Войти

Математика для Data Science. Базовый курс

Начальный

4 месяца базового освоения высшей математики для Data Science. Курс содержит 3 основных модуля. Занятия 2 раза в неделю по 1,5 часа. Подходит новичкам. Способствует развитию в профессии специалистов по машинному обучению. Студенты освоят математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. Много практики и живого общения с преподавателями. После защиты финального проекта выдают сертификат и приглашают на собеседование.

Подробнее


Компания: otus

рейтинг: Язык: ru

Длительность курса

Длительность курса

120 дней

Формат обучения

Формат обучения

2 вебинара в неделю по 2 академических часа

Обратная связь

Обратная связь

общение с преподавателем в канале Slack раз в месяц очные митапы преподавателей и студентов

Теория и практика

Теория и практика

3 модуля 51 час теории и 51-85 часов практики

Чему научитесь

Разбираться в высшей математике, необходимой для успешной работы в Data Science

- Владеть инструментами математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности и статистики
- Строить матрицы и выполнять операции с ними
- Считать определитель любой матрицы, в том числе на языке Python
- Упорядочивать множество векторов и определять операции, возможные над ним
- Проверять гипотезы о вероятности события
- Строить линейную регрессию в Python

Пройти курс Запишись на курс
прямо сейчас!

120 дней Кураторы: нет

О курсе

О курсе

120 дней Кураторы: нет
Начинающим специалистам Data Science

специалистам Data Science

Рассрочка

22500 р. в месяц

Математический анализ

Введение

Теория пределов.

Непрерывность и дифференцируемость функции

Первая производная

Вторая производная

Оптимизация функции (одной переменной)

Теория рядов

Теория рядов

Формула Тейлора

Неопределенное интегрирование

Определенное интегрирование

Несобственные интегралы

Функции 2-х переменных

Линейная алгебра

Матрицы и элементарные операции

Линейная зависимость

Определитель

Обратная матрица

СЛАУ

Векторная алгебра

Диагонализация матрицы

Диагонализация матрицы

MidTerm

Теория вероятностей

Случайные события

Случайные величины

Основные законы распределения

Основные законы распределения

Основные законы распределения. Виды зависимостей между случайными величинами.

Точечные оценки и их свойства

Интервальные оценки.

Выборочные характеристики

Проверка гипотез

Проверка гипотез при A/B- тестировании

Регрессии

Итоговое занятие

знание математических основ для Data Science: теория пределов, первая и вторая производная, оптимизация функции (одной переменной), теория рядов, формула тейлора, СЛАУ, диагонализация матрицы, теория вероятностей

Компания, проводящая курс

OTUS

71 курс по 229 темам

Образовательная онлайн-платформа и сообщество IT-профессионалов OTUS работает с 2017 года. Компания является резидентом Сколково. Лауреат...

Преподаватели курса

аспирант в North Carolina State University, USA.

PhD (аспирант 3 года) в North Carolina State University, USA. Область...

Data Scientist в Mail.Ru Group

Работает на позиции Data Scientist в Mail.Ru Group. Окончил...

веб разработчик

Занимается программированием на R более 3 лет. Имеет...

Lead Data Scientist в Koerber Digital

Более 7 лет опыта в области анализа данных и машинного...

Преподаватель ВШЭ по высшей математике

Имеет более десяти лет опыта преподавания...

Кандидат физ.-мат. наук, доцент МАИ

Кандидат физико-математических наук с 2010 года. В 2008...

Специалист по Machine Learning

Разработчик и data scientist с 5-летним опытом. В данное время...

Преподаватель кафедры высшей математики в МФТИ

Преподаёт на кафедре высшей математики в МФТИ в...

Преподаватель МФТИ

Закончил МФТИ с красным дипломом, работал на очном...

Разработчик ПО

Окончила МГТУ им Баумана по направлению "Приборы и...

Отзывы студентов

5
Рейтинг курса
100%
0%
0%
0%
0%
смотрите также

Похожие курсы

больше курсов

Похожие курсы компании

больше курсов

Другие курсы этих преподавателей