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

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 SVD. Sklearn. Data Science. Python»Учеников на курсе 53
Сертификаты, выданные на курсе «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python»Сертификатов выдано 31
Отзывы о курсе «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python»Отзывов получено 7
Рейтинг курса «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python»Количество уроков 66
Тесты в курсе «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python»Количество квизов 186
Задачи с кодом в курсе «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python»Количество задач с кодом 8
Время прохождения курса «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python»Стоимость курса 990 ₽ —
Обновления курса «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python»Последнее обновление — ———
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» 186 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. Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов: Solver SVD. Sklearn. Data Science. Python» обн. 22 мая 2026

1. Введение

3 урока
Открытый
1.1 Регламент взаимодействия ↗
64
18
2м 16с
1
Открытый
1.2 Обзор курса ↗
56
56
2м 47с
0
Открытый
1.3 Школа Анализа Данных. Kaggle. arXiv. ↗
73
73
1м 34с
0

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

5 уроков
Закрытый
2.1 Сравнение метода INV и PINV.Псевдообратная матрица мура-Пенроуза ↗
22
3
3м 5с
0
Закрытый
2.2 Изучаем библиотеку Linear algebra (numpy.linalg) ↗
19
3
3м 17с
0
Закрытый
2.3 Математическое обоснование применения PINV вместо INV. ↗
17
2
8м 6с
1
Закрытый
2.4 Сингулярная и Обратная матрица.Детерминант. Мультиколлинеарность ↗
16
11
5м 37с
0
Закрытый
2.5 Изучаем метод PINV(SVD): псевдообратная матрица Мура-Пенроуза ↗
15
2
7м 49с
0

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

8 уроков
Закрытый
3.1 Понятие вектора. ↗
17
13
5м 6с
0
Закрытый
3.2 Понятие алгебраической структуры. ↗
16
12
20м 52с
0
Закрытый
3.3 Полугруппа ↗
16
13
6м 16с
0
Закрытый
3.4 Моноид ↗
15
14
5м 13с
0
Закрытый
3.5 Группа. Группа подстановок. Симметрическая группа s3 ↗
14
2
11м 4с
0
Закрытый
3.6 Абелева группа. Коммутативная группа ↗
14
11
6м 7с
0
Закрытый
3.7 Кольцо ↗
13
11
5м 24с
0
Закрытый
3.8 Поле ↗
13
11
2м 19с
0

4. Глава 3. Линейное(Векторное) пространство.Линейные трансформации

6 уроков
Закрытый
4.1 Векторное пространство ↗
13
10
14м 5с
0
Открытый
4.2 Евклидово пространство ↗
101
11
6м 51с
2
Закрытый
4.3 Линейный оператор. Линейная трансформация / преобразования ↗
13
11
8м 33с
0
Закрытый
4.4 Базис:Ортонормированный, Ортогональный, Афинный.Коллинеарность ↗
13
11
11м 27с
0
Закрытый
4.5 Гомотетия: частный случай преобразования подобия ↗
12
11
28м 10с
0
Закрытый
4.6 Виды преобразований ↗
12
11
13м 43с
0

5. Глава 4.Собственные числа и векторы. Eigenvalue и eigenvectors

8 уроков
Закрытый
5.1 Основные понятия ↗
16
13
3м 57с
0
Закрытый
5.2 Геометрическая интерпретация ↗
14
13
4м 27с
0
Закрытый
5.3 Формальное определение. ↗
14
14
3м 9с
0
Закрытый
5.4 Собственный вектор и значение линейного преобразования ↗
14
12
10м 53с
0
Закрытый
5.5 Алгоритм нахождения собственных чисел и векторов ↗
14
12
7м 45с
0
Закрытый
5.6 Матрица 2х2 алгоритм нахождения eigenvalue&eigenvector ↗
14
12
20м 44с
0
Закрытый
5.7 Матрица 3х3 алгоритм нахождения eigenvalue&eigenvector ↗
14
11
42м 9с
0
Закрытый
5.8 Комплексные числа ↗
14
11
13м 40с
0

