ОБУЧАЮЩАЯ ПРОГРАММА
Python для
футбольной аналитики
Курс для тех, кто хочет освоить базовые
навыки программирования в Python
На данный момент набора студентов нет
Оставить заявку для консультации
Оставьте свой номер телефона, мы свяжемся с вами и ответим на все вопросы :)
Отправляя свои данные, вы соглашаетесь на обработку персональных данных
В клубах появляются отдельные
специалисты по Data Science
специалисты по Data Science
В футбольной аналитике все
больше данных, которые нужно визуализировать
и интерпретировать
больше данных, которые нужно визуализировать
и интерпретировать
В Топ-5 лигах аналитические
и скаутские отделы состоят
из нескольких Data-аналитиков
и скаутские отделы состоят
из нескольких Data-аналитиков
Среди журналистов в РФ и СНГ мало специалистов, кто использует данные
для своих материалов
для своих материалов
Данное обучение будет полезно тем, кто хочет:
Узнать, как
использовать Python
для работы с данными
использовать Python
для работы с данными
Получить первое представление об использовании Python
в футболе и научиться делать базовые вещи. Курс поможет получить первое погружение для дальнейшего самостоятельного изучения
в футболе и научиться делать базовые вещи. Курс поможет получить первое погружение для дальнейшего самостоятельного изучения
Понять возможности Python для футбольной
аналитики
аналитики
Чтобы в дальнейшем привлечь отдельного специалиста в скаутскую службу/агентство
и суметь обосновать его
ценность руководству
и суметь обосновать его
ценность руководству
Научиться базовому анализу и визуализации футбольных данных
Чтобы считать метрики
и готовить визуализации,
которых нет на статистических платформах
и готовить визуализации,
которых нет на статистических платформах
Эта программа
для вас, если вы:
для вас, если вы:
Сотрудник
скаутского агентства
скаутского агентства
Аналитик вне клуба,
хотите получить
конкурентное преимущество
хотите получить
конкурентное преимущество
Спортивный
журналист или футбольный блогер
журналист или футбольный блогер
Сотрудник
или руководитель
скаутской службы
или руководитель
скаутской службы
Как проходит обучение:
Обучение разделено на три уик-энда,
между которыми проходят перерывы
между которыми проходят перерывы
11.09-12.09
Первый уик-энд
Первый уик-энд
11.09-12.09
Первый уик-энд
Первый уик-энд
Онлайн-участие
Время обучения каждого дня
с 10 до 15 часов с перерывами
с 10 до 15 часов с перерывами
В первые два дня вы изучаете, для каких целей применяют
Python в футбольном анализе + основы Python (как он устроен)
Python в футбольном анализе + основы Python (как он устроен)
13.09-17.09
Самостоятельная работа с Python
Самостоятельная работа с Python
13.09-17.09
Самостоятельная работа с Python
Самостоятельная работа с Python
Практика и домашние задания
Удаленный формат с поддержкой специалистов школы
В течение недели вы выполняете простые задания.
На них потребуется в среднем 4 часа за всю неделю.
На них потребуется в среднем 4 часа за всю неделю.
18.09-19.09
Второй уик-энд
Второй уик-энд
18.09-19.09
Второй уик-энд
Второй уик-энд
Живое участие в Москве
и онлайн-участие из других регионов
и онлайн-участие из других регионов
Время обучения каждого дня
с 10 до 17 часов с перерывом на обед
с 10 до 17 часов с перерывом на обед
На втором уик-энде вы учитесь делать базовую обработку данных, чистку данных и изучаете методы визуализации.
20.09-08.10
Самостоятельная работа с Python
Самостоятельная работа с Python
20.09-08.10
Самостоятельная работа с Python
Самостоятельная работа с Python
Практика и домашние задания
Удаленный формат с поддержкой специалистов школы
В течение трех недель вы выполняете домашние задания.
На них потребуется в среднем 6 часов в неделю. Это позволит
самостоятельно освоить базовые навыки работы с Python.
На них потребуется в среднем 6 часов в неделю. Это позволит
самостоятельно освоить базовые навыки работы с Python.
09.10-10.10
Третий уикэнд
Третий уикэнд
09.10-10.10
Третий уикэнд
Третий уикэнд
Живое участие в Москве
и онлайн-участие из других регионов
и онлайн-участие из других регионов
Время обучения каждого дня
с 10 до 17 часов с перерывом на обед
с 10 до 17 часов с перерывом на обед
На третьем уик-энде вы научитесь применять полученные навыки
Python в футбольной индустрии. На примерах WyScout разберем, как выгружать данные, как их обрабатывать и строить
простые визуализации.
