Математика для Data Science
Рейтинг школы
Вдруг есть дешевле?
Описание курса
Вы разберётесь в базовых разделах математики, изучите методы статистики и теории вероятностей, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.
Основы математики для Data Science
Базовые математические объекты, функции одной переменной, функции нескольких переменных, линейная регрессия и другие темы.
Основы статистики и теории вероятностей
Введение в теорию вероятностей, случайные события, статистические тесты и другие ключевые концепции.
Основы статистики и теории вероятностей. Продвинутый уровень
Теория вероятностей в Python, оценивание, проверка гипотез и исследование зависимостей.
онлайн
- Николай Герасименко (Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН)
- Александр Горяинов (Доцент Московского авиационного института)
- Василий Сизов (Team Lead команды «Модели управления жизненным циклом клиента» в ВТБ)
- Понимать математические термины
- Работать с формулами и функциями
- Применять основные методы статистики
- Разбираться в основах машинного обучения
- Автоматизировать решение задач
- Описывать прикладные задачи на языке математики
- Тем, кто интересуется Data Science
- Начинающим специалистам
Необходимо знать основы Python.
Выводы о курсе
Возможны неточности
Курс «Математика для Data Science» обеспечивает студентов необходимыми знаниями и навыками для успешной карьеры в Data Science. Он охватывает ключевые аспекты математики и статистики, полезных для анализа данных и применения машинного обучения. Участники получат доступ к практическим заданиям и экспертной поддержке, что делает курс идеальным как для новичков, так и для начинающих специалистов.
Отзывы о школе Skillbox
Читать все отзывыВопрос-ответ
Рекомендованные курсы
