Математика для Data Science для начинающих с нуля

Поможем обрести новую профессию с нуля за 8,5 месяцев

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

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. 

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

Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений

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.

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.

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

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.

Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения

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.

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

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.

«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.

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

Разработанный МФТИ онлайн-курс отличается тем, что все основные конструкции и принципы теории вводятся непосредственно на основе разбираемых "с нуля" конкретных этюдов.  

Этот курс предназначен для руководства по избранным темам дискретной математики в области обработки семантической информации. Его можно использовать как хорошее введение в искусственный интеллект. Цель состоит в том, чтобы научить студентов создавать семантическое отображение предметной области, устанавливать и поддерживать семантически сгенерированные зависимости данных, выполняя семантические операции как над интенсиональными, так и над экстенсиональными единицами знаний.  Изучаются дискретные структуры для обработки семантической информации. Курс мотивирован необходимостью дать вводное видение изучения предметной области и моделирования на интенсиональном и экстенсиональном уровне. Это дает прочную основу для дальнейшего изучения продвинутых курсов по дискретной математике в связи с вычислительными моделями, искусственным интеллектом и моделями баз данных.

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.

Вы научитесь составлять дифференциальные уравнения в задачах моделирования различных процессов.

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.

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.

Теория игр — математическая стратегия, помогающая выбрать наиболее удачные пути решения, основываясь на анализе других участников.

Тем, у кого есть опыт в IT, но нет сильной математической базы, альтернативный трек поможет добрать недостающие знания по математике и влиться в одно из четырёх других направлений.