Python в футбольной индустрии. На примерах WyScout разберем, как выгружать данные, как их обрабатывать и строить
простые визуализации.
17.10
Вебинар
Вебинар
17.10
Вебинар
Вебинар
Только онлайн участие
Длительность до 2х часов. Время начала согласуется со спикером.
Применение Data Science в DFL (немецкая футбольная лига). Личный опыт аналитика из Германии Кирилла Серых.
По сложными фильтрами, которых нет у провайдеров данных (например, какие левые защитники в лиге делают передачи в финальную треть)
Делать выгрузку данных из разных источников
Которые нет у многих провайдеров данных (например, более сложный xG или xT)
Высчитывать самостоятельно более сложные метрики
Находить неточности
в исходных данных
и устранять их
в исходных данных
и устранять их
Например, разделять события на эпизоды / атаки / владения в зависимости от вашей задачи, идентифицировать перемещение игрока с мячом (даже если это не регистрируется провайдером данных)
Обогащать данные
провайдеров новыми параметрами при помощи
расчета
провайдеров новыми параметрами при помощи
расчета
Что точно называют отбором,
что точно называют дриблингом и т.д. Это улучшит интерпретацию данных вашего провайдера
что точно называют дриблингом и т.д. Это улучшит интерпретацию данных вашего провайдера
Корректно
интерпретировать
каждый тип события
у провайдера данных
интерпретировать
каждый тип события
у провайдера данных
Визуализировать данные в самых простых моделях
Какие задачи
вы научитесь решать
по итогам обучения:
вы научитесь решать
по итогам обучения:
Примеры графиков, которые вы научитесь строить по итогам обучения
Программа обучения
Первый уик-энд:
- Применение программирования
и визуализации данных в футболе - Основы футбольной аналитики
на основе данных - Урок по основам синтаксиса языка Python
Темы, которые разберём:
Применение программирования и визуализации данных в футболе
Подходит для сотрудников клубов, скаутов и журналистов. Типы визуализации данных с примерами.
Основы футбольной аналитики на основе данных
Что нужно, чтобы получить свой первый график или отчет?
Урок по основам синтаксиса языка Python
Пишем и запускаем самые простые программы.
Второй уик-энд:
- Взаимодействие с данными
- Анализ данных
- Визуализация данных
Темы, которые разберём:
Как загрузить данные со своего компьютера / интернета
и как с ними работать в дальнейшем (обработка, сохранение результатов)
и как с ними работать в дальнейшем (обработка, сохранение результатов)
Анализ данных / информации
Фреймворк для удобной и быстрой обработки выборки
(pandas: фильтрация, отбор и др.) и функции для
получения описательной статистики
(pandas: фильтрация, отбор и др.) и функции для
получения описательной статистики
Визуализация данных: фреймворк
для построения и настройки графиков
для построения и настройки графиков
Matplotlib: способы презентовать результаты своей
работы в интерактивном формате
работы в интерактивном формате
Третий уик-энд:
- Фреймворки для футбольной аналитики
- Построение своих графиков
- Кастомизация фреймворков
Темы, которые разберём:
чтобы после их можно было анализировать
Какой формат и для решения каких задач подходит.
Тут разберем выгрузку на реальных платформах,
которыми вы пользуетесь (WyScout, Fbref)
Тут разберем выгрузку на реальных платформах,
которыми вы пользуетесь (WyScout, Fbref)
Как находить ошибки и неточности данных
Разберем на примере матча или сезона. Напишем программу, которая будет показывать основные свойства выборки. Рассмотрим на примере, как можно найти странные
и неожиданные решения от провайдеров, которые могут привести к неправильной интерпретации данных
и неожиданные решения от провайдеров, которые могут привести к неправильной интерпретации данных
Визуализация. Построение своих графиков (тепловые карты, карты передач, карты касаний)
Берем самые простые примеры, которые вы успеете научиться строить сами. А также покажем возможности "на перспективу"
Построение простой модели xG
Визуализация результатов ее работы
Как проходил первый поток
На первом потоке
обучалось 16 студентов,
среди которых были:
обучалось 16 студентов,
среди которых были:
- аналитики клубов
- детские тренеры
- журналисты
- скауты
- детские тренеры
- журналисты
- скауты
Отзывы наших студентов
Прошёл первый поток курса по Python.