6. Глава 5.Матричная факторизация: Спектральное разложение матрицы

4 урока
Закрытый
6.1 Основные понятия. Eigenvalue decomposition ↗
14
13
4м 19с
0
Закрытый
6.2 Матрица 2х2 алгоритм нахождения Eigenvalue decomposition ↗
14
10
19м 46с
0
Закрытый
6.3 Геометрический смысл Eigenvalue decomposition. Матрица 2х2 ↗
15
10
9м 3с
0
Закрытый
6.4 Эрмитова матрица ↗
13
11
5м 42с
0

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

1 урок
Закрытый
7.1 Сингулярное разложение матрицы. ↗
13
11
3м 55с
0

8. Глава 7.Матричная факторизация: Сингулярное разложение матрицы

15 уроков
Закрытый
8.1 Основные понятия. Singular Value Decomposition ↗
12
12
5м 7с
0
Закрытый
8.2 Алгоритм нахождения singular value decomposition ↗
12
1
2м 39с
0
Закрытый
8.3 Матрица 2х3.Прямоугольная-ШИРОКАЯ.Система уравнений.Метод Гаусса ↗
12
3
20м 48с
0
Закрытый
8.4 Матрица 4х3.Прямоугольная-ВЫСОКАЯ.Система уравнений.Метод Гаусса ↗
11
1
17м 40с
0
Закрытый
8.5 Матрица 3х3.Квадратная. Мультиколлинеарность. Находим SVD ↗
11
6
11м 16с
0
Закрытый
8.6 Резюмируем ↗
12
10
4м 31с
0
Закрытый
8.7 Усечённое(Truncated) SVD ↗
10
8
9м 42с
0
Закрытый
8.8 Сжатие изображения с помощью SVD ↗
12
1
7м 17с
0
Закрытый
8.9 Убираем шум с помощью SVD ↗
12
10
5м 21с
0
Закрытый
8.10 Рекомендательная система SVD ↗
12
9
4м 24с
0
Закрытый
8.11 Норма Фробениуса. След матрицы ↗
12
1
4м 53с
0
Закрытый
8.12 Теорема Эккарта Янга ↗
12
1
10м 43с
-1
Закрытый
8.13 Геометрический смысл SVD ↗
11
9
8м 32с
0
Закрытый
8.14 Аналитический смысл SVD ↗
11
8
2м 40с
0
Закрытый
8.15 Сходство EVD и SVD ↗
13
8
3м 12с
0

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

1 урок
Закрытый
9.1 Функция PINV. Псевдообратная матрица Мура-Пенроуза ↗
10
10
1м 15с
0

10. Глава 9.Матричная факторизация: матрица Мура пенроуза

7 уроков
Закрытый
10.1 Выводим с нуля формулу для pinv - Moore-Penrose pseudoinverse ↗
11
8
11м 5с
0
Закрытый
10.2 Матрица 4х2.Прямоугольная-ВЫСОКАЯ. ↗
9
5
3м 34с
0
Закрытый
10.3 Матрица 2х2.Квадратная. Мультиколлинеарность. ↗
9
3
2м 34с
0
Закрытый
10.4 Прообраз и образ. Отображение. ↗
9
8
2м 16с
0
Закрытый
10.5 Геометрический смысл pinv - Moore-Penrose pseudoinverse ↗
10
8
1м 52с
0
Закрытый
10.6 Метод наименьших квадратов:Мура-Пенроуза наилучшая аппроксимация ↗
10
4
2м 18с
0
Закрытый
10.7 Реверс инжиниринг scikit-learn, метод fit ↗
9
8
-
0

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

3 урока
Закрытый
11.1 Функция PINV ↗
8
8
4м 53с
0
Закрытый
11.2 Резюмируем ↗
8
8
3м 32с
0
Закрытый
11.3 Пишем алгоритм PINV с нуля ↗
8
8
4м 6с
0

12. Глава 12. Сравнительный анализ. INV VS PINV VS QR

1 урок
Закрытый
12.1 Плюсы, Минусы, Где применяется ↗
10
8
2м 37с
0

13. Если вам понравился курс...

1 урок
Открытый
13.1 ...то... ↗
29
9
0м 4с
0

14. стажировка в IT-организации и Школа Data Science

1 урок
Открытый
14.1 стажировка в IT-организации и Школа Data Science ↗
30
9
1м 4с
1

15. QR

1 урок
Закрытый
15.1 QR ↗
13
13
0м 5с
0