Математика для Data Science. Продвинутый курс
-30%

Математика для Data Science. Продвинутый курс

Получите полный набор знаний по высшей математике для специалистов по Data Science уровня Middle/Senior. Закрепляйте пройденное на реальных кейсах, получайте фидбек от преподавателей. Углубленное изучение линейной алгебры, математического анализа и статистики.

Организатор
Онлайн-школа Otus

Преподаватели

Петр Лукьянченко
Петр Лукьянченко
Преподаватель высшей матем
Дмитрий Музалевский
Дмитрий Музалевский
Ведущий Data Scientist в Koerber Digital G
Александр Никитин
Александр Никитин
Специалист по машинному об
Антон Лоскутов
Антон Лоскутов
Data Scientist в Mail.Ru Group, лектор пр
Алексей Катин
Алексей Катин
PhD в Университете Северной
Александр Горяинов
Александр Горяинов
Кандидат физико-математиче
Виктор Легкоступ
Виктор Легкоступ
Научный сотрудник предприя
Артем Кондрашов
Артем Кондрашов
Опытный программист на язы
Расим Зухба
Расим Зухба
Преподаватель высшей матем
Уровень
Начинающий
Длительность
4 месяца
Дата начала
28 августа 2020
Документ
Сертификат о прохождении курса
Стоимость
56 000 ₽ 80 000 ₽
80 000 ₽
56 000 ₽

Содержание курса

Курс разбит на четыре модуля:

  1. Линейная алгебра.
  2. Математический анализ.
  3. Математическая статистика.
  4. Проектная работа.

Кому подойдет данный курс

Курс рассчитан на тех, кто знает основы линейной алгебры, теории вероятности и мат.анализа, но хочет освоить весь математический аппарат, необходимый для решения задач в Data Science на уровне Middle/Senior.

Приобретенные навыки

На курсе студенты рассмотрят на реальных кейсах следующие темы:

  • математика в Data Science;
  • теория вероятностей;
  • матрицы, разложения, производные;
  • линейная алгебра в Data Science/Machine Learning;
  • теория множеств;
  • метрические пространства;
  • дифференцирование;
  • оптимизация;
  • метод наименьших квадратов;
  • метод максимального правдоподобия;
  • интегрирование;
  • мат.анализ в Machine Learning (ML);
  • случайные события и величины;
  • моделирование случайных величин;
  • моделлирование системы массового обслуживания;
  • доверительные интервалы;
  • проверка гипотез;
  • дисперсионный анализ;
  • зависимости;
  • линейная регрессия;
  • кластерный анализ;
  • классификация наблюдений;
  • снижение размерности;
  • и многое другое

Студенты, которые успешно завершили курс, смогут трудоустроиться в компаниях-партнерах школы Отус (NVIDIA, ABBYY, Тинькоff и др.).

Дополнительно

Необходимые знания для успешного освоения курса:

  • математический анализ: вычисление пределов функций, дифференцирование явных и неявных функций, применение производных для апкросимации значений функции, интегрирование, решение обычных диффренциальных уравнений;
  • линейная алгебра: операции над матрицами, решение систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ), вычисление определителя и ранга СЛАУ;
  • теория вероятности: основы комбинаторики, формула условной и полной вероятности, математическое ожидание и дисперсия случайной величины.
Узнать больше о курсе
Математика для Data Science. Продвинутый курс от школы Отус
Уровень
Начинающий
Длительность
4 месяца
Дата начала
28 августа 2020
Документ
Сертификат о прохождении курса
80 000 ₽
56 000 ₽

Вам могут понравиться

Похожие курсы