Сколько стоит курс «Руслан Сенаторов: Solver QR. Sklearn. Data Science. Python»?

Стоимость курса составляет 990.00 рублей

Какой рейтинг у курса «Руслан Сенаторов: Solver QR. Sklearn. Data Science. Python»?

Курс имеет рейтинг 5.0 из 5 на основе 5 отзывов. На курсе обучается 27 учеников.

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 14 учеников получили сертификат (51.9% завершаемость).

Где можно пройти курс «Руслан Сенаторов: Solver QR. Sklearn. Data Science. Python»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/248961.

Руслан Сенаторов: Solver QR. Sklearn. Data Science. Python

Name: Руслан Сенаторов: Solver QR. Sklearn. Data Science. Python
Price: 990.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 5.0 (5 reviews)

Показатель	Текущие показатели	Рост
Учеников на курсе	27
Сертификатов выдано	14
Отзывов получено	5
Рейтинг курса	5.000
Количество уроков	45
Количество квизов	87
Количество задач с кодом	10
Время прохождения курса	4 ч.	—
Стоимость курса	990 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	10 месяцев назад	—	—	—	—
Последнее обновление	19 мая 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Чему вы научитесь

Разбор коммерческого кода действующих проектов по Data Science с сайта kaggle.com
Способность понимать раздел "Матричная факторизация" в учебнике от Школы Анализа Данных(ШАД) Яндекс education.yandex.ru/handbook/ml/article/matrichnaya-faktorizaciya
Способность начать понимать научную статью: arxiv.org/pdf/1509.06820
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 раздела "QR разложение": http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Модифицированная_ортогонализация_Грама-Шмидта
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 QR разложение на примере множественной линейной регрессии
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 и кто хочет понимать, что происходит под капотом библиотек Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow.

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.