Курс на Stepik
Обложка курса «Руслан Сенаторов: Machine Learning с нуля до Junior.Scikit-learn» на Stepik
Бесплатно

Руслан Сенаторов: Machine Learning с нуля до Junior.Scikit-learn ★ 0.000

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 «Руслан Сенаторов: Machine Learning с нуля до Junior.Scikit-learn»Учеников на курсе 6
Сертификаты, выданные на курсе «Руслан Сенаторов: Machine Learning с нуля до Junior.Scikit-learn»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Руслан Сенаторов: Machine Learning с нуля до Junior.Scikit-learn»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Руслан Сенаторов: Machine Learning с нуля до Junior.Scikit-learn»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Руслан Сенаторов: Machine Learning с нуля до Junior.Scikit-learn»Количество уроков 6
Тесты в курсе «Руслан Сенаторов: Machine Learning с нуля до Junior.Scikit-learn»Количество квизов 2
Время прохождения курса «Руслан Сенаторов: Machine Learning с нуля до Junior.Scikit-learn»Время прохождения курса —
Обновления курса «Руслан Сенаторов: Machine Learning с нуля до Junior.Scikit-learn»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Руслан Сенаторов: Machine Learning с нуля до Junior.Scikit-learn»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов: Machine Learning с нуля до Junior.Scikit-learn»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Чему вы научитесь

  • Разбор коммерческого кода действующих проектов по Data Science с сайта kaggle.com
  • Способность понимать "метод наименьших квадратов" в учебнике от Школы Анализа Данных(ШАД) Яндекс education.yandex.ru/handbook/ml/article/linear-models
  • Применения знаний на новейших моделях машинного обучения и нейросетей на сайте архив: arxiv.org/list/stat.ML/recent
  • Способность понимать лекции от Воронцова К.В. http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Участник:Vokov
  • Глубокое понимание простой регрессии: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Одномерная_линейная_регрессия
  • Адаптация полученных знаний по математике и программированию под специфику бизнеса вашего работодателя или вашего стартапа.
  • Навык выведения математических формул с нуля
  • Имплементация математических формул в Python
  • Глубокое понимание математики которая используется в Python
  • Фундаментальное понимание алгоритма простой линейной регрессии и метода наименьших квадратов
  • Фундаментальные знания для подготовки к собеседованию в Data Science

О курсе

🟥🟨🟩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

Для кого этот курс

Курс рассчитан на тех, кто хочет с полного нуля получить глубокое понимание всей математики для машинного обучения которая используется в реализации классических алгоритмов машинного обучения и в дальнейшем применять эти знания в Python коде.

Начальные требования

  • Никаких знаний по математике предварительно не требуется, вся математика будет дана с полного нуля.
  • Рекомендуются базовые знания Python (на уровне функций).

  • Либо опыт работы с другими языками программирования и готовность изучать Python в процессе курса.

     

Преподаватели курса

Аватар SenatorovAI | Школа Data Science Руслана Сенаторова
SenatorovAI | Школа Data Science Руслана Сенаторова
Преподаватель и Руководитель школы Data Science, автор-методолог ML-курсов, ML-Исследователь, Популяризатор Математики, ...
★ 4.7
28 курсов 6 529
→

Как проходит обучение

- Чётко структурированные видео-лекции по разделам курса

- Jupyter-блокноты с полным кодом на Python и поясняющими комментариями

- Проверочные задания после каждой темы для закрепления материала

- Подробный разбор решений — как в видео, так и в блокнотах

- Все задания построены так, чтобы поэтапно освоить метод наименьших квадратов и его применение в линейной регрессии

- Поддержка преподавателя: ответы на ваши вопросы в комментариях к урокам

Что вы получите

  • * Понимание принципов метода наименьших квадратов и простой линейной регрессии
  • * Умение самостоятельно реализовать линейную модель без готовых библиотек
  • * Практические навыки работы с данными на Python
  • * Задания с автоматической проверкой и интерактивной обратной связью
  • * Доступ к обсуждению решений и помощи от сообщества
  • * Электронный сертификат об успешном завершении курса

Нагрузка

4-5

Расскажите о курсе друзьям