Знаний дают много, пришлось постараться, чтобы запихнуть всю информацию в голову за два уикенда. Было тяжело, но спустя время определённо можно сказать, что было не зря. Может быть, выйдя с курса вы не начнёте с закрытыми глазами писать код, но определенно начнёте думать, как применить новые знания в футболе.
Подойдёт и для тех, кто полный ноль в программировании, и для тех, кто полный ноль в футболе, потому как на курсе можно понять в том числе, что тебе нужно. Учителя все отзывчивые, всегда готовы помочь, если не понимаешь. Я доволен курсом и рекомендую его всем интересующимся. Все равно пока альтернативных курсов такой тематики в интернете нет.
Знаний дают много, пришлось постараться, чтобы запихнуть всю информацию в голову за два уикенда. Было тяжело, но спустя время определённо можно сказать, что было не зря. Может быть, выйдя с курса вы не начнёте с закрытыми глазами писать код, но определенно начнёте думать, как применить новые знания в футболе.
Подойдёт и для тех, кто полный ноль в программировании, и для тех, кто полный ноль в футболе, потому как на курсе можно понять в том числе, что тебе нужно. Учителя все отзывчивые, всегда готовы помочь, если не понимаешь. Я доволен курсом и рекомендую его всем интересующимся. Все равно пока альтернативных курсов такой тематики в интернете нет.
Тимур Валеев, журналист-аналитик,
издание «Спорт День за Днём»
издание «Спорт День за Днём»
Пошел на курсы, имея небольшой опыт программирования на Python.
Могу отметить большой обьем информации (от самой базы до построения графиков). Начинали с самого нуля, так что люди и без опыта в программировании получали базовые знания. Для тех, кто хорошо владеет программированием, первая часть может быть слишком легкой.
Понравилось, что между встречами давали домашнее задание, где можно попрактиковаться и набить руку. Во время обучения спикеры оказывали помощь всем, у кого возникали трудности с написанием кода. Также нам предоставили реальные данные, с которыми предстоит работать аналитикам в клубах.
Могу отметить большой обьем информации (от самой базы до построения графиков). Начинали с самого нуля, так что люди и без опыта в программировании получали базовые знания. Для тех, кто хорошо владеет программированием, первая часть может быть слишком легкой.
Понравилось, что между встречами давали домашнее задание, где можно попрактиковаться и набить руку. Во время обучения спикеры оказывали помощь всем, у кого возникали трудности с написанием кода. Также нам предоставили реальные данные, с которыми предстоит работать аналитикам в клубах.
Андрей Головач, аналитик
ФК «Балтика» (Калининград)
ФК «Балтика» (Калининград)
Спикеры курса
Даниэль Жолковский
Head of data science
в аналитическом агентстве
Lucid Sports
в аналитическом агентстве
Lucid Sports
Егор Гумин
Ведущий разработчик в немецком банке Vivid Money, основатель статистической платформы xGLab
Сергей Ломджария
Data Scientist в Semrush
ex Data Scientist в SAP
ex Data Scientist в SAP
Кирилл Серых
Data Scientist в Sportec Solutions, аналитик в Тасмании Берлин
Михаил Садов
разработчик ИИ в компании «1С»
Живое участие
в Москве
в Москве
Стоимость обучения:
Осталось мест:
4/ 10
8 000 ₽
ежемесячный
платеж
платеж
24 900 ₽
разовый
платеж
платеж
При оплате до 7/09
8 000 ₽
ежемесячный
платеж
платеж
24 900 ₽
разовый
платеж
платеж
При оплате до 7/09
Онлайн-участие
Осталось мест:
3/ 10
29 900 ₽
29 900 ₽
Для футбольных аналитиков действуют
дополнительные скидки. Подробности уточняйте
по номеру телефона +7 (926) 663 - 89 - 10
дополнительные скидки. Подробности уточняйте
по номеру телефона +7 (926) 663 - 89 - 10
ОБУЧАЮЩАЯ ПРОГРАММА
Python для
футбольной аналитики
футбольной аналитики
Курс для тех, кто хочет
освоить базовые навыки программирования в Python
На данный момент набора студентов нет
освоить базовые навыки программирования в Python
На данный момент набора студентов нет
Как проходит обучение?
