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 4.556

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс находится в бета-тестирование. Фундаментальный курс по линейной алгебре: от простых матриц до SVD-разложения. Минимум сухих доказательств, максимум геометрического смысла и интуиции. Идеальная математическая база для старта в Data Science, Machine Learning и GameDev.

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 949
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 9
Рейтинг курса «(бета) Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning»Рейтинг курса 4.556
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
4.556
из 5
9 отзывов
★★★★★
8
★★★★
0
★★★
0
★★
0
1
Oksana
Oksana
2 месяца назад

Хочу поделиться впечатлениями о недавно пройденном курсе по линейной алгебре. Это был один из самых полезных и структурированных курсов, с которыми мне приходилось сталкиваться в последнее время Что особенно понравилось: 1. Подача материала. Преподаватель объясняет сложные темы очень доступно и наглядно. Теория всегда подкреплялась примерами, что очень помогало 2. Практическая направленность. В курсе много задач разного уровня сложности. Особенно ценными были прикладные задания, показывающие, как линейная алгебра используется в анализе данных и машинном обучении. Это сразу даёт мотивацию изучать предмет глубже. 3. Структура курса. Материал разбит на логические модули, от простого к сложному. Переходы между темами плавные, нет ощущения «информационного шума». Огромная благодарность всей команде создателей за проделанную работу!

Андрей Зыков
Андрей Зыков
2 месяца назад

Отличный курс. Когда-то в институте проходили матрицы и я вроде с ними был знаком, но в этом курсе взглянул на них под новым углом. Понравились физические и геометрические интерпретации. Линейная алгебра оказывается намного многогранней, чем я ее представлял. Кто раньше не был знаком с линейной алгеброй многое поймет, кто знаком что то вспомнит и узнает новое. Есть незначительные ошибки, скорее даже опечатки, надеюсь автор поправит(что посчитал ошибкой указал в комментариях). Однозначно курс проходить, тем более бесплатно.

Субханов Линар
Субханов Линар
3 месяца назад

Понравилось, что все достаточно доступно на примерах объясняют. Вся тема для меня новая, я так на данные до этого курса не смотрел, а сейчас вроде как понял, что к чему. Можно улучшить задания, чтобы были добавлены так же задания на понимание темы, доказательства, например, или нешаблонные случаи. А то чем дальше, тем меньше я понимаю, что делаю, но задания выполнять могу, потому что они типовые. Так же в заданиях можно было бы иметь меньше подсказок, вроде формул, которые стоит применить при его решении. Курс выбрал, потому что мне его посоветовали, в целом я им доволен.

Кириллов Дмитрий
Кириллов Дмитрий
4 месяца назад

Отличное изложение теории, которое дополняется практическими заданиями. Сложные вещи объясняются простым языком на примерах из реальной жизни. Мне не хватило практики, но я понимаю, что если бы в курсе было столько практики, сколько необходимо, то он стал бы в разы больше. Я узнал много инструментов линейной алгебры и теперь могу взять решебники, чтобы оттачивать все, что считаю нужным. Большое спасибо автору за это чудесное знакомство с линейной алгеброй! Курс рекомендую. Прошёл в первый раз и уверен — не в последний.