 
2 
1 
28
5
3
1
0
Сначала новые
София
Была задача с нуля подготовить к экзамену: программы по вычислительной математике. Занимались онлайн, за 3-4 занятия в течение 1,5 недель закрыла необходимые задания с понимаем того, что сделали. Тимофей Николаевич спас в плачевной ситуации! Планирую заниматься дальше с данным специалистом.
Екатерина

Пять с плюсом

Тимофей лучший преподаватель. Отлично разбирается во всём, что связано с data science, программированием и другими смежными областями. Договорились об удобном расписании для занятий, всегда пунктуален и вежлив.
Екатерина
Обучение Python
Отличный преподаватель. Дочь довольна. Интересный, ответственный подход к работе. Думаю, что не только по питону можно обращаться, видно, что специалист очень толковый.
Стоимость работ
2000
Максим

Пять с плюсом

Подготовка к экзаменамМашинное обучение
Тимофей смог сильно помочь мне с обучением, доносил материал доступно
Наталья
Высококвалифицированный преподаватель. Специалист в программировании. Сложилось впечатление, что знает абсолютно всё. Занимались машинным обучением. Когда возникли сложности с другим предметом - с базовой архитектурой приложения и UML-диаграммами, помог разобраться и с этим. Очень благодарна за помощь!
Иван

Пять с плюсом

Обучение Data science
Профессионализм и готовность помочь даже с самыми сложными и нестандартными задачами
Иван

Пять с плюсом

Обучение Data science
Был достигнут результат, специалист быстро понял, что требуется для экзамена, и мы сразу начали занятия.
Ян

Пять с плюсом

Машинное обучение
Отличный специалист, с которым мы проводили занятия несколько месяцев.

Из плюсов:
1. Действительно хороший специалист, который разбирается в машинном обучении. Объясняет хорошо и подробно, на все вопросы отвечает максимально доступно и понятно.
2. Отвечает на вопросы во вне учебное время.
3. Пунктуальный и не опаздывает на занятия, а если задерживается на 5-10 минут - всегда предупреждает.
4. Даёт много качественной и развёрнутой домашки, которой более чем достаточно, чтобы влиться в нужные темы.
5. Т.к я более менее знаю английский - Тима присылал мне почти все материалы на английском, что очень хорошо подняло мой уровень понимания английского и сейчас я спокойно читаю любые англоязычные статьи и книги.

Плюсом, я был полным нулём в математике, которая очень нужна для МО и благодаря Тиме разобрался в некоторых непонятных мне аспектах и теперь спокойно читаю все необходимые для МО формулы.

Сделал небольшую паузу в обучении из-за жизненных обстоятельств, но с радостью продолжу брать у него менторство, когда буду подготавливаться к собеседованиям, и если мне будут нужны наставления в начале моего карьерного пути.
Ольга
Тимофей хорошо объясняет. Видно, что в теме. Общение дружеское, поэтому комфортно заниматься.
Валерия

Пять с плюсом

Обучение Data science
Занимались подготовкой к экзамену по анализу данных в вузе. За короткий срок времени получилось разобрать достаточно большое количество непростого материала и научить работать в Jupyter notebook. Тимофей Николаевич объясняет всё очень подробно и понятно, всегда отвечает на все возникающие вопросы. Я довольна прошедшими занятиями!
Каждый отзыв перед публикацией проходит проверку на неподдельность. Анонимные сообщения не рассматриваются. Тексты не редактируются и не фильтруются — все прошедшие проверку публикуются «как есть».