Курс на Stepik
Обложка курса «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition» на Stepik
3 990 ₽

Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition ★ 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. Solver QR decomposition»Учеников на курсе 28
Сертификаты, выданные на курсе «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition»Сертификатов выдано 16
Отзывы о курсе «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition»Отзывов получено 5
Рейтинг курса «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition»Количество уроков 45
Тесты в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition»Количество квизов 87
Задачи с кодом в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition»Количество задач с кодом 10
Время прохождения курса «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition»Стоимость курса 3 990 ₽ —
Обновления курса «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition» 12 разделов Уроки в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition» 45 уроков Тесты в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition» 87 тестов Задачи в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition» 10 задач Время прохождения курса «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition» 5 ч. Последнее обновление курса «Математика Data Science для врачей. Solver QR decomposition» обн. 1 октября 2026

Введение

3 урока
1. Регламент взаимодействия ↗
2. Обзор курса ↗
3. Школа Анализа Данных. Kaggle. arXiv. ↗

Глава 1. Реверс-инжиниринг кода (Python+Numpy)

2 урока
1. Решение МНК с помощью QR-разложения ↗
2. процесс ортогонализации Грама - Шмидта: Основные понятия ↗

Глава 2. Скалярное произведение: основные понятия

10 уроков
1. Геометрический смысл cкалярного произведения ↗
2. Норма вектора, L2, Евклидова норма ↗
3. Как найти скалярное произведение векторов? ↗
4. Угол между векторами:Острый,Тупой,Прямой. Коллинеарность. ↗
5. Скалярный квадрат вектора ↗
6. Алгебраический смысл скалярного произведения ↗
7. Свойства скалярного произведения ↗
8. Рекомендательная система. Косинусное сходство векторов ↗
9. Ортогональность векторов. ↗
10. Ортогональный и Ортонормированный базис, система векторов ↗

Глава 3. Проекция

2 урока
1. Как найти проекцию вектора на вектор? ↗
2. Косинус угла. Выводим с нуля формулу проекции. ↗

Глава 4.QR-разложение. Метод грама-шмидта

12 уроков
1. Основные понятия. ↗
2. Задача наименьших квадратов ↗
3. QR-разложение. Выводим формулу с нуля ↗
4. Алгоритм Грама-Шмидта ↗
5. Матрица 3х3. Квадратная. QR-разложение ↗
6. Матрица 3х2. Прямоугольная. Высокая и узкая. QR-разложение ↗
7. Матрица 2х2. Квадратная. QR-разложение ↗
8. Матрица 3х3. Квадратная. QR-разложение ↗
9. QR-разложение с повотором (pivoting) ↗
10. Редуцированное QR ↗
11. Геометрический смысл Грама-Шмидта ↗
12. Линейная оболочка.Span. ↗

Глава 5. Реверс-инжиниринг кода (Python+Numpy)

8 уроков
1. Явное обращение матрицы VS система линейных уравнений ↗
2. scipy.linalg.lstsq. Изучаем ядро библиотеки lapack: gelsy ↗
3. Шаг 0. Подключаем датасэт и читаем CSV ↗
4. Шаг 1. Разведочный анализ(EDA). Стандартное отклонение.Дисперсия ↗
5. Шаг 2. Подготовка данных. Sklearn.preprocessing.MinMaxScaler ↗
6. Шаг 3. Построение модели ML.Sikit-learn.linaer regression ↗
7. Шаг 4. Метрики: MAE,MSE,RMSE, R2 ↗
8. Шаг 5. QR-разложение VS Ridge регуляризация ↗

Глава 6.Реверс-инжиниринг кода (Python+Numpy)

2 урока
1. Test №1 Perfomance qr vs normal equation ↗
2. Test №2 Perfomance qr vs normal equation ↗

Глава 7. Асимптотика. Сравнительный анализ.

1 урок
1. Плюсы, Минусы, Где применяется ↗

QR Algorithm для поиска Eigenvectors

1 урок
1. Открываем новые возможности QR ↗

Если вам понравился курс...

1 урок
1. ...то... ↗

стажировка в IT-организации и Школа Data Science

1 урок
1. стажировка в IT-организации и Школа Data Science ↗

Разложение Холецкого

1 урок
1. Разложение Холецкого ↗