Сложность
Сложность
Продвинутый
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Сертификат
Сертификат
Да

Стоимость курса

17 ₽
нет рассрочки

За каждой стандартной моделью и конструкцией в Data Science стоит математика. Если вы хотите работать с данными на серьезном уровне и понимать, как устроены методы машинного обучения, то знание математических основ вам просто необходимо. 

В этой специализации мы изучим широкий спектр математических инструментов и рассмотрим некоторые их приложения к анализу данных. Будут рассмотрены такие важные разделы математики, как дискретная математика, линейная алгебра, математический анализ и теория вероятностей. Материалы курсов разработаны с учетом современного состояния Data Science и покрывают все темы, необходимые для для дальнейшего развития в данном направлении. Чтобы сделать обучение более практико-ориентированным, мы сопровождаем лекции примерами и задачами, возникающими при реальной работе с данными, и показываем, как решать подобные задачи с помощью Python.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
2
Анализ данных
3
Data Scientist
5
Математика и машинное обучение

Вас будут обучать

Доктор физико-математических наук Должность: Ведущий научный сотрудник Международной лаборатории теоретической информатики
Образование 2021: Доктор физико-математических наук: Математический институт им. В. А. Стеклова Российской академии наук 2009: Кандидат физико-математических наук: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, специальность 01.01.06 «Математическая логика, алгебра и теория чисел», тема диссертации: Оценки весов персептронов (полиномиальных пороговых булевых функций) 2009: Аспирантура: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Кафедра математической логики и теории алгоритмов, специальность «Алгебра, логика и теория чисел» 2006: Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Кафедра математической логики и теории алгоритмов, специальность «Математика», квалификация «Математик
Магистр Должность: Старший преподаватель Департамента прикладной экономики, Факультет экономических наук

Борис Демешев — старший преподаватель кафедры математической экономики и эконометрики, департамент прикладной экономики. Окончил бакалавриат и магистратуру Высшей Школы Экономики в 2003 году по специальности «Математические методы анализа экономики».

Борис имеет большой опыт (более 10 лет) преподавания. Преподаёт эконометрику, теорию вероятностей и стохастический анализ. Он неоднократно становился победителем конкурса Высшей Школы Экономики «Лучший преподаватель». Проходил стажировки в Лондонской Школе Экономики по эконометрике и стохастическому анализу в финансах, в Университете Собронна-1 в Париже и в Университете города Лукка в Италии. в В 2009–2010 годах преподавал математическую статистику в Католическом Университете города Луван-ля-Нёв в Бельгии.

Борис создал и поддерживает блог pokrovka11.wordpress.com, где выкладываются материалы по различным предметам кафедры, а также новости в мире программирования.

Он прекрасно ориентируется в современных компьютерных технологиях в целом, публикует в открытом доступе материалы к своим семинарам (эконометрика, теория вероятностей). В своих курсах Борис учит студентов пользоваться статистическим пакетом R, показывая, как в реальности можно применять полученные в ходе обучения знания.

Научные интересы Бориса лежат в области анализа данных, байесовских методов, стохастического анализа и эконометрики. Сейчас Борис работает над своей кандидатской диссертацией. Недавно с Дмитрием Борзых Борис выпустил задачник по эконометрике, где студентам предлагаются как теоретические, так и практические упражнения.

Профессиональные интересы:

визуализация данных

байесовский подход

Образование 

2003

Магистратура: Высшая школа экономики, факультет: Экономика, специальность «Математические методы анализа экономики»

2001 

Бакалавриат: Высшая школа экономики, факультет: Экономика, специальность «Экономика»

Дополнительное образование / Повышение квалификации / Стажировки

Курс "Econometrics in R", лектор Д. Фантаццини, сентябрь-октябрь 2014, НИУ ВШЭ

Курс "Spatial Econometrics", лектор А.К.Бера, университет Иллинойса, США, 2-6 июня 2014, НИУ ВШЭ 

Летняя Школа Университета Эссекса, Великобритания, "Иерархические модели", август 2012

Награды и достижения 

Июль 2010 г. Победитель конкурса Фонда образовательных инноваций НИУ ВШЭ с проектом дистанционной образовательной программы по курсу "Моделирование аукционов".
Ноябрь 2011 г. Победитель конкурса Фонда образовательных инноваций НИУ ВШЭ с оригинальной разработкой "Серия Screencast по эконометрическому моделированию для магистрантов нематематических и практико-ориентированных специализаций факультета экономики в свободно распространяемом кроссплатформенном эконометрическом пакете Gretl" (в соавторстве с Вакуленко Е.С. и Ратниковой Т.А.).
Медаль "Признание - 15 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (январь 2018)
Благодарность Высшей школы экономики (ноябрь 2013)
Благодарность Высшей школы экономики (декабрь 2012)
Лучший преподаватель – 2019, 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011
Надбавка за академическую работу (2017-2018, 2016-2017, 2015-2016)

Кандидат физико-математических наук Должность: Доцент:Факультет компьютерных наук/Департамент больших данных и информационного поиска

Образовательная организация

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» — исследовательский университет, осуществляющий свою миссию через научно-образовательную, проектную, экспертно-аналитическую и социокультурную деятельности на основе международных научных и организационных стандартов.

Мы осознаем себя частью мирового академического сообщества, считаем международное партнерство, вовлеченность в глобальное университетское взаимодействие ключевыми элементами нашего движения вперед. Будучи российским университетом, мы работаем на благо России и ее граждан.

Наш университет — это коллектив ученых, сотрудников, аспирантов и студентов, которых отличает внутренняя приверженность к поддержанию высоких академических стандартов своей деятельности. Мы стремимся обеспечить наиболее благоприятные условия для развития каждого члена нашего коллектива. 

Наши ценности:

  • Стремление к истине
  • Сотрудничество и заинтересованность друг в друге
  • Честность и открытость
  • Академическая свобода и политический нейтралитет
  • Профессионализм, требовательность к себе и ответственность
  • Активная общественная позиция

Сегодня Высшая школа экономики — это:

  • 4 КАМПУСА: МОСКВА, САНКТ-ПЕТЕРБУРГ, НИЖНИЙ НОВГОРОД, ПЕРМЬ
  • ~7000ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ И ИССЛЕДОВАТЕЛЕЙ
  • 50 400+СТУДЕНТОВ
  • 100 800ВЫПУСКНИКОВ

Новый элемент системы российского образования — открытые онлайн-курсы — cможет перезачесть любой университет. Мы делаем это реальной практикой, расширяя границы образования для каждого студента. Полный набор курсов от ведущих университетов. Мы ведём системную работу по созданию курсов для базовой части всех направлений подготовки, обеспечивая удобное и выгодное для любого университета встраивание курса в свои образовательные программы
«Открытое образование» – это образовательная платформа, предлагающая массовые онлайн-курсы ведущих российских вузов, которые объединили свои усилия, чтобы предоставить возможность каждому получить качественное высшее образование.

Любой пользователь может совершенно бесплатно и в любое время проходить курсы от ведущих университетов России, а студенты российских вузов смогут засчитать результаты обучения в своем университете.

Программа курса

  1. Дискретная математика: подсчеты, графы, случайные блуждания
  2. Линейная алгебра: от идеи к формуле
  3. Теория вероятностей и ее приложения
  4. Математический анализ для работы с данными

Рейтинг курса

4.2
рейтинг
0
0
0
0
0

Может быть интересно

обновлено 10.11.2024 04:52
Математика для анализа данных

Математика для анализа данных

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями