Математика для Data Science.1 часть. Математический анализ и линейная алгебра

4.1

40 ак.ч.

Сложность

Продвинутый

Тип обучения

Курс

Формат обучения

С проверкой домашнего задания

Трудоустройство

Содействие

Сертификат

Да

Стоимость курса

26 990 ₽

есть рассрочка

Профессия Data Scientist становится одной из самых перспективных и востребованных в IT. Для успешной работы в этой области необходимы знания разделов высшей математики, таких как математический анализ и линейная алгебра.

Цель курса: освоить основные разделы математического анализа и линейной алгебры, необходимые для успешного применения в области Data Science.

Курс рекомендован начинающим специалистам в области Data Science. По окончании курса Вы сможете использовать полученные знания по математическому анализу и линейной алгебры для старта в данной сфере.

Вы научитесь:
использовать полученные знания по математическому анализу и линейной алгебры для старта в Data Science.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки

Python

Линейная алгебра

Jupyter Notebook

Матрицы

Математический анализ

Дифференцирование

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Вас будут обучать

Шиховцов Вадим Викторович

курсов

Профессиональный преподаватель курсов программирования, сертифицированный разработчик Python Institute с общим стажем работы в сфете IT более 20 лет. С нуля ыстроил ИТ системы в 4 компаниях. Преподавательской деятельностью занимается более 5 лет.

Вадим Викторович окончил в 2000 году РГГУ по специализации «Информатика и вычислительная техника». Настоящий профессионал в вопросах администрирования СУБД, автоматизации бизнес-процессов компаний (ERP, CRM и др.), создании тест-кейсов и обучении сотрудников.

Умеет мотивировать и увлекать. Требователен к своим слушателям, всегда готов разъяснить сложные моменты. Богатый опыт работы над реальными проектами позволяет ему обращать внимание на те детали, которые начинающими разработчиками обычно упускаются из вида.

Образовательная организация

Специалист

4.1

655 отзывов

Ведущий компьютерный учебный центр России с высочайшим уровнем качества обучения, сервиса и организации учебного процесса
Лучший учебный центр авторизованный Microsoft в России, Центральной и Восточной Европе в 2011-2014 гг
Центр «Специалист» — первый в России авторизованный учебный центр по обучению Adobe — Adobe Authorised Training Centre
Крупнейший авторизованный учебный центр ведущих IT-компаний мира
С 2012 г. Центр «Специалист» входит в «Круг совершенства EC-Council»

Программа курса

Модуль 1. Знакомство с Jupiter Notebook(Python) (8 ак. ч.)

Модуль 2. Введение в математический анализ (16 ак. ч.)

- Основные понятия математического анализа. Предмет.
- Теория множеств (Вероятностные пространства. Дискретное пространство элементарных исходов. Вероятность на числовой прямой и плоскости. Правило сложения и умножения).
- Метрические пространства ( Понятие метрического пространства. Определение нормированного пространства, понятие нормы, отличие от метрики, примеры нормированных пространств. Норма в оптимизации).
- Последовательности. Теория пределов (Определение Коши. Определение Пеано. Вычисление пределов функций. Асимптотические функции. Эквивалентные функции. Оценка сложности функции).
- Дифференцирование (Дифференцируемость функции в точке. Частные производные и дифференциалы высших порядков. Градиент. Матрица Гессе. Производная функции одной переменной. Производная функции нескольких переменных).
- Экстремумы функций многих переменных (Определения точек локального и глобального минимума. Необходимое и достаточное условие экстремума для выпуклых функций. Понятие стационарных точек и - отличие в их определении от точек экстремума).
- Интеграл (Неопределенный интеграл. Определенный интеграл. Приложения определенного интеграла и приближенные методы его вычисления Несобственные интегралы. Двойные интегралы. Приближенные - методы интегрирования).
- Ряды (Понятия ряда. Сходимость рядов).
- Применение изученных разделов математического анализа на общем примере( Jupiter notebook). Проект.

Модуль 3. Линейная алгебра (16 ак. ч.)

- Линейное пространство.
- Матрицы и матричные операции.
- Линейные преобразования.
- Системы линейных уравнений.
- Сингулярное разложение матриц.
- Применение изученных разделов линейной алгебры на общем примере (Jupiter notebook). Проект.