Текст площадки «Складчик». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения и анализа данных.
Читать полное описание
Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения и анализа данных.
Для успешного прохождения курса потребуется умение работать в Python.
Каждый, кто начинает свой путь в Data Science, стремится когда-нибудь дорасти до уровня senior. Но требования к специалистам такого уровня, особенно в крупных компаниях, очень высоки. Большинство соискателей не могут пройти собеседование.
Чтобы уверенно решать не типовые задачи и создавать собственные архитектуры, мало владеть основными методами машинного обучения и нейронных сетей: важно понимать законы математики и статистики у них «под капотом».
Существующие курсы по этим темам рассказываются сухим и академичным языком и не нацелены на практику, а на русском языке таких курсов еще меньше. Именно поэтому мы решили создать первый специализированный курс по математике и статистике для Data Science!
Преимущества курса
Мы рассказываем о математике и статистике понятно и доходчиво. Наша цель — не сделать из вас гения фундаментальной математики, а заложить фундамент для вашего роста в Data Science. С остальным вы разберетесь сами, наша задача — помочь вам втянуться.
Курс содержит много практики, которая не ограничивается решением классических уравнений и абстрактных заданий. Мы показываем, как знание математики и статистики работает в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации.
Мы рассматриваем применение математических и статистических закономерностей в машинном обучении и нейронных сетях, чтобы вы в дальнейшем могли работать не только с типовыми моделями и архитектурами.
У нас есть не только сообщество единомышленников, с которыми вы можете обсудить затруднения и поделиться наболевшим, но и поддержка ментора, который поможет выйти из тупика. Вы не останетесь с трудностями один на один
Вы научитесь:
Программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных
Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет
Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи
Уже к середине курса вы сможете
Разработать модель предсказания кредитного рейтинга
Создать систему рекомендаций подходящих товаров при покупке
Построить модель для увеличения продаж в розничном бизнесе
Получите навыки уровня middle в Data Science
Один курс · разные способы доступа
Где удобнее учиться?
Сравните цену и то, как будете заниматься.
Выбирайте не только по цене
ЦенаСумма и выгодность предложения
Удобство интерфейсаОценка формата занятий
Встроенный просмотрБез скачивания всего курса
Занятия с телефонаБез работы с архивами
Без рекламыПри работе с материалами
История цен на площадкахФормат и условия
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 25.09.2026 · Источник ↗︎
Документ
На странице курса указано: сертификат не выдаётся.Проверено 25.09.2026 · Источник ↗︎
Срок доступа
Доступ навсегда — к курсу и учебному чату Сможете задавать вопросы в чате и смотреть обновления программы даже после окончания обучения.Проверено 02.10.2026 · Источник ↗︎
Сопровождение
Кураторы-эксперты и живая обратная связьПроверено 02.10.2026 · Источник ↗︎
Темы программы
Программа курса:Проверено 28.09.2026 · Источник ↗︎
Темы программы
Основы математики для Data Science; Основы статистики и теории вероятностей; Основы статистики и теории вероятностей. Продвинутый уровеньПроверено 02.10.2026 · Источник ↗︎
Темы программы
Как начать учитьсяПроверено 25.09.2026 · Источник ↗︎
Команда курса
Авторы и преподаватели
Аяна ШеликеАвтор материалов
Сведения источников
Что пишут о курсе разные площадки
Продавцы могут по-разному указать название, автора и программу. Поэтому ниже каждый исходный текст показан отдельно.
СкладчикМатематика для Data Science [SkillFactory] [Аяна Шелике]
Указаны на площадке: Аяна Шелике
Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения и анализа данных.
Для успешного прохождения курса потребуется умение работать в Python.
Каждый, кто начинает свой путь в Data Science, стремится когда-нибудь дорасти до уровня senior. Но требования к специалистам такого уровня, особенно в крупных компаниях, очень высоки. Большинство соискателей не могут пройти собеседование.
Чтобы уверенно решать не типовые задачи и создавать собственные архитектуры, мало владеть основными методами машинного обучения и нейронных сетей: важно понимать законы математики и статистики у них «под капотом».
Существующие курсы по этим темам рассказываются сухим и академичным языком и не нацелены на практику, а на русском языке таких курсов еще меньше. Именно поэтому мы решили создать первый специализированный курс по математике и статистике для Data Science!
