Курс на Stepik
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 | |
 Учеников на курсе |
132 | ||||
 Сертификатов выдано |
0 | ||||
 Отзывов получено |
1 | ||||
 Рейтинг курса |
5.000 | ||||
 Количество уроков |
33 | ||||
 Количество квизов |
180 | ||||
 Время прохождения курса |
— | ||||
 Обновления курса |
— | — | |||
 Дата публикации курса |
— | — | — | — | |
| Последнее обновление |
— | — | — | — | |
Прошел первую часть курса "Математика для Data Science" и остался очень доволен. Подача материала идет от простого к сложному. Понравилось, что сложные абстрактные темы вроде линейной алгебры (матрицы, определители, ранги) объясняются через их реальное применение в машинном обучении и линейной регрессии. Практические задания и тесты помогают хорошо закрепить материал. Отличная база для старта в Data Science, рекомендую!
Спасибо за отзыв!