01
Лекции доступны для вас
в формате онлайн 27/7
в формате онлайн 27/7
Вы смотрите
записанные лекции
экспертов
записанные лекции
экспертов
02
Опираясь
на материалы, которые были даны на лекциях
на материалы, которые были даны на лекциях
Выполняете домашнее задание
по итогам занятия
по итогам занятия
03
От экспертов и кураторов,
преподавателей курса
преподавателей курса
Получаете
обратную связь
по своей работе
обратную связь
по своей работе
04
Которые остались непонятны для совместного обсуждения
Приходите
на вебинар к спикеру
и задаете вопросы
на вебинар к спикеру
и задаете вопросы
05
Для обмена опытом
Общаетесь
со студентами
в общем чате
со студентами
в общем чате
06
Используя все полученные навыки
В конце сдаете
большую дипломную
работу
большую дипломную
работу
В клубах появляются отдельные специалисты
по Data Science
по Data Science
Вадим Лукомский, Сергей Титов и Контрпресс,
Никита Васюхин и Блокнот, Тотальный футбол
Никита Васюхин и Блокнот, Тотальный футбол
В футбольной аналитике сейчас
все больше данных, которые нужно визуализировать
и интерпретировать
все больше данных, которые нужно визуализировать
и интерпретировать
В Топ-5 лигах аналитические
отделы состоят из
нескольких Data-аналитиков
отделы состоят из
нескольких Data-аналитиков
Среди журналистов в РФ
и СНГ мало специалистов,
кто использует данные
для своих материалов
и СНГ мало специалистов,
кто использует данные
для своих материалов
Для кого
это обучение
будет полезно
это обучение
будет полезно
Хотите узнать, как
использовать Python
для работы с данными
использовать Python
для работы с данными
Получить первое представление об использовании Python
и научиться делать базовые вещи. Курс поможет получить первое погружение для дальнейшего самостоятельного изучения.
и научиться делать базовые вещи. Курс поможет получить первое погружение для дальнейшего самостоятельного изучения.
Хотите изучить возможности Python для аналитики
Чтобы в дальнейшем привлечь отдельного специалиста в скаутскую службу/агентство
и суметь обосновать его
ценность руководству
и суметь обосновать его
ценность руководству
Научиться базовому анализу и визуализации футбольных данных
Чтобы считать метрики
и готовить визуализации,
которых нет на статистических платформах.
и готовить визуализации,
которых нет на статистических платформах.
Эта программа
для вас, если вы:
для вас, если вы:
Сотрудник
скаутского агентства
скаутского агентства
Аналитик вне клуба,
и хотите получить конкурентное преимущество
и хотите получить конкурентное преимущество
Сотрудник
или руководитель
скаутского отдела
или руководитель
скаутского отдела
Спортивный
журналист или футбольный блогер
журналист или футбольный блогер
Как проходит
обучение:
обучение:
Обучение разделено
на три уик-энда
на три уик-энда
11.09-12.09
Первый уик-энд
Первый уик-энд
11.09-12.09
Первый уик-энд
Первый уик-энд
Онлайн-участие
Время обучения каждого дня
с 10 до 15 часов с перерывами
с 10 до 15 часов с перерывами
В первые два дня вы изучаете, для каких
целей применяют Python в футбольном
анализе + основы Python (как он устроен)
целей применяют Python в футбольном
анализе + основы Python (как он устроен)
13.09-17.09
Самостоятельная работа с Python
Самостоятельная работа с Python
13.09-17.09
Самостоятельная работа с Python
Самостоятельная работа с Python
Практика
и домашние задания
и домашние задания
Удаленный формат с поддержкой специалистов школы
В течение недели вы выполняете
простые задания. На них потребуется
в среднем 4 часа за всю неделю.
простые задания. На них потребуется
в среднем 4 часа за всю неделю.
18.09-19.09
Второй уик-энд
Второй уик-энд
18.09-19.09
Второй уик-энд
Второй уик-энд
Живое участие в Москве
и онлайн-участие
из других регионов
и онлайн-участие
из других регионов
Время обучения каждого дня
с 10 до 17 часов с перерывом на обед
с 10 до 17 часов с перерывом на обед
На втором уик-энде вы учитесь
делать базовую обработку данных,
чистку данных и изучаете методы визуализации.
делать базовую обработку данных,
чистку данных и изучаете методы визуализации.