Преимущества курса
Мы рассказываем о математике и статистике понятно и доходчиво. Наша цель — не сделать из вас гения фундаментальной математики, а заложить фундамент для вашего роста в Data Science. С остальным вы разберетесь сами, наша задача — помочь вам втянуться.
Курс содержит много практики, которая не ограничивается решением классических уравнений и абстрактных заданий. Мы показываем, как знание математики и статистики работает в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации.
Мы рассматриваем применение математических и статистических закономерностей в машинном обучении и нейронных сетях, чтобы вы в дальнейшем могли работать не только с типовыми моделями и архитектурами.
У нас есть не только сообщество единомышленников, с которыми вы можете обсудить затруднения и поделиться наболевшим, но и поддержка ментора, который поможет выйти из тупика. Вы не останетесь с трудностями один на один
Вы научитесь:
Программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных
Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет
Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи
Уже к середине курса вы сможете
Разработать модель предсказания кредитного рейтинга
Создать систему рекомендаций подходящих товаров при покупке
Построить модель для увеличения продаж в розничном бизнесе
Получите навыки уровня middle в Data Science
Программа этой площадки
Программа курса:
Получено 28.09.2026
Содержание обучения
Что в программе
01Программа курса:34 урока
Часть 1Время не указано
Линейная алгебраВремя не указано
Изучаем вектора и виды матрицВремя не указано
Учимся проводить операции над матрицамиВремя не указано
Определяем линейную зависимость с помощью матрицВремя не указано
Изучаем обратные, вырожденные и невырожденные матрицыВремя не указано
Изучаем системы линейных уравнений, собственные и комплексные числаВремя не указано
Осваиваем матричное и сингулярное разложениеВремя не указано
Решаем задачи линейной зависимости с помощью матрицВремя не указано
Оптимизируем с помощью метода главных компонентВремя не указано
Закрепляем математические основы линейной регрессииВремя не указано
Часть 2Время не указано
Основы матанализаВремя не указано
Изучаем функции одной и многих переменных и производныеВремя не указано
Осваиваем понятие градиента и градиентного спускаВремя не указано
Тренируемся в задачах оптимизацииВремя не указано
Изучаем метод множителей Лагранжа, метод Ньютона и имитацию отжигаВремя не указано
Решаем задачи предсказания и поиска выигрышной стратегии с помощью производных и численных методов оптимизацииВремя не указано
Закрепляем математические основы градиентного спуска и имитации отжигаВремя не указано
Часть 3
Похожие курсы и совпадения…
Материалы по теме…
Найти нужный моментНе пересматривая весь урок
Разобраться в темеПомощь по содержанию, не куратор
«В Курсе» — наш основной вариант для перехода. В таблице — возможности сервисов; состав конкретного курса уточняйте перед оплатой.
Как мы оцениваем и что входит в доступ
Звёзды — наша оценка, не отзывы покупателей. Удобство: 2 базовых балла, по одному за занятия без обязательного скачивания, навигацию по курсу и встроенного помощника. Оценка описывает формат сервиса, а не проверку каждого урока.
Цена сравнивается только при подтверждённых одинаковых тарифе, сроке и виде оплаты. Разница с минимальной ценой до 10% — 5 звёзд, до 30% — 4, до 60% — 3, до 100% — 2, больше — 1. Устаревшие и неизвестные цены не оцениваются. Прочерк означает, что данных недостаточно, а не что функции нет.
В Курсе
Курс ещё не подтверждён в библиотеке. Пока доступен поиск во «В Курсе»; цену и возможность добавления нужно уточнить.
Stepik
На странице курса указано: сертификат не выдаётся.
Условия проверены 25.09.2026. Перед оплатой проверьте состав предложения у продавца.
Складчик
Условия оплаты
Взнос за участие на площадке: 1 004 ₽. Доступность материала зависит от стадии сбора.
На странице площадки указано: Стоимость 21890 руб.; Взнос 1 004 р.. Тип платежа, актуальность и соответствие полной цене курса требуют проверки.
Условия проверены 28.09.2026. Перед оплатой проверьте состав предложения у продавца.
Складчина.biz
Условия оплаты
Взнос за участие на площадке: 397 ₽. Доступность материала зависит от стадии сбора.
