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
5.000
из 5
21 отзыв
★★★★★
21
★★★★
0
★★★
0
★★
0
0
Светлана Сабитова
Светлана Сабитова
1 месяц назад

Отличный курс. Рассчитан на новичков. Подробно объясняется смысл и вывод уравнения линейной регрессии. Также включает работу с kaggle-ноутбуками, датасетами и практические задания на написание кода на Python.

Дмитрий Шилин
Дмитрий Шилин
3 месяца назад

Спасибо за курс! Круто, что есть примеры с kaggle. В качестве пожелания - можно еще добавить. Круто, что есть возможность полистать документацию sklearn. В качестве пожелания, можно было больше уделить внимания встроенным средствам sklearn для работы в с линейной регрессией. Теория линейной регрессии изложена максимально всесторонне и доступно. Есть бонусный материал, за который тоже спасибо большое. Лично для меня не хватило практики, но понимание процесса стало понятно.

"В качестве пожелания, можно было больше уделить внимания встроенным средствам sklearn для работы в с линейной регрессией" В курсе я разбираю солвер "скалярная форма нормального уравнения", данная форма не используется в sklearn, соответственно и sklearn не должно быть в курсе.

Виктор Виноградов
Виктор Виноградов
5 месяцев назад

Это самый понятный и подробный курс по простой линейной регрессии который я когда-либо встречал. Так плавно ввести в тему регрессии и показать как работают формулы, выводя их с нуля и объясняя понятным языком, способен только профессионал своего дела. Автору и преподавателю огромная благодарность и уважение за такую качественно проделанную работу. Обязательно продолжу обучение по его курсам.

ОЧЕНЬ КРУТОЙ ОТЗЫВ, благодарю за такую подробность и высокую оценку!

Алия Бадмаева
Алия Бадмаева
5 месяцев назад

1.Много нового. Поняла уравнение регрессии, зачем нужны разные разделы в DS, поэтапность в МО. 2.Связь математики с DS, этого часто не хватает. Неплохое дополнение к вузовской программе. 3.Визуализацию можно было бы улучшить ( не критично) 4.Узкая направленность, казалось, чтоб даст возможность более полно понять конкретную тему, не ошиблась.

Спасибо что цените мой труд!