Руслан Сенаторов: Machine Learning с нуля до Junior.Scikit-learn

🟥🟨🟩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   ОСОБЕННОСТИ КУРСА:   Разбор коммерческого кода действующих проектов по Data Science с сайта https://kaggle.com Способность понимать «метод наименьших квадратов» в учебнике от Школы Анализа Данных(ШАД) Яндекс https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/linear-models Применения знаний на новейших моделях машинного обучения и нейросетей на сайте архив: https://arxiv.org/list/stat.ML/recent Способность понимать лекции от Воронцова К.В. http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Участник:Vokov Глубокое понимание простой регрессии: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Одномерная_линейная_регрессия Адаптация полученных знаний по математике и программированию под специфику бизнеса вашего работодателя или вашего стартапа. Навык выведения математических формул с нуля Имплементация математических формул в Python  Глубокое понимание математики которая используется в Python Фундаментальное понимание алгоритма простой линейной регрессии Фундаментальные знания для подготовки к собеседованию в Data Science Этот курс — лучший способ начать с нуля и стать специалистом по Машинному Обучению в Python и МАТЕМАТИКЕ! Курс разработан с акцентом на простой и понятный вход в машинное обучение — без необходимости сразу углубляться в сложную математику. Теоретическая база вводится постепенно, по мере необходимости, что делает обучение комфортным даже для тех, кто не имеет технического образования. Многие участники с гуманитарным бэкграундом успешно проходят курс и отмечают это в своих отзывах. Если в процессе обучения у вас возникнут вопросы, вы можете задать их в комментариях к урокам — я, как автор курса, регулярно просматриваю комментарии и с радостью помогу вам разобраться В этом курсе Вы изучите следующие темы: Регрессия. Как строить бейзлайн. EDA, очистка данных Валидация и data leakage Классификация и баланс классов     и много другое! Курс сопровождается набором Jupyter Notebook — с примерами кода и подробными пояснениями. Для каждой лекции подготовлен отдельный блокнот, структурированный по разделам курса. Это позволяет не только смотреть видео, но и быстро находить нужную информацию в текстовом виде — удобно для повторения и навигации по материалу. Курс доступен без ограничений по времени: вы можете проходить его в удобном для себя темпе. Присоединяйтесь к обучению и развивайте свои навыки — добро пожаловать на курс! Реверс-инжиниринг математики для простой(парной/одномерной) линейной регрессии. Аналитическое решение. МНК.