Условия проверены 27.09.2026. Перед оплатой проверьте состав предложения у продавца.
Доступ навсегда — к курсу и учебному чату Сможете задавать вопросы в чате и смотреть обновления программы даже после окончания обучения.
Кураторы-эксперты и живая обратная связь
Условия проверены 02.10.2026. Перед оплатой проверьте состав предложения у продавца.
Темы программы
Как начать учитьсяПроверено 25.09.2026 · Источник ↗︎
Складчик
Математика для Data Science [2021] [stepik academy] [Михаил Миронов, Екатерина Минеева]
Указаны на площадке: Михаил Миронов, Екатерина Минеева
Математика для Data Science [2021]
Stepik Academy
Михаил Миронов, Екатерина Минеева
Разберитесь, как работают технологии машинного обучения, и научитесь пользоваться ими осознанно.
1. Разобраться в теории
Вы любите доходить до самой сути всего, что делаете. Вам интересно, что стоит за теми алгоритмами, которые вы применяете.
2. Подготовиться к собеседованию
Вы хотите работать в сфере Data Science и боитесь каверзных вопросов на собеседованиях? Не зря боитесь.
3. Читать научные статьи
Статьи по Data Science часто несложные по сути – но без определенной математической базы их сложно читать.
4. Полюбить математику
Мы любим математику и хотим показать вам, как она красива.
Блок 1 - Математический анализ
Модуль 1 - Одномерный математический анализ
Зачем в машинном обучении нужен математический анализ
Множества и функции
Пределы последовательностей
Пределы функций и непрерывные функции
Производные
Одномерный градиентный спуск
Модуль 2 - Многомерный математический анализ
R^n: расстояния и векторы
Дифференциал и частные производные
Производная по направлению и градиент
Градиентный спуск
Модификации градиентного спуска (Momentum, RMSProp, Adam)
Блок 2 - Линейная алгебра
Модуль 1 - Линейная алгебра
Векторные пространства и линейные отображения
Матрицы
Нейронные сети
Подпространства, базис, размерность
Ранг матрицы и метод Гаусса
Модуль 2 - Линейная алгебра продолжение
Определитель, обратные матрицы, замена базиса
Скалярное произведение, углы, расстояния
Ортогональные матрицы
Матричные разложения
Собственные векторы и SVD
Backpropagation
Блок 3 - Теория вероятностей
Модуль 1 - Дискретная теория вероятностей
Вероятностное пространство, события, исходы
Равновероятные исходы
Условная вероятность, независимые события, теорема Байеса
Перестановки и биномиальные коэффициенты
Дискретная случайная величина, распределение, математическое ожидание, дисперсия
Ряды и счётное пространство исходов
Модуль 2 - Непрерывная теория вероятностей
Интеграл и непрерывное пространство исходов.
Непрерывная случайная величина, распределение, плотность распределения, математическое ожидание, дисперсия
Закон больших чисел
Центральная предельная теорема
Основы статистики: статистические тесты
Примечание: Тариф «Перельман»
Получено 27.09.2026
Складчина.biz[stepik academy] Математика для Data Science 2021. Перельман (Михаил Миронов, Екатерина Минеева)
Указаны на площадке: Михаил Миронов, Екатерина Минеева
Математика для DS – программа из 3 курсов, которая поможет:
Разобраться в теории. Вы любите доходить до самой сути всего, что делаете. Вам интересно, что стоит за теми алгоритмами, которые вы применяете.
Подготовиться к собеседованию. Вы хотите работать в сфере Data Science и боитесь каверзных вопросов на собеседованиях? Не зря боитесь.
Читать научные статьи. Статьи по Data Science часто несложные по сути – но без определенной математической базы их сложно читать.
Полюбить математику. Мы любим математику и хотим показать вам, как она красива.
