Курс на Stepik
Обложка курса «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science» на Stepik
490 ₽

Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science ★ 5.000

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: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science»Учеников на курсе 37
Сертификаты, выданные на курсе «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science»Сертификатов выдано 19
Отзывы о курсе «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science»Отзывов получено 3
Рейтинг курса «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science»Количество уроков 28
Тесты в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science»Количество квизов 43
Задачи с кодом в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science»Количество задач с кодом 7
Время прохождения курса «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science»Стоимость курса 490 ₽ —
Обновления курса «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science» 9 разделов Уроки в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science» 28 уроков Тесты в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science» 43 теста Задачи в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science» 7 задач Время прохождения курса «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science» 3 ч. Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов: Solver Cholesky & LU. Sklearn. Data Science» обн. 25 мая 2026

1. Введение

3 урока
Открытый
1.1 Регламент взаимодействия ↗
60
13
2м 22с
1
Открытый
1.2 Обзор курса ↗
35
35
2м 44с
0
Открытый
1.3 Школа Анализа Данных. Kaggle. arXiv. ↗
45
45
1м 33с
0

2. Глава 1. Реверс-инжиниринг кода (Python+Numpy)

1 урок
Открытый
2.1 Основные понятия ↗
24
4
4м 32с
0

3. Глава 2. LU-разложение: основные понятия

5 уроков
Закрытый
3.1 Алгоритм LU разложения ↗
13
9
3м 40с
0
Закрытый
3.2 Матрица 3х3. Система уравнение. СЛАУ. Метод Гаусса. ↗
10
6
15м 18с
0
Закрытый
3.3 Решаем систему АХ=B. Прямой ход. Обратный ход ↗
9
6
11м 46с
0
Закрытый
3.4 LU-разложение с поворотом. Pivoting. ↗
7
4
12м 59с
0
Закрытый
3.5 Почему LU-разложение хуже чем Холекций? ↗
6
6
2м 18с
0

4. Глава 3. Разложение Холецкого

5 уроков
Закрытый
4.1 Основные понятия ↗
6
5
2м 30с
1
Закрытый
4.2 Алгоритм разложения Холецкого ↗
103
7
2м 5с
2
Закрытый
4.3 Матрица 3х3. Система уравнение. СЛАУ. ↗
7
4
10м 11с
0
Закрытый
4.4 Решаем систему АХ=B. Прямой ход. Обратный ход ↗
6
4
12м 31с
0
Закрытый
4.5 np.linalg.cholesky ↗
6
0
3м 8с
1

5. Глава 4. Асимптотика. Сравнительный анализ.

9 уроков
Закрытый
5.1 Сравнение:Normal equation, SVD, QR, Cholesky, Gradient descent ↗
6
6
11м 16с
1
Закрытый
5.2 Блок-схема выбора алгоритма ↗
6
6
7м 48с
1
Закрытый
5.3 Большой, малый датасэт. ↗
6
6
4м 12с
1
Закрытый
5.4 Что такое МНК? Историческая справка. ↗
7
7
3м 49с
1
Закрытый
5.5 Критерий Кронекера и Квадратичной формы. ↗
6
6
2м 35с
0
Закрытый
5.6 Почему Adam и Momentum не нужен в машинном обучении? ↗
7
7
2м 5с
0
Закрытый
5.7 Условия и рекомендуемый метод поиска весов ↗
6
6
1м 8с
0
Закрытый
5.8 Регуляризация Тихонова, Гребневая, Ridge, применение Холецкого ↗
6
6
2м 13с
1
Закрытый
5.9 Скорость работы алгоритма ↗
6
6
6м 9с
1

6. Глава 5.Реверс-инжиниринг Kaggle

1 урок
Закрытый
6.1 Ресёрчим kaggle ↗
9
2
16м 3с
1

7. Если вам понравился курс...

1 урок
Открытый
7.1 ...то... ↗
15
5
0м 5с
0

8. стажировка в IT-организации и Школа Data Science

1 урок
Открытый
8.1 стажировка в IT-организации и Школа Data Science ↗
28
6
1м 4с
1

9. Градиентный спуск и стахостический

1 урок
Закрытый
9.1 Градиентный спуск и стохастический ↗
8
8
-
1