Проверяем сведения о курсе и предложения площадок…
Математика для Data Science. Часть 1. Линейная регрессия.
Дата выпуска не указана33 урока
Описание курса
Текст площадки «Stepik». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
Данный курс написан простым и понятным языком. Включает базовые понятия и теорию, необходимые для понимания алгоритма линейной регрессии с нуля и содержит следующие модули:
Линейная функция и её график;
Матрицы и действия над ними;
Системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) + пример применения действий в множественной регрессии;
Элементы математической статистики;
Простая линейная регрессия ( пошаговое изучение алгоритма + создание проекта в IDE).
В результате изучения курса вы получите основной минимум по линейной алгебре, необходимый для дальнейшего изучения Data Science, а также освоите алгоритм простой линейной регрессии и сможете создавать свои первые проекты.
Один курс · разные способы доступа
Где удобнее учиться?
Сравните цену и то, как будете заниматься.
В Курсе
Сайт площадки ↗︎Уроки, текст и помощь — в одном месте
Цена
От 300 ₽
Удобство интерфейса
История цен на площадках
Как проходит обучение
Эти данные взяты из программы и описания площадки. Пустое поле означает, что на странице курса ответа не было.
- Документ
- На странице курса указано: сертификат не выдаётся.Проверено 29.09.2026 · Источник ↗︎
- Темы программы
- Введение; Линейная функция и её график; Матрицы и действия над ними; Системы линейных алгебраических уравнений; Элементы статистики; Простая линейная регрессия; ЗаключениеПроверено 29.09.2026 · Источник ↗︎
Авторы и преподаватели
- Светлана СабитоваАвтор материалов
Содержание обучения
Что в программе
01Введение 1 урок
- О курсеВремя не указано
02Линейная функция и её график 5 уроков
- Что такое функция?Время не указано
- Общий вид линейной функции_protectedВремя не указано
- Геометрический и практический смысл коэффициентов_protectedВремя не указано
- Практическое применение Время не указано
- Тестирование Линейная функция Время не указано
03Матрицы и действия над ними8 уроков
- Основные определения Время не указано
- Действия над матрицамиВремя не указано
- Транспонированная матрица Время не указано
- Определитель матрицы Время не указано
- Обратная матрица и её свойства Время не указано
- Ранг матрицы. Метод Гаусса Время не указано
- Применение матричных Время не указано
- Тестирование 2. МатрицыВремя не указано
04Системы линейных алгебраических уравнений 6 уроков
- Что такое СЛАУ Время не указано
- Матричная форма записи СЛАУ_protectedВремя не указано
- Метод КрамераВремя не указано
- Метод Гаусса
Похожие курсы и совпадения…
Материалы по теме…
![Обложка курса: Математика для Data Science [SkillFactory] [Аяна Шелике]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fmatematika-dlya-data-science-skillfactory-ayana-shelike-skladchik-dfb33911.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «Введение в математику для Data Science» [Вениамин Жиленко, Никита Ларионов]. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fvvedenie-v-matematiku-dlya-data-science-veniamin-zhilenko-niki-sharewood-editorial-e1b17dae.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: Математика для Data Science. 3 часть. Методы оптимизации и алгоритмы анализа данных [2020] [Специалист]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fmatematika-dlya-data-science-3-chast-metody-optimizatsii-i-alg-skladchik-6af608f8.webp&w=640&q=75)
