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

Стоимость курса составляет 990.00 рублей

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 31 учеников получили сертификат (58.5% завершаемость).

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

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/246258.

Курс на Stepik

Обложка курса «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python» на Stepik

990 ₽

Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python ★ 5.000

Name: Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python
Price: 990.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 5.0 (7 reviews)

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
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	53
Сертификатов выдано	31
Отзывов получено	7
Рейтинг курса	5.000
Количество уроков	66
Количество квизов	176
Количество задач с кодом	8
Время прохождения курса	10 ч.	—
Стоимость курса	990 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	1 год назад	—	—	—	—
Последнее обновление	21 июля 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python»

15 разделов Уроки в курсе «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python»

66 уроков Тесты в курсе «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python»

176 тестов Задачи в курсе «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python»

8 задач Время прохождения курса «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python»

10 ч.

обн. 21 июля 2026

Введение

3 урока

1. Регламент взаимодействия ↗

2. Обзор курса ↗

3. Школа Анализа Данных. Kaggle. arXiv. ↗

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

5 уроков

1. Сравнение метода INV и PINV.Псевдообратная матрица мура-Пенроуза ↗

2. Изучаем библиотеку Linear algebra (numpy.linalg) ↗

3. Математическое обоснование применения PINV вместо INV. ↗

4. Сингулярная и Обратная матрица.Детерминант. Мультиколлинеарность ↗

5. Изучаем метод PINV(SVD): псевдообратная матрица Мура-Пенроуза ↗

Глава 2. Алгебраические структуры: моноид, группа, кольцо, поле

8 уроков

1. Понятие вектора. ↗

2. Понятие алгебраической структуры. ↗

3. Полугруппа ↗

4. Моноид ↗

5. Группа. Группа подстановок. Симметрическая группа s3 ↗

6. Абелева группа. Коммутативная группа ↗

7. Кольцо ↗

8. Поле ↗

Глава 3. Линейное(Векторное) пространство.Линейные трансформации

6 уроков

1. Векторное пространство ↗

2. Евклидово пространство ↗

3. Линейный оператор. Линейная трансформация / преобразования ↗

4. Базис:Ортонормированный, Ортогональный, Афинный.Коллинеарность ↗

5. Гомотетия: частный случай преобразования подобия ↗

6. Виды преобразований ↗

Глава 4.Собственные числа и векторы. Eigenvalue и eigenvectors

8 уроков

1. Основные понятия ↗

2. Геометрическая интерпретация ↗

3. Формальное определение. ↗

4. Собственный вектор и значение линейного преобразования ↗

5. Алгоритм нахождения собственных чисел и векторов ↗

6. Матрица 2х2 алгоритм нахождения eigenvalue&eigenvector ↗

7. Матрица 3х3 алгоритм нахождения eigenvalue&eigenvector ↗

8. Комплексные числа ↗

Глава 5.Матричная факторизация: Спектральное разложение матрицы

4 урока

1. Основные понятия. Eigenvalue decomposition ↗

2. Матрица 2х2 алгоритм нахождения Eigenvalue decomposition ↗

3. Геометрический смысл Eigenvalue decomposition. Матрица 2х2 ↗

4. Эрмитова матрица ↗

Глава 6.Реверс-инжиниринг кода (Python+Numpy)

1 урок

1. Сингулярное разложение матрицы. ↗

Глава 7.Матричная факторизация: Сингулярное разложение матрицы

15 уроков

1. Основные понятия. Singular Value Decomposition ↗

2. Алгоритм нахождения singular value decomposition ↗

3. Матрица 2х3.Прямоугольная-ШИРОКАЯ.Система уравнений.Метод Гаусса ↗

4. Матрица 4х3.Прямоугольная-ВЫСОКАЯ.Система уравнений.Метод Гаусса ↗

5. Матрица 3х3.Квадратная. Мультиколлинеарность. Находим SVD ↗

6. Резюмируем ↗

7. Усечённое(Truncated) SVD ↗

8. Сжатие изображения с помощью SVD ↗

9. Убираем шум с помощью SVD ↗

10. Рекомендательная система SVD ↗

11. Норма Фробениуса. След матрицы ↗

12. Теорема Эккарта Янга ↗

13. Геометрический смысл SVD ↗

14. Аналитический смысл SVD ↗

15. Сходство EVD и SVD ↗

Глава 8. Реверс-инжиниринг кода (Python+Numpy)

1 урок

1. Функция PINV. Псевдообратная матрица Мура-Пенроуза ↗

Глава 9.Матричная факторизация: матрица Мура пенроуза

7 уроков

1. Выводим с нуля формулу для pinv - Moore-Penrose pseudoinverse ↗

2. Матрица 4х2.Прямоугольная-ВЫСОКАЯ. ↗

3. Матрица 2х2.Квадратная. Мультиколлинеарность. ↗

4. Прообраз и образ. Отображение. ↗

5. Геометрический смысл pinv - Moore-Penrose pseudoinverse ↗

6. Метод наименьших квадратов:Мура-Пенроуза наилучшая аппроксимация ↗

7. Реверс инжиниринг scikit-learn, метод fit ↗

Глава 10. Реверс-инжиниринг кода (Python+Numpy)

3 урока

1. Функция PINV ↗

2. Резюмируем ↗

3. Пишем алгоритм PINV с нуля ↗

Глава 12. Сравнительный анализ. INV VS PINV VS QR

1 урок

1. Плюсы, Минусы, Где применяется ↗

Если вам понравился курс...

1 урок

1. ...то... ↗

стажировка в IT-организации и Школа Data Science

1 урок

1. стажировка в IT-организации и Школа Data Science ↗

QR

1 урок

1. QR ↗