Чему вы научитесь
- Понимать основы Data Science и машинного обучения
- Работать с Python и Scikit-learn для решения практических задач машинного обучения
- Строить и интерпретировать модели простой и множественной линейной регрессии
- Понимать различия между недообучением и переобучением моделей
- Применять методы оптимизации, включая градиентный спуск и SGD
- Использовать методы регуляризации, включая L2-регуляризацию и Ridge
- Понимать принципы работы solver-алгоритмов в Scikit-learn: LSQR, SVD, Cholesky, LU, Sparse_cg, SAG, SAGA, QR и L-BFGS-B
- Понимать практические аспекты обучения моделей и численные методы, лежащие в основе ML-алгоритмов
- Получить знания и навыки, необходимые для перехода от начального уровня к уровню Junior Data Scientist
О программе
🟥🟨🟩Революция в ML.От «чёрного ящика» к полному пониманию математики машинного обучения через реверс-инжиниринг ML-модели. Вывод с нуля всех формул + Python.Меня зовут Руслан Сенаторов и в 2025 году я разработал новую систему обучения в области Data Science. Вместо традиционного "сверху вниз через теорию" мы начинаем с готовых решений в scikit-learn и разбираем их "изнутри",чтобы понять принципы работы и математику которая лежит в их основе с полного нуля.Это позволяет значительно сократить время обучения
Пакет курсов Stepik: с нуля до Junior Data Scientist
Пакет курсов Stepik разработан для последовательного обучения с нуля до уровня Junior Data Scientist и направлен на формирование фундаментальных знаний и практических навыков в области:
- анализа данных,
- машинного обучения,
- прикладной разработки на Python.
Программа выстроена поэтапно:
- от базового понимания математических и алгоритмических принципов,
- к освоению инструментов Python, Scikit-learn и методов машинного обучения,
- до уверенного уровня подготовки, соответствующего позиции Junior Data Scientist.
В рамках пакета изучаются:
- простая и множественная линейная регрессия,
- недообучение и переобучение моделей,
- методы оптимизации: градиентный спуск и SGD,
- методы регуляризации: L2-регуляризация и Ridge,
- solver-алгоритмы в Scikit-learn: LSQR, SVD, Cholesky, LU, Sparse_cg, SAG, SAGA, QR, L-BFGS-B.
Результат обучения:
- понимание ключевых основ Data Science,
- владение базовыми инструментами анализа данных и машинного обучения,
- практическое применение моделей в Scikit-learn,
- подготовка к решению прикладных задач на уровне Junior Data Scientist.
Пакет курсов будет полезен:
- начинающим специалистам,
- студентам технических направлений,
- аналитикам, переходящим в Data Science,
- всем, кто хочет пройти путь от начального уровня до Junior Data Scientist в рамках целостной и последовательно выстроенной образовательной программы.
Присоединяйтесь к обучению и развивайте свои навыки — добро пожаловать на курс!
Что внутри
В комплект входят 12 курсов общей стоимостью 14 990 ₽.
Для кого эта программа
Начальные требования
- Никаких знаний по математике предварительно не требуется, вся математика будет дана с полного нуля.
- Рекомендуются базовые знания Python (на уровне функций).
-
Либо опыт работы с другими языками программирования и готовность изучать Python в процессе курса.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Обучение выстроено поэтапно: от базовых тем к более продвинутым
Каждый курс посвящен отдельной важной теме в Data Science и машинном обучении
Материал сочетает теоретические объяснения и практические примеры на Python и Scikit-learn
В процессе обучения рассматриваются как основы построения моделей, так и методы их оптимизации и настройки
Отдельное внимание уделяется практическому применению знаний и разбору реальных инструментов
Программа позволяет последовательно пройти путь от начального уровня до уровня Junior Data Scientist
Содержание
Сертификат
Что вы получаете
- Системное понимание основ Data Science и машинного обучения
- Практические навыки работы с Python и Scikit-learn
- Знания по линейной регрессии, регуляризации и методам оптимизации
- Понимание solver-алгоритмов и их применения в задачах машинного обучения
- Подготовку к переходу от начального уровня к уровню Junior Data Scientist
- Уверенную базу для дальнейшего развития в Data Science и Machine Learning