Курс на Stepik
Обложка курса «(бета) Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning» на Stepik
Бесплатно

(бета) Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning 4.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс по линейной алгебре для задач Data Science, Machine Learning и GameDev: векторы, матрицы, СЛАУ, собственные векторы, SVD и PCA. Обучение строится на интуитивных объяснениях, геометрическом смысле и практических задачах, чтобы применять формулы к анализу данных и прикладным моделям.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «(бета) Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning»Учеников на курсе 1 148
Сертификаты, выданные на курсе «(бета) Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «(бета) Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning»Отзывов получено 13
Рейтинг курса «(бета) Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning»Рейтинг курса 4.000
Уроки в курсе «(бета) Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning»Количество уроков 41
Тесты в курсе «(бета) Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning»Количество квизов 240
Время прохождения курса «(бета) Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning»Время прохождения курса
Обновления курса «(бета) Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning»Обновления курса
Дата публикации курса «(бета) Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «(бета) Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning»Последнее обновление
Сложность normal

Чему вы научитесь

Курс находится в бета-тестирование. 
Линейная алгебра — это язык, на котором разговаривают современные технологии. Нейросети, компьютерная графика, рекомендательные системы — все они работают на матрицах и векторах.

Многие боятся этого предмета из-за сухих университетских лекций. Этот курс другой.
Мы не будем заучивать теоремы. Мы будем строить интуитивное понимание.

Курс разбит на две логические части:

  1. Инструментарий: Мы научимся "читать и писать" на языке матриц. Разберем векторы, скалярное произведение, СЛАУ и детерминанты.

  2. Суть вещей: Мы заглянем под капот. Узнаем, как операторы деформируют пространство, зачем нужны собственные векторы и как Сингулярное разложение (SVD) помогает сжимать изображения и искать скрытые связи в данных.

Каждый теоретический шаг подкреплен понятными примерами и практическими задачами, чтобы формулы превратились в надежный навык.

О курсе

Курс по линейной алгебре для задач Data Science, Machine Learning и GameDev: векторы, матрицы, СЛАУ, собственные векторы, SVD и PCA. Обучение строится на интуитивных объяснениях, геометрическом смысле и практических задачах, чтобы применять формулы к анализу данных и прикладным моделям.

Для кого этот курс

Для будущих Data Scientist'ов: Если вы хотите понимать, как работает "под капотом" нейросеть или линейная регрессия, а не просто импортировать библиотеки. Для разработчиков игр (GameDev): Чтобы понимать, как работают повороты, проекции и физика в 3D-движках. Для студентов: Чтобы раз и навсегда разобраться в предмете и сдать экзамен без зубрёжки. Для всех: Кто хочет прокачать математическое мышление и перестать бояться слова "тензор".

Начальные требования

  • Школьная математика (уровень 9-11 класса): умение решать простые уравнения, понимание координат на плоскости, функции и графики.

  • Знание программирования НЕ требуется (все задачи решаются на бумаге или калькуляторе), но будет плюсом для понимания прикладных примеров.

Преподаватели курса

Как проходит обучение

Курс состоит из текстовых уроков с подробными объяснениями и визуализациями.

  • Теория: Написана простым языком, "от простого к сложному".

  • Тесты: Короткие вопросы на понимание сути после каждого блока.

  • Задачи: Расчетные задания, где нужно получить конкретное число (найти ранг, определитель, проекцию).

  • Разборы: Пошаговые решения типовых задач, чтобы вы не застряли.

Нагрузка

4-5 часов в неделю

Расскажите о курсе друзьям