Курс на Stepik
Обложка курса «Руслан Сенаторов: Математический анализ для Data Science» на Stepik
Бесплатно

Руслан Сенаторов: Математический анализ для Data Science 4.333

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 "математический анализ". Пределы и производные.Непрерывность и дифференцируемость.Интегралы.Ряды и приближения.Оптимизация.Градиент, частная производная. Data Science: Градиентный спуск Регрессия и нейросети

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Руслан Сенаторов: Математический анализ для Data Science»Учеников на курсе 1 090
Сертификаты, выданные на курсе «Руслан Сенаторов: Математический анализ для Data Science»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Руслан Сенаторов: Математический анализ для Data Science»Отзывов получено 3
Рейтинг курса «Руслан Сенаторов: Математический анализ для Data Science»Рейтинг курса 4.333
Уроки в курсе «Руслан Сенаторов: Математический анализ для Data Science»Количество уроков 25
Тесты в курсе «Руслан Сенаторов: Математический анализ для Data Science»Количество квизов 9
Время прохождения курса «Руслан Сенаторов: Математический анализ для Data Science»Время прохождения курса
Обновления курса «Руслан Сенаторов: Математический анализ для Data Science»Обновления курса
Дата публикации курса «Руслан Сенаторов: Математический анализ для Data Science»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов: Математический анализ для Data Science»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «Руслан Сенаторов: Математический анализ для Data Science» 15 разделов Уроки в курсе «Руслан Сенаторов: Математический анализ для Data Science» 25 уроков Тесты в курсе «Руслан Сенаторов: Математический анализ для Data Science» 9 тестов Время прохождения курса «Руслан Сенаторов: Математический анализ для Data Science» 17 ч. Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов: Математический анализ для Data Science» обн. 7 мая 2026

Введение

1 урок
1. Регламент взаимодействия

НЕДЕЛЯ 1: Основные понятия

2 урока
1. Теория множеств: Операции над множествами
2. Метод математической индукции

НЕДЕЛЯ 2: Предел последовательности по КОШИ

2 урока
1. Предел последовательности
2. Предел по КОШИ

НЕДЕЛЯ 3: Предел функции по КОШИ.Правило Лопиталя.

2 урока
1. Правило Лопиталя.Предел функции.Предел последовательности
2. Замечательный предел.Порядок Роста.Неопределенности.Метод замены

НЕДЕЛЯ 4: Бесконечно большие/маленькие функции.Эквивалентность

2 урока
1. Бесконечно большие/маленькие функции.Эквивалентность
2. Бесконечно малые функции. Замечательные эквивалентности в предел

НЕДЕЛЯ 5: Непрерывность функции. Точки разрыва

1 урок
1. Классификация точек разрыва. Непрерывность функции

НЕДЕЛЯ 6: Числовые ряды

2 урока
1. Основные понятия. Признак сходимости.
2. Гармонический ряд

НЕДЕЛЯ 7: Экзамен 1 семестр. Дифференциально исчисление

2 урока
1. Экзамен 1 семестр.
2. Пересдача экзамена. 1 семестр.

НЕДЕЛЯ 8:Прикладной математический анализ для Машинного обучения

1 урок
1. Пределы в Машинном обучении

НЕДЕЛЯ 9: дифференциал функции

4 урока
1. Понятие дифференциала функции
2. Приближённые вычисления с помощью дифференциала
3. часть 1. Производная и дифференциал
4. часть 2. Производная и дифференциал

НЕДЕЛЯ 10:ГРАДИЕНТ(градиентный спуск).производная по направлению

1 урок
1. ГРАДИЕНТ(градиентный спуск+ML).производная по направлению

Экстремум функции двух переменных.Производная по направлению.

1 урок
1. Экстремум функции двух переменных.Производная по направлению.

Условный экстремум и метод Лагранжа

1 урок
1. Условный экстремум и метод Лагранжа

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