Курс на Stepik
Обложка курса «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия» на Stepik
1 990 ₽

Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия ★ 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. Простая линейная регрессия»Учеников на курсе 207
Сертификаты, выданные на курсе «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия»Сертификатов выдано 168
Отзывы о курсе «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия»Отзывов получено 21
Рейтинг курса «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия»Количество уроков 40
Тесты в курсе «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия»Количество квизов 54
Задачи с кодом в курсе «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия»Количество задач с кодом 3
Время прохождения курса «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия»Стоимость курса 1 990 ₽ —
Обновления курса «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия» 14 разделов Уроки в курсе «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия» 40 уроков Тесты в курсе «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия» 54 теста Задачи в курсе «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия» 3 задачи Время прохождения курса «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия» 7 ч. Последнее обновление курса «Математика Data Science для врачей. Простая линейная регрессия» обн. 1 октября 2026

Введение

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

Метод наименьших квадратов (Парная/простая регрессия)

4 урока
1. Имплементация на Python ↗
2. МНК: Применяем формулу.Вычисляем коэффициенты ↗
3. Функция потерь - Функция нескольких переменных.(ФНП) ↗
4. Тестирование ↗

Математический анализ

5 уроков
1. Геометрический и физический смысл производной ↗
2. Дифференциал и Нотация Лейбница ↗
3. Производная по определению через предел ↗
4. Частная производная ↗
5. Тестирование ↗

Получаем формулу МНК с нуля

2 урока
1. Частные производные от Функции потерь ↗
2. Тестирование ↗

Теория рядов

2 урока
1. Выводим формулу МНК ↗
2. Тестирование ↗

Линейная алгебра

2 урока
1. Метод крамера и система линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) ↗
2. Тестирование ↗

Интерпретация формулы МНК

1 урок
1. Аналитический и геометрический смысл МНК ↗

Интерполяция и Аппроксимация

1 урок
1. В чём разница? ↗

Линейная регрессия на Python с нуля

1 урок
1. Scikit-learn: linear regression ↗

Экзамен

1 урок
1. тестирование на python ↗

(Краткий обзор) Корреляционно-регрессионный анализ

13 уроков
1. Intro: linear regression ↗
2. Supervised learning/Unsupervised learning ↗
3. Классификация моделей линейной регресии ↗
4. Pipeline ↗
5. Вероятностный и классический подход в машинном обучении ↗
6. Почему называется МНК? ↗
7. Ф-критерий Фишера/Т-критерий Стьюдента и Метрики качества модели ↗
8. Теорема Гаусса-Маркова ↗
9. Доверительный интервал ↗
10. QQ-plot.Тест Шапиро-Уилка и Колмогорова смирнова ↗
11. Градиентный спуск и Метод наименьших квадратов ↗
12. Time complexity для МНК (Алгоритмы и структуры данных) ↗
13. Тестирование ↗

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 ↗

Множественная линейная регрессия

1 урок
1. Множественная линейная регрессия ↗