Курс на Stepik
Обложка курса «Математика для Data science. Часть 1» на Stepik
Бесплатно

Математика для Data science. Часть 1 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»Учеников на курсе 11
Сертификаты, выданные на курсе «Математика для Data science. Часть 1»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Математика для Data science. Часть 1»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Математика для Data science. Часть 1»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Математика для Data science. Часть 1»Количество уроков 32
Тесты в курсе «Математика для Data science. Часть 1»Количество квизов 162
Время прохождения курса «Математика для Data science. Часть 1»Время прохождения курса
Обновления курса «Математика для Data science. Часть 1»Обновления курса
Дата публикации курса «Математика для Data science. Часть 1»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Математика для Data science. Часть 1»Последнее обновление
Сложность easy

Чему вы научитесь

  • Приобретёте необходимый минимум знаний для дальнейшего изучения алгоритмов машинного обучения;
  • Детально изучите алгоритм линейной регрессии и сможете создать свой первый проект.

О курсе

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.

Для кого этот курс

Курс будет полезен тем, кто решил изучать Date Science, но кого пугает сложная математическая теория в соответствующих учебниках. Курс доступен даже школьнику с 8 класса.

Начальные требования

Для успешного освоения курса необходимы: 

- Знание школьной программы по математике на уровне 7 класса

- Начальные знания Python;

Преподаватели курса

Как проходит обучение

Текстовые лекции, написанные простым и понятным языком, задачи на вычисления и тесты на усвоение материала с автоматической проверкой, возможность задавать вопросы в комментариях, обратная связь от преподавателя и однокурсников.

Что вы получите

  • навыки и знания, необходимые для погружения в сферу Data Science;
  • возможность отработать теорию на практике;
  • доступ к форуму решений;
  • поддержку преподавателя, который отвечает в течение дня;
  • сертификат

Нагрузка

4-5 часов в неделю

Расскажите о курсе друзьям