Математика для анализа данных
Курс призван помочь специалистам по Data Analytics и Data Science научиться выявлять закономерности в больших данных, делать точные прогнозы, правильно использовать алгоритмы Machine Learning и грамотно решать поставленные задачи. Получите актуальные знания для своей профессии и закрепите их на практике.
Преподаватели

Директор разработки в "ДомКлик".

Бывший старший Data Scientist компании KPMG, преподаватель с опытом работы в университетах Европы.
Содержание курса
Курс разбит на модули:
- Линейная алгебра (6 часов теории, 6 часов практики).
- Математический анализ (6 часов теории, 6 часов практики).
- Теория вероятности (6 часов теории, 6 часов практики).
Кому подойдет данный курс
- Data Analysts - чтобы научиться верно интерпретировать данные;
- Data Scientists - чтобы лучше разбираться в алгоритмах машинного обучения
Приобретенные навыки
Благодаря курсу студенты получат теоретический и практический опыт. Полезные навыки, приобретенные на курсе:
- умение проверять векторы на линейную зависимость;
- умение решать СЛАУ в матричной форме;
- производить вычисление собственных векторов и чисел для матриц;
- производить разложение матрицы;
- вычислять мат.ожидание и применять закон больших чисел;
- и прочее
а также применят полученные знания на практике и пополнят портфолио, реализуя дипломный проект.
Студенты, которые успешно завершили курс, смогут трудоустроиться в компаниях-партнерах школы Нетология: Рамблер, Mail.ru, Kaspersky и др.
Дополнительно
Для обучения понадобится базовый уровень владения Python: знание библиотек NumPy, SciPy, Matplotlib. Новичкам в Python-программировании рекомендуется пройти подготовительные курсы на сайте школы.
Студенты могут вернуть себе 13% налогового вычета. Возможна оплата курса частями.