Блок 1 - Математический анализ
Модуль 1 - Одномерный математический анализ
Зачем в машинном обучении нужен математический анализ
Множества и функции
Пределы последовательностей
Пределы функций и непрерывные функции
Производные
Одномерный градиентный спуск
Модуль 2 - Многомерный математический анализ
R^n: расстояния и векторы
Дифференциал и частные производные
Производная по направлению и градиент
Градиентный спуск
Модификации градиентного спуска (Momentum, RMSProp, Adam)
Блок 2 - Линейная алгебра
Модуль 1 - Линейная алгебра
Векторные пространства и линейные отображения
Матрицы
Нейронные сети
Подпространства, базис, размерность
Ранг матрицы и метод Гаусса
Модуль 2 - Линейная алгебра продолжение
Определитель, обратные матрицы, замена базиса
Скалярное произведение, углы, расстояния
Ортогональные матрицы
Матричные разложения
Собственные векторы и SVD
Backpropagation
Блок 3 - Теория вероятностей
Модуль 1 - Дискретная теория вероятностей
Вероятностное пространство, события, исходы
Равновероятные исходы
Условная вероятность, независимые события, теорема Байеса
Перестановки и биномиальные коэффициенты
Дискретная случайная величина, распределение, математическое ожидание, дисперсия
Ряды и счётное пространство исходов
Модуль 2 - Непрерывная теория вероятностей
Интеграл и непрерывное пространство исходов.
Непрерывная случайная величина, распределение, плотность распределения, математическое ожидание, дисперсия
Закон больших чисел
Центральная предельная теорема
Основы статистики: статистические тесты
Получено 27.09.2026
Sharewood«Математика для Data Science» [Stepik Academy] | Data Science - Обучение
Разберитесь, как работают технологии машинного обучения, и научитесь пользоваться ими осознанно.
1. Разобраться в теории
Вы любите доходить до самой сути всего, что делаете. Вам интересно, что стоит за теми алгоритмами, которые вы применяете.
2. Подготовиться к собеседованию
Вы хотите работать в сфере Data Science и боитесь каверзных вопросов на собеседованиях? Не зря боитесь.
3. Читать научные статьи
Статьи по Data Science часто несложные по сути – но без определенной математической базы их сложно читать.
4. Полюбить математику
Мы любим математику и хотим показать вам, как она красива.
Блок 1 - Математический анализ
Модуль 1 - Одномерный математический анализ
Зачем в машинном обучении нужен математический анализ
Множества и функции
Пределы последовательностей
Пределы функций и непрерывные функции
Производные
Одномерный градиентный спуск
Модуль 2 - Многомерный математический анализ
R^n: расстояния и векторы
Дифференциал и частные производные
Производная по направлению и градиент
Градиентный спуск
Модификации градиентного спуска (Momentum, RMSProp, Adam)
Блок 2 - Линейная алгебра
Модуль 1 - Линейная алгебра
Векторные пространства и линейные отображения
Матрицы
Нейронные сети
Подпространства, базис, размерность
Ранг матрицы и метод Гаусса
Модуль 2 - Линейная алгебра продолжение
Определитель, обратные матрицы, замена базиса
Скалярное произведение, углы, расстояния
Ортогональные матрицы
Матричные разложения
Собственные векторы и SVD
Backpropagation
Блок 3 - Теория вероятностей
Модуль 1 - Дискретная теория вероятностей
Вероятностное пространство, события, исходы
Равновероятные исходы
Условная вероятность, независимые события, теорема Байеса
Перестановки и биномиальные коэффициенты
Дискретная случайная величина, распределение, математическое ожидание, дисперсия
Ряды и счётное пространство исходов
Модуль 2 - Непрерывная теория вероятностей
Интеграл и непрерывное пространство исходов.
Непрерывная случайная величина, распределение, плотность распределения, математическое ожидание, дисперсия
Закон больших чисел
Центральная предельная теорема
Основы статистики: статистические тесты
Получено 28.09.2026
Sharewood«Курс по математике для Data Science [Аяна Шелике]» [SkillFactory]
Указаны на площадке: Аяна Шелике
Курс по математике для Data Science
Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения
Для успешного прохождения курса потребуется умение работать в Python
Сделайте своё резюме привлекательным
для крупных Data Science-based компаний
Каждый, кто начинает свой путь в Data Science, стремится когда-нибудь дорасти до уровня Senior. Но требования к специалистам такого уровня, особенно в...
Получено 27.09.2026
Sharewood«Математика для Data Science [2021] [stepik academy]» [Михаил Миронов, Екатерина Минеева]
Указаны на площадке: Михаил Миронов, Екатерина Минеева
Математика для Data Science [2021]
Stepik Academy
Михаил Миронов, Екатерина Минеева
Разберитесь, как работают технологии машинного обучения, и научитесь пользоваться ими осознанно.