20.09-08.10
Самостоятельная работа с Python
Самостоятельная работа с Python
20.09-08.10
Самостоятельная работа с Python
Самостоятельная работа с Python
Практика
и домашние задания
и домашние задания
Удаленный формат с поддержкой специалистов школы
В течение трех недель вы выполняете
домашние задания. На них потребуется
в среднем 6 часов в неделю. Это позволит
самостоятельно освоить базовые навыки
работы с Python.
домашние задания. На них потребуется
в среднем 6 часов в неделю. Это позволит
самостоятельно освоить базовые навыки
работы с Python.
09.10-10.10
Третий уикэнд
Третий уикэнд
09.10-10.10
Третий уикэнд
Третий уикэнд
Живое участие в Москве
и онлайн-участие
из других регионов
и онлайн-участие
из других регионов
Время обучения каждого дня
с 10 до 17 часов с перерывом на обед
с 10 до 17 часов с перерывом на обед
На втором уик-энде вы научитесь применять
полученные навыкиPython в футбольной индустрии.
На примерах WyScout разберем, как выгружать
данные, как их обрабатывать и строить
простые визуализации.
полученные навыкиPython в футбольной индустрии.
На примерах WyScout разберем, как выгружать
данные, как их обрабатывать и строить
простые визуализации.
17.10
Вебинар
Вебинар
17.10
Вебинар
Вебинар
Только онлай-участие
Длительность до 2х часов. Время начала согласуется со спикером.
Применение Data Science в DFL (немецкая футбольная лига). Личный опыт аналитика из Германии Кирилла Серых.
По сложными фильтрами, которых нет у провайдеров данных (например, какие левые защитники в лиге делают передачи в финальную треть)
Делать выгрузку данных из разных источников
Которые нет у многих провайдеров данных (например, более сложный xG или xT)
Высчитывать самостоятельно более сложные метрики
Находить неточности
в исходных данных
и устранять их
в исходных данных
и устранять их
Например, разделять события на эпизоды / атаки / владения в зависимости от вашей задачи, идентифицировать перемещение игрока с мячом (даже если это не регистрируется провайдером данных)
Обогащать данные
провайдеров новыми параметрами при помощи
расчета
провайдеров новыми параметрами при помощи
расчета
Что точно называют отбором,
что точно называют дриблингом и т.д. Это улучшит интерпретацию данных вашего провайдера
что точно называют дриблингом и т.д. Это улучшит интерпретацию данных вашего провайдера
Корректно
интерпретировать
каждый тип события
у провайдера данных
интерпретировать
каждый тип события
у провайдера данных
Визуализировать данные в самых простых моделях
Какие задачи
вы научитесь решать по итогам обучения:
вы научитесь решать по итогам обучения:
Примеры графиков, которые вы научитесь строить по итогам обучения
Программа
курса:
курса:
Первый уик-энд:
- Применение программирования
и визуализации данных в футболе - Основы футбольной аналитики
на основе данных - Урок по основам синтаксиса языка Python
Темы, которые разберем:
Применение программирования и визуализации данных в футболе
Применение программирования и визуализации данных в футболе
Основы футбольной аналитики на основе данных
Основы футбольной аналитики на основе данных
Урок по основам синтаксиса языка Python
Урок по основам синтаксиса языка Python
Второй уик-энд:
- Взаимодействие с данными
- Анализ данных
- Визуализация данных
Темы, которые разберем:
Взаимодействие с данными / информацией
Как загрузить данные со своего компьютера/интернета и как с ними работать в дальнейшем (обработка, сохранение результатов)
Анализ данных / информации
Фреймворк для удобной и быстрой обработки выборки (pandas: фильтрация, отбор и др.) и функции
для получения описательной статистики
для получения описательной статистики
Визуализация данных
Фреймворк для построения и настройки графиков (matplotlib), способы презентовать результаты своей работы в интерактивном формате
Третий уик-энд:
Темы, которые разберем:
- Фреймворки для футбольной аналитики
- Построение своих графиков
- Кастомизация фреймворков
Как выгружать данные
с платформ, чтобы после
их можно было анализировать
с платформ, чтобы после
их можно было анализировать
Какой формат и для решения каких задач подходит.
Тут разберем выгрузку на реальных платформах,
которыми вы пользуетесь (InStat, WyScout и др.)
Тут разберем выгрузку на реальных платформах,
которыми вы пользуетесь (InStat, WyScout и др.)
Построение простой модели xG
Визуализация результатов ее работы
Как находить ошибки
и неточности данных
и неточности данных
Разберем на примере матча или сезона. Напишем программу, которая будет показывать основные свойства выборки. Рассмотрим на примере, как можно найти странные
и неожиданные решения от провайдеров, которые могут привести к неправильной интерпретации данных
и неожиданные решения от провайдеров, которые могут привести к неправильной интерпретации данных
Визуализация. Построение своих графиков (тепловые карты, карты передач, карты касаний)
Берем самые простые примеры, которые вы успеете научиться строить сами. А также покажем возможности "на перспективу"
Как проходил первый поток
Отзывы наших студентов
Прошёл первый поток курса по Python.
Знаний дают много, пришлось постараться, чтобы запихнуть всю информацию в голову за два уикенда. Было тяжело, но спустя время определённо можно сказать, что было не зря. Может быть, выйдя с курса вы не начнёте с закрытыми глазами писать код, но определенно начнёте думать, как применить новые знания в футболе.
Подойдёт и для тех, кто полный ноль в программировании, и для тех, кто полный ноль в футболе, потому как на курсе можно понять в том числе, что тебе нужно. Учителя все отзывчивые, всегда готовы помочь, если не понимаешь. Я доволен курсом и рекомендую его всем интересующимся. Все равно пока альтернативных курсов такой тематики в интернете нет.
Знаний дают много, пришлось постараться, чтобы запихнуть всю информацию в голову за два уикенда. Было тяжело, но спустя время определённо можно сказать, что было не зря. Может быть, выйдя с курса вы не начнёте с закрытыми глазами писать код, но определенно начнёте думать, как применить новые знания в футболе.
Подойдёт и для тех, кто полный ноль в программировании, и для тех, кто полный ноль в футболе, потому как на курсе можно понять в том числе, что тебе нужно. Учителя все отзывчивые, всегда готовы помочь, если не понимаешь. Я доволен курсом и рекомендую его всем интересующимся. Все равно пока альтернативных курсов такой тематики в интернете нет.
Тимур Валеев, журналист-аналитик,
издание «Спорт День за Днём»
издание «Спорт День за Днём»
Пошел на курсы, имея небольшой опыт программирования на Python.
Могу отметить большой обьем информации (от самой базы до построения графиков). Начинали с самого нуля, так что люди и без опыта в программировании получали базовые знания. Для тех, кто хорошо владеет программированием, первая часть может быть слишком легкой.
Понравилось, что между встречами давали домашнее задание, где можно попрактиковаться и набить руку. Во время обучения спикеры оказывали помощь всем, у кого возникали трудности с написанием кода. Также нам предоставили реальные данные, с которыми предстоит работать аналитикам в клубах.
Могу отметить большой обьем информации (от самой базы до построения графиков). Начинали с самого нуля, так что люди и без опыта в программировании получали базовые знания. Для тех, кто хорошо владеет программированием, первая часть может быть слишком легкой.
Понравилось, что между встречами давали домашнее задание, где можно попрактиковаться и набить руку. Во время обучения спикеры оказывали помощь всем, у кого возникали трудности с написанием кода. Также нам предоставили реальные данные, с которыми предстоит работать аналитикам в клубах.
Андрей Головач, аналитик
ФК «Балтика» (Калининград)
ФК «Балтика» (Калининград)
Спикеры
курса:
курса:
Живое участие
в Москве
в Москве
Стоимость обучения:
Осталось мест:
4/ 10
8 000 ₽
ежемесячный
платеж
платеж
24 900 ₽
разовый
платеж
платеж
8 000 ₽
ежемесячный
платеж
платеж
или
24 900 ₽
разовый
платеж
платеж
При оплате до 7/09
Онлайн-
участие
участие
Осталось мест:
3/ 10
29 900 ₽
или
При оплате до 7/09
Подробнее о скидках для аналитиков уточняйте
по номеру телефона +7 (926) 663 - 89 - 10
по номеру телефона +7 (926) 663 - 89 - 10
8 (926) 663-89-10
г. Москва, ул. 2-я Брестская, 30
ИП Чайкин Василий Владимирович
Свидетельство о регистрации: серия 10 № 001419685
ИНН: 100113624570/ОГРНИП: 316100100075652
Лицензия на осуществление образовательной деятельности: № 3162 серия 10Л01 №0007765
Свидетельство о регистрации: серия 10 № 001419685
ИНН: 100113624570/ОГРНИП: 316100100075652
Лицензия на осуществление образовательной деятельности: № 3162 серия 10Л01 №0007765
Свидетельство о регистрации
№ 570477609
№ 570477609
КОНТАКТЫ