В честь праздника на Stepik действует скидка –50% на все мои курсы 🔥

Со скидкой доступны курсы по Data Science с нуля, математике и Python, включая темы:

🐍 Python и перенос моделей на VPS:
• https://stepik.org/a/193773 Python-разработчик с Нуля до Open Source.Github — Лучший курс по python с нуля, который даст стандарты коммерческой разработки, навыки в линтерах, github и всей коммерческой движухе которая есть в IT-компаниях, курс подходит как новичкам которые только начинают изучать язык, так и опытным специалистам чтобы систематизировать знания.

• https://stepik.org/a/237390 Переносим Python (FastAPI) на сервер (VPS) — Лучший курс по переносу ваших скриптов и приложений, ML моделей, на сервер (VPS), разберётесь как сделать чтобы ваши скрипты работали 24/7, поймёте что такое пуллинг сервера, а главное узнаете как сделать Webhook и настроите CRON, познакомитесь с основными командами в Linux для поднятия демона и SSL сертификата

📊 Регрессия и основы ML
• https://stepik.org/a/239757 Простая регрессия — линейная модель с одной переменной, геометрический и аналитический смысл.

• https://stepik.org/a/242962 Множественная регрессия — работа с несколькими признаками, матричная форма, нормальные уравнения.

• https://stepik.org/a/250384 Underfitting / Overfitting — недообучение и переобучение, как их распознать и избежать.

• https://stepik.org/a/252263 L2-регуляризация — ridge-подход, борьба с переобучением через штраф на веса.

📐 Линейная алгебра для Data Science
• https://stepik.org/a/246258 SVD (сингулярное разложение) — основа рекомендаций, сжатия данных и PCA.

• https://stepik.org/a/248961 QR-разложение — устойчивое решение задач наименьших квадратов.

• https://stepik.org/a/249447 Разложение Холецкого — эффективное решение систем с положительно определёнными матрицами.

⚙️ Оптимизация
• https://stepik.org/a/245654 Градиентный спуск — базовый алгоритм оптимизации функций.

• https://stepik.org/a/260000 Сопряжённые градиенты — быстрый метод для больших симметричных систем.

• https://stepik.org/a/268894 LSQR — итерационный метод для больших разреженных задач.

• https://stepik.org/a/270048 SAG / SAGA — стохастические методы для больших датасетов.

Все курсы подходят как новичкам которые только начинают изучать IT и Data Science, так и опытным специалистам чтобы систематизировать знания.

Если вы давно хотели системно разобраться в математике и алгоритмах машинного обучения — это лучший момент.

🎁 И важное:
На Stepik есть функция “Купить курс в подарок”.

Это может стать не просто полезным, а по-настоящему ценным подарком вашей половинке — инвестицией в знания, карьеру и будущее.

Автор: @RuslanSenatorov

Ютуб | Школа SenatorovAI | Live