Математика для DS – программа из 3 курсов, которая поможет
1. Разобраться в теории
Вы любите доходить до самой сути всего, что делаете. Вам интересно, что стоит за теми алгоритмами, которые вы применяете.
2....
Получено 28.09.2026
SkillboxМатематика для Data Science
Указаны на площадке: Николай Герасименко, Александр Горяинов, Василий Сизов
Вы разберётесь в базовых разделах математики, изучите методы статистики и теории вероятностей, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.
Чему вы научитесь
Понимать математические термины Изучите основную терминологию и сможете читать сложные статьи по Data Science для решения рабочих задач.
Работать с формулами и функциями Перестанете бояться переменных и функций и начнёте с их помощью решать практические задачи.
Применять основные методы статистики Освоите инструменты математической статистики и теории вероятностей и сможете использовать их в работе с большими данными.
Разбираться в основах машинного обучения Изучите математические основы Machine Learning — узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.
Автоматизировать решение задач Узнаете, как использовать Python и его библиотеки для решения рабочих задач.
Описывать прикладные задачи на языке математики Сможете сформулировать практическую задачу с помощью математических формул.
Как проходит обучение на платформе
Регистрация Знакомитесь с платформой
Платформа Skillbox — собственная разработка компании, которую мы постоянно улучшаем. Вас ждут видео, практические задания и общение с кураторами. Доступ к материалам откроется сразу после покупки курса.
Теория Получаете знания
Курсы состоят из тематических видео разной длительности. Смотрите их когда и где угодно. Доступ бессрочный, чтобы вы всегда могли вернуться и повторить теорию.
Практика Выполняете задания
Мы уверены, что навыки отрабатываются только через практику. Поэтому после теории вас ждёт практическая работа или тест. Все задачи приближены к реальным — их можно с гордостью положить в портфолио.
Обратная связь Работаете с куратором
Проверкой заданий занимаются кураторы. Это эксперты по теме курса. Они помогут с трудными задачами и подскажут, как улучшить ваши проекты. Общаться с проверяющими кураторами можно прямо на платформе.
Мобильная версия Учебные материалы всегда под рукой
Вы можете проходить обучение в мобильной версии платформы прямо с телефона — весь прогресс сохранится.
Программа этой площадки
Основы математики для Data Science
Основы статистики и теории вероятностей
Основы статистики и теории вероятностей. Продвинутый уровень
Получено 02.10.2026
StepikМатематика для Data Science
Указаны на площадке: Александр Волков
Превратите знания в мощный инструмент анализа данных! Этот пакет объединяет пять курсов по высшей математике, статистике и теории вероятностей, которые необходимы для уверенной работы с данными, подготовки к собеседованиям и экзаменам. Каждый курс построен с упором на практику: теория сразу закрепляется задачами и тестами, чтобы вы могли применять знания в реальных задачах Data Science.
🔥 Выгоднее более чем на 15% при покупке пакета целиком!
В пакет входят 5 курсов:
1. Основы математического анализа
Начните с фундаментальных понятий: функции, отображения, числовые множества и их свойства. Научитесь классифицировать функции, работать с аксиоматикой действительных чисел и понимать топологические свойства числовой прямой. Этот курс создаёт прочную основу для дальнейшего изучения анализа.
2. Математический анализ: от последовательностей до пределов
Углублённое изучение последовательностей, пределов функций и числовых рядов. Вы освоите правила вычисления пределов, сравнение скорости роста функций, применение пределов для анализа последовательностей и функций. Практические задания формируют навыки, которые пригодятся при решении экзаменационных и профессиональных задач.
3. Дифференциальное исчисление функций одной переменной
Изучите производные, формулу Тейлора, исследование функций, нахождение экстремумов и интервалов монотонности. Вы научитесь применять теоремы Ферма, Ролля, Лагранжа и использовать производные для анализа сложных функций. Курс идеально подходит для подготовки к экзаменам и решения практических задач аналитики и Data Science.
4. Статистика для собеседований
Практический курс по статистике, включающий анализ выборок, вычисление основных статистических показателей, построение доверительных интервалов и проведение A/B-тестов. Вы научитесь применять статистику для реальных задач и готовиться к собеседованиям аналитиков и ML-специалистов.
