Что нового

Скачать курсы бесплатно. Слив базы курсов. Все курсы online

Присоединяйтесь к нам! У нас тысячи отборного премиум курсов на любой вкус! Все платные курсы - БЕСПЛАТНО!

Новинки каждый день

Мы добавляем по 1.000 новых курсов ежедневно.

Обсуждение

Общайся с единомышленниками по интересующим тебя материалам

Гибкие тарифы

Мы гибки в ценообразовании. Тарифы на месяц и на год!

[МФТИ] Математика для анализа данных

admin

Administrator
Команда форума
Регистрация
13.03.2019
Сообщения
29 806
Реакции
1 047
Баллы
113

Математика для анализа данных от ФПМИ МФТИ
Вы освоите основы важнейших разделов математики:
- Дискретная математика
- Математический анализ
- Линейная алгебра и аналитическая геометрия
- Теория вероятностей
- Математическая статистика и элементы аналитики

Описание курса
Книга природы написана на языке математики. То же самое можно сказать и про науку о данных. На курсе "Математика для Data Science" мы научим вас высшей математике ровно в том объёме, который необходим для входа в профессию Data Scientist. Занятия ведут преподаватели математики Московского физико-технического института, имеющие опыт работы в Data Science-подразделениях Яндекса и Сбербанка.

Программа курса:

Дискретная математика, 1 неделя:
Вы научитесь использовать теорию множеств для формализации математических идей, получите представление об основных комбинаторных объектах и их свойствах, научитесь решать задачи по комбинаторике: такие задачи часто встречаются на собеседованиях в IT-компании.

Математический анализ, 2 недели:
Вы изучите теоретические основы математического анализа в том объеме, который необходим каждому Дата Сайентисту: познакомитесь с понятиями предела, производной и интеграла, научитесь дифференцировать и интегрировать. Также в этой главе вы изучите важнейший для обучения нейросетей аппарат минимизации значений функций.

Линейная алгебра и аналитическая геометрия, 2 недели:
Вектор - это основная сущность для любой модели машинного обучения. Поэтому векторную алгебру должен свободно уметь применять любой исследователь данных. Вы научитесь производить операции над векторами и матрицами, получите геометрическую интуицию векторного пространства и узнаете, как линейная алгебра применяется в анализе данных.

Теория вероятностей, 2 недели:
Теория вероятностей кроется за каждой моделью машинного обучения. Вы изучите основы теории вероятностей, научитесь работать со случайными величинами, вычислять математическое ожидание и дисперсию, а также узнаете, почему данные часто имеют нормальное распределение.

Математическая статистика и элементы аналитики, 2 недели:
Статистический анализ - это незаменимый инструмент исследования данных. Вы изучите способы извлечения простейших закономерностей из данных, научитесь формулировать и проверять гипотезы о данных, овладеете корреляционным анализом.












 
shape1
shape2
shape3
shape4
shape7
shape8
Верх