Узнайте о снижении цены

Оставьте ваш email и мы напишем вам когда цена снизится

Математика для анализа данных

Курс для специалистов по Data Science, которые хотят освоить математические концепции для более эффективной работы.
24 643 ₽
17 251 ₽
стоимость обучения
1725 ₽
за месяц обучения
% Беспроцентная рассрочка на 10 мес.
Узнать о снижении цены
Уровень сложности
pro
Длительность
2 мес.
Демо доступ
нет
Формат обучения
онлайн
Домашние задания
да
Обратная связь
да
Стажировка
нет
Помощь в трудоустройстве
да
Документ по окончании
удостоверение

Программа обучения

  • Основное
  • Содержание программы

Курс для тех, кто уже работает в Data Science, нужно обладать навыками работы с Python: библиотеки NumPy, SciPy, Matplotlib. Здесь вам помогут освоить математические концепции: видеть взаимосвязь в массивах данных и делать точные прогнозы. Вы начнёте глубже разбираться в алгоритмах машинного обучения, заложите теоретический фундамент, чтобы лучше разбираться в статистике и правильно интерпретировать данные.

В программе 3 блока: линейная алгебра, математический анализ и теория вероятностей. На итоговом проекте вы проведёте визуальный анализ данных, используя снижение размерности и решите практическую задачу, используя методы оптимизации функций.

Линейная алгебра

Это базовый раздел математики. Он даёт понимание, как компьютер представляет данные и управляет ими.

  • Лекция 1. Векторы.
  • Лекция 2. Матрицы.
  • Лекция 3. Продвинутая линейная алгебра.
Математический анализ

Узнаете, какая теория стоит за понятием «машинное обучение». Поймёте, с помощью каких алгоритмов математического анализа компьютер ищет параметры моделей.

  • Лекция 4. Производная.
  • Лекция 5. Производная функции нескольких аргументов.
  • Лекция 6. Теория оптимизации.
Теория вероятностей

Этот раздел математики поможет провести анализ гипотезы с помощью цифр и понять, какие выбрать шаги, чтобы решить задачу.

  • Лекция 7. Дискретные случайные величины.
  • Лекция 8. Непрерывные случайные величины.
  • Лекция 9. Центральные предельные теоремы и закон больших чисел. 

Чему научат

Проверять векторы на линейную зависимость
Решать системы линейных уравнений в матричной форме
Вычислять собственные векторы и числа для матрицы
Производить матричные разложения
Вычислять производную функции нескольких аргументов
Использовать различные методы оптимизации для поиска локального минимума функции
Вычислять математическое ожидание и дисперсию дискретной случайной величины
Использовать формулу Байеса для вычисления апостериорной вероятности
Использовать закон больших чисел для оценки математического ожидания

Преимущества курса

Гарантия возврата денег, если не понравится курс в течение 3 занятий
Удостоверение о повышении квалификации
Помощь с трудоустройством

Отзывы пользователей

Оставить отзыв о курсе

    Оставьте отзыв о курсе

    Ваш адрес e-mail не будет опуликован
    Ваша оценка:
    Ваш отзыв:
    Достоинства:
    Недостатки:
    Имя:
    Email: