Сложность
Сложность
Начинающий
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Трудоустройство
Трудоустройство
Отсутствует
Сертификат
Сертификат
Да

Стоимость курса

30 000 ₽
нет рассрочки

На собеседованиях обычно проверяют знание статистики и теории вероятностей. И статистика применяется в работе: стат. значимость, распределения, корреляция — всё это мы периодически используем. Но чтобы хорошо разобраться в статистике, то есть не просто её зазубрить, а глубоко понять, надо знать и другие области математики: комбинаторику, теорию вероятностей, линейную алгебру, математический анализ. А если вам интересно развиваться в машинном обучении, осваивать новые и новые для себя инструменты, то без линала и матана точно никуда. Это база, на которой всё строится.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
1
Комбинаторика
2
Анализ данных
3
Математический анализ
4
Линейная регрессия
5
Нейросети

Образовательная организация

Яндекс Практикум — сервис онлайн-обучения, где каждый может освоить цифровую профессию с нуля или получить новые навыки для дальнейшего профессионального развития.

Яндекс Практикум готовит специалистов по 5 направлениям: анализ данных, программирование, дизайн, маркетинг, менеджмент.

Обучение проходит в собственной технологической среде компании, что позволяет студентам сразу применять полученные знания на практике. Карьерный центр оказывает содействие при поисках и устройстве на работу.

Программы состоят из двух частей: бесплатного вводного курса и платного продолжения. Бесплатная часть поможет оценить формат, примерить на себя профессию и принять взвешенное решение.

Преимущества:

Обучение основано на реальных ситуациях. Все задачи, которые вы будете выполнять, взяты из реальной рабочей практики. Оттуда же все инструменты: редакторы кода или Figma. С первых дней вы будете готовиться к своей будущей работе.
69% выпускников Практикума находят работу. В этом им помогает особый этап курса — карьерный трек. На нём со студентами работают наши HR-специалисты. Они учат студентов планировать процесс поиска работы, правильно составлять резюме, не теряться на собеседованиях и проходить тестовые задания. Читать исследование НИУ ВШЭ
Технологии помогают сделать так, чтобы каждому было удобно учиться. Теория — в учебнике с интерактивными элементами, задачи — в тренажёре.
Обратная связь. Еженедельные созвоны с наставниками и подробный письменный разбор выполненных заданий от ревьюера. Кураторы регулярно собирают обратную связь, чтобы в группе было комфортно и не страшно обратиться за помощью.
Возможность оплаты курса в рассрочку. 

Программа курса

Бесплатный вводный урок

Узнаете, для понимания каких инструментов анализа данных и Data Science нужен каждый раздел математики. Пройдёте небольшую симуляцию собеседования на платформе.

Линейная алгебра

Научитесь использовать матрицы, векторы, нормы, определители. Сможете читать обозначения и оперировать формулами. Узнаете, почему косинусное расстояние используется для сравнения текстов. Разберётесь в особенностях применения линейной алгебры в анализе данных.

Математический анализ

Освоите семейства и характеристики функций. Узнаете практическое значение производной и интеграла. Разберётесь в алгоритме градиентного спуска, который лежит в основе нейронных сетей и градиентного бустинга.


Приложения линейной алгебры в анализе данных

Поймёте, как работают методы линейной регрессии и сингулярного разложения. Узнаете, как связаны собственные числа с матричными разложениями PCA и SVD, и научитесь их вычислять. Научитесь сокращать размерность больших данных и визуализировать их. Узнаете, как найти решение линейной регрессии с помощью градиентного спуска, и лучше поймёте, как обучается нейронная сеть.


Теория вероятностей и статистика

Узнаете, как принимаются решения на основе статистических данных. Разберётесь в теореме Байеса и других формулах теории вероятностей. Узнаете, что такое A/B-тест, доверительный интервал и бутстрэп.


Симуляция математической секции собеседования

Пройдёте симулятор математической секции собеседования на позицию аналитика или специалиста по Data Science в нашем тренажёре. 

Рейтинг курса

4.5
рейтинг
0
1
0
0
0

Отзывы о курсе

1 отзыв
по рейтингу по дате
A
avpdiver

Норм

Достоинства: Подача материала, тренажер Недостатки: заминки на старте Купил курс "Математика для анализа данных". Все очень круто. Подача материала нравится. Тренажер супер. Хотелось бы поменьше числодробильных упражнений "для калькулятора".

Может быть интересно

обновлено 27.03.2024 17:32
Курс «Математика для анализа данных»

Курс «Математика для анализа данных»

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями