Чему вы научитесь
- Приобретёте необходимый минимум знаний для дальнейшего изучения алгоритмов машинного обучения;
- Детально изучите алгоритм линейной регрессии и сможете создать свой первый проект.
О курсе
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.
Для кого этот курс
Начальные требования
Для успешного освоения курса необходимы:
- Знание школьной программы по математике:
- арифметические действия с рациональными числами;
- координатная плоскость;
- алгебраические выражения;
- линейные уравнения и их системы.
- Знания Python:
- типы данных;
- переменные и операторы;
- ввод и вывод данных;
- функции (начальный уровень)
- начальные знания библиотек NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn.
- Умение работать в Jupyter Notebook.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Текстовые лекции, написанные простым и понятным языком, задачи на вычисления и тесты на усвоение материала с автоматической проверкой, возможность задавать вопросы в комментариях, обратная связь от преподавателя и однокурсников.
Программа курса
Сертификат
Отзывы прошедших курс
Что вы получаете
- навыки и знания, необходимые для погружения в сферу Data Science;
- возможность отработать теорию на практике;
- доступ к форуму решений;
- поддержку преподавателя, который отвечает в течение дня;
- сертификат