Математика для Data Science. Базовый курс
Изучите высшую математику и подготовьтесь к прохождению курсов машинного обучения. Пройдите свое первое собеседование в новом направлении.
Преподаватели

Преподаватель высшей математики в ВШЭ, Team Lead Analytics в Lamoda.

Ведущий Data Scientist в Koerber Digital GmbH, занимается Big Data и Machine Learning для промышленных предприятий.

Специалист по машинному обучению, бывший ML-инженер Яндекс.

Data Scientist в Mail.Ru Group, лектор проекта Open Data Science.

Преподаватель линейной алгебры в МФТИ, участник образовательных проектов "Наука в Регионы" и Phystech.Academy.

Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры теории вероятностей МАИ.

Научный сотрудник предприятия военно-промышленного комплекса.

Опытный программист на языке R, владеет широким стеком инструментов анализа.

Преподаватель высшей математики в МФТИ: аналитическая геометрия, дифференциальные уравнения, линейная алгебра, математический анализ.
Содержание курса
Курс разбит на три модуля:
- Математический анализ.
- Линейная алгебра.
- Теория вероятностей и Математическая статистика.
Кому подойдет данный курс
Курс рассчитан на тех, кто знает математику на школьном уровне и имеет аналитический склад ума.
Приобретенные навыки
На курсе студенты рассмотрят следующие темы:
- теория пределов;
- непрерывность функции;
- производные;
- теория рядов;
- формула Тейлора;
- интегралы;
- функции двух переменных;
- матрицы;
- СЛАУ;
- векторы;
- случайные события и величины;
- основные законы распределения;
- точечные и интервальные оценки;
- проверка гипотез;
- регрессии;
- и многое другое.
Студенты, которые успешно завершили курс, будут приглашены пройти собеседование у партнеров школы Отус.
Дополнительно
Для успешного освоения курса потребуются знания на школьном уровне. Знание высшей математики будет преимуществом, но не является обязательным условием.