Курс на Stepik
Обложка курса «Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия.» на Stepik
Бесплатно

Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия. 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Этот курс для тех, кто хочет начать изучение Data science, но не имеет достаточной математической подготовки. Курс включает базовые понятия и теорию, необходимые для понимания алгоритма линейной регрессии, а также много несложных упражнений для закрепления. В последнем модуле подробно разобрана простая линейная регрессия, включая создание проекта.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия.»Учеников на курсе 14
Сертификаты, выданные на курсе «Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия.»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия.»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия.»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия.»Количество уроков 31
Тесты в курсе «Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия.»Количество квизов 156
Время прохождения курса «Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия.»Время прохождения курса
Обновления курса «Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия.»Обновления курса
Дата публикации курса «Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия.»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия.»Последнее обновление

Содержание курса

Разделы в курсе «Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия.» 7 разделов Уроки в курсе «Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия.» 31 урок Тесты в курсе «Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия.» 156 тестов Время прохождения курса «Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия.» 0 ч. Последнее обновление курса «Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия.» обн. 18 сентября 2026

Введение

1 урок
1. О курсе

Линейная функция и её график

5 уроков
1. Что такое функция?
2. Общий вид линейной функции_protected
3. Геометрический и практический смысл коэффициентов_protected
4. Практическое применение
5. Тестирование Линейная функция

Матрицы и действия над ними

8 уроков
1. Основные определения
2. Действия над матрицами
3. Транспонированная матрица
4. Определитель матрицы
5. Обратная матрица и её свойства
6. Ранг матрицы. Метод Гаусса
7. Применение матричных
8. Тестирование 2. Матрицы

Системы линейных алгебраических уравнений

6 уроков
1. Что такое СЛАУ
2. Матричная форма записи СЛАУ_protected
3. Метод Крамера
4. Метод Гаусса
5. Матричный метод
6. Проблема вычислений в реальных задачах

Элементы статистики

5 уроков
1. Типы данных в Data Science
2. Меры центральной тенденции
3. Меры рассеяния данных
4. Нормализация Z-score
5. Тестирование Элементы статистики

Простая линейная регрессия

5 уроков
1. Метод наименьших квадратов
2. Метрики качества
3. Визуализация данных
4. Создание проекта
5. Тестирование Линейная регрессия

Заключение

1 урок
1. Заключение