5. Теория вероятностей для собеседований
Разберитесь с вероятностными событиями, исходами и условными вероятностями. Освойте формулы сложения и умножения вероятностей, формулу Байеса, математическое ожидание и дисперсию. Курс помогает понимать вероятностные процессы, что критично для работы с данными и решения аналитических задач.
Программа этой площадки
Как начать учиться
Получено 25.09.2026
StepikMath & ML Core: фундамент для Data Science
Указаны на площадке: Александр Волков
Программа «Math & ML Core: фундамент для Data Science» направлена на формирование прочной базы, необходимой для работы с данными и моделями машинного обучения.
Вы изучите ключевые области Data Science: анализ данных, статистику, теорию вероятностей и основы Machine Learning. Такой подход позволяет не просто использовать инструменты, а понимать, как они работают и в каких задачах применяются.
Особое внимание уделяется практике: после каждой темы вы выполняете задания, которые помогают закрепить материал и научиться применять его в реальных сценариях.
Программа выстроена последовательно — от анализа данных к математике и далее к моделям, что формирует системное понимание всей области.
После прохождения вы сможете уверенно работать с данными, понимать поведение моделей и использовать математические методы для решения практических задач.
Программа этой площадки
Как начать учиться
Получено 25.09.2026
Время не указано
Основы теории вероятности и статистикиВремя не указано
Изучаем общие понятия описательной и математической статистикиВремя не указано
Осваиваем комбинаторикуВремя не указано
Изучаем основные типы распределений и корреляцииВремя не указано
Разбираемся в теореме БайесаВремя не указано
Изучаем наивный байесовский классификаторВремя не указано
Решаем задачи комбинаторики, валидности и прогнозирования методами статистики и теорвераВремя не указано
Закрепляем математические основы классификации и логистической регрессииВремя не указано
Часть 4Время не указано
Временные ряды и прочие математические методыВремя не указано
Знакомимся с анализом временных рядовВремя не указано
Осваиваем более сложные типы регрессийВремя не указано
Прогнозируем бюджет с помощью временных рядовВремя не указано
Закрепляем математические основы классических моделей машинного обученияВремя не указано
Альтернативы для выбора
Похожие курсы по этой теме
Это другие программы на близкую тему. Они не считаются тем же курсом: сравните содержание, преподавателей и условия.
Курс по высшей математике в рамках проекта «ИИ Старт» для педагогов и всех, кто хочет получить профессию в Data Science.
В создании курса принимали участие практики из МФТИ и эксперты из МГПУ.
Курс включает основные темы по математическому анализу, необходимые для понимания задач оптимизации в машинном обучении. Написан простым и понятным языком, и ориентирован на тех, кто интересуется или уже работает в Data Science.
🏆Победитель Stepik Awards в номинации "Прорыв года"🏆
Практический видео-курс по основам data science. Никакой математики, никакой теории, только примеры решения реальных задач c помощью pandas и CatBoost. Вводная часть курса по python и pandas для анализа данных доступна бесплатно!🔥
Этот курс для тех, кто хочет начать изучение Data science, но не имеет достаточной математической подготовки. Курс включает базовые понятия и теорию, необходимые для понимания алгоритма линейной регрессии, а также много несложных упражнений для закрепления. В последнем модуле подробно разобрана простая линейная регресс
🖥️ Курс познакомит вас со сферой Data Science.
Вы узнаете чем занимается специалист в данной области, какие задачи решает и какие он применяет инструменты в своей работе.
Мы с вами попробуем представить себя в роли Data Scietist и на практике на простых задачах попробовать обучить свои первые модели, а также сделать н
Изучите на продвинутом уровне 6 тем машинного обучения на курсе Pro ML от REU Data Science Club. Наш курс включает в себя еженедельные лекции, семинары и много практических заданий с нетривиальными задачами. На нем мы разберем популярные темы на максимально углубленном уровне. Участники научатся оптимизировать ML алгор
Чем отличается
Сопровождение: У курса есть чат в Telegram, в нем публикуется вся важная информация по поводу проверки домашних заданий и проведения очных мероприятий - https://t.me/+Sh-ZwwbtlSBkNTVi источник ↗︎
![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=1200&q=75)
