Скидки на курсы ждут в личном кабинете. Нажмите тут
Есть рассрочка Поддержка куратора Домашние задания

Курс по математике для Data Science

скидка Хочу промокод
21 240 ₽  за курс
35 400 ₽
Курс по математике для Data Science
Формат
Онлайн
Длительность
2 месяца
Уровень
Pro
Документ
Сертификат
Трудоустройство
Нет
Программа

Чтобы успешно пройти курс, необходимо уметь работать в Python. Учат той части математики и статистики, которая требуется в машинном обучении. В разработке программы принимали участие специалисты компаний EORA и Сбербанк.

Показывают, как с помощью математики и статистики решаются задачи из сфер анализа данных, прогнозирования и оптимизации. В конце сдаете выпускной экзамен. Чтобы успешно его сдать, вам понадобится применить все полученные на курсе знания и навыки. После завершения курса оказывают консультацию по дальнейшему развитию.

  • Часть 1. Линейная алгебра

    • Изучаем вектора и виды матриц
    • Учимся проводить операции над матрицами
    • Определяем линейную зависимость с помощью матриц
    • Изучаем обратные, вырожденные и невырожденные матрицы
    • Изучаем системы линейных уравнений, собственные и комплексные числа
    • Осваиваем матричное и сингулярное разложение
    • Решаем задачи линейной зависимости с помощью матриц
    • Оптимизируем с помощью метода главных компонент
    • Закрепляем математические основы линейной регрессии
  • Часть 2. Основы матанализа

    • Изучаем функции одной и многих переменных и производные
    • Осваиваем понятие градиента и градиентного спуска
    • Тренируемся в задачах оптимизации
    • Изучаем метод множителей Лагранжа, метод Ньютона и имитацию отжига
    • Решаем задачи предсказания и поиска выигрышной стратегии с помощью производных и численных методов оптимизации
    • Закрепляем математические основы градиентного спуска и имитации отжига
  • Часть 3. Основы теории вероятности и статистики

    • Изучаем общие понятия описательной и математической статистики
    • Осваиваем комбинаторику
    • Изучаем основные типы распределений и корреляции
    • Разбираемся в теореме Байеса
    • Изучаем наивный байесовский классификатор
    • Решаем задачи комбинаторики, валидности и прогнозирования методами статистики и теорвера
    • Закрепляем математические основы классификации и логистической регрессии
  • Часть 4. Временные ряды и прочие математические методы

    • Знакомимся с анализом временных рядов
    • Осваиваем более сложные типы регрессий
    • Прогнозируем бюджет с помощью временных рядов
    • Закрепляем математические основы классических моделей машинного обучения

     

Чему научат на курсе
Решать задачи линейной зависимости с помощью матриц
Решать задачи предсказания и поиска выигрышной стратегии с помощью производных и численных методов оптимизации
Решать задачи комбинаторики, валидности и прогнозирования методами статистики и теорвера
О школе
SkillFactory
рейтинг 4.3
47 отзывов
69 курсов
SkillFactory

Образовательную платформу SkillFactory создали в 2016 году Александр Турилин и Александр Ерошкин. SkillFactory — онлайн-школа с инженерным профилем. Большинство курсов посвящены темам Data Science, аналитике данных, программированию, а также сфере digital. 

Среди преподавателей и экспертов SkillFactory — сотрудники ведущих российских компаний: Яндекс, Ozon, X5 Retail Group, Lamoda, Вконтакте. Менторы проверяют и комментируют домашние задания студентов, помогают разобраться в темах, если что-то непонятно. С организационными вопросами студенты могут обращаться к координатору курса, а на сайте Скилфактори оставлять отзывы и проходить блиц-опросы.

Оставить отзыв
Оставьте свой отзыв
Так вы сделаете рейтинг школ более точным и поможете другим выбрать хороший курс

Информация носит ознакомительный характер и может отличаться от указанной на сайтах школ-партнёров. Актуальную стоимость и описание программ вы можете узнать на сайте школы.