Акции школ
Войти

Курс «Математика для Data Science»

Составитель: Денис Сметнёв
Средний
17 900 
29 833 
5 · 1 отзыв
от 1 492 ₽/мес в рассрочку (прим.)

Курс "Математика для Data Science" позволяет овладеть необходимой базой по математике и статистике, которая необходима для освоения машинного обучения. Продолжительность обучения – 56 дней. Предназначен для начинающих специалистов Data Science, желающих повысить профессиональный уровень до Senior. Программа состоит из 4 частей. Они посвящены изучению линейной алгебры, основ матанализа, теории вероятности и статистики, временных рядов и прочих математических методов, а также их применению в Data Science. Выпускник научится работать с Python и NumPy. Выдаётся диплом об окончании курса.

Подробнее


Средний
17 900 
29 833 
5 · 1 отзыв
от 1 492 ₽/мес в рассрочку (прим.)

Компания: Skillfactory (Скиллфактори)

рейтинг: Язык: ru

Уровень: Средний Длительность: 2 месяца
Почему мы рекомендуем: проверен 1 отзывами — оценка по нашей методике (рейтинг, цена, трудоустройство, диплом)

Сколько зарабатывают в профессии (медиана hh.ru, по 138 вакансиям)

Junior
100 000 ₽
Middle
185 000 ₽
Senior
200 000 ₽

Окупаемость: стоимость курса ≈ 1 мес зарплаты junior-специалиста.

Сравнение с похожими курсами других школ

Листайте таблицу вбок, чтобы увидеть срок, рейтинг и диплом
КурсШколаЦенаСрокРейтингДиплом
Математика для Data Science (этот) Skillfactory (Скиллфактори) 17 900 ₽ 2 месяца 5
Математика для Data Science OTUS (Отус) 87 528 ₽ 6 месяцев 5.0 Перейти
Специалист по data science Яндекс Практикум 112 000 ₽ 8 месяцев 4.7 Перейти
Профессия Machine Learning Engineer Skillbox (Скиллбокс) 365 124 ₽ 24 месяца 4.0 Перейти
17 900 ₽ · от 1 492 ₽/мес
Перейти на страницу курса
Длительность курса

Длительность курса

60 дней

Формат обучения

Формат обучения

видеолекции и практические задания

Обратная связь

Обратная связь

Помощь одногруппников и преподавателя в закрытом сообществе в Slack.

Теория и практика

Теория и практика

20% теории и 80% практики на реальных данных 4 теоретических модуля с упражнениями после каждого

Чему научитесь

Владеть математическими основами классических моделей машинного обучения

- Понимать законы математики и статистики
- Определять линейную зависимость с помощью матриц
- Решать задачи с векторами и матрицами на кейсе агентства недвижимости, с системами линейных уравнений и образами вектора, задачи оптимизации различными методами и на определение корреляции
- Прогнозировать бюджет организации с помощью временных рядов

Перейти на страницу курса Запишись на курс
прямо сейчас!

О курсе

О курсе

Для тех, кто начинает свой путь в Data Science, стремится дорасти до уровня Senior

Рассрочка

1700 р. в месяц

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

Python

NumPy

Операции над матрицами: сложение, вычитание, умножение на число, транспонирование. Матричные уравнения

Неоднородные системы линейных уравнений

Основы матанализа

Работа с несбалансированными данными

Анализ временных рядов

Навыки, которые вы получите

 
МАТРИЦЫ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ

Компания, проводящая курс

Skillfactory (Скиллфактори)

83 курса по 390 темам

Школа SkillFactory (Скиллфактори) начала свою работу в 2016 году и с того времени разработала и запустила 25 курсов и специализаций в области...

Преподаватели курса

Преподаватель статистики и линейной алгебры МИЭФ ВШЭ

Отзывы студентов

5
Рейтинг курса (все отзывы)
100%
0%
0%
0%
0%
больше курсов

Похожие курсы компании

Skillfactory (Скиллфактори)
(4)
270 000 
Skillfactory (Скиллфактори)
(0)
79 900 
Skillfactory (Скиллфактори)
(2)
79 900 
Skillfactory (Скиллфактори)
(13)
63 000 
Skillfactory (Скиллфактори)
(0)
263 628 
Skillfactory (Скиллфактори)
(0)
63 000 
Skillfactory (Скиллфактори)
(1)
158 004 
Skillfactory (Скиллфактори)
(1)
60 000 
Skillfactory (Скиллфактори)
(49)
41 500 
Skillfactory (Скиллфактори)
(10)
263 628 
больше курсов

Другие курсы этих преподавателей

Skillfactory (Скиллфактори)
(4)
270 000 
Skillfactory (Скиллфактори)
(0)
79 900