Курс на Stepik
Обложка курса «Математика для Data Science и Machine Learning на Python Часть 1» на Stepik
Бесплатно

Математика для Data Science и Machine Learning на Python Часть 1 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс для тех, кто хочет разобраться в математической базе Data Science и Machine Learning без лишней академичности. В первой части вы быстро вспомните школьную базу, разберёте векторы, матрицы, линейную регрессию, производные и градиентный спуск через Python и практические примеры.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Математика для Data Science и Machine Learning на Python Часть 1»Учеников на курсе 37
Сертификаты, выданные на курсе «Математика для Data Science и Machine Learning на Python Часть 1»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Математика для Data Science и Machine Learning на Python Часть 1»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Математика для Data Science и Machine Learning на Python Часть 1»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Математика для Data Science и Machine Learning на Python Часть 1»Количество уроков 29
Тесты в курсе «Математика для Data Science и Machine Learning на Python Часть 1»Количество квизов 12
Время прохождения курса «Математика для Data Science и Machine Learning на Python Часть 1»Время прохождения курса
Обновления курса «Математика для Data Science и Machine Learning на Python Часть 1»Обновления курса
Дата публикации курса «Математика для Data Science и Machine Learning на Python Часть 1»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Математика для Data Science и Machine Learning на Python Часть 1»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Уроки в курсе «Математика для Data Science и Machine Learning на Python Часть 1» 29 уроков Тесты в курсе «Математика для Data Science и Machine Learning на Python Часть 1» 12 тестов Время прохождения курса «Математика для Data Science и Machine Learning на Python Часть 1» 0 ч. Последнее обновление курса «Математика для Data Science и Machine Learning на Python Часть 1» обн. 12 июля 2026
📖

Содержание курса пока недоступно.

Посмотрите содержание на странице курса на Stepik.

Открыть на Stepik