Математика для Data Science
Рейтинг школы
Вдруг есть дешевле?
Описание курса
Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения и анализа данных.
Линейная алгебра
Изучаем вектора и виды матриц. Учимся проводить операции над матрицами. Определяем линейную зависимость с помощью матриц.
Основы матанализа
Изучаем функции одной и многих переменных и производные. Осваиваем понятие градиента и градиентного спуска.
Основы теории вероятности и статистики
Изучаем общие понятия описательной и математической статистики. Осваиваем комбинаторику.
Временные ряды и прочие математические методы
Знакомимся с анализом временных рядов и освоим более сложные типы регрессий.
онлайн
- Аяна Шелике (Преподаватель статистики и линейной алгебры МИЭФ ВШЭ, Выпускница мехмата МГУ)
- Веренцов Сергей (CTO, компания EORA)
- Павел Братченко (Data Scientist, Сбербанк)
- Программирование на Python
- Линейная алгебра
- Основы матанализа
- Основы теории вероятности
- Статистика
- Модели машинного обучения
- Специалисты Data Science, нацеленные на уровень senior
Знание основ Python, около 6-8 часов в неделю.
Выводы о курсе
Возможны неточности
Курс «Математика для анализа данных» предлагает уникальную возможность изучения фундаментальных математических концепций, необходимых для успеха в Data Science. Обучение включает практические задания и реальные кейсы, что помогает студентам уверенно применять знания в профессиональной среде. Полученные навыки и сертификат открывают двери в мир анализа данных и машинного обучения.
Отзывы о школе SkillFactory
Читать все отзывыВопрос-ответ
Рекомендованные курсы
