Математика для Data Science

4.3

8 недель

Сложность

Начинающий

Тип обучения

Курс

Формат обучения

С проверкой домашнего задания

Трудоустройство

Содействие

Сертификат

Да

Стоимость курса

23 880 ₽

есть рассрочка

Каждый, кто начинает свой путь в Data Science, стремится когда-нибудь дорасти до уровня Senior. Но требования к специалистам такого уровня, особенно в крупных компаниях, очень высоки. Большинство соискателей не могут пройти собеседование.
Чтобы уверенно решать не типовые задачи и создавать собственные архитектуры, мало владеть основными методами машинного обучения и нейронных сетей: важно понимать законы математики и статистики у них "под капотом".
Существующие курсы по этим темам рассказываются сухим и академичным языком и не нацелены на практику, а на русском языке таких курсов еще меньше. Именно поэтому мы решили создать первый специализированный курс по математике и статистике для Data Science!

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки

Data Science

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Образовательная организация

SkillFactory

4.2

79 отзывов

Школа по работе с данными SkillFactory обучение Big Data, Data Science, Machine Learning, Data Engineering и AI

Программа курса

Часть 1
Линейная алгебра:

Изучаем вектора и виды матриц
Учимся проводить операции над матрицами
Определяем линейную зависимость с помощью матриц
Изучаем обратные, вырожденные и невырожденные матрицы
Изучаем системы линейных уравнений, собственные и комплексные числа
Осваиваем матричное и сингулярное разложение
Решаем задачи линейной зависимости с помощью матриц
Оптимизируем с помощью метода главных компонент
Закрепляем математические основы линейной регрессии

Часть 2
Основы матанализа:

Изучаем функции одной и многих переменных и производные
Осваиваем понятие градиента и градиентного спуска
Тренируемся в задачах оптимизации
Изучаем метод множителей Лагранжа, метод Ньютона и имитацию отжига
Решаем задачи предсказания и поиска выигрышной стратегии с помощью производных и численных методов оптимизации
Закрепляем математические основы градиентного спуска и имитации отжига

Часть 3
Основы теории вероятности и статистики

Изучаем общие понятия описательной и математической статистики
Осваиваем комбинаторику
Изучаем основные типы распределений и корреляции
Разбираемся в теореме Байеса
Изучаем наивный байесовский классификатор
Решаем задачи комбинаторики, валидности и прогнозирования методами статистики и теорвера
Закрепляем математические основы классификации и логистической регрессии

Часть 4
Временные ряды и прочие математические методы

Знакомимся с анализом временных рядов
Осваиваем более сложные типы регрессий
Прогнозируем бюджет с помощью временных рядов
Закрепляем математические основы классических моделей машинного обучения