Курс на Stepik
Обложка курса «Математика Data Science для врачей.Линейная Алгебра.Python.Numpy» на Stepik
Бесплатно

Математика Data Science для врачей.Линейная Алгебра.Python.Numpy ★ 3.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Автор курса Руслан Сенаторов t.me/RuslanSenatorov, Преподаватель и Президент IT-организации(CEO) github.com/SENATOROVAI | Бесплатный курс по математике для data science,Машинное обучение, с нуля. Материалы курса основаны на открытых лекциях по "Линейная Алгебра на Python с нуля". Этот курс —проводник в мир линейной алгебры, без которой невозможно понять, как работают модели машинного обучения, нейросети, кластеризация, поиск признаков и многое другое. через практику на Python (NumPy).

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Математика Data Science для врачей.Линейная Алгебра.Python.Numpy»Учеников на курсе 1 578
Сертификаты, выданные на курсе «Математика Data Science для врачей.Линейная Алгебра.Python.Numpy»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Математика Data Science для врачей.Линейная Алгебра.Python.Numpy»Отзывов получено 4
Рейтинг курса «Математика Data Science для врачей.Линейная Алгебра.Python.Numpy»Рейтинг курса 3.000
Уроки в курсе «Математика Data Science для врачей.Линейная Алгебра.Python.Numpy»Количество уроков 28
Тесты в курсе «Математика Data Science для врачей.Линейная Алгебра.Python.Numpy»Количество квизов 11
Время прохождения курса «Математика Data Science для врачей.Линейная Алгебра.Python.Numpy»Время прохождения курса —
Обновления курса «Математика Data Science для врачей.Линейная Алгебра.Python.Numpy»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Математика Data Science для врачей.Линейная Алгебра.Python.Numpy»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Математика Data Science для врачей.Линейная Алгебра.Python.Numpy»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Математика Data Science для врачей.Линейная Алгебра.Python.Numpy» 10 разделов Уроки в курсе «Математика Data Science для врачей.Линейная Алгебра.Python.Numpy» 28 уроков Тесты в курсе «Математика Data Science для врачей.Линейная Алгебра.Python.Numpy» 11 тестов Время прохождения курса «Математика Data Science для врачей.Линейная Алгебра.Python.Numpy» 20 ч. Последнее обновление курса «Математика Data Science для врачей.Линейная Алгебра.Python.Numpy» обн. 2 октября 2026

Введение

1 урок
1. Регламент взаимодействия ↗

НЕДЕЛЯ 1: ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ

5 уроков
1. Что такое вектор? Размерность, операции над вектором ↗
2. Скалярное произведение векторов и broadcusting ↗
3. Python: Норма вектора, операции над векторами ↗
4. Python: Косинусное сходство ↗
5. Python: Проекция вектора и ортогональное разложение ↗

НЕДЕЛЯ 2: АЛГЕБРАИЧЕСКИЕ СТРУКТУРЫ

4 урока
1. линейная зависимость, линейные комбинации,линейное пространство ↗
2. Алгебраическая структура: полугруппа, моноид, группа,кольцо,поле ↗
3. Векторное(линейное) пространство ↗
4. Линейная оболочка (SPAN) ↗

НЕДЕЛЯ 3: Афинная система координат и направляющие косинусы

4 урока
1. Python: Линейная комбинация.Афинная система координат, Базис ↗
2. Ортонормированный базис ↗
3. Проекция вектора и направляющие косинусы ↗
4. Нормальное распределение Гаусса. Сдвиг матрицы ↗

НЕДЕЛЯ 4: Обратная матрица. РАНГ. ОПРЕДЕЛИТЕЛЬ

3 урока
1. Обратная матрица ↗
2. Ранг матрицы ↗
3. Определитель матрицы. Правило саррюса. Треугольников ↗

НЕДЕЛЯ 5: МНК .Матрица знаков. АЛГЕБРАИЧЕСКОЕ ДОПОЛНЕНИЕ

2 урока
1. Нормальное уравнение. Матрица знаков. Понижение порядка det ↗
2. Алгебраическое дополнение.Матричные выражения. ↗

НЕДЕЛЯ 6: СЛАУ. Матричное уравнение.МЕТОД ГАУССА.

2 урока
1. Матричное уравнение.Система уравнений. ↗
2. Метод Гаусса ↗

НЕДЕЛЯ 7: ПРАКТИКА НА NUMPY(Норма Фробениуса.След матрицы.EVD

4 урока
1. Python: Матричные операции. Numpy ↗
2. Python: Ортогональная матрица. Сложение вручную ↗
3. Python: Оператор return. Вложенные циклы. Матричные операции ↗
4. Python: Норма Фробениуса.След матрицы.Eigenvalue decomposition ↗

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 ↗