Курс на Stepik
Обложка курса «Математика Data Science для врачей. Gradient descent & SGD» на Stepik
5 990 ₽

Математика Data Science для врачей. Gradient descent & SGD ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

🟥🟨🟩Революция в ML.От «чёрного ящика» к полному пониманию математики машинного обучения через реверс-инжиниринг ML-модели. Вывод с нуля всех формул + Python.Меня зовут Руслан Сенаторов и в 2025 году я разработал новую систему обучения в области Data Science. Вместо традиционного "сверху вниз через теорию" мы начинаем с готовых решений в scikit-learn и разбираем их "изнутри",чтобы понять принципы работы и математику которая лежит в их основе с полного нуля.Это позволяет значительно сократить время обучения

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Математика Data Science для врачей. Gradient descent & SGD»Учеников на курсе 50
Сертификаты, выданные на курсе «Математика Data Science для врачей. Gradient descent & SGD»Сертификатов выдано 25
Отзывы о курсе «Математика Data Science для врачей. Gradient descent & SGD»Отзывов получено 2
Рейтинг курса «Математика Data Science для врачей. Gradient descent & SGD»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Математика Data Science для врачей. Gradient descent & SGD»Количество уроков 61
Тесты в курсе «Математика Data Science для врачей. Gradient descent & SGD»Количество квизов 152
Задачи с кодом в курсе «Математика Data Science для врачей. Gradient descent & SGD»Количество задач с кодом 15
Время прохождения курса «Математика Data Science для врачей. Gradient descent & SGD»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Математика Data Science для врачей. Gradient descent & SGD»Стоимость курса 5 990 ₽ —
Обновления курса «Математика Data Science для врачей. Gradient descent & SGD»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Математика Data Science для врачей. Gradient descent & SGD»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Математика Data Science для врачей. Gradient descent & SGD»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———
5.000 ★
из 5
2 отзыва
★★★★★
2
★★★★★
0
★★★★★
0
★★★★★
0
★★★★★
0
Виктор Виноградов
Виктор Виноградов •
★ ★ ★ ★ ★
• 3 месяца назад

Мне очень понравился этот курс. Из теории я узнал, как работает градиентный спуск, чем отличаются Batch Gradient Descent, Mini-batch Gradient Descent и Stochastic Gradient Descent, где и когда лучше их использовать, а также в чём принципиальная разница между итерационными и аналитическими методами. Помимо теории, было много практики, а в конце курса меня ждала объёмная домашняя работа, которая закрепила мои знания. Большое спасибо преподавателю за колоссальную проделанную работу и чёткую структуру обучения.

Михаил Федин
Михаил Федин •
★ ★ ★ ★ ★
• 7 месяцев назад

Очень крутой курс. Идеально подходит для новичков, которые хотят освоить основы машинного обучения с нуля. Материал подаётся тщательно и последовательно, без перегрузки сложной математикой. Код разбирается несколько раз - построчно, с подробными объяснениями и в разных вариациях, что помогает действительно понять логику алгоритмов, а не просто повторить решение. Отличный старт для уверенного входа в ML учитывая,что алгоритм ГД это базовый алгоритм в нейросетях