Сколько стоит курс «Руслан Сенаторов: Множественная регрессия. Sklearn. Data Science»?

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 38 учеников получили сертификат (48.1% завершаемость).

Где можно пройти курс «Руслан Сенаторов: Множественная регрессия. Sklearn. Data Science»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/242962.

Курс на Stepik

Обложка курса «Руслан Сенаторов: Множественная регрессия. Sklearn. Data Science» на Stepik

990 ₽

Руслан Сенаторов: Множественная регрессия. Sklearn. Data Science ★ 5.000

Name: Руслан Сенаторов: Множественная регрессия. Sklearn. Data Science
Price: 990.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 5.0 (8 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	79
Сертификатов выдано	38
Отзывов получено	8
Рейтинг курса	5.000
Количество уроков	48
Количество квизов	184
Время прохождения курса	10 ч.	—
Стоимость курса	990 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	1 год назад	—	—	—	—
Последнее обновление	25 мая 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Руслан Сенаторов: Множественная регрессия. Sklearn. Data Science»

19 разделов Уроки в курсе «Руслан Сенаторов: Множественная регрессия. Sklearn. Data Science»

48 уроков Тесты в курсе «Руслан Сенаторов: Множественная регрессия. Sklearn. Data Science»

184 теста Время прохождения курса «Руслан Сенаторов: Множественная регрессия. Sklearn. Data Science»

10 ч.

обн. 25 мая 2026

1. Введение

4 урока

Открытый

1.1 Регламент взаимодействия ↗

2м 17с

Открытый

1.2 Обзор курса ↗

3м 43с

Открытый

1.3 Школа Анализа Данных. Kaggle. arXiv. ↗

1м 32с

Закрытый

1.4 Глоссарий ↗

7м 50с

2. Геометрический взгляд

1 урок

Открытый

2.1 Сравнение простой и множественной регрессии ↗

16м 0с

3. Реверс-инжиниринг кода (Python+sklearn)

3 урока

Закрытый

3.1 Параметры метода, Фильтрация данных ↗

9м 48с

Закрытый

3.2 (Краткий обзор) z-score: масштабирование признаков ↗

23м 35с

Закрытый

3.3 train_test_split:Тестовая, обучающая выборка. ↗

11м 2с

4. Математическое обоснование метода "insert"

2 урока

Закрытый

4.1 Введение: np.insert ↗

6м 37с

Закрытый

4.2 np.insert.Математическое обоснование ↗

29м 1с

5. Формы записи уравнения линейной регресии

1 урок

Закрытый

5.1 Скалярная,Векторная,Матричная,Функциональная,развёрнутая форма ↗

7м 45с

6. Вычисляем предсказание модели

1 урок

Закрытый

6.1 Умножаем матрицу весов 3-х моделей на вектор признаков ↗

11м 13с

7. np.linalg.inv(X.T@X).Нормальное уравнение

4 урока

Закрытый

7.1 Введение Основные понятия. Термины. ↗

16м 12с

-1

Закрытый

7.2 Матрица 2х2.Обратная матрица.Определитель.Миноры.Дополнения ↗

21м 11с

Закрытый

7.3 Метод Predict: X_test @ self.weights + self.bias ↗

12м 50с

-1

Закрытый

7.4 Матрица 3х3.Обратная матрица.Определитель.Миноры.Дополнения ↗

29м 6с

8. Вычисляем определитель

2 урока

Закрытый

8.1 Правило саррюса. Матрица 3 порядка ↗

11м 48с

Закрытый

8.2 Правило треугольников. Матрица 3 порядка ↗

6м 5с

9. Ранг матрицы.Линейная независимость.Вырожденная матрица.

1 урок

Закрытый

9.1 Линейная комбинация. ↗

10м 45с

10. Коллинеарность и мультиколлинеарность, что это и как обнаружить?

1 урок

Закрытый

10.1 Определитель.Ранг матрицы.Матрица корреляции ↗

13м 2с

11. Регуляризация l1 l2

2 урока

Закрытый

11.1 L1 vs L2 норма ↗

10м 2с

Закрытый

11.2 Ridge regularization vs Lasso ↗

4м 30с

12. Нормально уравнение С НУЛЯ.Матричное диффенцирование

3 урока

Закрытый

12.1 SSE VS MSE ↗

14м 47с

Закрытый

12.2 Раскрываем формулу ↗

9м 34с

Закрытый

12.3 Матричное диффенцирование ↗

29м 57с

13. Система Линейных Алгебраических Уравнений

2 урока

Закрытый

13.1 Метод сложения системы уравнений и подстановки ↗

21м 2с

Закрытый

13.2 Метод Гаусса ↗

51м 36с

14. Геометрическая интерпретация метода наименьших квадратов

3 урока

Закрытый

14.1 Ортогональная проекция на столбцовое пространство матрицы Х ↗

21м 2с

Закрытый

14.2 Коэффициент детерминации R2(SSR/SST) ↗

19м 13с

Закрытый

14.3 Заключение ↗

3м 19с

15. Экзамен

1 урок

Закрытый

15.1 тестирование на python ↗

19м 16с

16. (Краткий обзор) Корреляционно-регрессионный анализ

13 уроков

201

195

51м

Закрытый

16.1 Intro: linear regression ↗

17м 38с

Закрытый

16.2 Supervised learning/Unsupervised learning ↗

1м 11с

Закрытый

16.3 Классификация моделей линейной регресии ↗

4м 34с

Закрытый

16.4 Pipeline ↗

4м 35с

Закрытый

16.5 Вероятностный и классический подход в машинном обучении ↗

7м 42с

Закрытый

16.6 Почему называется МНК? ↗

0м 24с

Закрытый

16.7 Ф-критерий Фишера/Т-критерий Стьюдента и Метрики качества модели ↗

2м 36с

Закрытый

16.8 Теорема Гаусса-Маркова ↗

8м 57с

Закрытый

16.9 Доверительный интервал ↗

2м 47с

Закрытый

16.10 QQ-plot.Тест Шапиро-Уилка и Колмогорова смирнова ↗

1м 37с

Закрытый

16.11 Градиентный спуск и Метод наименьших квадратов ↗

6м 31с

Закрытый

16.12 Time complexity для МНК (Алгоритмы и структуры данных) ↗

1м 48с

Закрытый

16.13 Тестирование ↗

1м 3с

17. Если вам понравился курс...

1 урок

Закрытый

17.1 ...то... ↗

0м 7с

18. стажировка в IT-организации и Школа Data Science

1 урок

Открытый

18.1 стажировка в IT-организации и Школа Data Science ↗

1м 8с

19. Множественная регрессия. SVD

1 урок

Закрытый

19.1 Множественная регрессия. SVD ↗

0м 5с