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 4.083

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 1 147
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 12
Рейтинг курса «(бета) Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning»Рейтинг курса 4.083
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
4.083
из 5
12 отзывов
★★★★★
8
★★★★
1
★★★
1
★★
0
2
Константин Фатхуллин
Константин Фатхуллин
1 месяц назад

Курс подойдёт для ознакомления с аспектами линейной алгебры (сам новичок в этой теме). Материал изложен интересно, поэтому я дальше продолжу углубляться в этой теме. Если здесь со временем добавиться больше задач, то курс значительно улучшится.

Елена Малоросиянцева
Елена Малоросиянцева
2 месяца назад

ИИ, к тому же, недочищенный человеком. И школьного курса ЯВНО не достаточно. Последнюю треть курса совсем бросила - уже не реально было. И уж слишком размыто, через ассоциации, иногда даже без связи с реальными обозначениями. Этот курс совсем мимо меня(( Может, попробую вернуться позже после других, но это не точно.

Ответ
автора
Александр Заплавный
Александр Заплавный
14 августа 2026

Елена, спасибо за подробный отзыв и за то, что честно описали, где курс оказался сложным и размытым. Сожалею, что бета-версия «Линейной алгебры для Data Science и Machine Learning» не дала нужной опоры, особенно в последней трети и в связке ассоциаций с обозначениями. Эти замечания проверю при доработке материалов.

Ryhor Abramovich
Ryhor Abramovich
3 месяца назад

Ну очень "бета". Некоторые темы явно написаны не человеком. Логический порядок тем не установлен. Содержит ляпы в определениях (что заметил - указал в комментариях). Большинство задач а-ля "даны два числа. Сложи (умножь, раздели) их." Оценка - завышена. Скорее, за прошлые заслуги автора.

Oksana
Oksana
5 месяцев 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
5 месяцев 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
6 месяцев 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
7 месяцев 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.