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 207
Сертификаты, выданные на курсе «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science»Сертификатов выдано 166
Отзывы о курсе «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science»Отзывов получено 22
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» 7 ч. Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов:Простая линейная регрессия.Sklearn.Data Science» обн. 12 августа 2026

Введение

4 урока
1. Регламент взаимодействия
2. Обзор курса
3. Школа Анализа Данных. Kaggle. arXiv.
4. Глоссарий

Метод наименьших квадратов (Парная/простая регрессия)

4 урока
1. Имплементация на Python
2. МНК: Применяем формулу.Вычисляем коэффициенты
3. Функция потерь - Функция нескольких переменных.(ФНП)
4. Тестирование

Математический анализ

5 уроков
1. Геометрический и физический смысл производной
2. Дифференциал и Нотация Лейбница
3. Производная по определению через предел
4. Частная производная
5. Тестирование

Получаем формулу МНК с нуля

2 урока
1. Частные производные от Функции потерь
2. Тестирование

Теория рядов

2 урока
1. Выводим формулу МНК
2. Тестирование

Линейная алгебра

2 урока
1. Метод крамера и система линейных алгебраических уравнений (СЛАУ)
2. Тестирование

Интерпретация формулы МНК

1 урок
1. Аналитический и геометрический смысл МНК

Интерполяция и Аппроксимация

1 урок
1. В чём разница?

Линейная регрессия на Python с нуля

1 урок
1. Scikit-learn: linear regression

Экзамен

1 урок
1. тестирование на python

(Краткий обзор) Корреляционно-регрессионный анализ

13 уроков
1. Intro: linear regression
2. Supervised learning/Unsupervised learning
3. Классификация моделей линейной регресии
4. Pipeline
5. Вероятностный и классический подход в машинном обучении
6. Почему называется МНК?
7. Ф-критерий Фишера/Т-критерий Стьюдента и Метрики качества модели
8. Теорема Гаусса-Маркова
9. Доверительный интервал
10. QQ-plot.Тест Шапиро-Уилка и Колмогорова смирнова
11. Градиентный спуск и Метод наименьших квадратов
12. Time complexity для МНК (Алгоритмы и структуры данных)
13. Тестирование

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

Множественная линейная регрессия

1 урок
1. Множественная линейная регрессия