Курс на Stepik
Обложка курса «Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science» на Stepik
Бесплатно

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

Открыть на
STEPIK.ORG

Автор курса Руслан Сенаторов t.me/RuslanSenatorov, Преподаватель и Президент IT-организации(CEO) github.com/SENATOROVAI | Бесплатный курс по математике для data science,Машинное обучение, с нуля. Материалы курса основаны на открытых лекциях по "Линейная Алгебра на Python с нуля". Этот курс —проводник в мир линейной алгебры, без которой невозможно понять, как работают модели машинного обучения, нейросети, кластеризация, поиск признаков и многое другое. через практику на Python (NumPy).

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science»Учеников на курсе 1 565
Сертификаты, выданные на курсе «Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science»Отзывов получено 3
Рейтинг курса «Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science»Рейтинг курса 3.667
Уроки в курсе «Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science»Количество уроков 28
Тесты в курсе «Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science»Количество квизов 11
Время прохождения курса «Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science»Время прохождения курса
Обновления курса «Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science»Обновления курса
Дата публикации курса «Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science» 10 разделов Уроки в курсе «Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science» 28 уроков Тесты в курсе «Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science» 11 тестов Время прохождения курса «Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science» 20 ч. Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов: Линейная Алгебра в Python(Numpy). Data Science» обн. 7 мая 2026

Введение

1 урок
1. Регламент взаимодействия

НЕДЕЛЯ 1: ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ

5 уроков
1. Что такое вектор? Размерность, операции над вектором
2. Скалярное произведение векторов и broadcusting
3. Python: Норма вектора, операции над векторами
4. Python: Косинусное сходство
5. Python: Проекция вектора и ортогональное разложение

НЕДЕЛЯ 2: АЛГЕБРАИЧЕСКИЕ СТРУКТУРЫ

4 урока
1. линейная зависимость, линейные комбинации,линейное пространство
2. Алгебраическая структура: полугруппа, моноид, группа,кольцо,поле
3. Векторное(линейное) пространство
4. Линейная оболочка (SPAN)

НЕДЕЛЯ 3: Афинная система координат и направляющие косинусы

4 урока
1. Python: Линейная комбинация.Афинная система координат, Базис
2. Ортонормированный базис
3. Проекция вектора и направляющие косинусы
4. Нормальное распределение Гаусса. Сдвиг матрицы

НЕДЕЛЯ 4: Обратная матрица. РАНГ. ОПРЕДЕЛИТЕЛЬ

3 урока
1. Обратная матрица
2. Ранг матрицы
3. Определитель матрицы. Правило саррюса. Треугольников

НЕДЕЛЯ 5: МНК .Матрица знаков. АЛГЕБРАИЧЕСКОЕ ДОПОЛНЕНИЕ

2 урока
1. Нормальное уравнение. Матрица знаков. Понижение порядка det
2. Алгебраическое дополнение.Матричные выражения.

НЕДЕЛЯ 6: СЛАУ. Матричное уравнение.МЕТОД ГАУССА.

2 урока
1. Матричное уравнение.Система уравнений.
2. Метод Гаусса

НЕДЕЛЯ 7: ПРАКТИКА НА NUMPY(Норма Фробениуса.След матрицы.EVD

4 урока
1. Python: Матричные операции. Numpy
2. Python: Ортогональная матрица. Сложение вручную
3. Python: Оператор return. Вложенные циклы. Матричные операции
4. Python: Норма Фробениуса.След матрицы.Eigenvalue decomposition

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