Курс на Stepik
Обложка курса «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science» на Stepik
490 ₽

Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science ★ 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:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science»Учеников на курсе 202
Сертификаты, выданные на курсе «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science»Сертификатов выдано 155
Отзывы о курсе «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science»Отзывов получено 21
Рейтинг курса «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science»Количество уроков 40
Тесты в курсе «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science»Количество квизов 54
Задачи с кодом в курсе «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science»Количество задач с кодом 3
Время прохождения курса «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science»Стоимость курса 490 ₽ —
Обновления курса «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science» 14 разделов Уроки в курсе «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science» 40 уроков Тесты в курсе «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science» 54 теста Задачи в курсе «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science» 3 задачи Время прохождения курса «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science» 6 ч. Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science» обн. 25 мая 2026

1. Введение

4 урока
Открытый
1.1 Регламент взаимодействия ↗
269
138
3м 56с
5
Открытый
1.2 Обзор курса ↗
158
158
2м 2с
3
Открытый
1.3 Школа Анализа Данных. Kaggle. arXiv. ↗
220
220
0м 30с
5
Закрытый
1.4 Глоссарий ↗
94
94
1м 21с
0

2. Метод наименьших квадратов (Парная/простая регрессия)

4 урока
Открытый
2.1 Имплементация на Python ↗
371
19
18м 32с
5
Закрытый
2.2 МНК: Применяем формулу.Вычисляем коэффициенты ↗
107
107
8м 7с
3
Закрытый
2.3 Функция потерь - Функция нескольких переменных.(ФНП) ↗
99
99
7м 23с
1
Закрытый
2.4 Тестирование ↗
91
20
10м 32с
2

3. Математический анализ

5 уроков
Закрытый
3.1 Геометрический и физический смысл производной ↗
85
33
13м 5с
2
Закрытый
3.2 Дифференциал и Нотация Лейбница ↗
78
26
5м 37с
1
Закрытый
3.3 Производная по определению через предел ↗
68
22
8м 40с
1
Закрытый
3.4 Частная производная ↗
65
21
6м 25с
0
Закрытый
3.5 Тестирование ↗
59
46
1м 6с
0

4. Получаем формулу МНК с нуля

2 урока
Закрытый
4.1 Частные производные от Функции потерь ↗
61
61
10м 43с
0
Закрытый
4.2 Тестирование ↗
53
35
2м 16с
0

5. Теория рядов

2 урока
Закрытый
5.1 Выводим формулу МНК ↗
59
14
57м 9с
0
Закрытый
5.2 Тестирование ↗
45
22
2м 49с
0

6. Линейная алгебра

2 урока
Закрытый
6.1 Метод крамера и система линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) ↗
59
59
3м 22с
0
Закрытый
6.2 Тестирование ↗
47
38
1м 27с
0

7. Интерпретация формулы МНК

1 урок
Закрытый
7.1 Аналитический и геометрический смысл МНК ↗
53
13
7м 15с
1

8. Интерполяция и Аппроксимация

1 урок
Закрытый
8.1 В чём разница? ↗
52
39
1м 17с
0

9. Линейная регрессия на Python с нуля

1 урок
Закрытый
9.1 Scikit-learn: linear regression ↗
56
12
8м 13с
0

10. Экзамен

1 урок
Закрытый
10.1 тестирование на python ↗
37
9
60м 47с
0

11. (Краткий обзор) Корреляционно-регрессионный анализ

13 уроков
Закрытый
11.1 Intro: linear regression ↗
67
27
17м 44с
1
Закрытый
11.2 Supervised learning/Unsupervised learning ↗
48
48
1м 11с
0
Закрытый
11.3 Классификация моделей линейной регресии ↗
45
45
4м 34с
0
Закрытый
11.4 Pipeline ↗
51
51
4м 35с
0
Закрытый
11.5 Вероятностный и классический подход в машинном обучении ↗
46
46
7м 42с
1
Закрытый
11.6 Почему называется МНК? ↗
43
43
0м 24с
0
Закрытый
11.7 Ф-критерий Фишера/Т-критерий Стьюдента и Метрики качества модели ↗
46
46
2м 36с
0
Закрытый
11.8 Теорема Гаусса-Маркова ↗
43
43
8м 57с
0
Закрытый
11.9 Доверительный интервал ↗
39
39
2м 47с
0
Закрытый
11.10 QQ-plot.Тест Шапиро-Уилка и Колмогорова смирнова ↗
37
37
1м 37с
0
Закрытый
11.11 Градиентный спуск и Метод наименьших квадратов ↗
42
42
6м 31с
0
Закрытый
11.12 Time complexity для МНК (Алгоритмы и структуры данных) ↗
41
41
1м 48с
0
Закрытый
11.13 Тестирование ↗
47
34
2м 37с
0

12. Если вам понравился курс...

1 урок
Открытый
12.1 ...то... ↗
68
33
0м 12с
0

13. стажировка в IT-организации и Школа Data Science

1 урок
Открытый
13.1 стажировка в IT-организации и Школа Data Science ↗
110
38
1м 12с
1

14. Множественная линейная регрессия

1 урок
Закрытый
14.1 Множественная линейная регрессия ↗
43
43
0м 4с
0