Математика для Data Science

Введение в теорию вероятностей и математическую статистику

• Постройте карьеру в анализе данных и обучении нейронных сетей• Начните работать по специальности уже через полгода обучения

Поможем обрести новую профессию с нуля за 8,5 месяцев

09.03.03. Направление: прикладная информатика. Профиль: анализ данных. Программа бакалавриата по аналитике данных и машинному обучению. Стань востребованным IT-специалистом, получи диплом государственного вуза и измени мир с помощью высоких технологий. 

Онлайн-программа ДПО совместно с МФТИ. Освойте востребованную профессию в интересной сфере: изучите актуальные технологии и практикуйтесь на реальных задачах.

Основная задача курса – познакомить слушателей с бурно развивающейся областью науки и технологии на стыке физики и компьютерных наук – квантовыми вычислениями.

Избранные разделы высшей математики в контексте Data Science с упором на решение задач. Для сильных духом.

Освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля. Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения.

На этом курсе вы изучите комбинаторику и базовые инструменты решения комбинаторных задач. 

Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.

Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений

Получите одну из самых востребованных IT-профессий. Машинное обучение от профессиональных преподавателей.

Онлайн-магистратура. Научитесь извлекать из массивов данных самые значимые. И разрабатывать на их основе инновационные решения для медицины.

Наука о данных включает большой спектр подходов и методов сбора, обработки, анализа и визуализации массивов данных любого размера. Отдельным практически важным направлением данной науки является работа с большими данными с помощью новых принципов математического и вычислительного моделирования, когда классические методы перестают работать ввиду невозможности их масштабирования. Настоящий курс призван помочь обучающемуся изучить основы предметной области через постановку и решение типичных задач, с которыми исследователь в области науки о данных может столкнуться в своей работе. Чтобы научить слушателя решать такие задачи, авторы курса предоставляют обучающемуся необходимый теоретический минимум и показывают, как пользоваться инструментальной базой на практике.

Вы научитесь решать задачи бизнеса с помощью данных. Сначала получите необходимую подготовку подтянете математику и статистику, а затем изучите SQL, Python, Power BI и через год станете дата-аналитиком.

Поможем специалистам по Data Science освоить математические концепции: видеть взаимосвязь в массивах данных и делать точные прогнозы

ОНЛАЙН-МАГИСТРАТУРА СОВМЕСТНО С УрФУ. Станьте ML-инженером — ценным специалистом, решающим задачи бизнеса с помощью нейросетей и методов ML. Разработайте свою первую систему ИИ во время обучения.

Разработан совместно с заведующим кафедрой мат. логики и теории алгоритмов МГУ им. М.В. Ломоносова→ Научитесь создавать прогнозные модели для бизнеса→ Тренируйтесь на реальных проектах и кейсах→ Начните работать удаленно из любой точки мира

Научитесь работать с данными, получите опыт в реальных кейсах и работайте удаленно

Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения

Введение в математическую логику. Курс основан на первой главе Учебника по математике Романа Добровенского.

«Дифференциальное исчисление функций одной переменной» является составной частью дисциплины «Математика», читаемой для всех инженерных и экономических направлений НИТУ «МИСиС». Данный онлайн-курс является базовым для естественно-научного образования.

Данный онлайн-курс посвящен изучению теории нечетких множеств и ее применению на практике.

Математические методы и модели в экономике – один самых востребованных и эффективных инструментов решения задач микро- и макроэкономики. В курсе рассматриваются как общие математические методы и модели, так и математические методы и модели для конкретных объектов и систем экономики.

В курсе излагаются методы решения основных типов обыкновенных дифференциальных уравнений и систем линейных дифференциальных уравнений. Приводятся примеры их приложений при моделировании физических и других процессов. Рассматриваются также элементы теории устойчивости. Курс в основном ориентирован на студентов технических специальностей.

Курс о методологии анализа и прогнозирования временных рядов на основе методов статистического анализа, моделирования и прогнозирования информации

Курс посвящен основам линейной алгебры, на которых с единых позиций строится математический аппарат теории систем линейных уравнений, векторной алгебры и аналитической геометрии. Изучение курса позволит слушателям овладеть понятийным аппаратом и инструментарием, необходимыми решения прикладных задач в физике, механике, компьютерной графике, строительстве, экономике и многих других областях.

Курс посвящен изучению методов дифференциального и интегрального исчислений функции действительного аргумента, которые являются мощным инструментом для решения задач в физике, технике, медицине, экономике, статистике и других областях.

Теория графов – наиболее востребованный на практике раздел дискретной математики. Данный электронный курс адресован самому широкому кругу обучающихся, в том числе и школьникам. Курс построен таким образом, чтобы обучающийся смог сформировать теоретический базис и применять ряд наиболее популярных и востребованных на практике алгоритмических методов решения задач на графах.

Курс «Сбор и анализ данных в Python» поможет овладеть навыками Data Culture. 

Теория случайных графов находится на стыке теории графов и теории вероятностей. Наука появилась в середине ХХ века, и она сразу же привлекла огромное внимание как со стороны чистых математиков, так и со стороны прикладников. 

В настоящем курсе детально обсуждаются как основные понятия и важнейшие факты общей теории групп, так и несколько более глубоких результатов, относящихся к арифметическим свойствам и структуре конечных групп, заданию групп образующими и соотношениями и действиям групп. Кроме теоретического материала и краткого обсуждения истории и приложений, все эти темы будут поддержаны большим количеством тщательно подобранных задач и упражнений различного уровня трудности для самостоятельной работы.

Не секрет, что в школах учат одной математике, а на математических программах в университетах -  совсем другой. Наш онлайн-курс предназначен для тех, кто хочет плавно и с удовольствием преодолеть «ничейную землю» между школьной и университетской математикой. Для тех, кто хочет научиться думать как математик. Курс поможет приобрести необходимый «культурный багаж» абитуриентам математических факультетов в вузах и будет интересен всем неравнодушным к математике.

Задачи курса: формирование у обучающихся базовых знаний по линейной алгебре; общематематической культуры; умений и навыков применять полученные знания для решения математических и геометрических задач, самостоятельного анализа полученных результатов.

Курс посвящен введению в теорию случайных процессов, одного из самых интересных разделов современной теории вероятностей. Данная область вероятностной математики имеет обширные применения в финансах, computer science, физике и многих других науках.

Вы научитесь составлять дифференциальные уравнения в задачах моделирования различных процессов.

Курс посвящен изучению основ интеллектуального анализа данных (data mining) и машинного обучения. 

Курс посвящен математическим методам и прикладным пакетам, используемым в различных областях электроники. Основной упор сделан на вакуумную электронику. Подробно рассмотрены универсальная математическая среда моделирования MathCad и специализированная среда моделирования мощных клистронов KlypWin.

Курс рассчитан на круг участников, ознакомленных со школьным курсом алгебры и геометрии.Курс состоит из 12 учебных недель и одной экзаменационной

Комбинаторика - это наука, которая, с одной стороны, богата исключительно красивыми постановками задач, зачастую доступными школьнику, а с другой стороны, это очень глубокая современная область знаний, без овладения инструментами которой невозможно серьезное понимание как большинства других фундаментальных дисциплин - анализа, алгебры, теории графов, теории вероятностей и др., - так и многих прикладных проблем.