Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science ★ 3.667

Линейная алгебра для Data Science и машинного обучения

📦 С практикой на NumPy

Вы не просто узнаете, что такое матрицы, векторы и собственные значения, но поймёте, зачем они нужны в Data Science и как применять их на практике.

🧠 Чему вы научитесь:

• Что такое векторы и матрицы, и как с ними работать в NumPy

• Геометрическая интерпретация: длина, угол, проекция, ортогональность

• Решение систем линейных уравнений

• Обратные матрицы и псевдообратные

• Базисы, ранг, линейная зависимость

• Скалярное, векторное, матричное произведение

• Сингулярное разложение (SVD) и его значение в ML

• Собственные векторы и собственные значения

• Применение линейной алгебры в:

  • PCA (метод главных компонент)

  • Регрессии

  • Градиентном спуске

  • Рекомендательных системах

  • Работа с изображениями и текстом

🛠 Формат:

• 💻 Практика: каждое занятие сопровождается задачами в NumPy

• 📊 Мини-проекты: реализуете аналоги PCA, SVD и линейной регрессии вручную

• 📚 Материалы и шпаргалки по каждой теме

🎯 Для кого курс:

• Начинающих Data Scientists и аналитиков

• Python-разработчиков, переходящих в ML

• Студентов и аспирантов технических направлений

• Всех, кто хочет понять "математику под капотом" ML